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 import streamlit as st
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 from langchain_openai import ChatOpenAI
-from langchain.schema import(
-    AIMessage,
-    HumanMessage,
-    SystemMessage
-)
+from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
 
-# From here down is all the Streamlit UI.
+# Streamlit UI 설정
 st.set_page_config(page_title="데이터스트림즈 챗 모델", page_icon=":robot:")
 st.header("안녕하세요. 저는 데이터스트림즈에서 제작한 고혈압 전문 상담 AI 대화 봇이에요. 저는 말씀하시는 것을 기억하니 계속해서 질문해주시면 되요.")
 
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+# 세션 메시지 초기화
 if "sessionMessages" not in st.session_state:
     st.session_state.sessionMessages = [
         SystemMessage(content="You are a renowned doctor specializing in hypertension.")
     ]
 
-#if 'sessionMessages' not in st.session_state:
- #   st.session_state.sessionMessages = []
-
-# Now you can append to it safely
-#st.session_state.sessionMessages.append(HumanMessage(content=question))
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+# 대답 로드 함수
 def load_answer(question):
-    
-    st.session_state.sessinMessages.append(HumanMessage(content=question))
-
+    st.session_state.sessionMessages.append(HumanMessage(content=question))
     assistant_answer = chat(st.session_state.sessionMessages)
-
     st.session_state.sessionMessages.append(AIMessage(content=assistant_answer.content))
-
     return assistant_answer.content
 
-
+# 사용자 입력 받기
 def get_text():
-    input_text = st.text_input("상담자: ", key= input)
+    input_text = st.text_input("상담자: ", key="input")
     return input_text
 
+# ChatOpenAI 객체 생성
+chat = ChatOpenAI(temperature=0.7)
 
-chat = ChatOpenAI(temperature=0)
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-user_input=get_text()
+user_input = get_text()
 submit = st.button('Generate')
 
 if submit:
-
     response = load_answer(user_input)
     st.subheader("Answer:")
-
-    st.write(response,key=1)
+    st.write(response, key=1)