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@@ -243,18 +243,19 @@ def invoke_model(text, target_lang):
         if target_lang == 'ko':
             messages = [
                 SystemMessage(content='문서의 핵심 요약을 상세하게 제공해 주실 전문가로서, 다음 문서를 요약해 주세요.'),
-                HumanMessage(content=f'다음 텍스트에 대한 전문적 요약을 제공해 주세요. 요약은 {target_lang}어의 언어적 뉘앙스에 맞게 최고 수준의 명확성과 세부 사항을 준수해야 합니다:\n\nTEXT: {text}')
+                HumanMessage(content=f'다음 텍스트에 대한 전문적 요약을 제공해 주세요. 요약은 한국어의 언어적 뉘앙스에 맞게 최고 수준의 명확성과 세부 사항을 준수해야 합니다:\n\nTEXT: {text}')
             ]
         else:  # default to English if not Korean
             messages = [
                 SystemMessage(content='As an adept summarizer, your expertise is required to condense the following document into its essential points in detail.'),
-                HumanMessage(content=f'Kindly provide an expert summary of the text below, adhering to the highest standards of clarity and detail. Ensure the response is tailored to the linguistic nuances of {target_lang}:\n\nTEXT: {text}')
+                HumanMessage(content=f'Kindly provide an expert summary of the text below, adhering to the highest standards of clarity and detail. Ensure the response is tailored to the linguistic nuances of english :\n\nTEXT: {text}')
             ]
 
         response = llm.invoke(messages)
         if isinstance(response, AIMessage):
             cleaned_content = clean_output(response.content)
             content_lang = detect_language(cleaned_content)
+            print(f"Current content language............: {content_lang}, Target language to be translated to: {target_lang}")
             if content_lang != target_lang:
                 return translate_text(cleaned_content, content_lang, target_lang)
             return cleaned_content