app.py

import gradio as gr
import openai
import os

def respond_chatgpt_qna(
    question: str,
    system_message: str,
    max_tokens: int,
    temperature: float,
    top_p: float
):
    """
    OpenAI의 gpt-4o-mini 모델을 이용해 질문에 대한 답변을 반환하는 함수.
    """
    openai_token = os.getenv("OPENAI_TOKEN")
    if not openai_token:
        return "OpenAI API 토큰이 필요합니다."
    openai.api_key = openai_token
    messages = [
        {"role": "system", "content": system_message},
        {"role": "user", "content": question}
    ]
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature,
            top_p=top_p,
        )
        assistant_message = response.choices[0].message['content']
        return assistant_message
    except Exception as e:
        return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"

def merge_and_call(tone: str, ref1: str, ref2: str, ref3: str):
    """
    사용자가 선택한 말투와 참조글들을 하나의 프롬프트로 합쳐 gpt-4o-mini 모델에 전달하는 함수.
    """
    # 간단한 프롬프트 생성
    question = f"말투: {tone}\n참조글 1: {ref1}\n참조글 2: {ref2}\n참조글 3: {ref3}"
    # 고급 설정은 코드 내부에 기본값으로 지정 (UI에는 노출되지 않음)
    system_message = "아래의 참조글들을 참고하여 블로그 글을 생성하라."
    max_tokens = 2000
    temperature = 0.7
    top_p = 0.95
    return respond_chatgpt_qna(
        question=question,
        system_message=system_message,
        max_tokens=max_tokens,
        temperature=temperature,
        top_p=top_p
    )

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 블로그 생성기")

    # 입력 항목 구성
    tone_radio = gr.Radio(
        choices=["친근하게", "일반적인", "전문적인"],
        label="말투바꾸기",
        value="일반적인"
    )
    ref1_text = gr.Textbox(label="참조글 1", lines=5)
    ref2_text = gr.Textbox(label="참조글 2", lines=5)
    ref3_text = gr.Textbox(label="참조글 3", lines=5)
    answer_output = gr.Textbox(label="결과", lines=10, interactive=False)

    submit_button = gr.Button("전송")

    submit_button.click(
        fn=merge_and_call,
        inputs=[tone_radio, ref1_text, ref2_text, ref3_text],
        outputs=answer_output
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()