utils/grok_client.py

"""
Grok API 클라이언트 모듈
"""

import os
import json
import logging
import traceback
from typing import List, Dict, Any, Optional, Union
from dotenv import load_dotenv
import requests

# 환경 변수 로드
load_dotenv()

# 로거 설정
logger = logging.getLogger("GrokLLM")
if not logger.hasHandlers():
    handler = logging.StreamHandler()
    formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    logger.setLevel(logging.INFO)

class GrokLLM:
    """Grok API 래퍼 클래스"""
    
    def __init__(self):
        """Grok LLM 클래스 초기화"""
        self.api_key = os.getenv("GROK_API_KEY")
        self.api_base = os.getenv("GROK_API_BASE", "https://api.x.ai/v1")
        self.model = os.getenv("GROK_MODEL", "grok-3-latest")
        
        if not self.api_key:
            logger.warning("Grok API 키가 .env 파일에 설정되지 않았습니다.")
            logger.warning("GROK_API_KEY를 확인하세요.")
        else:
            logger.info("Grok API 키 로드 완료.")
            logger.debug(f"API 기본 URL: {self.api_base}")
            logger.debug(f"기본 모델: {self.model}")
    
    def chat_completion(
        self, 
        messages: List[Dict[str, str]], 
        temperature: float = 0.7, 
        max_tokens: int = 1000,
        stream: bool = False,
        **kwargs
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        Grok 채팅 완성 API 호출
        
        Args:
            messages: 채팅 메시지 목록
            temperature: 생성 온도 (낮을수록 결정적)
            max_tokens: 생성할 최대 토큰 수
            stream: 스트리밍 응답 활성화 여부
            **kwargs: 추가 API 매개변수
        
        Returns:
            API 응답 (딕셔너리)
        """
        if not self.api_key:
            logger.error("API 키가 설정되지 않아 Grok API를 호출할 수 없습니다.")
            raise ValueError("Grok API 키가 설정되지 않았습니다.")
        
        try:
            logger.info(f"Grok API 요청 전송 중 (모델: {self.model})")
            
            # API 요청 헤더 및 데이터 준비
            headers = {
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            }
            
            data = {
                "model": self.model,
                "messages": messages,
                "temperature": temperature,
                "max_tokens": max_tokens,
                "stream": stream
            }
            
            # 추가 매개변수 병합
            for key, value in kwargs.items():
                if key not in data:
                    data[key] = value
            
            # API 요청 보내기
            endpoint = f"{self.api_base}/chat/completions"
            
            # 디버깅: API 요청 데이터 로깅 (민감 정보 제외)
            debug_data = data.copy()
            debug_data["messages"] = f"[{len(data['messages'])}개 메시지]"
            logger.debug(f"Grok API 요청 데이터: {json.dumps(debug_data)}")
            
            response = requests.post(
                endpoint,
                headers=headers,
                json=data,
                timeout=30  # 30초 타임아웃 설정
            )
            
            # 응답 상태 코드 확인
            if not response.ok:
                logger.error(f"Grok API 오류: 상태 코드 {response.status_code}")
                logger.error(f"응답 내용: {response.text}")
                return {"error": f"API 오류: 상태 코드 {response.status_code}", "detail": response.text}
            
            # 응답 파싱
            try:
                result = response.json()
                logger.debug(f"API 응답 구조: {list(result.keys())}")
                return result
            except json.JSONDecodeError as e:
                logger.error(f"Grok API JSON 파싱 실패: {e}")
                logger.error(f"원본 응답: {response.text[:500]}...")
                return {"error": "API 응답을 파싱할 수 없습니다", "detail": str(e)}
                
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            logger.error(f"Grok API 요청 실패: {e}")
            return {"error": f"API 요청 실패: {str(e)}"}
        except Exception as e:
            logger.error(f"Grok API 호출 중 예상치 못한 오류: {e}")
            logger.error(traceback.format_exc())
            return {"error": f"예상치 못한 오류: {str(e)}"}
    
    def generate(
        self, 
        prompt: str, 
        system_prompt: Optional[str] = None,
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 1000,
        **kwargs
    ) -> str:
        """
        간단한 텍스트 생성 인터페이스
        
        Args:
            prompt: 사용자 프롬프트
            system_prompt: 시스템 프롬프트 (선택 사항)
            temperature: 생성 온도
            max_tokens: 생성할 최대 토큰 수
            **kwargs: 추가 API 매개변수
        
        Returns:
            생성된 텍스트
        """
        messages = []
        
        if system_prompt:
            messages.append({"role": "system", "content": system_prompt})
        
        messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        
        try:
            response = self.chat_completion(
                messages=messages,
                temperature=temperature,
                max_tokens=max_tokens,
                **kwargs
            )
            
            # 오류 응답 확인
            if "error" in response:
                logger.error(f"텍스트 생성 중 API 오류: {response['error']}")
                error_detail = response.get("detail", "")
                return f"API 오류: {response['error']} {error_detail}"
            
            # 응답 형식 검증
            if 'choices' not in response or not response['choices']:
                logger.error(f"API 응답에 'choices' 필드가 없습니다: {response}")
                return "응답 형식 오류: 생성된 텍스트를 찾을 수 없습니다."
            
            # 메시지 컨텐츠 확인
            choice = response['choices'][0]
            if 'message' not in choice or 'content' not in choice['message']:
                logger.error(f"API 응답에 예상 필드가 없습니다: {choice}")
                return "응답 형식 오류: 메시지 내용을 찾을 수 없습니다."
            
            generated_text = choice['message']['content'].strip()
            logger.info(f"텍스트 생성 완료 (길이: {len(generated_text)})")
            return generated_text
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"텍스트 생성 중 예외 발생: {e}")
            logger.error(traceback.format_exc())
            return f"오류 발생: {str(e)}"
    
    def rag_generate(
        self, 
        query: str, 
        context: List[str],
        system_prompt: Optional[str] = None,
        temperature: float = 0.3,
        max_tokens: int = 1000,
        **kwargs
    ) -> str:
        """
        RAG 검색 결과를 활용한 텍스트 생성
        
        Args:
            query: 사용자 질의
            context: 검색된 문맥 목록
            system_prompt: 시스템 프롬프트 (선택 사항)
            temperature: 생성 온도
            max_tokens: 생성할 최대 토큰 수
            **kwargs: 추가 API 매개변수
        
        Returns:
            생성된 텍스트
        """
        if not system_prompt:
            system_prompt = """당신은 검색 결과를 기반으로 질문에 답변하는 도우미입니다.
- 검색 결과는 <context> 태그 안에 제공됩니다.
- 검색 결과에 답변이 있으면 해당 정보를 사용하여 명확하게 답변하세요.
- 검색 결과에 답변이 없으면 "검색 결과에 관련 정보가 없습니다"라고 말하세요.
- 검색 내용을 그대로 복사하지 말고, 자연스러운 한국어로 답변을 작성하세요.
- 답변은 간결하고 정확하게 제공하세요."""
        
        try:
            # 중요: 컨텍스트 길이 제한
            max_context = 10
            if len(context) > max_context:
                logger.warning(f"컨텍스트가 너무 길어 처음 {max_context}개만 사용합니다.")
                context = context[:max_context]
            
            # 각 컨텍스트 액세스
            limited_context = []
            for i, doc in enumerate(context):
                # 각 문서를 1000자로 제한
                if len(doc) > 1000:
                    logger.warning(f"문서 {i+1}의 길이가 제한되었습니다 ({len(doc)} -> 1000)")
                    doc = doc[:1000] + "...(생략)"
                limited_context.append(doc)
            
            context_text = "\n\n".join([f"문서 {i+1}: {doc}" for i, doc in enumerate(limited_context)])
            
            prompt = f"""질문: {query}

<context>
{context_text}
</context>

위 검색 결과를 참고하여 질문에 답변해 주세요."""
            
            logger.info(f"RAG 프롬프트 생성 완료 (길이: {len(prompt)})")
            
            result = self.generate(
                prompt=prompt,
                system_prompt=system_prompt,
                temperature=temperature,
                max_tokens=max_tokens,
                **kwargs
            )
            
            # 결과가 오류 메시지인지 확인
            if result.startswith("오류") or result.startswith("API 오류") or result.startswith("응답 형식 오류"):
                logger.error(f"RAG 생성 결과가 오류를 포함합니다: {result}")
                # 좀 더 사용자 친화적인 오류 메시지 반환
                return "죄송합니다. 현재 응답을 생성하는데 문제가 발생했습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요."
            
            return result
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"RAG 텍스트 생성 중 예외 발생: {str(e)}")
            logger.error(traceback.format_exc())
            return "죄송합니다. 응답 생성 중 오류가 발생했습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요."