Update app.py

app.py

@@ -3,13 +3,14 @@ import openai
 import json
 from annotated_text import annotated_text 
 import os
+import pandas as pd
 import achivenment_standards as data
 
 
 # OpenAI API 설정 (환경 변수에서 읽어옴)
 openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  
 
-#gpt이용해서 추론함수 만들기
+# gpt이용해서 추론함수 만들기
 def generate_annotated_text(text):
     response = openai.ChatCompletion.create(
     model="gpt-3.5-turbo-16k",
@@ -53,8 +54,7 @@ def generate_similar_sentences(base_sentence):
     )
     generated_sentences = response.choices[0].message['content'].split('\n')
     return [sentence.strip() for sentence in generated_sentences if sentence.strip()]
-    
-    
+
 # Streamlit 앱의 제목 및 설명
 st.title("성취기준 기반 학생의 특성 및 활동 평가 생성")
 st.write("성취기준을 입력하시면, 해당 성취기준에 기반한 학생의 특성 및 활동에 대한 평가를 \n\n [학생 활동, 성취 수준, 교사의 총평, 학생 역량] 4가지 요소를 조합하여 제공합니다.")
@@ -111,3 +111,19 @@ if st.session_state.generated_result:
     # 유사한 문장들 출력
     for sentence in st.session_state.similar_sentences:
         st.write(sentence)
+
+    # CSV 파일로 저장하는 버튼 추가
+    if st.session_state.similar_sentences:
+        # 데이터프레임 생성
+        df = pd.DataFrame(st.session_state.similar_sentences, columns=["Similar Sentences"])
+        
+        # CSV 파일로 변환
+        csv = df.to_csv(index=False).encode('utf-8')
+        
+        # 다운로드 버튼 생성
+        st.download_button(
+            label="CSV로 저장",
+            data=csv,
+            file_name='similar_sentences.csv',
+            mime='text/csv'
+        )