app.py

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# Copyright Volkan Kücükbudak https://github.com/volkansah
# Repo URL: https://github.com/AiCodeCraft
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import streamlit as st
import os
import json
import datetime
import openai
from datetime import timedelta
import logging
from datasets import load_dataset, Dataset, concatenate_datasets

# ------------------ Logging konfigurieren ------------------
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

# ------------------ Initialisierung ------------------
def main():
    logger.info("App-Initialisierung gestartet...")
    
    # ------------------ Hugging Face Token ------------------
    try:
        # Versuche zuerst aus Umgebungsvariablen zu laden
        HF_TOKEN_MEMORY = os.getenv("HF_TOKEN_MEMORY", "")
        
        # Wenn nicht vorhanden, versuche aus st.secrets zu laden
        if not HF_TOKEN_MEMORY:
            try:
                HF_TOKEN_MEMORY = st.secrets["HF_TOKEN_MEMORY"]
                logger.info("Token aus Streamlit Secrets geladen")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Token nicht in Streamlit Secrets gefunden: {str(e)}")
    except Exception as e:
        logger.warning(f"Fehler beim Laden des Tokens: {str(e)}")
        HF_TOKEN_MEMORY = ""

    # Debug-Ausgabe (nur während der Entwicklung, später entfernen)
    if HF_TOKEN_MEMORY:
        # Nicht den vollständigen Token loggen!
        token_preview = HF_TOKEN_MEMORY[:4] + "..." if len(HF_TOKEN_MEMORY) > 4 else "Ungültig"
        logger.info(f"HF Token gefunden. Startet mit: {token_preview}")
    else:
        logger.warning("Kein HF Token gefunden!")
        st.warning("⚠️ Hugging Face Token fehlt. Dataset-Funktionen werden nicht verfügbar sein.")
    
    # ------------------ Streamlit UI ------------------
    st.title("AI Customer Support Agent with Memory 🛒")
    st.caption("Chat with an assistant who remembers past interactions")

    # OpenAI Key Eingabe
    openai_api_key = st.text_input("Enter OpenAI API Key", type="password", key="openai_key")
    if not openai_api_key:
        st.warning("⚠️ API-Key benötigt")
        st.stop()

    openai.api_key = openai_api_key

    # ------------------ Dataset Funktionen ------------------
    # Korrekter Repository-Name
    DATASET_REPO = "AiCodeCraft/customer_memory"  # Korrigiert von "AiCodeCarft"

    @st.cache_resource
    def load_memory_dataset():
        """
        Versucht, das Memory-Dataset vom HF Hub zu laden.
        Falls nicht vorhanden, wird ein leeres Dataset erstellt und gepusht.
        """
        if not HF_TOKEN_MEMORY:
            logger.warning("Kein HF Token vorhanden, verwende lokales Dataset")
            # Einfaches lokales Dataset zurückgeben
            return Dataset.from_dict({"user_id": [], "query": [], "response": [], "timestamp": []})
        
        try:
            # Mit Token versuchen
            logger.info(f"Versuche Dataset {DATASET_REPO} zu laden...")
            ds = load_dataset(DATASET_REPO, split="train", token=HF_TOKEN_MEMORY)
            logger.info(f"Dataset erfolgreich geladen mit {len(ds)} Einträgen.")
            return ds
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Fehler beim Laden des Datasets: {str(e)}")
            
            # Neues Dataset erstellen
            logger.info("Erstelle neues Dataset...")
            data = {"user_id": [], "query": [], "response": [], "timestamp": []}
            ds = Dataset.from_dict(data)
            
            try:
                # Dataset pushen
                ds.push_to_hub(DATASET_REPO, token=HF_TOKEN_MEMORY)
                logger.info("Neues Dataset erfolgreich erstellt und gepusht.")
                return ds
            except Exception as push_error:
                logger.error(f"Fehler beim Pushen des Datasets: {str(push_error)}")
                st.error("Konnte kein Dataset erstellen. Bitte überprüfe deine Berechtigungen.")
                # Lokales Dataset zurückgeben
                return ds

    # ------------------ AI Agent Klasse ------------------
    class CustomerSupportAIAgent:
        def __init__(self):
            self.memory = load_memory_dataset()

        def handle_query(self, query, user_id):
            # Memory abrufen
            user_history = self.memory.filter(lambda x: x["user_id"] == user_id)
            
            # Kontext erstellen
            context = "Previous interactions:\n" + "\n".join(
                [f"Q: {h['query']}\nA: {h['response']}" 
                 for h in user_history]
            ) if len(user_history) > 0 else "No previous interactions"
            
            # API-Anfrage
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": f"You are a support agent. Context:\n{context}"},
                    {"role": "user", "content": query}
                ]
            )
            
            # Antwort verarbeiten
            answer = response.choices[0].message.content
            
            # Memory aktualisieren mit Timestamp
            current_time = datetime.datetime.now().isoformat()
            new_entry = Dataset.from_dict({
                "user_id": [user_id],
                "query": [query],
                "response": [answer],
                "timestamp": [current_time]
            })
            
            self.memory = concatenate_datasets([self.memory, new_entry])
            
            # Nur pushen, wenn Token vorhanden
            if HF_TOKEN_MEMORY:
                try:
                    self.memory.push_to_hub(DATASET_REPO, token=HF_TOKEN_MEMORY)
                    logger.info(f"Memory aktualisiert für User {user_id}")
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Fehler beim Aktualisieren des Datasets: {str(e)}")
                    st.warning("Konnte Conversation History nicht speichern, aber Antwort ist verfügbar.")
            
            return answer

    # ------------------ App-Logik ------------------
    support_agent = CustomerSupportAIAgent()

    # Customer ID Handling
    customer_id = st.sidebar.text_input("Customer ID", key="cust_id")
    if not customer_id:
        st.sidebar.error("Bitte Customer ID eingeben")
        st.stop()

    # Chat-History
    if "messages" not in st.session_state:
        st.session_state.messages = []

    # Nachrichten anzeigen
    for msg in st.session_state.messages:
        st.chat_message(msg["role"]).write(msg["content"])

    # Eingabe verarbeiten
    if prompt := st.chat_input("Your question"):
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        st.chat_message("user").write(prompt)
        
        with st.spinner("Denke nach..."):
            response = support_agent.handle_query(prompt, customer_id)
        
        st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": response})
        st.chat_message("assistant").write(response)

# ------------------ Hauptausführung ------------------
if __name__ == "__main__":
    main()