Mingu Kim
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1.7 KiB
Python
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Python
from dotenv import load_dotenv
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import os
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from ibm_watsonx_ai import APIClient
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from ibm_watsonx_ai import Credentials
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from ibm_watsonx_ai.foundation_models import ModelInference
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import gradio as gr
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import logging
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# .env 내용 가져오기
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load_dotenv()
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apikey = os.getenv("WATSONX_API_KEY")
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project_id = os.getenv("WATSONX_PROJECT_ID")
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watsonx_ai_url = os.getenv("WATSONX_URL")
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credentials = Credentials(
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url = f"{watsonx_ai_url}",
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api_key = f"{apikey}",
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)
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client = APIClient(credentials)
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model = ModelInference(
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model_id="ibm/granite-4-h-small",
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api_client=client,
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project_id=f"{project_id}",
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params = {
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"max_tokens": 1000
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}
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)
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def interview_text(genre):
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system_prompt = """
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인터뷰를 한다고 생각하고 대상의 주제를 가지고 일단 핵심 내용을 정리하고 인터뷰 질문을 생성해줘.
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"""
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user_prompt=f"""
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아래 내용 참고해서
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1. 장르 특징 5줄 정리
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2. 인터뷰 질문 8개 작성해줘
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- genre : {genre}
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"""
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print(genre)
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messages = [
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# 시스템 프롬프트
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{"role" : "system", "content" : system_prompt},
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{"role" : "user", "content" : user_prompt},
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]
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generated_response = model.chat(messages=messages)
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return generated_response['choices'][0]['message']['content']
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demo = gr.Interface(
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fn=interview_text,
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inputs=[gr.Text(label = "genre"),
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],
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outputs=[gr.Markdown()],
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title="인터뷰 질문 생성 프로그램",
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description="질문 생성"
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)
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demo.launch() |