Update app.py

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@@ -12,7 +12,7 @@ OPENAI_API_KEY = os.getenv("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"
 def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key, chat_counter, chatbot=[], history=[]):
 
     # 사용자의 입력을 나레이션 스타일의 프롬프트로 변환
-    narration_prompt = f"동영상에 사용할 전문적인 나레이션을 작성하라.일체의 지문이나 지시, 배경 설명 등을 노출 하거나 출력하지 말고 순수한 나레이션만 2줄씩 묶어서 최대 8줄 이내로 출력력. 입력: '{inputs}'"
+    narration_prompt = f"동영상에 사용할 전문적인 나레이션을 작성하라. 반드시 한글로 작성할것. 일체의 지문이나 지시, 배경 설명 등을 노출 하거나 출력하지 말고 순수한 나레이션만 2줄씩 묶어서 최대 8줄 이내로 출력력. 입력: '{inputs}'"
 
     payload = {
         "model": "gpt-4-1106-preview",
@@ -103,8 +103,8 @@ def predict(inputs, top_p, temperature, openai_api_key, chat_counter, chatbot=[]
 def reset_textbox():
     return gr.update(value='')
 
-title = """<h1 align="center">글 생성</h1>"""
-description = """Language models can be conditioned to act like dialogue agents through a conversational prompt that typically takes the form:
+title = """<h1 align="center">혜자 스크립트</h1>"""
+description = """영상 생성을 위한 스크립트를 AI가 자동으로 생성합니다. 주제 키워드나 목적 등 필요한 내용만 간단히 입력하세요. :
 ```
 User: <utterance>
 Assistant: <utterance>
@@ -114,15 +114,18 @@ Assistant: <utterance>
 ```
 In this app, you can explore the outputs of a gpt-3.5-turbo LLM.
 """
-                
+
+
 with gr.Blocks(css = """#col_container {width: 1000px; margin-left: auto; margin-right: auto;}
                 #chatbot {height: 520px; overflow: auto;}""") as demo:
     gr.HTML(title)
     with gr.Column(elem_id = "col_container"):
         openai_api_key = gr.Textbox(type='password', label="Enter your OpenAI API key here")
-        chatbot = gr.Chatbot(elem_id='chatbot') #c
-        inputs = gr.Textbox(placeholder= "Type here!", label= "Type an input and press Enter") #t
-        state = gr.State([]) #s
+
+        # 출력폼 (chatbot)을 사용자 입력폼 (inputs) 앞에 배치
+        chatbot = gr.Chatbot(elem_id='chatbot')  # c
+        inputs = gr.Textbox(placeholder="여기에 입력하세요.", label="나레이션 스크립트를 생성하고 싶은 주제어나 문장을 입력하세요.")  # t
+        state = gr.State([])  # s
         b1 = gr.Button()
     
         #inputs, top_p, temperature, top_k, repetition_penalty