src/pipeline/text_processor.py

# echolalia_assistant/src/pipeline/text_processor.py
"""
gradio_app.py의 process_text 함수를 위한 래퍼
새로운 3단계 Phase 파이프라인을 사용하여 기존 인터페이스와 호환
"""

from __future__ import annotations
from typing import Tuple, Optional
from .coconut_pipeline import run_full_analysis
from .models import UtteranceAnalysisRequest


def process_text_with_pipeline(
    text: str,
    context_situation: str,
    situation: str = "기타",
    profile_id: Optional[int] = None,
    analysis_mode: str = "detailed"
) -> Tuple[bool, str, str, str, str, str, str]:
    """
    새로운 3단계 Phase 파이프라인을 사용하여 텍스트 분석
    
    Returns:
        (is_echo, confidence_html, quick_summary_text, three_step_text, detailed_report, save_message, analysis_id)
        analysis_id는 Optional[int]이지만 Tuple에서는 None을 반환
    """
    # UtteranceAnalysisRequest 생성
    user_id = str(profile_id) if profile_id else "anonymous"
    
    # 대화 로그 구성 (간단한 형태)
    dialogue_log = [
        {"speaker": "caregiver", "utterance": context_situation or "상황 설명 없음"},
        {"speaker": "child", "utterance": text}
    ]
    
    req = UtteranceAnalysisRequest(
        user_id=user_id,
        context_description=context_situation or situation,
        dialogue_log=dialogue_log,
    )
    
    # 파이프라인 실행
    try:
        result = run_full_analysis(req)
        
        # 결과 파싱
        is_echo = result.echolalia_detection.is_echolalia
        
        # 신뢰도 계산 (반향어 감지 결과 기반)
        # YJ 파이프라인 결과를 기반으로 더 세밀한 신뢰도 계산
        if is_echo:
            # 반향어가 탐지된 경우
            # type, completeness, functional을 종합적으로 고려
            type_weight = {
                'immediate': 0.9,  # 즉각적 반향어는 높은 신뢰도
                'delayed': 0.7,    # 지연 반향어는 중간 신뢰도
                'mixed': 0.6,      # 혼합은 낮은 신뢰도
                'uncertain': 0.4   # 불확실은 더 낮은 신뢰도
            }
            completeness_weight = {
                'full': 1.0,
                'partial': 0.7,
                'transformed': 0.5
            }
            
            # 기본 신뢰도 (type 기반)
            base_confidence = type_weight.get(result.echolalia_detection.type, 0.5)
            
            # completeness 조정
            completeness_mult = completeness_weight.get(result.echolalia_detection.completeness, 0.7)
            
            # functional 여부 조정
            functional_bonus = 0.1 if result.echolalia_detection.functional else 0.0
            
            # 최종 신뢰도 계산 (0.3 ~ 0.9 범위)
            confidence = min(0.9, max(0.3, base_confidence * completeness_mult + functional_bonus))
        else:
            # 반향어가 아닌 경우 낮은 신뢰도
            confidence = 0.2
        
        # 기존 형식으로 변환
        confidence_html = _generate_confidence_html(is_echo, confidence * 100)
        quick_summary_text = _generate_quick_summary(result, text)
        three_step_text = ""  # 3단계 변환 제안 제거
        detailed_report = _generate_detailed_report(
            result, analysis_mode, text, context_situation, situation, profile_id, None
        )
        save_message = "분석 결과가 프로필에 저장되었습니다." if profile_id else "프로필을 선택하면 분석 결과가 자동으로 저장됩니다."
        analysis_id = None  # TODO: DB에 저장하고 ID 반환
        
        return (is_echo, confidence_html, quick_summary_text, three_step_text, detailed_report, save_message, analysis_id)
        
    except Exception as e:
        # 오류 발생 시 기본값 반환
        import traceback
        error_trace = traceback.format_exc()
        print(f"❌ process_text_with_pipeline 에러: {e}")
        print(f"에러 상세:\n{error_trace}")
        error_html = f"<div style='background: #fee; border: 2px solid #f44; border-radius: 8px; padding: 20px; margin: 15px 0; text-align: center;'><h3>❌ 분석 오류</h3><p>{str(e)}</p></div>"
        return (False, error_html, "", "", "", f"분석 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}", None)  # 7개 반환값


def _generate_confidence_html(is_echo: bool, confidence: float) -> str:
    """신뢰도 HTML 생성"""
    if confidence >= 70:
        color = "#ef4444"
        bg_color = "#fee2e2"
        icon = "⚠️"
        urgency = "관찰 필요"
    elif confidence >= 40:
        color = "#f59e0b"
        bg_color = "#fef3c7"
        icon = "📊"
        urgency = "지속 관찰"
    else:
        color = "#10b981"
        bg_color = "#d1fae5"
        icon = "✅"
        urgency = "양호"
    
    return f"""
    <div style='background: {bg_color}; border: 2px solid {color}; border-radius: 12px; padding: 20px; margin: 15px 0; text-align: center;'>
        <div style='font-size: 48px; margin-bottom: 10px;'>{icon}</div>
        <h2 style='color: {color}; margin: 5px 0;'>{confidence:.0f}%</h2>
        <p style='color: {color}; font-size: 1.2rem; margin: 5px 0;'><strong>{urgency}</strong></p>
    </div>
    """


def _generate_quick_summary(result, text: str) -> str:
    """빠른 요약 생성"""
    is_echo = result.echolalia_detection.is_echolalia
    primary_interpretation = result.meaning_inference.primary_interpretation
    
    if is_echo:
        return f"""
### ⚠️ 분석 결과 요약

**아이의 말**: "{text}"

{primary_interpretation}
"""
    else:
        return f"""
### ✅ 분석 결과 요약

**아이의 말**: "{text}"

정상적인 의사소통 패턴으로 보입니다. 🎉
"""




def _translate_echolalia_tag(tag: str) -> str:
    """반향어 기능 태그를 한국어로 변환"""
    tag_map = {
        "FILLING_TURN": "대화 차례 채우기",
        "SAYING_YES": "동의 표현",
        "LABELING_PRACTICE": "명명 연습",
        "SELF_SOOTHING_ROUTINE": "자기 진정 루틴",
        "STIMMING_VERBAL": "구어적 자극 행동",
        "SOUND_PLEASURE": "소리 즐기기",
        "LANGUAGE_PROCESSING_OUTLOUD": "언어 처리 발화",
        "SITUATION_SCRIPT_REPLAY": "상황 스크립트 재현",
        "COMMUNICATION_ATTEMPT": "의사소통 시도",
        "ANXIETY_DEFENSE": "불안 방어",
    }
    return tag_map.get(tag, tag)


def _translate_relative_level(level: str) -> str:
    """발달 수준을 한국어로 변환"""
    level_map = {
        "strength": "강점 영역",
        "age_appropriate": "또래 수준",
        "age_appropriate_or_mild_delay": "또래 수준 (약간의 지연 가능)",
        "developing": "발달 진행 중",
        "emerging": "발달 시작 단계",
        "needs_more_observation": "추가 관찰 필요",
    }
    return level_map.get(level, level)


def _generate_detailed_report(result, analysis_mode: str, text: str = "", context_situation: str = "", 
                              situation: str = "기타", profile_id: int = None, analysis_id: int = None) -> str:
    """
    상세 보고서 생성 - 새로운 파이프라인 결과만 사용하여 "아이의 말에 담긴 마음" 형식으로 생성
    """
    if analysis_mode == "quick":
        return ""
    
    # 새로운 파이프라인 결과를 기반으로 "아이의 말에 담긴 마음" 형식의 보고서 생성
    is_echo = result.echolalia_detection.is_echolalia
    
    # 1️⃣ 아이의 언어 성향 분석 (Personal Profile) - 파이프라인 결과 기반
    profile_info = ""
    if result.development_profile.age_reference:
        age_years = result.development_profile.age_reference // 12
        age_months = result.development_profile.age_reference % 12
        profile_info = f"""
**👶 기본 정보**
- **나이**: {age_years}세 {age_months}개월
- **반향어 경향**: {'높은 경향' if is_echo else '낮은 경향'} ({result.echolalia_detection.type or '미확인'})
"""
    
    # 반향어 유형 및 기능 분석
    echo_type_kr = {
        'immediate': '즉시 반향어',
        'delayed': '지연 반향어',
        'mixed': '혼합형',
        'uncertain': '불확실'
    }.get(result.echolalia_detection.type, '미확인')
    
    primary_function = ""
    if result.meaning_inference.echolalia_functions:
        top_function = result.meaning_inference.echolalia_functions[0]
        function_tag_kr = _translate_echolalia_tag(top_function.tag)
        primary_function = f"""
**🧠 언어 지도 (Language Map)**
아이는 **{echo_type_kr}**를 주로 사용하며,
반복 언어를 통해 **{function_tag_kr}** 기능을 하고 있습니다.

{top_function.caregiver_explanation}

**💡 언어 특성 이해**
- **사회적 상호작용**: {echo_type_kr}를 통한 의사소통 시도
- **언어적 유연성**: 반복을 통한 안정감 추구
- **감정 표현**: 반복 언어를 통한 내적 상태 전달
"""
    
    personal_profile = f"""
### 1️⃣ 아이의 언어 성향 분석 (Personal Profile)
{profile_info}
{primary_function}
"""
    
    # 2️⃣ 입력 발화 및 대화 분석 (Context & Function) - 파이프라인 결과 기반
    context_interpretation = ""
    if result.echolalia_detection.evidence:
        if result.echolalia_detection.functional:
            context_interpretation = "**상황과 잘 맞는 발화**입니다. 아이가 현재 상황을 이해하고 적절하게 반응하고 있습니다."
        else:
            context_interpretation = "**부분적으로 상황과 연관된 발화**입니다. 아이가 상황의 일부를 이해하고 있지만 완전한 연결은 어려워 보입니다."
    else:
        context_interpretation = "**상황과 무관한 발화**일 가능성이 높습니다. 아이가 이전에 들은 말을 현재 상황과 연결하지 못하고 있습니다."
    
    function_type = "**의미 전달**" if result.echolalia_detection.functional else "**단순 모방**"
    function_desc = "아이가 명확한 의미를 전달하려고 시도하고 있습니다." if result.echolalia_detection.functional else "아이가 이전에 들은 말을 그대로 반복하고 있습니다."
    
    context_function_analysis = f"""
### 2️⃣ 입력 발화 및 대화 분석 (Context & Function)

**🗣️ 발화 내용**: "{text}"

**📍 맥락 분석**
- **상황**: {situation}
- **상황 설명**: {context_situation if context_situation else '제공되지 않음'}

{context_interpretation}

**🔍 기능 분석**
- **발화 유형**: {function_type}
- **설명**: {function_desc}

**💭 구체적 해석**
{result.meaning_inference.primary_interpretation}

**반향어 기능 분석**:
"""
    for func in result.meaning_inference.echolalia_functions:
        function_tag_kr = _translate_echolalia_tag(func.tag)
        context_function_analysis += f"- **{function_tag_kr}** (신뢰도: {func.confidence:.1%}): {func.caregiver_explanation}\n"
    
    # 3️⃣ 보완 방향 (Alternative & Strategy) - 파이프라인 결과 기반
    caregiver_response = f"""
**🧡 보호자 반응 방식**

✅ **해야 할 것**
"""
    for response in result.parent_guide.immediate_response:
        caregiver_response += f"- {response}\n"
    
    caregiver_response += f"""
**💬 아이를 위한 대안 발화 모델링**
"""
    for utterance in result.parent_guide.modeling_utterance:
        caregiver_response += f"- {utterance}\n"
    
    caregiver_response += f"""
**🎯 장기 지원 팁**
"""
    for tip in result.parent_guide.long_term_tips:
        caregiver_response += f"- {tip}\n"
    
    alternative_strategy = f"""
### 3️⃣ 보완 방향 (Alternative & Strategy)

{caregiver_response}

**📚 발달 영역별 평가 및 지원 방향**
"""
    for domain, domain_profile in result.development_profile.domains.items():
        domain_name_kr = {
            'pragmatics': '화용론',
            'semantics': '의미론',
            'morphosyntax': '형태통사론',
            'communicative_function': '의사소통 기능'
        }.get(domain, domain)
        
        level_kr = _translate_relative_level(domain_profile.relative_level)
        
        alternative_strategy += f"""
**{domain_name_kr}**
- **수준**: {level_kr}
- **요약**: {domain_profile.summary}
- **참고사항**: {domain_profile.notes or '없음'}
"""
    
    if result.development_profile.safety_note:
        alternative_strategy += f"\n**안전 참고사항**: {result.development_profile.safety_note}\n"
    
    # 최종 보고서 조립
    report = f"""## 🌟 아이의 말에 담긴 마음 - 3단계 분석 보고서

**📌 참고사항**: 이 보고서는 coconut AI가 의학 자문을 통해 검증한 고유 데이터베이스를 기반으로 생성되었습니다.

{personal_profile}

{context_function_analysis}

{alternative_strategy}

---
*이 보고서는 공감적 접근을 바탕으로 한 AI 분석 시스템을 통해 생성되었습니다. 정확한 진단을 위해서는 전문가와의 상담을 권장합니다.*"""
    
    return report