deepseek_done

config.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 """
 벡터 스토어, 임베딩 모델, LLM 등 구성 요소 설정
-환경 변수 및 .env 파일 활용 개선 버전 - 탐색 속도 최적화
+환경 변수 및 .env 파일 활용 개선 버전 - HuggingFace 환경 지원 추가
 """
 import os
 import logging
@@ -21,49 +21,43 @@ logger.info(f"스크립트 디렉토리: {script_dir}")
 logger.info(f"현재 작업 디렉토리: {os.getcwd()}")
 logger.info(f"운영 체제: {os.name}")
 
-# .env 파일 검색 최적화
-def fast_env_load():
-    """
-    .env 파일을 빠르게 찾아 로드하는 함수
-
-    Returns:
-        bool: 환경 변수 로드 성공 여부
-    """
-    # .env 파일 위치 후보들 (.env 파일은 일반적으로 프로젝트 루트에 있음)
+# 환경 감지 - HuggingFace Space 환경인지 확인
+IS_HUGGINGFACE = False
+if os.getenv('SPACE_ID') is not None or os.getenv('SYSTEM') == 'spaces':
+    IS_HUGGINGFACE = True
+    logger.info("HuggingFace Spaces 환경이 감지되었습니다.")
+else:
+    # 로컬 환경인 경우 .env 파일 로드
+    # .env 파일 위치 후보들
     env_paths = [
         ".env",  # 현재 디렉토리
         os.path.join(script_dir, ".env"),  # 스크립트 디렉토리
+        os.path.join(script_dir, "config", ".env"),  # config 하위 디렉토리
+        os.path.join(os.path.dirname(script_dir), ".env"),  # 상위 디렉토리
     ]
 
-    # 위에서 빠르게 순회하며 찾기
+    # .env 파일 찾아서 로드
+    env_loaded = False
     for env_path in env_paths:
         if os.path.isfile(env_path):
             logger.info(f".env 파일 발견: {env_path}")
-            loaded = load_dotenv(env_path, verbose=False, override=True)
-            if loaded:
+            env_loaded = load_dotenv(env_path, verbose=True)
+            if env_loaded:
                 logger.info(f".env 파일 로드 성공: {env_path}")
-                return True
+                break
 
-    # 검색 실패 시 환경 변수 사용 메시지 출력
-    logger.warning(".env 파일을 찾을 수 없습니다. 기본값 또는 시스템 환경 변수를 사용합니다.")
-    return False
+    if not env_loaded:
+        logger.warning(".env 파일을 찾을 수 없습니다. 기본값 또는 시스템 환경 변수를 사용합니다.")
 
-# 환경 변수 로드
-env_loaded = fast_env_load()
+    logger.info(f"로컬 환경에서 실행 중입니다. (OS: {'Windows' if os.name == 'nt' else 'Unix/Linux/MacOS'})")
 
-# 환경 감지
-IS_HUGGINGFACE = os.getenv('SPACE_ID') is not None
+# Windows 환경 감지
 IS_WINDOWS = os.name == 'nt'
 
-if IS_HUGGINGFACE:
-    logger.info("HuggingFace Spaces 환경이 감지되었습니다.")
-else:
-    logger.info(f"로컬 환경에서 실행 중입니다. (OS: {'Windows' if IS_WINDOWS else 'Unix/Linux/MacOS'})")
-
-# 유틸리티 함수: 환경 변수 가져오기 (기본값 제공)
+# 유틸리티 함수: 환경 변수 가져오기 (HuggingFace 환경과 로컬 환경 구분)
 def get_env(key: str, default: Any = None, required: bool = False) -> Any:
     """
-    환경 변수를 가져오는 유틸리티 함수
+    환경 변수를 가져오는 유틸리티 함수 (HuggingFace 환경 지원)
 
     Args:
         key: 환경 변수 키
@@ -73,11 +67,29 @@ def get_env(key: str, default: Any = None, required: bool = False) -> Any:
     Returns:
         환경 변수 값 또는 기본값
     """
-    value = os.getenv(key, default)
-
-    if required and not value:
-        logger.error(f"필수 환경 변수 {key}가 설정되지 않았습니다.")
-        raise ValueError(f"필수 환경 변수 {key}가 설정되지 않았습니다.")
+    # HuggingFace Spaces 환경에서는 내부 환경변수 활용
+    if IS_HUGGINGFACE:
+        # HuggingFace Spaces에서는 시크릿 값을 직접 사용
+        # HF_SECRET_<KEY> 형식으로 저장된 시크릿 확인
+        hf_secret_key = f"HF_SECRET_{key.upper()}"
+        value = os.getenv(hf_secret_key)
+
+        # 시크릿이 없으면 일반 환경변수 확인
+        if value is None:
+            value = os.getenv(key, default)
+    else:
+        # 로컬 환경에서는 일반적인 방식으로 환경변수 가져오기
+        value = os.getenv(key, default)
+
+    if required and value is None:
+        if IS_HUGGINGFACE:
+            error_msg = f"필수 환경 변수 {key}가 설정되지 않았습니다. HuggingFace Space에서 시크릿을 설정해주세요."
+            logger.error(error_msg)
+            raise ValueError(error_msg)
+        else:
+            error_msg = f"필수 환경 변수 {key}가 설정되지 않았습니다. .env 파일에 추가해주세요."
+            logger.error(error_msg)
+            raise ValueError(error_msg)
 
     return value
 
@@ -152,8 +164,8 @@ CHUNK_OVERLAP = int(get_env("CHUNK_OVERLAP", "200"))
 
 # API 키 및 환경 설정
 OPENAI_API_KEY = get_env("OPENAI_API_KEY", "")
-LANGFUSE_PUBLIC_KEY = get_env("LANGFUSE_PUBLIC_KEY", "pk-lf-cd6248e2-59ad-496d-a4cb-487bb3ecfcd5")
-LANGFUSE_SECRET_KEY = get_env("LANGFUSE_SECRET_KEY", "sk-lf-61460a1d-e637-4c22-b5e9-9250ac2579ba")
+LANGFUSE_PUBLIC_KEY = get_env("LANGFUSE_PUBLIC_KEY", "")
+LANGFUSE_SECRET_KEY = get_env("LANGFUSE_SECRET_KEY", "")
 LANGFUSE_HOST = get_env("LANGFUSE_HOST", "https://cloud.langfuse.com")
 
 # DeepSeek 관련 설정 추가
@@ -161,6 +173,17 @@ DEEPSEEK_API_KEY = get_env("DEEPSEEK_API_KEY", "")
 DEEPSEEK_ENDPOINT = get_env("DEEPSEEK_ENDPOINT", "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions")
 DEEPSEEK_MODEL = get_env("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat")
 
+# 허깅페이스 환경에서 API 키 확인 및 로그 출력
+if IS_HUGGINGFACE:
+    logger.info(f"허깅페이스 환경에서 DeepSeek API 키 존재 여부: {bool(DEEPSEEK_API_KEY)}")
+    # 보안을 위해 API 키 첫 4자리와 마지막 4자리만 표시 (키가 존재하는 경우)
+    if DEEPSEEK_API_KEY:
+        masked_key = DEEPSEEK_API_KEY[:4] + "****" + DEEPSEEK_API_KEY[-4:] if len(DEEPSEEK_API_KEY) > 8 else "****"
+        logger.info(f"DeepSeek API 키: {masked_key}")
+
+    logger.info(f"DeepSeek 모델: {DEEPSEEK_MODEL}")
+    logger.info(f"DeepSeek 엔드포인트: {DEEPSEEK_ENDPOINT}")
+
 # Milvus 벡터 DB 설정
 MILVUS_HOST = get_env("MILVUS_HOST", "localhost")
 MILVUS_PORT = get_env("MILVUS_PORT", "19530")
@@ -174,8 +197,46 @@ RERANKER_MODEL = get_env("RERANKER_MODEL", "Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranke
 USE_OPENAI = get_env("USE_OPENAI", "False").lower() == "true"
 USE_DEEPSEEK = get_env("USE_DEEPSEEK", "False").lower() == "true"
 
-# Ollama 호스트 설정 (기본값)
-OLLAMA_HOST = get_env("OLLAMA_HOST", "http://localhost:11434")
+# 허깅페이스 환경에서는 DeepSeek 우선 사용
+if IS_HUGGINGFACE:
+    # 허깅페이스 환경에서 DeepSeek API 키가 있는지 확인
+    if DEEPSEEK_API_KEY:
+        USE_DEEPSEEK = True
+        USE_OPENAI = False
+        LLM_MODEL = DEEPSEEK_MODEL
+        logger.info("HuggingFace Spaces 환경: DeepSeek 모델 사용")
+    else:
+        logger.warning("HuggingFace Spaces 환경에서 DeepSeek API 키가 설정되지 않았습니다.")
+        USE_DEEPSEEK = False
+        USE_OPENAI = False  # 기본적으로 API 키가 없으면 비활성화
+        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")  # 대체 모델 설정
+        logger.info(f"HuggingFace Spaces 환경: DeepSeek API 키 없음, LLM 모델: {LLM_MODEL}")
+else:
+    # 로컬 환경에서는 설정에 따라 LLM 선택
+    if USE_DEEPSEEK:
+        LLM_MODEL = DEEPSEEK_MODEL
+        logger.info(f"로컬 환경: DeepSeek 모델 사용 ({DEEPSEEK_MODEL})")
+    elif USE_OPENAI:
+        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gpt-3.5-turbo")
+        logger.info(f"로컬 환경: OpenAI 모델 사용 ({LLM_MODEL})")
+    else:
+        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")
+        OLLAMA_HOST = get_env("OLLAMA_HOST", "http://localhost:11434")
+        logger.info(f"로컬 환경: Ollama 모델 사용 ({LLM_MODEL})")
+
+# API 키 검증 (로컬 환경만)
+if not IS_HUGGINGFACE:
+    if USE_DEEPSEEK and not DEEPSEEK_API_KEY:
+        logger.warning("DeepSeek 모델이 선택되었지만 API 키가 설정되지 않았습니다.")
+        USE_DEEPSEEK = False
+        USE_OPENAI = False
+        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")
+        logger.info("DeepSeek API 키가 없어 Ollama로 폴백합니다.")
+    elif USE_OPENAI and not OPENAI_API_KEY:
+        logger.warning("OpenAI 모델이 선택되었지만 API 키가 설정되지 않았습니다.")
+        logger.warning("OpenAI API 키가 없어 Ollama로 폴백합니다.")
+        USE_OPENAI = False
+        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")
 
 # DeepSeek API 테스트 함수
 def test_deepseek_connection():
@@ -216,7 +277,7 @@ def test_deepseek_connection():
         response = requests.post(
             DEEPSEEK_ENDPOINT,
             headers=headers,
-            data=json.dumps(payload),
+            json=payload,
             timeout=10  # 10초 타임아웃
         )
 
@@ -265,70 +326,6 @@ def test_deepseek_connection():
             "status_code": None
         }
 
-if IS_HUGGINGFACE:
-    # HuggingFace 환경에서는 DeepSeek 사용
-    if get_env("DEEPSEEK_API_KEY", ""):
-        USE_DEEPSEEK = True
-        USE_OPENAI = False
-        LLM_MODEL = get_env("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat")
-        logger.info("HuggingFace Spaces 환경 감지: DeepSeek 모델 사용")
-
-        # DeepSeek API 연결 테스트
-        deepseek_test_result = test_deepseek_connection()
-        if deepseek_test_result["success"]:
-            logger.info("DeepSeek API 연결 테스트 성공")
-        else:
-            logger.warning(f"DeepSeek API 연결 테스트 실패: {deepseek_test_result['message']}")
-            logger.info("OpenAI 모델로 폴백합니다")
-            USE_DEEPSEEK = False
-            USE_OPENAI = True
-            LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gpt-3.5-turbo")
-    else:
-        # DeepSeek API 키가 없으면 OpenAI 사용
-        USE_OPENAI = True
-        USE_DEEPSEEK = False
-        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gpt-3.5-turbo")
-        logger.info("HuggingFace Spaces 환경 감지: OpenAI 모델 사용")
-else:
-    # 로컬 환경에서는 설정에 따라 선택
-    if USE_DEEPSEEK:
-        LLM_MODEL = get_env("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat")
-        logger.info(f"DeepSeek 모델 사용")
-
-        # DeepSeek API 연결 테스트
-        deepseek_test_result = test_deepseek_connection()
-        if deepseek_test_result["success"]:
-            logger.info("DeepSeek API 연결 테스트 성공")
-        else:
-            logger.warning(f"DeepSeek API 연결 테스트 실패: {deepseek_test_result['message']}")
-            if not USE_OPENAI:
-                logger.info("Ollama로 폴백합니다")
-                USE_DEEPSEEK = False
-                LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")
-            else:
-                logger.info("OpenAI 모델로 폴백합니다")
-                USE_DEEPSEEK = False
-    elif USE_OPENAI:
-        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gpt-3.5-turbo")
-        logger.info(f"OpenAI 모델 사용")
-    else:
-        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")
-        logger.info(f"Ollama 모델 사용")
-
-# API 키 검증
-if USE_DEEPSEEK and not DEEPSEEK_API_KEY:
-    logger.warning("DeepSeek 모델이 선택되었지만 API 키가 설정되지 않았습니다.")
-    USE_DEEPSEEK = False
-    USE_OPENAI = False
-    LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")
-    logger.info("DeepSeek API 키가 없어 Ollama로 폴백합니다.")
-elif USE_OPENAI and not OPENAI_API_KEY:
-    logger.warning("OpenAI 모델이 선택되었지만 API 키가 설정되지 않았습니다.")
-    if not IS_HUGGINGFACE:  # HuggingFace 환경에서는 자체 API 키를 사용할 수 있음
-        logger.warning("OpenAI API 키가 없어 Ollama로 폴백합니다.")
-        USE_OPENAI = False
-        LLM_MODEL = get_env("LLM_MODEL", "gemma3:latest")
-
 # 벡터 검색 설정
 TOP_K_RETRIEVAL = int(get_env("TOP_K_RETRIEVAL", "5"))  # 벡터 검색 결과 수
 TOP_K_RERANK = int(get_env("TOP_K_RERANK", "3"))  # 리랭킹 후 선택할 결과 수
@@ -341,13 +338,15 @@ LOG_FILE = get_env("LOG_FILE", "autorag.log")
 def print_config():
     """현재 설정 정보를 로그에 출력"""
     logger.info("===== 현재 설정 정보 =====")
+    logger.info(f"실행 환경: {'HuggingFace Spaces' if IS_HUGGINGFACE else '로컬'}")
     logger.info(f"문서 디렉토리: {PDF_DIRECTORY}")
     logger.info(f"캐시 디렉토리: {CACHE_DIRECTORY}")
     logger.info(f"청크 크기: {CHUNK_SIZE}, 오버랩: {CHUNK_OVERLAP}")
     logger.info(f"OpenAI 사용: {USE_OPENAI}")
     logger.info(f"DeepSeek 사용: {USE_DEEPSEEK}")
     logger.info(f"LLM 모델: {LLM_MODEL}")
-    logger.info(f"Ollama 호스트: {OLLAMA_HOST}")
+    if not USE_OPENAI and not USE_DEEPSEEK and not IS_HUGGINGFACE:
+        logger.info(f"Ollama 호스트: {OLLAMA_HOST}")
     logger.info(f"임베딩 모델: {EMBEDDING_MODEL}")
     logger.info(f"리랭커 모델: {RERANKER_MODEL}")
     logger.info(f"TOP_K 검색: {TOP_K_RETRIEVAL}, 리랭킹: {TOP_K_RERANK}")
@@ -367,12 +366,16 @@ def validate_config() -> Dict[str, Any]:
     if not os.path.exists(PDF_DIRECTORY):
         warnings.append(f"PDF 디렉토리({PDF_DIRECTORY})가 존재하지 않습니다.")
 
-    # API 키 확인
-    if USE_OPENAI and not OPENAI_API_KEY:
-        warnings.append("OpenAI 사용이 설정되었지만 API 키가 제공되지 않았습니다.")
+    # API 키 확인 (허깅페이스와 로컬 환경 구분)
+    if IS_HUGGINGFACE:
+        if USE_DEEPSEEK and not DEEPSEEK_API_KEY:
+            warnings.append("허깅페이스 환경에서 DeepSeek 사용이 설정되었지만 API 키가 제공되지 않았습니다.")
+    else:
+        if USE_OPENAI and not OPENAI_API_KEY:
+            warnings.append("OpenAI 사용이 설정되었지만 API 키가 제공되지 않았습니다.")
 
-    if USE_DEEPSEEK and not DEEPSEEK_API_KEY:
-        warnings.append("DeepSeek 사용이 설정되었지만 API 키가 제공되지 않았습니다.")
+        if USE_DEEPSEEK and not DEEPSEEK_API_KEY:
+            warnings.append("DeepSeek 사용이 설정되었지만 API 키가 제공되지 않았습니다.")
 
     # 모델 및 설정 값 확인
     if CHUNK_SIZE <= CHUNK_OVERLAP:
@@ -394,77 +397,6 @@ def validate_config() -> Dict[str, Any]:
         "warnings": warnings
     }
 
-# 디렉토리 목록 함수 (디버깅용)
-def list_directory_contents():
-    """
-    현재 작업 디렉토리와 PDF_DIRECTORY의 내용을 로깅
-    """
-    # 현재 작업 디렉토리 내용
-    try:
-        cwd_contents = os.listdir(os.getcwd())
-        logger.info(f"현재 작업 디렉토리 내용: {cwd_contents}")
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"현재 작업 디렉토리 내용 확인 실패: {e}")
-
-    # PDF 디렉토리 내용
-    try:
-        if os.path.exists(PDF_DIRECTORY):
-            pdf_dir_contents = os.listdir(PDF_DIRECTORY)
-            logger.info(f"PDF 디렉토리 내용: {pdf_dir_contents}")
-
-            # PDF 파일만 필터링
-            pdf_files = [f for f in pdf_dir_contents if f.lower().endswith('.pdf')]
-            logger.info(f"PDF 디렉토리 내 PDF 파일: {pdf_files}")
-        else:
-            logger.warning(f"PDF 디렉토리가 존재하지 않음: {PDF_DIRECTORY}")
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"PDF 디렉토리 내용 확인 실패: {e}")
-
-# 직접 주어진 경로에서 PDF 찾기 (디버깅용)
-def find_pdf_files_in_path(path: str) -> list:
-    """
-    특정 경로에서 PDF 파일 찾기
-
-    Args:
-        path: 검색할 경로
-
-    Returns:
-        발견된 PDF 파일 목록
-    """
-    try:
-        if os.path.exists(path) and os.path.isdir(path):
-            pdf_files = [f for f in os.listdir(path) if f.lower().endswith('.pdf')]
-            logger.info(f"경로 '{path}'에서 {len(pdf_files)}개의 PDF 파일 발견: {pdf_files}")
-            return pdf_files
-        else:
-            logger.warning(f"경로가 존재하지 않거나 디렉토리가 아님: {path}")
-            return []
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"경로 '{path}'에서 PDF 파일 검색 중 오류: {e}")
-        return []
-
-# 윈도우즈 주요 경로에서 PDF 파일 검색 (디버깅용)
-def find_pdfs_in_windows_paths():
-    """윈도우즈에서 주요 경로에 PDF 파일이 있는지 확인"""
-    if not IS_WINDOWS:
-        return
-
-    # 일반적인 윈도우즈 경로들
-    common_paths = [
-        "C:\\Users\\USER\\RAG3\\documents",
-        "C:\\Users\\USER\\Documents",
-        os.path.join(os.environ.get('USERPROFILE', ''), 'Documents'),
-        os.path.join(os.environ.get('USERPROFILE', ''), 'Downloads'),
-        "documents",
-        "."
-    ]
-
-    for path in common_paths:
-        find_pdf_files_in_path(path)
-
-# 설정 정보 출력 및 검증 (모듈 임포트 시 실행)
+# 설정 로드 시 실행
 print_config()
-config_status = validate_config()
-list_directory_contents()
-if IS_WINDOWS:
-    find_pdfs_in_windows_paths()
+config_status = validate_config()

direct_deepseek.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """
-직접 DeepSeek API 호출을 위한 클라이언트 구현
+직접 DeepSeek API 호출을 위한 클라이언트 구현 - 허깅페이스 환경 지원
 """
 import os
 import time
@@ -11,24 +11,58 @@ from typing import Dict, Any, Optional, List
 # 로깅 설정
 logger = logging.getLogger("DirectDeepSeek")
 
+# 환경 감지
+IS_HUGGINGFACE = os.getenv('SPACE_ID') is not None or os.getenv('SYSTEM') == 'spaces'
+
 class DirectDeepSeekClient:
     """
     DeepSeek API를 직접 호출하는 클라이언트
     OpenAI 클라이언트를 우회하고 직접 HTTP 요청 사용
+    허깅페이스 환경 지원
     """
-    def __init__(self, api_key: str, model_name: str = "deepseek-chat"):
+    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None, model_name: str = "deepseek-chat"):
         """
         클라이언트 초기화
 
         Args:
-            api_key: DeepSeek API 키
+            api_key: DeepSeek API 키 (None인 경우 환경변수에서 가져옴)
             model_name: 사용할 모델 이름 (기본값: "deepseek-chat")
         """
+        # API 키 설정 (허깅페이스 환경 확인)
+        if api_key is None:
+            if IS_HUGGINGFACE:
+                # 허깅페이스 환경에서는 시크릿에서 가져오기 시도
+                api_key = os.getenv('HF_SECRET_DEEPSEEK_API_KEY')
+                if not api_key:
+                    # 시크릿이 없으면 일반 환경변수 확인
+                    api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY", "")
+            else:
+                # 로컬 환경에서는 환경변수 사용
+                api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY", "")
+
         self.api_key = api_key
         self.model_name = model_name
-        self.endpoint = os.getenv("DEEPSEEK_ENDPOINT", "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions")
+
+        # 엔드포인트 설정 (허깅페이스 환경 확인)
+        if IS_HUGGINGFACE:
+            # 허깅페이스 환경에서는 시크릿에서 가져오기 시도
+            self.endpoint = os.getenv('HF_SECRET_DEEPSEEK_ENDPOINT')
+            if not self.endpoint:
+                # 시크릿이 없으면 일반 환경변수 확인
+                self.endpoint = os.getenv("DEEPSEEK_ENDPOINT", "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions")
+        else:
+            # 로컬 환경에서는 환경변수 사용
+            self.endpoint = os.getenv("DEEPSEEK_ENDPOINT", "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions")
+
         logger.info(f"DirectDeepSeekClient 초기화: 모델={model_name}, 엔드포인트={self.endpoint}")
 
+        # API 키 확인
+        if not self.api_key:
+            if IS_HUGGINGFACE:
+                logger.warning("허깅페이스 환경에서 DeepSeek API 키가 설정되지 않았습니다. Space 시크릿을 확인하세요.")
+            else:
+                logger.warning("DeepSeek API 키가 설정되지 않았습니다. .env 파일이나 환경변수를 확인하세요.")
+
     def generate(self,
                  prompt: str,
                  temperature: float = 0.3,
@@ -71,6 +105,16 @@ class DirectDeepSeekClient:
         Returns:
             생성 결과 딕셔너리 (success, response, message 등)
         """
+        # API 키 확인
+        if not self.api_key:
+            error_msg = "DeepSeek API 키가 설정되지 않았습니다."
+            logger.error(error_msg)
+            return {
+                "success": False,
+                "message": error_msg,
+                "status_code": None
+            }
+
         # API 요청 헤더 및 데이터
         headers = {
             "Content-Type": "application/json",
@@ -235,14 +279,21 @@ if __name__ == "__main__":
     # 로깅 설정
     logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 
-    # API 키 확인
-    api_key = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY")
-    if not api_key:
-        print("환경 변수 DEEPSEEK_API_KEY가 설정되지 않았습니다.")
-        exit(1)
+    # 허깅페이스 환경 확인
+    if IS_HUGGINGFACE:
+        print("허깅페이스 환경에서 실행 중입니다.")
+        print("HF_SECRET_DEEPSEEK_API_KEY 시크릿 설정이 필요합니다.")
+    else:
+        print("로컬 환경에서 실행 중입니다.")
+        print("DEEPSEEK_API_KEY 환경변수 설정이 필요합니다.")
 
     # 클라이언트 생성
-    client = DirectDeepSeekClient(api_key)
+    client = DirectDeepSeekClient()
+
+    # API 키 확인
+    if not client.api_key:
+        print("DeepSeek API 키가 설정되지 않았습니다.")
+        exit(1)
 
     # 간단한 테스트
     response = client.generate("Hello, what can you do?")