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@@ -286,10 +286,10 @@ if 'run_analysis' in st.session_state and st.session_state.run_analysis:
             def interpret_topics(api_key, topic_results):
                 client = Anthropic(api_key=api_key)
                 
-                prompt = f"""Human: 다음은 LDA 토픽 모델링 결과로 나온 각 토픽의 정보입니다. 이를 바탕으로 전체 토픽을 종합적으로 해석해주세요:
-            
+                prompt = f"""다음은 LDA 토픽 모델링 결과로 나온 각 토픽의 정보입니다. 이를 바탕으로 전체 토픽을 종합적으로 해석해주세요:
+                
                 {", ".join([f"토픽 {{info['topic_num']}} (비중: {{info['weight']:.1f}}%)" for info in topic_results])}
-            
+
                 각 토픽의 주요 단어:
                 """
                 for info in topic_results:
@@ -301,35 +301,35 @@ if 'run_analysis' in st.session_state and st.session_state.run_analysis:
                 
                 prompt += """
                 위 정보를 바탕으로 다음 형식에 맞춰 답변해주세요:
-            
+
                 1. 전체 문서의 주제 요약 (3-4문장):
                    [여기에 전체 문서의 주제를 종합적으로 설명해주세요. 각 토픽의 비중을 고려하여 중요도를 반영해주세요.]
-            
+
                 2. 각 토픽 요약:
                    [각 토픽에 대해 다음 형식으로 요약해주세요]
                    토픽[번호] [토픽명] [비중]% (상위단어 10개 : {LDA 상위 단어}, TF-IDF 10개 : {TF-IDF 상위 단어})
                    • 토픽명 설명: [토픽명이 이렇게 지어진 이유를 1-2문장으로 설명해주세요. LDA와 TF-IDF 상위 단어들이 어떻게 이 토픽명과 연관되는지 설명하세요.]
                    • 토픽 설명: [1-2문장으로 토픽의 전반적인 내용을 설명해주세요.]
-            
+
                 주의사항:
                 1. 토픽명은 "[구체적인 토픽명]" 형식으로 작성해주세요. 예를 들어, "구성원의 전문성 향상을 위한 학습과 역량 개발 방안" 또는 "조직 성과를 높이기 위해 강조되어야 할 학습/역량", "현재 컬리지 멤버 및 본인의 역할에 대한 고민" 등입니다.
                 2. 토픽명은 단순히 단어를 나열하는 것이 아니라, 토픽의 핵심 주제나 의미를 잘 나타내는 구체적인 문구로 만들어주세요.
                 3. 토픽명 설명에서는 왜 그러한 토픽명이 선택되었는지, LDA와 TF-IDF 상위 단어들과의 연관성을 설명해주세요.
-            
-                위 형식에 맞춰 답변해주세요. 사용자가 쉽게 복사하여 사용할 수 있도록 간결하고 명확하게 작성해주세요.
-            
-                \n\nAssistant: 토픽 모델링 결과를 종합적으로 해석해 드리겠습니다.
 
-                1. 전체 문서의 주제 요약:
+                위 형식에 맞춰 답변해주세요. 사용자가 쉽게 복사하여 사용할 수 있도록 간결하고 명확하게 작성해주세요.
                 """
                 
                 try:
-                    response = client.completions.create(
-                        model="claude-2.1",
-                        max_tokens_to_sample=3000,
-                        prompt=prompt
+                    response = client.messages.create(
+                        model="claude-3-sonnet-20240229",
+                        max_tokens=3000,
+                        temperature=0,
+                        system="You are an expert in topic modeling and text analysis. Provide clear and concise interpretations of topic modeling results.",
+                        messages=[
+                            {"role": "user", "content": prompt}
+                        ]
                     )
-                    return response.completion
+                    return response.content[0].text
                 except Exception as e:
                     return f"Claude API 호출 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"