Update utils/llm.py

utils/llm.py

@@ -1,45 +1,50 @@
 import streamlit as st
 from huggingface_hub import InferenceClient
 
-# 1. 무료 모델 설정 (Qwen2.5-72B가 한국어 성능 미쳤고 공짜임)
 REPO_ID = "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct" 
 
-def get_ai_response(user_query, persona, context_data=None):
-    """
-    Hugging Face 무료 Serverless API를 사용하여 답변 생성
-    """
+# 언어 코드 매핑
+LANG_CODE = {
+    "한국어": "Korean",
+    "English": "English",
+    "中文": "Traditional Chinese",
+    "日本語": "Japanese"
+}
+
+def get_ai_response(user_query, persona, context_data=None, user_lang="한국어"): # user_lang 추가
     
-    # Secrets에서 HF 토큰 가져오기 (없으면 공용 API로 시도하지만, 토큰 있는 게 안정적)
     hf_token = st.secrets.get("HF_TOKEN", None)
-    
-    # 클라이언트 초기화
     client = InferenceClient(model=REPO_ID, token=hf_token)
 
-    # 2. 프롬프트 구성
     system_prompt = persona['system_prompt']
     
-    # 타로/풍수 데이터가 있으면 문자열로 변환
+    # 문맥 데이터 처리
     context_str = ""
     if context_data:
-        card_names = [f"{card['name']}({card['desc']})" for card in context_data]
-        context_str = f"\n[참고 데이터]: {', '.join(card_names)}\n"
+        # 데이터가 리스트(타로)인지 딕셔너리(풍수/사주)인지 확인
+        if isinstance(context_data, list):
+            info = [f"{card['name']} ({card['desc']})" for card in context_data]
+            context_str = f"\n[Card Data]: {', '.join(info)}\n"
+        else: # dict
+            context_str = f"\n[Analysis Data]: {str(context_data)}\n"
+
+    # ⭐ 핵심: 답변 언어 강제 설정
+    target_language = LANG_CODE.get(user_lang, "Korean")
+    instruction = f"\n(IMPORTANT: You MUST answer in {target_language}. Maintain the persona's tone in that language.)"
 
-    # AI에게 보낼 메시지 (채팅 포맷)
     messages = [
         {"role": "system", "content": system_prompt},
-        {"role": "user", "content": f"{context_str}\n사용자 고민: {user_query}\n\n(위 페르소나에 맞춰서 답변해)"}
+        {"role": "user", "content": f"{context_str}\nUser Query: {user_query}\n{instruction}"}
     ]
 
     try:
-        # 3. 무료 추론 요청 (스트리밍 없이 한방에 받기)
         response = client.chat_completion(
             messages=messages,
-            max_tokens=500,  # 답변 길이 제한
-            temperature=0.8, # 창의력 수치 (0.7~0.9 추천)
+            max_tokens=1000, 
+            temperature=0.7,
             top_p=0.9,
         )
         return response.choices[0].message.content
         
     except Exception as e:
-        # 무료 티어라 가끔 바쁘면 에러 날 수 있음
-        return f"💀 (신령님이 무료 서버 과부하로 기절하셨습니다... 다시 시도해주세요.)\n에러: {str(e)}"
+        return f"Error: {str(e)}"