회의실 예약 AI 에이전트 만들기

!pip install openai
!pip install gradio

from openai import OpenAI
import gradio as gr

client = OpenAI()

def predict(message, history):
    history_openai_format = []
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 회의실 예약을 위해 주어진 정보가 수집될 때 까지 대화를 요청해줘."})
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 회의실 예약날짜와 예약시간을 알때 까지 대화를 요청해줘."})
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 예약날짜와 예약시간을 모두 알면 질문이 완료되었음을 알려줘."})

    for human, assistant in history:
        history_openai_format.append({"role": "user", "content": human })
        history_openai_format.append({"role": "assistant", "content":assistant})

    history_openai_format.append({"role": "user", "content": message})

    completion = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o-mini',
        messages= history_openai_format,
        temperature=1.0)

    response = completion.choices[0].message;
    return response.content


with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(
    """
    # AI 정보 수집 챗봇
    제시된 질문에 답해 주세요!
    """)
    gr.ChatInterface(predict)
demo.launch()

from openai import OpenAI
import gradio as gr

client = OpenAI()

def predict(message, history):
    history_openai_format = []
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 회의실 예약을 위해 주어진 정보가 수집될 때 까지 대화를 요청해줘."})
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 회의실 예약날짜와 예약시간을 알때 까지 대화를 요청해줘."})
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 예약날짜와 예약시간을 모두 알면 meeting_reservation 함수를 호출해 주고, 그렇지 않으면 계속 질문해줘."})

    for human, assistant in history:
        history_openai_format.append({"role": "user", "content": human })
        history_openai_format.append({"role": "assistant", "content":assistant})

    history_openai_format.append({"role": "user", "content": message})

    completion = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o-mini',
        messages= history_openai_format,
        temperature=1.0,
        functions=[
          {
            "name": "meeting_reservation",
            "description": "회의실 예약을 처리하는 함수",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "reserv_date": {
                        "type": "string",
                        "description": "회의실 예약 날짜",
                    },
                    "reserv_time": {
                        "type": "string",
                        "description": "회의실 예약 시간",
                    },
                },
                "required": ["reserv_date", "reserv_time"]
            }
          }
        ]
        )

    response = completion.choices[0].message;
    print(response)

    if completion.choices[0].message.function_call:
      arguments = completion.choices[0].message.function_call.arguments
      function_name = completion.choices[0].message.function_call.name
      return arguments
    else:
      return response.content


with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(
    """
    # AI 정보 수집 챗봇
    제시된 질문에 답해 주세요!
    """)
    gr.ChatInterface(predict)
demo.launch()

from openai import OpenAI
import gradio as gr
import json

client = OpenAI()

def predict(message, history):
    history_openai_format = []
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 회의실 예약을 위해 주어진 정보가 수집될 때 까지 대화를 요청해줘."})
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 회의실 예약날짜와 예약시간을 알때 까지 대화를 요청해줘."})
    history_openai_format.append({"role": "user", "content":"지시사항: 예약날짜와 예약시간을 모두 알면 meeting_reservation 함수를 호출해 주고, 그렇지 않으면 계속 질문해줘."})

    for human, assistant in history:
        history_openai_format.append({"role": "user", "content": human })
        history_openai_format.append({"role": "assistant", "content":assistant})

    history_openai_format.append({"role": "user", "content": message})

    completion = client.chat.completions.create(
        model='gpt-4o-mini',
        messages= history_openai_format,
        temperature=1.0,
        functions=[
          {
            "name": "meeting_reservation",
            "description": "회의실 예약을 처리하는 함수",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "reserv_date": {
                        "type": "string",
                        "description": "회의실 예약 날짜",
                    },
                    "reserv_time": {
                        "type": "string",
                        "description": "회의실 예약 시간",
                    },
                },
                "required": ["reserv_date", "reserv_time"]
            }
          }
        ]
        )

    response = completion.choices[0].message;
    print(response)

    if completion.choices[0].message.function_call:
      arguments = completion.choices[0].message.function_call.arguments
      function_name = completion.choices[0].message.function_call.name

      if function_name == "meeting_reservation":
        arguments_obj = json.loads(arguments)
        reserv_date = arguments_obj.get('reserv_date')
        reserv_time = arguments_obj.get('reserv_time')

      return "시스템 예약 정보: " + reserv_date + " / " + reserv_time
    else:
      return response.content


with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown(
    """
    # AI 정보 수집 챗봇
    제시된 질문에 답해 주세요!
    """)
    gr.ChatInterface(predict)
demo.launch()