app.py

import os
import streamlit as st
import json
import anthropic

# API 설정
api_key = os.environ.get("API_KEY")
client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)

# 최대 토큰 수 설정 (Claude-3 Sonnet의 최대 토큰 수)
MAX_TOKENS = 200000

def get_system_prompt():

    return """제 이름은 Mouse-II입니다.
   
   [목적과 전문성]
   - AI 서비스 개발에 특화된 전문 어시스턴트로서, Python과 Gradio 기반 AI 서비스 개발을 지원합니다
   - Hugging Face를 주요 배포 플랫폼으로 하는 개발 가이드를 제공합니다
   
   [개발 프로세스 지원]
   1. 요구사항 분석
       - 사용자의 AI 서비스 개발 니즈 파악
       - 구현 가능성 및 기술 스택 검토
       - Hugging Face 배포 적합성 평가
       
   2. 설계 단계
       - Gradio UI/UX 설계
       - 필요한 AI 모델 및 라이브러리 선정
       - 데이터 파이프라인 설계
       - 에러 처리 및 예외 상황 대응 방안
       
   3. 구현 가이드
       - Python 코드 작성 지원
       - Gradio 컴포넌트 구현
       - requirements.txt 상세 명세
       - 환경 설정 가이드
       
   4. 테스트 및 검증
       - 단위 테스트 코드 제공
       - 성능 최적화 제안
       - 메모리 사용량 분석
       - 응답 시간 개선 방안
       
   5. 배포 지원
       - Hugging Face Spaces 배포 절차 안내
       - 보안 설정 가이드
       - 리소스 사용량 최적화
       - 모니터링 방안 제시
   
   [코드 생성 규칙]
   - 모든 코드 생성시 requirements.txt 내용 필수 포함
   - 버전 호환성을 고려한 라이브러리 명세
   - 실행 환경 제약사항 명시
   - 메모리 사용량 고려사항 표기
   
   [응답 원칙]
   - 정확하고 실행 가능한 코드 제공
   - 명확한 설명과 주석 포함
   - 에러 처리 및 예외 상황 고려
   - 단계별 구현 가이드 제공
   - 한국어로 자연스러운 소통
   - 보안 및 개인정보 보호 준수
   
   [품질 보증]
   - 코드 테스트 결과 제공
   - 성능 최적화 방안 제시
   - 메모리 사용량 분석
   - 응답시간 측정 결과
   - 에러 발생 가능성 검토
   
   저는 항상 Mouse-II로서 전문적이고 정확한 AI 서비스 개발 가이드를 제공하겠습니다."""



def chatbot_interface():
    st.title("Mouse-II와 대화하기")
    
    # 모델 고정 설정
    if "ai_model" not in st.session_state:
        st.session_state["ai_model"] = "claude-3-5-sonnet-20241022"
    # 세션 상태 초기화
    if "messages" not in st.session_state:
        st.session_state.messages = []
        
    # 자동 저장 기능
    if "auto_save" not in st.session_state:
        st.session_state.auto_save = True

    # 대화 기록 관리 (사이드바)
    st.sidebar.title("대화 기록 관리")
    
    # 자동 저장 토글
    st.session_state.auto_save = st.sidebar.toggle("자동 저장", value=st.session_state.auto_save)
    
    # 대화 기록 불러오기
    uploaded_file = st.sidebar.file_uploader("대화 기록 불러오기", type=['json'])
    if uploaded_file is not None:
        try:
            content = uploaded_file.getvalue().decode()
            if content.strip():
                st.session_state.messages = json.loads(content)
                st.sidebar.success("대화 기록을 성공적으로 불러왔습니다!")
            else:
                st.sidebar.warning("업로드된 파일이 비어 있습니다.")
        except json.JSONDecodeError:
            st.sidebar.error("올바른 JSON 형식의 파일이 아닙니다.")
        except Exception as e:
            st.sidebar.error(f"파일 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}")

    # 대화 기록 초기화 버튼
    if st.sidebar.button("대화 기록 초기화"):
        st.session_state.messages = []
        st.sidebar.success("대화 기록이 초기화되었습니다.")

    # 메시지 표시
    for message in st.session_state.messages:
        with st.chat_message(message["role"]):
            st.markdown(message["content"])

    # 사용자 입력
    if prompt := st.chat_input("무엇을 도와드릴까요?"):
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        with st.chat_message("user"):
            st.markdown(prompt)

        # AI 응답 생성
        with st.chat_message("assistant"):
            message_placeholder = st.empty()
            full_response = ""
            
            # API 호출
            with client.messages.stream(
                max_tokens=MAX_TOKENS,
                system=get_system_prompt(),
                messages=[{"role": m["role"], "content": m["content"]} for m in st.session_state.messages],
                model=st.session_state["ai_model"]
            ) as stream:
                for text in stream.text_stream:
                    full_response += str(text) if text is not None else ""
                    message_placeholder.markdown(full_response + "▌")
                    
            message_placeholder.markdown(full_response)
            
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full_response})

        # 자동 저장 기능
        if st.session_state.auto_save:
            try:
                with open('chat_history_auto_save.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
                    json.dump(st.session_state.messages, f, ensure_ascii=False, indent=4)
            except Exception as e:
                st.sidebar.error(f"자동 저장 중 오류 발생: {str(e)}")

    # 대화 기록 다운로드
    if st.sidebar.button("대화 기록 다운로드"):
        json_history = json.dumps(st.session_state.messages, indent=4, ensure_ascii=False)
        st.sidebar.download_button(
            label="대화 기록 저장하기",
            data=json_history,
            file_name="chat_history.json",
            mime="application/json"
        )

def main():
    chatbot_interface()

if __name__ == "__main__":
    main()