TIL 52

도전 과제

실시간 데이터 업데이트

대화 내역을 저장하고 이를 통해 실시간으로 모델의 성능이 개선될 수 있게 만들어야 했다. 현재는 대화 내역이 세션마다 저장되고 있긴 하지만, csv 파일로 저장되고 있기 때문에, 대화 내역이 모델의 성능을 개선시키는 부분에 적용되기 위해서는 txt 파일로 변환되어야 할 필요가 있었다. 따라서 streamlit으로 대화 내역을 txt 파일로 저장하는 버튼을 생성했다.

# 사이드바에 '대화 저장' 버튼 추가
if st.sidebar.button('대화 저장'):
    # 대화 내용을 TXT 파일로 저장 (탭으로 구분)
    chat_history_df.to_csv("chat_history.txt", sep="\t", index=False)
    st.sidebar.write("대화가 TXT 파일로 저장되었습니다.")

 

 

 

다국어 지원 기능 업데이트

sidebar에 언어를 선택할 수 있는 버튼을 생성했다. 언어는 '한국어', '영어', '일본어' 중에 하나만 선택할 수 있게 했다. 기존에 주제와 교재를 선택할 때는 selectbox를 사용했다. 그러나 새로운 기능을 사용하고 싶어서 이번에는 segmented_control로 버튼을 만들었다.

# 언어 선택
    language_list = ["한국어", "영어", "일본어"]
    selection = st.sidebar.segmented_control("언어", language_list, selection_mode="single", default="한국어", key="language", on_change=update_language)
    st.sidebar.markdown(f"**{selection}**가 선택되었습니다.")

 

음성 입력 및 출력 기능

아직 기능은 구현하지 않았지만, streamlit ui로 버튼만 먼저 구현해보았다. 녹음 버튼을 누르면 녹음이 시작되고, 녹음된 음성은 바로 실행해서 들어볼 수 있으며, 다운로드 버튼으로 녹음 파일을 저장할 수 있다. 그러나 새로 녹음을 시작하면, 이전 녹음은 사라지게 된다.

# 녹음 기능
    audio_value = st.sidebar.audio_input("음성으로 대화해보세요.")
    
    if audio_value:
        st.sidebar.audio(audio_value)

 

모든 코드는 구글링과 공식 문서를 참고하여 만들었다.

https://docs.streamlit.io/

Streamlit Docs

 

아래의 이미지에서 만들어진 기능들을 확인할 수 있다.