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@@ -7,20 +7,22 @@ import numpy as np
 # OpenAI API 키 설정
 openai.api_key = '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'
 
+
 # 문장 임베딩 모델 로드
 model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
 
 def summarize_and_find_similar_sentence(input_text):
     # GPT-3.5-turbo를 사용하여 입력 텍스트 요약
-    response = openai.ChatCompletion.create(
-        model="gpt-3.5-turbo",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
-            {"role": "user", "content": f"Summarize this: {input_text}"}
-        ]
+    response = openai.Completion.create(
+        engine="text-davinci-003", # 모델을 지정합니다.
+        prompt=f"Summarize this: {input_text}", # 요약을 위한 프롬프트를 설정합니다.
+        max_tokens=100, # 최대 토큰 수를 지정합니다.
+        n=1, # 생성할 완성 횟수를 지정합니다.
+        stop=None, # 완성을 멈출 문자 또는 문자열 목록을 지정합니다.
+        temperature=0.5, # 창의성 수준을 설정합니다.
     )
     
-    summary = response.choices[0].message.content
+    summary = response.choices[0].text.strip()
     
     # 입력 텍스트와 요약된 내용을 문장 임베딩으로 변환
     input_embedding = model.encode(input_text, convert_to_tensor=True)