# RemoteAgent 프로젝트 - Grok LLM 추가 계획

## 프로젝트 개요
현재 RemoteAgent 프로젝트는 OpenAI와 DeepSeek 두 가지 LLM을 선택하여 사용할 수 있는 RAG 기반 챗봇 시스템입니다. 이 프로젝트에 Grok LLM을 추가하는 작업을 수행했습니다.

## 현재 프로젝트 구조 분석

### LLM 인터페이스 구조
현재 프로젝트는 다음과 같은 인터페이스 및 클라이언트 구조를 가지고 있습니다:

1. **LLM 인터페이스 클래스 (`utils/llm_interface.py`)**
   - 다양한 LLM API를 통합 관리하는 인터페이스 제공
   - 현재 OpenAI, DeepSeek, 그리고 새로 추가된 Grok LLM 클라이언트를 초기화 및 관리
   - LLM 선택, 텍스트 생성, RAG 기반 텍스트 생성 등의 메서드 제공

2. **LLM 클라이언트 구현**
   - OpenAI 클라이언트 (`utils/openai_client.py`)
   - DeepSeek 클라이언트 (`utils/deepseek_client.py`)
   - Grok 클라이언트 (`utils/grok_client.py`) - **새로 추가됨**
   - 각 클라이언트는 환경 변수에서 API 키 및 설정 로드
   - 공통 인터페이스로 `generate()` 및 `rag_generate()` 메서드 제공

3. **웹 애플리케이션 통합**
   - Flask 기반 웹 애플리케이션 (`app/app.py`)
   - LLM 인터페이스를 초기화하고 웹 API를 통해 제공
   - LLM 선택 및 변경 API 구현 (`/api/llm`)
   - 채팅 및 문서 업로드 등의 기능 제공

## 작업 내역

### 1. 환경 변수 설정
- `.env` 파일 생성 및 Grok API 관련 환경 변수 추가
- API 키, 기본 URL, 모델 등 Grok 관련 설정 구성
- 기존 OpenAI 및 DeepSeek 환경 변수도 추가하여 통합 관리

### 2. Grok 클라이언트 구현
- `utils/grok_client.py` 파일 생성
- OpenAI 및 DeepSeek 클라이언트와 유사한 인터페이스 구현
- Grok API 호출 메소드 및 오류 처리 로직 구현
- `chat_completion`, `generate`, `rag_generate` 등의 핵심 메소드 구현

### 3. LLM 인터페이스 업데이트
- `utils/llm_interface.py` 파일 수정
- Grok LLM을 지원 목록에 추가
- Grok 클라이언트 초기화 및 관리 코드 구현
- LLM 세부 정보 반환 메소드 업데이트

## 향후 작업 계획

### 1. 테스트 및 검증
- 유닛 테스트 및 통합 테스트 수행
- 웹 인터페이스에서 Grok LLM 선택 및 작동 확인
- 다양한 프롬프트와 RAG 시나리오 테스트

### 2. 문서화
- API 사용법 및 설정 방법 문서화
- 사용자 안내서 업데이트

## 현재 상태
- 프로젝트 구조 파악 완료
- Grok 클라이언트 구현 완료
- LLM 인터페이스 업데이트 완료
- 환경 변수 설정 완료

## 해야 할 일
- 구현된 코드 테스트 및 디버깅
- 웹 인터페이스에서 테스트 진행
- 문서 업데이트