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@@ -181,6 +181,7 @@ def respond_o1mini_qna(
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181 |
o1-mini 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
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182 |
o1-mini에서는 'system' 역할 메시지를 지원하지 않으므로,
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183 |
system_message와 question을 하나의 'user' 메시지로 합쳐 전달합니다.
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184 |
"""
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185 |
openai_token = os.getenv("OPENAI_TOKEN")
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186 |
if not openai_token:
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@@ -188,7 +189,7 @@ def respond_o1mini_qna(
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188 |
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189 |
openai.api_key = openai_token
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190 |
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191 |
-
# system_message와 question을
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192 |
combined_message = f"{system_message}\n\n{question}"
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193 |
messages = [
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194 |
{"role": "user", "content": combined_message}
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@@ -198,7 +199,7 @@ def respond_o1mini_qna(
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198 |
response = openai.ChatCompletion.create(
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199 |
model="o1-mini",
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200 |
messages=messages,
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201 |
-
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202 |
temperature=temperature,
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203 |
)
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204 |
assistant_message = response.choices[0].message['content']
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181 |
o1-mini 모델을 이용해 한 번의 질문(question)에 대한 답변을 반환하는 함수.
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182 |
o1-mini에서는 'system' 역할 메시지를 지원하지 않으므로,
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183 |
system_message와 question을 하나의 'user' 메시지로 합쳐 전달합니다.
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184 |
+
또한, o1-mini에서는 'max_tokens' 대신 'max_completion_tokens' 파라미터를 사용합니다.
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185 |
"""
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186 |
openai_token = os.getenv("OPENAI_TOKEN")
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187 |
if not openai_token:
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189 |
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190 |
openai.api_key = openai_token
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191 |
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192 |
+
# system_message와 question을 하나로 합쳐서 전달
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193 |
combined_message = f"{system_message}\n\n{question}"
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194 |
messages = [
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195 |
{"role": "user", "content": combined_message}
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199 |
response = openai.ChatCompletion.create(
|
200 |
model="o1-mini",
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201 |
messages=messages,
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202 |
+
max_completion_tokens=max_tokens, # 수정된 부분
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203 |
temperature=temperature,
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204 |
)
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205 |
assistant_message = response.choices[0].message['content']
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