Update app.py

app.py

@@ -31,7 +31,31 @@ def generate_annotated_text(text):
     )
     return response['choices'][0]['message']['content']
 
-
+#유사한 문장 생성 함수 
+def generate_similar_sentences(base_sentence, num_sentences):
+    generated_sentences = []
+    for _ in range(num_sentences):
+        response = openai.ChatCompletion.create(
+            model="gpt-3.5-turbo-16k",
+            messages=[
+                {
+                    "role": "system",
+                    "content": "유사한 문장 생성\n 선택된 문장에 기반하여 학생의 특성 및 활동에 대한 평가 예시 문장을 30개 생성합니다."
+                },
+                {
+                    "role": "user",
+                    "content": base_sentence
+                }
+            ],
+            temperature=1,
+            max_tokens=10000,
+            top_p=1,
+            frequency_penalty=0,
+            presence_penalty=0
+        )
+        generated_sentences.append(response.choices[0].message['content'].strip())
+    return generated_sentences
+    
     
 # Streamlit 앱의 제목 및 설명
 st.title("성취기준 기반 학생의 특성 및 활동 평가 생성")
@@ -67,12 +91,18 @@ if st.button("평가 생성"):
     sentences = []
     for line in result_lines:
         if line.strip().startswith('("'):
-            # ("로 시작하는 부분을 제거하고 문장만 추출
             sentence = line.split('",')[0].lstrip('("').strip()
             sentences.append(sentence)
 
     # 문장을 라디오 버튼으로 표시
     selected_sentence = st.radio("문장을 선택하세요:", sentences)
 
+    # 유사한 문장 생성 버튼 추가
+    if st.button("유사한 문구 생성"):
+        with st.spinner('문장 생성중...'):
+            similar_sentences = generate_similar_sentences(selected_sentence, 30)
+            for sentence in similar_sentences:
+                st.write(sentence)
+