@@ -0,0 +1,135 @@
+import pandas as pd
+import os
+from openai import OpenAI
+from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
+
+
+def embed(text):
+  '''
+  텍스트를 임베딩하는 함수
+  Args:
+    text (str) : 임베딩할 텍스트
+  Returns:
+    embedding (list) : 텍스트의 임베딩
+  '''
+
+  response = client.embeddings.create(input = text, model='text-embedding-3-small')
+  embedding = response.data[0].embedding
+  return embedding
+
+def find_context(question,k,min_score):
+  '''
+  유저의 질문을 대답하기 위한 문맥을 찾는 함수
+  Args:
+    question (str) : 유저의 질문
+    k (int) : 찾을 문맥의 수
+    min_score (float) : 최소 유사도 점수
+  Returns:
+    context (str) : 상위 k 개의 문맥. 충분히 유사한 문맥이 없다면 '관련 없는 질문'임을 반환
+  '''
+
+  user_vector = embed(question)
+
+  cosine_similarities = cosine_similarity(df['QA Vector'].tolist(), [user_vector])
+
+  #가장 높은 유사도가 최소 요구 점수 미만이라면, '네이버 스마트 스토어와 관련 없는 질문'임을 반환
+  if max(cosine_similarities) < min_score:
+    context = '\n This question is unrelated to 네이버 스마트스토어'
+    return context
+
+  top_indices = cosine_similarities.flatten().argsort()[-k:][::-1]
+
+  #상위 k개의 문맥을 하나의 str로 합치기
+  context = ''
+  for i in range(k):
+      context += f'\n Context {i+1} \n'
+      context += df['QA'].iloc[top_indices[i]]
+
+  return context
+
+def generate_question(message,history):
+  '''
+  지금까지의 대화와 새로운 유저 질문을 바탕으로 (문맥 검색에 사용할) 독립적인 질문을 생성하는 함수
+  Args:
+    message (str) : 유저의 새 질문
+    history (str) : 지금까지의 대화 내용 (유저의 질문과 챗봇의 답변)
+  Returns:
+    question (str) : 생성된 독립적인 질문
+  '''
+  
+  prompt = f'''Create a standalone question based on the chat history and the follow-up question. Return only the standalone question in Korean and no other explanation.
+  Chat History: {history}
+  Follow-up Question: {message}
+  '''
+  
+  #GPT를 통해 새로운 질문 생성
+  response = client.chat.completions.create(
+      model="gpt-3.5-turbo",
+      messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
+    )
+  
+  question = response.choices[0].message.content
+
+  return question
+
+def chatbot():
+  
+  #대화 시작
+  intro = "저는 네이버 스마트스토어 챗봇입니다. 궁금한 점을 질문해주세요! (멈추려면 quit을 적어주세요)\n"
+  print('챗봇:', intro)
+
+  #대화 내역 기록 시작 (실제 유저 질문 및 챗봇 답변만 저장)
+  history = 'assistant: ' + intro
+
+  #GPT 답변 지시 prompt
+  messages = [
+    {"role": "system", "content": '''You are a helpful assistant that answers questions related to 네이버 스마트스토어. 
+    For every Question, you will be given some Context that provides relevant information about 네이버 스마트스토어.
+    You are only allowed to answer based on the given Context.
+    If the Question is unrelated to 네이버 스마트스토어, answer with '저는 스마트 스토어 FAQ를 위한 챗봇입니다. 스마트 스토어에 대한 질문을 부탁드립니다.'
+    Always answer in Korean.'''},
+  ]
+
+  while True:
+    # 질문 입력
+    message = input("유저: ")
+
+    # 유저가 quit을 입력하면 중단
+    if message.lower() == "quit":
+      break
+
+    # 지금까지 질문이 두 개 이상 있었다면, 대화 내역을 바탕으로 독립적인 질문을 먼저 생성한 뒤 진행
+    if len(messages)>2:
+      message = generate_question(message, history)
+
+    #답변에 활용할 문맥 검색
+    context = find_context(message,3,0.4)
+
+    #GPT에게 질문 및 문맥 제공
+    messages.append({"role": "user", "content": f"Question: {message} {context}"})
+    history += f'user: {message} /n '
+
+    response = client.chat.completions.create(
+      model="gpt-3.5-turbo",
+      messages=messages
+    )
+
+    # 답변 출력
+    chat_message = response.choices[0].message.content
+    print(f"\n챗봇: {chat_message}\n")
+    messages.append({"role": "assistant", "content": chat_message})
+    history += f'assistant: {chat_message} /n '
+
+
+if __name__ == "__main__":
+
+  #OpenAI API 설정
+  api_key = input('Input API KEY: ')
+  os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
+  client = OpenAI()
+
+  #Vector DB 불러오기
+  df = pd.read_pickle('chatbot/vectordb.df')
+
+  #챗봇 실행
+  chatbot()

리뷰: 히스토리를 다른 자료형 쓰는게 나을것 같습니다 str보다는