app.py

import os
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain import ConversationChain
from openai import OpenAI
import gradio as gr

# API 키를 환경 변수로 설정
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.environ.get("GPT_API_KEY")

# LangChain을 위한 LLM 초기화
llm = ChatOpenAI(temperature=0,  # 창의성 0으로 설정
                 model_name='gpt-4o-mini',  # 모델명 (예: "gpt-4")
                )

# ConversationChain 초기화
conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True)

# OpenAI 클라이언트 초기화
client = OpenAI()

# 챗봇 응답 함수
def chatbot_response(message, chat_history):
    # ConversationChain을 사용하여 응답 생성
    bot_message = conversation.predict(input=message)

    # 채팅 히스토리에 사용자 메시지와 챗봇 응답 추가
    chat_history.append((message, bot_message))
    return "", chat_history

# Gradio 인터페이스 생성
with gr.Blocks() as demo:
    # 채팅 히스토리를 저장할 컴포넌트
    chatbot = gr.Chatbot(label="채팅 기록")
    # 사용자 입력을 받을 텍스트 박스
    msg = gr.Textbox(label="메시지 입력", placeholder="여기에 메시지를 입력하고 엔터를 누르세요.")
    # 전송 버튼 (옵션)
    send_button = gr.Button("전송")
    # 채팅 히스토리 초기화 버튼
    clear_button = gr.Button("초기화")

    # 엔터 키 또는 전송 버튼 클릭 시 동작
    msg.submit(
        chatbot_response,  # 응답 함수
        inputs=[msg, chatbot],  # 입력: 메시지와 채팅 기록
        outputs=[msg, chatbot],  # 출력: 메시지 박스 초기화 및 채팅 기록 업데이트
    )
    send_button.click(
        chatbot_response,  # 응답 함수
        inputs=[msg, chatbot],  # 입력: 메시지와 채팅 기록
        outputs=[msg, chatbot],  # 출력: 메시지 박스 초기화 및 채팅 기록 업데이트
    )

    # 초기화 버튼 클릭 시 동작
    clear_button.click(
        lambda: None,  # 아무 동작도 하지 않음
        inputs=None,
        outputs=chatbot,  # 채팅 기록 초기화
        queue=False,  # 큐 비활성화
    )

# 인터페이스 실행
demo.launch(share=True)