Update app.py

app.py

@@ -2,11 +2,11 @@ import streamlit as st
 import requests
 import matplotlib.pyplot as plt
 from transformers import pipeline
-import openai
+from openai import OpenAI
 import os
 
 # OpenAI API 키 설정
-openai.api_key = "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"  # 환경 변수 또는 직접 키 입력
+openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "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")  # 환경 변수 또는 직접 키 입력
 
 # 네이버 뉴스 API를 통해 실제 뉴스 기사 가져오기
 def fetch_naver_news(query, display=5):
@@ -41,13 +41,15 @@ def load_sentiment_model():
 # GPT-4를 이용해 반대 관점 기사 생성 (최신 OpenAI API 방식)
 def generate_article_gpt4(prompt):
     try:
-        response = openai.Completion.create(
+        client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
+        
+        response = client.completions.create(
             model="gpt-4",  # GPT-4 모델 사용
             prompt=prompt,
             max_tokens=512,
             temperature=0.7
         )
-        return response['choices'][0]['text'].strip()  # GPT의 응답 텍스트
+        return response.choices[0].text.strip()  # GPT의 응답 텍스트
     except Exception as e:
         return f"Error generating text: {e}"