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Python
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Python
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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qwen_llm = ChatOllama(model="qwen3.5:4b")
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exaone_llm = ChatOllama(model="exaone3.5:2.4b")
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system_prompt = """\
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당신은 뉴스 분석 전문가입니다. 반드시 json 형식으로만 응답하세요.
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다른 텍스트 없이 아래 형식으로만 반환하세요\n
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{{"title":"기사제목", "date":"작성일자", "keywords":["키워드1", "키워드2", "키워드3"], "category" : "카테고리"}}
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"""
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template = ChatPromptTemplate.from_messages(
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[
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("system", system_prompt),
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("human", "{article}"),
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]
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)
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chain = template | exaone_llm | JsonOutputParser()
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# def news_input(article1, article2, article3):
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# # 3개의 기사를 리스트로 묶음
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# articles = [article1, article2, article3]
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# results = []
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# # 각 기사별로 체인 실행
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# for text in articles:
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# if text.strip(): # 내용이 있을 때만 실행
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# res = chain.invoke({"article": text})
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# results.append(res)
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# # 결과를 하나로 합쳐서 반환
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# return "\n\n---\n\n".join(results)
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def news_input(texts):
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# ===을 기준으로 기사 분리
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articles = [article for article in texts.split("===") if article.strip()]
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response = chain.batch([{"article": article} for article in articles])
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return "\n\n".join(str(item) for item in response)
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app = gr.Interface(
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news_input,
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# inputs=[
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# gr.Textbox(label="기사 1", lines=5),
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# gr.Textbox(label="기사 2", lines=5),
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|
# gr.Textbox(label="기사 3", lines=5),
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# ],
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inputs=[
|
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gr.Textbox(
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label="기사",
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placeholder="여러 기사 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="요약", lines=20),
|
|
],
|
|
title="✒ 뉴스 분석 전문가",
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|
description="뉴스 기사에서 정보를 추출합니다.",
|
|
)
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app.launch()
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