Mingu Kim
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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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# .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 ad_text(name, brand_name, strength, tone, keyword, value):
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system_prompt = """
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1. SWOT 분석하여 광고 문구 작성해줘
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"""
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user_prompt=f"""
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아래 내용을 참고해서 1~2줄짜리 광고 문구 5개 작성해줘.
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- 제품명 : {name}
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- 브랜드명 : {brand_name}
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- 제품특징 : {strenghth}
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- 톤앤매너 : {tone}
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- 브랜드 핵심 가치 : {value}
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- 필수 포함 키워드 : {keyword}
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"""
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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 print(generated_response['choices'][0]['message']['content'])
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demo = gr.Interface(
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fn=ad_text,
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inputs=[gr.Text(label = "제품명"),
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gr.Text(label = "브랜드명"),
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gr.Text(label = "제품 특징"),
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gr.Text(label = "톤앤매너"),
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gr.Text(label = "필수 포함 키워드"),
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gr.Text(label = "브랜드 핵심 가치"),
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],
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outputs=[gr.Markdown()],
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title="광고 문구 프로그램",
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description="텍스트 입력 시 ai가 광고 문구를 작생해 드립니다."
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)
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demo.launch() |