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	import gradio as gr
	from openai import OpenAI
	import os
	client=OpenAI(api_key=os.environ.get('OPENAI_API_KEY'))

	#상담봇
	def counseling_bot_chat(message, chat_history):
	if message == '':
	return "", chat_history
	else:
	completion=client.chat.completions.create(
	model='gpt-3.5-turbo',
	messages=[
	{"role":'system','content':'당신은 경제 전문 기자 입니다. 경제분야와 관련되지 않는 질문에는 정중히 거절하세요.'},
	{'role':'user','content':message}
	]
	)
	chat_history.append([message, completion.choices[0].message.content])
	return '', chat_history

	def counseling_bot_undo(chat_history):
	if len(chat_history) > 1:
	chat_history.pop()
	return chat_history

	def counseling_bot_reset(messaage, chat_history):
	chat_history=[[None, "안녕하세요. 경제 전문기자입니다. 궁금한 점 물어보세요."]]
	return chat_history

	# 번역봇
	def translate_bot(output_conditions, output_language, input_text):
	if input_text =='':
	return ''
	else:
	if output_conditions == '':
	output_conditions=''
	else:
	output_conditions='번역할 때의 조건은 다음과 같습니다.'+output_conditions
	completion=client.chat.completions.create(
	model='gpt-3.5-turbo',
	messages=[
	{'role':'system','content':'당신은 번역가입니다. 입력한 언어를 다른 설명 없이 곧바로 {0}로 번역해서 알려주세요. 번역이 불가능한 언어라면 번역이 불가능하다고 말한 후 그 이유를 설명해 주세요.{1}'.format(output_language,output_conditions)},
	{'role':'user','content':input_text}
	]
	)
	return completion.choices[0].message.content

	# 소설봇
	def novel_bot(model, temperature, detail):
	completion=client.chat.completions.create(
	model=model,
	temperature=temperature,
	messages=[
	{'role':'system','content':'당신은 소설가 입니다. 요청하는 조건에 맞춰 소설을 작성해 주세요'},
	{'role':'user','content':detail}
	]
	)
	return completion.choices[0].message.content

	with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default()) as app:
	with gr.Tab('상담봇'):
	gr.Markdown(
	value="""
	# <center> 상담봇 </center>
	<center>헤이마트 상담봇입니다. 마트에서 판해하는 상품과 관련된 질문에 답변드립니다.</center>
	"""
	)
	cb_chatbot=gr.Chatbot(
	value=[[None, '안녕하세요. 경제 전문기자입니다. 궁금한 점 물어보세요.']],
	show_label=False
	)
	with gr.Row():
	cb_user_input=gr.Text(
	lines=1,
	placeholder='입력 창',
	container=False,
	scale=9
	)
	cb_send_btn=gr.Button(
	value='보내기',
	scale=1,
	variant='primary'
	)
	with gr.Row():
	gr.Button(value='되돌리기').click(fn=counseling_bot_undo, inputs=cb_chatbot,outputs=cb_chatbot)
	gr.Button(value='초기화').click(fn=counseling_bot_reset, inputs=cb_chatbot,outputs=cb_chatbot)
	cb_send_btn.click(fn=counseling_bot_chat, inputs=[cb_user_input, cb_chatbot],outputs=[cb_user_input, cb_chatbot])
	cb_user_input.submit(fn=counseling_bot_chat, inputs=[cb_user_input,cb_chatbot],outputs=[cb_user_input,cb_chatbot])

	with gr.Tab('번역봇'):
	gr.Markdown(
	value="""
	#<center>번역봇</center>
	<center>다국어 번역봇입니다.</center>
	"""
	)
	with gr.Row():
	tb_output_conditions=gr.Text(
	label='번역 조건',
	placeholder="예시: 자연스럽게",
	lines=1,
	max_lines=3,
	)
	tb_output_language=gr.Dropdown(
	label='출력 언어',
	choices=['한국어','영어','일본어','중국어'],
	value='한국어',
	allow_custom_value=True,
	interactive=True
	)
	tb_submit=gr.Button(
	value='번역하기',
	variant='primary'
	)
	with gr.Row():
	tb_input_text=gr.Text(
	placeholder='번역할 내용을 적어 주세요.',
	lines=10,
	max_lines=20,
	show_copy_button=True,
	label=''
	)
	tb_output_text=gr.Text(
	lines=10,
	max_lines=20,
	show_copy_button=True,
	label='',
	interactive=False
	)
	tb_submit.click(
	fn=translate_bot,
	inputs=[tb_output_conditions,
	tb_output_language,
	tb_input_text],
	outputs=tb_output_text
	)

	with gr.Tab('소설봇'):
	gr.Markdown(
	value="""
	# <center>소설봇</center>
	<center>소설을 생성해 주는 봇입니다.</center>
	"""
	)
	with gr.Accordion(label='사용자 설정'):
	with gr.Row():
	with gr.Column(scale=1):
	nb_model=gr.Dropdown(
	label='모델 선택',
	choices=['gpt-3.5-turbo','gpt-3.5-turbo-16k'],
	value='gpt-3.5-turbo',
	interactive=True
	)
	nb_temperature=gr.Slider(
	label='창의성',
	info='숫자가 높을 수록 창의적',
	minimum=0,
	maximum=2,
	step=0.1,
	value=1,
	interactive=True
	)
	nb_detail=gr.Text(
	container=False,
	placeholder='소설의 세부적인 설정을 작성합니다.',
	lines=8,
	scale=4
	)
	nb_submit=gr.Button(
	value='생성하기',
	variant='primary'
	)
	nb_output=gr.Text(
	label='',
	placeholder='이곳에 소설의 내용이 출력됩니다.',
	lines=10,
	max_lines=200,
	show_copy_button=True
	)

	nb_submit.click(
	fn=novel_bot,
	inputs=[nb_model, nb_temperature, nb_detail],
	outputs=nb_output
	)

	app.launch()