import gradio as gr
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 직원 데이터를 분석하여 교육 프로그램을 추천하고 결과를 시각화하는 함수
def analyze_data(employee_file, program_file):
    # 직원 데이터와 교육 프로그램 데이터 불러오기
    employee_df = pd.read_csv(employee_file.name)
    program_df = pd.read_csv(program_file.name)

    # 직원별 추천 프로그램 리스트
    recommendations = []
    
    for _, employee in employee_df.iterrows():
        recommended_programs = []
        
        for _, program in program_df.iterrows():
            # 직원의 현재 역량과 학습 목표를 기반으로 적합한 프로그램을 추천
            if any(skill in program['skills_acquired'] for skill in employee['current_skills'].split(',')) or \
               employee['learning_goal'] in program['learning_objectives']:
                recommended_programs.append(f"{program['program_name']} ({program['duration']})")
        
        if recommended_programs:
            recommendation = f"직원 {employee['employee_name']}의 추천 프로그램: {', '.join(recommended_programs)}"
        else:
            recommendation = f"직원 {employee['employee_name']}에게 적합한 프로그램이 없습니다."
        
        recommendations.append(recommendation)

    # 결과를 텍스트로 반환
    result_text = "\n".join(recommendations)

    # 시각화용 차트 생성
    plt.figure(figsize=(8, 4))
    employee_roles = employee_df['current_role'].value_counts()
    employee_roles.plot(kind='bar', color='skyblue')
    plt.title('직원별 현재 직무 분포')
    plt.xlabel('직무')
    plt.ylabel('직원 수')

    # 차트를 반환
    plt.tight_layout()
    return result_text, plt.gcf()

# Gradio 인터페이스 정의
def main(employee_file, program_file):
    return analyze_data(employee_file, program_file)

# 사이드바에서 파일 업로드 기능 구현
with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            gr.Markdown("# HybridRAG 시스템")
            gr.Markdown("두 개의 CSV 파일을 업로드하여 분석을 진행하세요.")
            
            employee_file = gr.File(label="직원 데이터 업로드")
            program_file = gr.File(label="교육 프로그램 데이터 업로드")
            analyze_button = gr.Button("분석 시작")
            output_text = gr.Textbox(label="분석 결과")

            analyze_button.click(main, inputs=[employee_file, program_file], outputs=[output_text])

        with gr.Column(scale=2):
            gr.Markdown("### 정보 패널")
            gr.Markdown("업로드된 데이터에 대한 분석 및 결과를 여기에 표시합니다.")
            
            # 시각화 차트 출력
            chart_output = gr.Plot(label="시각화 차트")
            
            # 분석 버튼 클릭 시 차트 업데이트
            analyze_button.click(main, inputs=[employee_file, program_file], outputs=[output_text, chart_output])

# Gradio 인터페이스 실행
demo.launch()