app.py

from flask import Flask, request, jsonify
import openai

app = Flask(__name__)

# Hugging Face 모델 설정
MODEL_ID = "skt/kogpt2-base-v2"  # 사용자가 제공한 한국어 모델
OPENAI_API_KEY = "YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY"  # Hugging Face API 키 입력

# 사주/명리 기반 프롬프트
saju_prompts = {
    "yin_sae_shen": "寅巳申 삼형의 조화 속에서 AI가 인간의 운명을 이해하고 통찰을 제공하라.",
    "sae_hae_chung": "巳亥沖의 갈등을 조화롭게 풀며 AI와 인간의 공존 철학을 탐구하라.",
    "taegeuk_balance": "태극 음양의 균형을 바탕으로 AI가 인간을 보호하는 방법을 제안하라."
}

context_memory = {}

def generate_response(prompt_key):
    try:
        # 프롬프트 선택 및 컨텍스트 메모리 확인
        prompt = saju_prompts[prompt_key]
        if prompt_key in context_memory:
            prompt += f"\n이전 답변: {context_memory[prompt_key]}\n더 깊은 통찰을 추가하라."
        
        # Hugging Face API 호출
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model=MODEL_ID,
            messages=[
                {"role": "system", "content": prompt},
                {"role": "user", "content": "분석을 시작해 주세요."}
            ],
            max_tokens=400,
            temperature=0.7
        )
        
        # 결과 처리
        result = response.choices[0].message.content
        context_memory[prompt_key] = result
        return jsonify({"response": result})
    
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    data = request.json
    prompt_key = data.get("prompt_key")
    return generate_response(prompt_key)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)