deepseek_client.py

# deepseek_client.py
# Komunikacja z DeepSeek API

import streamlit as st
from openai import OpenAI
import os
from personas import get_persona_for_analysis

class DeepSeekClient:
    def __init__(self):
        """
        Inicjalizuje klienta DeepSeek z kluczem API z secrets
        """
        try:
            self.api_key = st.secrets["DEEPSEEK_API_KEY"]
            self.client = OpenAI(
                api_key=self.api_key,
                base_url="https://api.deepseek.com"
            )
        except Exception as e:
            st.error(f"Błąd inicjalizacji DeepSeek API: {str(e)}")
            self.client = None

    def load_knowledge_base(self):
        """
        Ładuje bazę wiedzy z plików dane_polacy.txt i raport_polska.txt
        """
        knowledge_content = ""
        knowledge_files = ["dane_polacy.txt", "raport_polska.txt"]
        
        for filename in knowledge_files:
            filepath = os.path.join("knowledge", filename)
            try:
                with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as file:
                    content = file.read()
                    knowledge_content += f"\n\n=== {filename} ===\n{content}"
            except FileNotFoundError:
                st.warning(f"Nie znaleziono pliku: {filepath}")
            except Exception as e:
                st.error(f"Błąd czytania pliku {filepath}: {str(e)}")
        
        return knowledge_content

    def build_analysis_prompt(self, concept_description, selected_personas, custom_target, knowledge_context):
        """
        Buduje prompt dla analizy koncepcji reklamowej
        """
        prompt = f"""
Jesteś ekspertem od badań rynku i analizy konsumenckiej w Polsce. Twoim zadaniem jest przeanalizowanie koncepcji reklamowej/produktowej i przewidzenie reakcji różnych grup docelowych.

=== KONTEKST WIEDZY O POLSKICH KONSUMENTACH ===
{knowledge_context}

=== KONCEPCJA DO ANALIZY ===
{concept_description}

=== GRUPY DOCELOWE DO ANALIZY ===
"""

        # Dodawanie wybranych person
        if selected_personas:
            for persona_key in selected_personas:
                persona_desc = get_persona_for_analysis(persona_key)
                prompt += f"\n{persona_desc}"

        # Dodawanie custom target group
        if custom_target:
            prompt += f"\n\nCustom Target Group:\n{custom_target}"

        prompt += f"""

=== ZADANIE ===
Dla każdej z grup docelowych przeanalizuj koncepcję i przedstaw wyniki w następującym formacie:

**[NAZWA GRUPY/PERSONY]**

**Co myślę:**
[Wypowiedź w pierwszej osobie - jakie są pierwsze myśli, skojarzenia, czy to jest interesujące/nudne/wartościowe]

**Co czuję:**
[Wypowiedź w pierwszej osobie - jakie emocje wywołuje ta koncepcja, jakie ma skojarzenia pozytywne/negatywne]

**Co zrobię:**
[Wypowiedź w pierwszej osobie - jaka będzie prawdopodobna reakcja zakupowa, czy kupi, poleci, zignoruje]

---

WAŻNE WSKAZÓWKI:
- Pisz w pierwszej osobie, jak gdyby to była autentyczna wypowiedź danej osoby
- Uwzględnij specyfikę polskiego rynku i mentalności
- Bazuj na danych z kontekstu wiedzy
- Bądź realistyczny - nie wszyscy muszą reagować pozytywnie
- Uwzględnij demografię, wartości i styl życia każdej grupy
"""

        return prompt

    def analyze_concept(self, concept_description, selected_personas=None, custom_target=None):
        """
        Główna metoda analizująca koncepcję
        """
        if not self.client:
            return "Błąd: Brak połączenia z API DeepSeek"

        # Ładowanie bazy wiedzy
        knowledge_context = self.load_knowledge_base()
        
        # Budowanie promptu
        prompt = self.build_analysis_prompt(
            concept_description, 
            selected_personas, 
            custom_target, 
            knowledge_context
        )

        try:
            # Wywołanie API DeepSeek
            response = self.client.chat.completions.create(
                model="deepseek-chat",
                messages=[
                    {"role": "system", "content": "Jesteś ekspertem od badań rynku i analizy konsumenckiej w Polsce."},
                    {"role": "user", "content": prompt}
                ],
                temperature=1.3,  # Dla kreatywnej analizy
                max_tokens=4000
            )
            
            return response.choices[0].message.content
            
        except Exception as e:
            error_msg = f"Błąd podczas analizy: {str(e)}"
            st.error(error_msg)
            return error_msg

    def format_custom_target_description(self, gender, age_range, location, additional_desc=""):
        """
        Formatuje opis custom target group
        """
        target_desc = f"Grupa docelowa: {gender}, wiek {age_range}, mieszka w: {location}"
        
        if additional_desc:
            target_desc += f"\nDodatkowe informacje: {additional_desc}"
            
        return target_desc

# Test funkcji
if __name__ == "__main__":
    print("DeepSeek Client - moduł testowy")
    # Tutaj można dodać testy jednostkowe