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 import streamlit as st
+import pandas as pd
+from docx import Document
 from transformers import pipeline
 
-# 모델 로드
+# 모델 로드 (KoGPT2)
 model = pipeline("text-generation", model="skt/kogpt2-base-v2")
 
-# 앱 제목
-st.title("GPT Text Generator")
+# 파일 업로드 UI
+st.title("파일 업로드 및 처리")
+uploaded_word_file = st.file_uploader("Word 파일을 업로드하세요 (.docx)", type="docx")
+uploaded_excel_file = st.file_uploader("Excel 파일을 업로드하세요 (.xlsx)", type="xlsx")
 
-# 사용자 입력
-prompt = st.text_input("Enter your prompt:")
+# Word 파일 처리
+if uploaded_word_file is not None:
+    doc = Document(uploaded_word_file)
+    word_content = []
+    
+    # Word 문서에서 텍스트 추출
+    for para in doc.paragraphs:
+        word_content.append(para.text)
+    
+    word_text = "\n".join(word_content)
+    st.write("**업로드된 Word 파일의 텍스트**:")
+    st.write(word_text)
+    
+    # 텍스트 처리 (KoGPT2 모델 사용)
+    if st.button("Word 파일 텍스트 처리"):
+        processed_text = model(word_text, max_length=100)[0]['generated_text']
+        st.write("**처리된 텍스트**:")
+        st.write(processed_text)
 
-# 버튼 클릭 이벤트 감싸기
-if st.button("Generate"):
-    with st.spinner("Generating..."):  # 로딩 스피너 추가
-        result = model(prompt, max_length=100)
-        st.write(result[0]["generated_text"])
+# Excel 파일 처리
+if uploaded_excel_file is not None:
+    df = pd.read_excel(uploaded_excel_file)
+    st.write("**업로드된 Excel 파일**:")
+    st.write(df)
+    
+    # 예시: 'Column_name' 열에 대해 텍스트 처리
+    if 'Column_name' in df.columns:
+        df['Processed_Column'] = df['Column_name'].apply(lambda x: model(str(x), max_length=100)[0]['generated_text'])
+        st.write("**처리된 Excel 데이터**:")
+        st.write(df)
+        
+        # 처리된 결과를 새로운 Excel 파일로 다운로드
+        output_file = "processed_file.xlsx"
+        df.to_excel(output_file, index=False)
+        
+        st.download_button(
+            label="처리된 Excel 파일 다운로드",
+            data=open(output_file, "rb").read(),
+            file_name=output_file,
+            mime="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
+        )