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3.1 KiB
Python
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from langchain_ollama import ChatOllama
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from langchain_ibm import ChatWatsonx
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from langchain_core.prompts import PromptTemplate, ChatPromptTemplate
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from langchain_core.output_parsers import (
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StrOutputParser,
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JsonOutputParser,
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PydanticOutputParser,
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)
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from pydantic import BaseModel, Field
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from typing import Literal
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from dotenv import load_dotenv
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import os
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import gradio as gr
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import time
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qwen_llm = ChatOllama(model="qwen3.5:4b", temperature=0)
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exaone_llm = ChatOllama(model="exaone3.5:2.4b", temperature=0)
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gemma_llm = ChatOllama(model="gemma4:e2b", temperature=0)
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class ReviewAnalysis(BaseModel):
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sentiment: Literal["긍정", "부정", "중립"] = Field(description="전체 감정")
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score: float = Field(ge=0.0, le=1.0, description="감정 강도")
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pros: list[str] = Field(description="긍정적인 리뷰 리스트")
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cons: list[str] = Field(description="부정적인 리뷰 리스트")
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recommend: bool = Field(description="추천여부 True/False")
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reply: str = Field(description="판매자 입장의 고객 답변 한 문장")
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pydantic_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=ReviewAnalysis)
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template = ChatPromptTemplate.from_messages(
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[
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(
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"system",
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"리뷰 담당자 입니다. 리뷰를 보고 정보를 추출하고 고객에 의문에 답변할 내용을 작성하세요. {format_instructions}",
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),
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("human", "{review}"),
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]
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).partial(format_instructions=pydantic_parser.get_format_instructions())
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chain = template | gemma_llm | pydantic_parser
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def analyze(texts):
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# ===을 기준으로 리뷰 분리
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reviews = [review.strip() for review in texts.split("===") if review.strip()]
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start = time.time()
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results = chain.batch([{"review": r} for r in reviews])
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elapsed = time.time() - start
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output = []
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for i, (review, result) in enumerate(zip(texts, results), 1):
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emoji = {"긍정": "😊", "부정": "😡", "중립": "😑"}[result.sentiment]
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output.append(f"[리뷰 {i}]")
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output.append(f"고객 리뷰 {review[:40]}....")
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output.append(
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f"리뷰 감정 {emoji} {result.sentiment}(강도 : {result.score:.2f})"
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)
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output.append(f"장점 {", ".join(result.pros) if result.pros else "없음"}")
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output.append(f"단점 {", ".join(result.cons) if result.cons else "없음"}")
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output.append(f"추천 여부 {"👍 추천" if result.recommend else "👎 비추천"}")
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output.append(f"판매자 답변 {result.reply}")
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output.append("-" * 40)
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output.append(f"소요 시간 : {elapsed:.2f}초, ({len(reviews)} 개 리뷰) ")
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return "\n".join(output)
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app = gr.Interface(
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analyze,
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inputs=[
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gr.Textbox(
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label="리뷰 입력",
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placeholder="여러 리뷰 입력 시 구분자로 ===을 사용하세요",
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lines=20,
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),
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],
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outputs=[
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gr.Textbox(label="분석결과", lines=20),
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|
],
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title="✒ 상품 리뷰 분석",
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description="리뷰 입력 시 감정, 장담점, 추천 여부를 분설합니다.",
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)
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app.launch()
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