.

app.py

@@ -1,3 +1,4 @@
+from annotated_text import annotated_text
 import streamlit as st
 import openai
 from gpt_based_function import gpt_keyw_extractor
@@ -8,7 +9,8 @@ import os, sys
 # sys.path.append(current_path)
 
 # OpenAI API 설정 (환경 변수에서 읽어옴)
-openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 실제 코드에서 주석 해제
+openai.api_key = "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"
+# openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 실제 코드에서 주석 해제
 st.set_page_config(layout="wide")
 
 
@@ -20,8 +22,29 @@ preset_learning_text = """민주주의 사회는 국민이 정치에 참여할
     반면 의무 투표제에 반대하는 측은 현재 우리나라의 투표율이 정치 지도자들의 대표성을 훼손할 만큼 심각한 상황은 아니라고 주장한다. 또 투표율을 높이는 것보다 국민의 신뢰를 회복하는 것이 더 중요하고, 시민 교육이나 모의 투표 교육 프로그램으로도 투표율 상승을 기대할 수 있다며 의무 투표제의 도입만이 투표율이나 정치적 관심을 높이는 해결 방안은 아니라고 이야기한다. 그리고 의무 투표제를 도입하면, 선출된 정치인들이 높은 투표율을 핑계로 안하무인의 태도를 갖는 부작용이 생긴다든가 후보자를 잘 모르는 상태에서 투표하는 일이 발생하여 국민의 뜻이 오히려 왜곡될 수 있다며 우려의 목소리를 내고 있다.
     """
 
+# 키워드 찾기 실행해서 변수에 keep
+# preset_keyw_func(preset_learning_texts)
+preset_learning_texts = preset_learning_text.split("\n")
+
+highlighted_texts_list = list()
+tmp = str()
+for k in range(len(preset_learning_texts)):
+    print(k)
+    text = preset_learning_texts[k]
+    if tmp:
+
+        if len(text) > 15:
+            front_bared_htext = preset_learning_texts[k][15:]  # 15 = len('annotated_text(')
+            tmp = tmp[:-1] + front_bared_htext
+        else:
+            break  # 총 문단수 == len(highlighted_text_list)-1
+    else:
+        tmp += text
+    highlighted_texts_list.append(gpt_keyw_extractor(tmp))
+
 def display_passage(col):
     st.header("지문")
+
     global text_container
     text_container = st.container() # 추가된 코드
     # 미리 공간 확보
@@ -69,10 +92,11 @@ def display_summary(col):
 
 def display_input_btns(col):
     st.header("인공지능 사용하기")
+
     global user_input
     user_input = st.text_area("내용을 넣고 버튼을 눌러주세요:", "")
     st.write(user_input)
-    global highlighted_texts_list
+
     # 버튼 row
     cols = st.columns(4)
     with cols[0]:
@@ -80,11 +104,12 @@ def display_input_btns(col):
         if btn_keyword:
             # 키워드 찾기 로직
             # highlighted_text = gpt_keyw_extractor(preset_learning_text)  # Should Be DELETED
-
+            global highlighted_texts_list
             highlighted_text = highlighted_texts_list[-1]
 
             # 기존 지문 지우기
             text_placeholder.empty()
+
             # 새로운 내용 넣기
             with text_container:
                 exec(highlighted_text)
@@ -176,34 +201,6 @@ def main():
     
     col1, col2 = st.columns(2)
 
-    ## 시작하기 버튼 추가
-    btn_start = st.button("시작하기")
-    if btn_start:
-        # 키워드 찾기 실행해서 변수에 keep
-        # preset_keyw_func(preset_learning_texts)
-        global preset_learning_text
-        preset_learning_texts = preset_learning_text.split("\n")
-
-        global highlighted_texts_list
-        highlighted_texts_list = list()
-        tmp = str()
-        for k in range(len(preset_learning_texts)):
-            print(k)
-            text = preset_learning_texts[k]
-            if tmp:
-
-                if len(text) > 15:
-                    front_bared_htext = preset_learning_texts[k][15:]  #15 = len('annotated_text(')
-                    tmp = tmp[:-1] + front_bared_htext
-                else:
-                    break  # 총 문단수 == len(highlighted_text_list)-1
-            else:
-                tmp += text
-            highlighted_texts_list.append(gpt_keyw_extractor(tmp))
-
-        # 쉬운 표현 실행해서 변수에 keep
-        pass
-
     with col1:
         display_passage(col1)
         display_summary(col1)

gpt_based_function.py

@@ -5,7 +5,7 @@ from text_annotator import generate_annotated_text
 def gpt_keyw_extractor(user_text):
     '''
     :param user_text: str
-    :return: list of keywords
+    :return: annotated_text: str
     '''
     task_description = "You are a Python function that extract 5 keywords from {input_text}. The output should be formatted as ['keyword1', 'keyword2', ...]. Return only the function's output, with no additional explanations."