기계 번역

# 기계 번역 - OpenAI GPT-4 활용
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def translate_text(text: str, source_lang: str, target_lang: str) -> str:
    """GPT-4 기반 고품질 번역"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4-turbo",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": f"You are a professional translator. Translate from {source_lang} to {target_lang}. Preserve tone, style, and cultural nuances."
            },
            {"role": "user", "content": text}
        ],
        temperature=0.3  # 일관된 번역을 위해 낮은 temperature
    )
    return response.choices[0].message.content

# 사용 예시
korean_text = "인공지능 기술이 우리 삶을 혁신적으로 변화시키고 있습니다."
english = translate_text(korean_text, "Korean", "English")
print(f"번역 결과: {english}")

# Hugging Face Transformers 활용 (오프라인/저비용)
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

def translate_with_marian(text: str, model_name: str = "Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en"):
    """오픈소스 모델 기반 번역"""
    tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)

    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True)
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)