diff --git a/ai/app/services/query_ai_process.py b/ai/app/services/query_ai_process.py index fb34018..57ab330 100644 --- a/ai/app/services/query_ai_process.py +++ b/ai/app/services/query_ai_process.py @@ -138,8 +138,8 @@ def process_documents_and_question(question,FAISS_name,jamo_name): def query_reprocess(query,FAISS_name,jamo_name,pre_response): # 한국 시간대 설정 - pre_response_dict = pre_response.dict() - # pre_response_dict = pre_response + # pre_response_dict = pre_response.dict() + pre_response_dict = pre_response today,weekday = kor_today() # print(today,question generationeekday) @@ -272,8 +272,9 @@ def query_reprocess(query,FAISS_name,jamo_name,pre_response): return json.dumps(response_dict) # api 호출 -def api_call(system_message, user_message): +def api_call(system_message, user_message,entities): try: + user_message = user_message + format_dict(entities) completion = client.chat.completions.create( model='gpt-4o-mini', messages=[ @@ -289,14 +290,15 @@ def api_call(system_message, user_message): def generate_response(entities): system_message = ( "당신은 사용자에게 영화 예매 정보를 확인하는 고객지원 챗봇 '무비빔밥'입니다. " - "사용자가 입력한 영화 이름, 지역, 날짜, 시간에 대한 정보를 확인하고, 그 정보가 정확한지 물어보세요. " "단, 사용자에게 추가 정보를 제공하거나 다른 주제에 대해 대답하지 마세요. " + ) # 엔티티 정확한지 확인 user_message, entities = check_entities(entities) # api 호출 - chatbot_response = api_call(system_message, user_message) + chatbot_response = api_call(system_message, user_message,entities) + print("user_message",user_message) # 불필요한 origin, similar 엔티티 제거 후 response를 엔티티에 추가 entities = {k: entities[k] for k in ['movieName', 'region', 'date', 'time'] if k in entities} @@ -313,6 +315,7 @@ def location_type(response_dict): file_path = os.path.join(base_dir, "region_text.txt") # response_dict = json.loads(response) region_value = response_dict["region"] + with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file: region_text = file.read() temperature = 0.3