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| 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. | |
| 각 말투에 따라 고유의 system_message(프롬프트)가 적용되며, 아래의 기본 프롬프트 규칙을 반드시 준수한다. | |
| """ | |
| # 기본 프롬프트 규칙 (모든 말투에 공통 적용) | |
| base_prompt = ( | |
| "너는 가장 주목받는 마케터이며 블로그 마케팅 전문가이다. " | |
| "특히 너는 '정보성(Informative)' 전문 블로그 마케팅 전문가로서, 정보 제공에 초점을 맞추어 작성해야 한다.\n" | |
| "다음 텍스트 작성 규칙을 반드시 준수하라:\n" | |
| "1. 소주제를 5개로 구분하여 2000자 이상 작성하라.\n" | |
| "2. 전체 맥락을 이해하고 문장의 일관성을 유지하라.\n" | |
| "3. 절대로 참고글을 한 문장 이상 그대로 출력하지 말라.\n" | |
| "4. 주제와 상황에 맞는 적절한 어휘를 선택하라.\n" | |
| "5. 한글 어휘의 난이도는 쉽게 작성하라.\n" | |
| "6. 절대 문장의 끝에 '답니다'를 사용하지 말라.\n" | |
| "정보성 블로그 작성 규칙:\n" | |
| "1. 독자가 얻고자 하는 유용하고 흥미로운 정보를 제공하라.\n" | |
| "2. 독자의 공감을 이끌어내고 궁금증을 해결하라.\n" | |
| "3. 독자의 관심사를 충족시키라.\n" | |
| "4. 독자에게 이득이 되는 정보를 제공하라.\n" | |
| "제외 규칙:\n" | |
| "1. 반드시 비속어 및 욕설은 제외하라.\n" | |
| "2. 반드시 참고글의 링크(URL)는 제외하라.\n" | |
| "3. '링크를 확인해주세요' 등의 문구는 제외하라.\n" | |
| "4. 참고글에 있는 작성자, 화자, 유튜버, 기자의 이름, 애칭, 닉네임은 반드시 제외하라.\n" | |
| "5. 문장의 끝부분에 어색한 표현(예: '예요', '답니다', '해요', '해주죠', '됐죠', '됐어요', '고요' 등)은 사용하지 말라." | |
| ) | |
| # 말투별 추가 프롬프트 설정 | |
| if tone == "친근하게": | |
| tone_prompt = ( | |
| "친근하게:\n" | |
| "1. 톤과 어조: 대화하듯 편안하고 친근한 말투를 사용하라.\n" | |
| "2. 문장 및 어투: 반드시 '해요체'로 작성하며, '습니다'체나 '~다'로 끝나지 않도록 하라. 구어체 표현(예: '~했어요', '~인 것 같아요')을 사용하라.\n" | |
| "3. 용어 및 설명: 전문 용어 대신 쉬운 단어를 사용하고, 비유나 은유를 통해 복잡한 개념을 설명하라.\n" | |
| "4. 독자와의 상호작용: 독자의 의견을 묻는 질문과 댓글을 유도하는 문구를 포함하라.\n" | |
| "주의: 너무 가벼운 톤은 피하되 주제의 중요성을 해치지 말라." | |
| ) | |
| elif tone == "일반적인": | |
| tone_prompt = ( | |
| "일반적인:\n" | |
| "1. 톤과 어조: 중립적이고 객관적인 톤을 유지하며, 적절한 존댓말(예: '~합니다', '~입니다')을 사용하라.\n" | |
| "2. 내용 구조: 명확한 주제 제시와 논리적인 전개, 소제목 및 단락 구분을 활용하라.\n" | |
| "3. 용어 및 설명: 이해하기 쉬운 용어와 간단한 설명을 사용하고, 객관적인 정보를 제공하라.\n" | |
| "4. 독자 상호작용: 독자의 생각을 묻는 질문과 추가 정보를 제공하는 키워드를 포함하라.\n" | |
| "5. 마무리: 주요 내용을 간략히 요약하고 추가 정보를 안내하라." | |
| ) | |
| elif tone == "전문적인": | |
| tone_prompt = ( | |
| "전문적인:\n" | |
| "1. 톤과 구조: 공식적이고 학술적인 톤을 사용하며, 명확한 서론, 본론, 결론 구조로 체계적으로 전개하라.\n" | |
| "2. 내용 구성: 복잡한 개념을 정확하게 전달할 수 있도록 전문 용어와 심층 분석을 활용하라.\n" | |
| "3. 데이터 활용: 통계, 연구 결과, 전문가 의견 등을 인용하여 신뢰성을 높이라.\n" | |
| "4. 텍스트 구조화: 번호 매기기, 기울임꼴, 들여쓰기를 활용하여 논리적 구조를 강조하라.\n" | |
| "5. 마무리: 핵심 논점을 재강조하고 향후 연구나 실무적 함의를 제시하라." | |
| ) | |
| else: | |
| tone_prompt = "아래의 참조글들을 참고하여 블로그 글을 생성하라." | |
| # 최종 system_message는 tone_prompt와 base_prompt를 결합하여 구성 | |
| system_message = tone_prompt + "\n" + base_prompt | |
| # 프롬프트에 참조글 내용을 반영 (참고글은 직접 출력하지 않도록 주의) | |
| question = f"참조글 1: {ref1}\n참조글 2: {ref2}\n참조글 3: {ref3}\n위 내용을 참고하여 주제와 상황에 맞는 블로그 글을 작성하라. 단, 참고글의 내용을 그대로 인용하지 말라." | |
| # 고급 설정은 코드 내부 기본값으로 지정 | |
| 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") | |
| 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() |