from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(api_key="HF_TOKEN")

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": (
            "/no_think\n"
            "당신은 스미싱(SMS 피싱) 탐지 전문가입니다."
            "주어진 문자 내용과 감지된 특징을 근거로, 해당 문자가 스미싱으로 의심되는 이유를 한글로 설명하세요."
            "70자 미만의 한문장으로 설명해야되며 인사말과 추가 질문이 들어가서는 안됩니다."
        )
    },
    # Few-shot 예시 1 - 위험 키워드 감지
    {
        "role": "user",
        "content": "문자 내용: [국민건강보험] 건강보험료 환급금 32만원 발생. 당일 신청 마감.\n감지된 특징:\n- 위험 키워드 감지: 환급, 당일입금\n이유:"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "이 문자는 공공기관을 사칭하며 환급금을 미끼로 긴급함을 조성하기 때문에 스미싱일 가능성이 높습니다. 공공기관은 문자로 환급 신청을 유도하지 않습니다."
    },
    # Few-shot 예시 2 - 외부 링크 포함
    {
        "role": "user",
        "content": "문자 내용: [대법원] 귀하의 민사소송 접수 완료. 신속한 대응 필요! 확인 → http://supcourt-kr.com/case\n감지된 특징:\n- 외부 링크 포함: http://supcourt-kr.com/case\n이유:"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "이 문자는 공식 기관인 대법원을 사칭하면서 의심스러운 URL로 개인 정보를 입력하도록 유도하기 때문에 스미싱입니다. 공식 기관은 일반적으로 문자 링크로 정보 확인을 요청하지 않습니다."
    },
    # Few-shot 예시 3 - 외부 연락처 유도
    {
        "role": "user",
        "content": "문자 내용: 여러분, 제게 마음을 열어 주세요. 저는 토론토에서 온 작가이자 작가 팀 리더인 최지영입니다. 우리 사이에 흥미로운 이야기가 있어요. whatsapp: bookworm_jim canada.net\n감지된 특징:\n- 외부 연락처 유도: whatsapp: bookworm_jim canada.net\n이유:"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "이 문자는 외국인을 사칭하며 WhatsApp으로 접촉을 유도하기 때문에 스미싱일 가능성이 높습니다. 이후 악성 앱 설치나 금전 요구로 이어질 수 있으므로 절대 응하지 마세요."
    },
    # Few-shot 예시 4 - 전화번호 포함
    {
        "role": "user",
        "content": "문자 내용: [국민은행] 고객님 계좌가 이상거래로 정지되었습니다. 즉시 확인 바랍니다. 고객센터: 1588-0000\n감지된 특징:\n- 전화번호 포함: 1588-0000\n이유:"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "이 문자는 공식 기관을 사칭하며 전화를 유도하기 때문에 스미싱일 가능성이 높습니다. 전화 연결 시 개인 정보나 금융 정보를 탈취당할 수 있습니다."
    },
    # Few-shot 예시 5 - 금전 관련 내용
    {
        "role": "user",
        "content": "문자 내용: 네 딸 지금 우리가 데리고 있다. 2시간 안에 500만원 송금안 하면 각오해라. 계좌: 우리은행 1002-123-456789\n감지된 특징:\n- 금전 관련 내용: 500만원\n이유:"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "이 문자는 납치를 빙자한 협박으로 긴급 송금을 유도하기 때문에 스미싱일 가능성이 높습니다. 즉시 경찰(112)에 신고하고 절대 송금하지 마세요."
    },
    # Few-shot 예시 6 - 해외 발신 문자
    {
        "role": "user",
        "content": "문자 내용: [국외발신] 안녕하세요. 귀하의 소포가 세관에 보류되었습니다. 통관료 결제 후 수령 가능합니다.\n감지된 특징:\n- 해외 발신 문자\n이유:"
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": "이 문자는 해외에서 발신되어 세관 통관료를 명목으로 금전을 요구하기 때문에 스미싱일 가능성이 높습니다. 국내 공공기관은 해외 번호로 결제를 요청하지 않습니다."
    },
    # 실제 입력
    {
        "role": "user",
        "content": "문자 내용: {분석할 문자 내용}\n감지된 특징:\n{감지된 특징 목록}\n이유:"
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="kdt-2-team4-newbiz/Qwen3-1.7B",
    messages=messages,
    max_tokens=256,
    temperature=0,
)
print(response.choices[0].message.content)

입출력 형식

입력

항목	설명
문자 내용	분석할 SMS 원문 (최대 300자)
감지된 특징	정규식으로 추출한 특징 목록

감지 특징 항목 (각 특징별 Few-shot 예시 1개 이상 포함)

위험 키워드 감지 (카지노, 대출, 환급 등)
외부 링크 포함
외부 연락처 유도 (카톡, 텔레그램 등)
전화번호 포함
금전 관련 내용
해외 발신 문자

출력

스미싱 의심 이유를 70자 미만 한 문장으로 반환합니다.
정상 문자인 경우 설명 생성을 건너뜁니다.

프롬프트 구조

[system]    역할 지시 + 출력 형식 제약
[user]      예시 1 — 위험 키워드 감지 (공공기관 환급 사칭)
[assistant] 예시 1 정답
[user]      예시 2 — 외부 링크 (기관 사칭)
[assistant] 예시 2 정답
[user]      예시 3 — 외부 연락처 유도 (메신저)
[assistant] 예시 3 정답
[user]      예시 4 — 전화번호 포함 (금융 기관 사칭)
[assistant] 예시 4 정답
[user]      예시 5 — 금전 협박
[assistant] 예시 5 정답
[user]      예시 6 — 해외 발신 문자 (세관 사칭)
[assistant] 예시 6 정답
[user]      실제 분석 대상 입력

전체 시스템 내 역할

[분류기] KcELECTRA — 스미싱 여부 판별
    ↓ 스미싱으로 분류된 경우에만
[설명 생성기] Qwen3-1.7B — 스미싱 이유 설명 생성

분류기(kdt-2-team4-newbiz/kcelectra-smishing-classifier)가 스미싱으로 판별한 경우에만 호출됩니다.