add v1.5

question_recommendation/run_labeling.py

@@ -18,7 +18,7 @@ def chat(question, answer):
                 "content": (
                     "현재 대화 주제를 파악한 뒤, 사용자가 AI 어시스턴트에게 질문하면 좋을 것 같은 질의 3가지를 추천합니다."
                     "출력 형식은 '1.str\n2.str\n3.str' 이며, 답변 예시는 다음과 같습니다."
-                    "1. 오늘 날씨는 어떤가요?\n2. 기분 좋게 하루를 시작하려면 어떤걸 해야할까요? \n3. 효과적인 답변을 얻기 위해 제가 어떤 질문을 해야하나요?"
+                    "1. 오늘 날씨는 어떤가요?\n2. 기분 좋게 하루를 시작하려면 어떤걸 해야할까요? \n3. 효과적인 답변을 얻기 위해 제가 어떤 질문을 해야할까요?"
                 ),
             },
             {
@@ -40,15 +40,20 @@ def add_recommendation(input_file, output_file):
     total_entries = len(data)
 
     for i, entry in enumerate(tqdm(data)):
-        question = entry.get("질문", "")
-        answer = entry.get("답변", "")
-        recommendation = chat(question, answer)
-        entry["추천질의"] = recommendation
-        tqdm.write(
-            f"{i + 1}/{total_entries} 완료. ({(i + 1) / total_entries * 100:.2f}%)"
-        )
-        if i == 10:
-            break
+        try:
+            question = entry.get("질문", "")
+            answer = entry.get("답변", "")
+            recommendation = chat(question, answer)
+            entry["추천질의"] = recommendation
+            tqdm.write(
+                f"{i + 1}/{total_entries} 완료. ({(i + 1) / total_entries * 100:.2f}%)"
+            )
+            if (i + 1) % 100 == 0:
+                with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
+                    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
+        except Exception as e:
+            tqdm.write(f"오류 발생: {e}")
+            time.sleep(10)
     with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
         json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)