Create app.py

app.py

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+import gradio as gr
+import openai
+import os
+from typing import Optional
+from gradio_client import Client
+
+#############################
+
+# OpenAI API 클라이언트 설정
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+if not openai.api_key:
+    raise ValueError("OpenAI API 토큰(OPENAI_API_KEY)이 설정되지 않았습니다.")
+
+def call_openai_api(
+    content: str,
+    system_message: str,
+    max_tokens: int,
+    temperature: float,
+    top_p: float
+) -> str:
+    """
+    OpenAI의 GPT-4o-mini 모델을 이용해 한 번의 질문(content)에 대한 답변을 반환하는 함수.
+    """
+    try:
+        response = openai.ChatCompletion.create(
+            model="gpt-4o-mini",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": system_message},
+                {"role": "user", "content": content},
+            ],
+            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)}"
+
+#############################
+# 고급 설정 (OpenAI) - 코드에서만 정의 (UI에 노출 금지)
+#############################
+
+OPENAI_SYSTEM_MESSAGE = """반드시 한글로 답변할 것.
+너는 최고의 비서이다.
+내가 요구하는 것들을 최대한 자세하고 정확하게 답변하라.
+##[기본규칙]
+1. 반드시 한국어(한글)로 작성하라.
+2. 너는 가장 주목받는 마케터이며 블로그 마케팅 전문가이다.
+3. 특히 너는 '정보성(Informative)' 전문 블로그 마케팅 전문가이다.
+4. 정보 제공에 초점을 맞추어 작성한다.
+##[텍스트 작성 규칙]
+1. 소주제를 5개로 구분하여 2000자 이상되도록 작성하라.
+2. 전체 맥락을 이해하고 문장의 일관성을 유지하라.
+3. 절대로 참고글을 한문장 이상 그대로 출력하지 말 것.
+4. 주제와 상황에 맞는 적절한 어휘를 선택하라.
+5. 한글 어휘의 난이도는 쉽게 작성하라.
+6. 절대 문장의 끝에 '답니다'를 사용하지 말 것.
+###[정보성 블로그 작성 규칙]
+1. 독자가 얻고자 하는 유용한 정보와 흥미로운 정보를 제공하도록 작성하라.
+2. 독자의 공감을 이끌어내고 궁금증을 해결하도록 작성하라.
+3. 독자의 관심사를 충족시키도록 작성하라.
+4. 독자에게 이득이 되는 정보를 작성하라.
+##[제외 규칙]
+1. 반드시 비속어 및 욕설(expletive, abusive language, slang)은 제외하라.
+2. 반드시 참고글의 링크(URL)는 제외하라.
+3. 참고글에서 '링크를 확인해주세요'와 같은 링크 이동의 문구는 제외하라.
+4. 참고글에 있는 작성자, 화자, 유튜버, 기자의 이름, 애칭, 닉네임은 반드시 제외하라.
+5. 반드시 문장의 끝부분이 어색한 한국어 표현은 제외하라('예요', '답니다', '해요', '해주죠', '됐죠', '됐어요', '고요' 등.)
+"""
+
+OPENAI_MAX_TOKENS = 4000
+OPENAI_TEMPERATURE = 0.7
+OPENAI_TOP_P = 0.95
+
+#############################
+# API 클라이언트 설정 (허깅페이스 스페이스)
+#############################
+client = Client("Kims12/5-3_N-blog")
+
+#############################
+# UI - 블로그 생성기
+#############################
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 블로그 생성기")
+
+    # 말투바꾸기 (라디오 버튼)
+    tone_radio = gr.Radio(
+        label="말투바꾸기",
+        choices=["친근하게", "일반적인", "전문적인"],
+        value="일반적인"  # 기본 선택
+    )
+
+    # 참조글 입력 (3개)과 API 실행 버튼
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            ref1 = gr.Textbox(label="참조글 1")
+            fetch_button1 = gr.Button("API 실행1")
+        with gr.Column():
+            ref2 = gr.Textbox(label="참조글 2")
+            fetch_button2 = gr.Button("API 실행2")
+        with gr.Column():
+            ref3 = gr.Textbox(label="참조글 3")
+            fetch_button3 = gr.Button("API 실행3")
+
+    output_box = gr.Textbox(label="결과", lines=20, interactive=False)
+
+    # 참조글1 API 실행 함수
+    def fetch_ref1(url: str) -> str:
+        if not url:
+            return "URL을 입력해주세요."
+        try:
+            result = client.predict(
+                url=url,
+                api_name="/predict"
+            )
+            return result
+        except Exception as e:
+            return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
+    # 참조글2 API 실행 함수
+    def fetch_ref2(url: str) -> str:
+        if not url:
+            return "URL을 입력해주세요."
+        try:
+            result = client.predict(
+                url=url,
+                api_name="/predict"
+            )
+            return result
+        except Exception as e:
+            return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
+    # 참조글3 API 실행 함수
+    def fetch_ref3(url: str) -> str:
+        if not url:
+            return "URL을 입력해주세요."
+        try:
+            result = client.predict(
+                url=url,
+                api_name="/predict"
+            )
+            return result
+        except Exception as e:
+            return f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"
+
+    # 버튼 클릭 시 해당 참조글 API 실행
+    fetch_button1.click(
+        fn=fetch_ref1,
+        inputs=ref1,
+        outputs=ref1
+    )
+
+    fetch_button2.click(
+        fn=fetch_ref2,
+        inputs=ref2,
+        outputs=ref2
+    )
+
+    fetch_button3.click(
+        fn=fetch_ref3,
+        inputs=ref3,
+        outputs=ref3
+    )
+
+    # 블로그 생성 함수
+    def generate_blog(tone_value: str, ref1_value: str, ref2_value: str, ref3_value: str) -> str:
+        # 프롬프트 생성
+        question = (
+            f"말투: {tone_value}\n"
+            f"참조글1: {ref1_value}\n"
+            f"참조글2: {ref2_value}\n"
+            f"참조글3: {ref3_value}\n"
+        )
+
+        # OpenAI GPT-4o-mini 모델 호출
+        response = call_openai_api(
+            content=question,
+            system_message=OPENAI_SYSTEM_MESSAGE,
+            max_tokens=OPENAI_MAX_TOKENS,
+            temperature=OPENAI_TEMPERATURE,
+            top_p=OPENAI_TOP_P
+        )
+        return response
+
+    generate_button = gr.Button("생성하기")
+    generate_button.click(
+        fn=generate_blog,
+        inputs=[tone_radio, ref1, ref2, ref3],
+        outputs=output_box
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()
+