utils/llm_client.py

"""
DeepSeek LLM API 클라이언트 모듈
"""

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

# 환경 변수 로드
load_dotenv()

# 로거 설정
logger = logging.getLogger("DeepSeekLLM")
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 DeepSeekLLM:
    """DeepSeek LLM API 래퍼 클래스"""
    
    def __init__(self):
        """DeepSeek LLM 클래스 초기화"""
        self.api_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
        self.endpoint = os.getenv("DEEPSEEK_ENDPOINT", "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions")
        self.model = os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat")
        
        if not self.api_key:
            logger.warning("DeepSeek API 키가 .env 파일에 설정되지 않았습니다.")
            logger.warning("DEEPSEEK_API_KEY를 확인하세요.")
        else:
            logger.info("DeepSeek LLM API 키 로드 완료.")
    
    def chat_completion(
        self, 
        messages: List[Dict[str, str]], 
        temperature: float = 0.7, 
        max_tokens: int = 1000,
        stream: bool = False,
        **kwargs
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        DeepSeek 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 DeepSeek API를 호출할 수 없습니다.")
            raise ValueError("DeepSeek API 키가 설정되지 않았습니다.")
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens,
            "stream": stream,
            **kwargs
        }
        
        try:
            logger.info(f"DeepSeek API 요청 전송 중: {self.endpoint}")
            response = requests.post(
                self.endpoint,
                headers=headers,
                json=payload,
                timeout=60  # 타임아웃 설정
            )
            response.raise_for_status()
            
            if stream:
                return response  # 스트리밍 응답은 원시 응답 객체 반환
            else:
                return response.json()
                
        except requests.exceptions.Timeout:
            logger.error("DeepSeek API 요청 시간 초과")
            raise TimeoutError("DeepSeek API 요청 시간 초과")
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            logger.error(f"DeepSeek API 요청 실패: {e}")
            if hasattr(e, 'response') and e.response is not None:
                logger.error(f"응답 코드: {e.response.status_code}, 내용: {e.response.text}")
            raise ConnectionError(f"DeepSeek API 요청 실패: {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
            )
            
            if not response or "choices" not in response or not response["choices"]:
                logger.error("DeepSeek API 응답에서 생성된 텍스트를 찾을 수 없습니다.")
                return ""
            
            return response["choices"][0]["message"]["content"].strip()
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"텍스트 생성 중 오류 발생: {e}")
            return f"오류: {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."""
        
        context_text = "\n\n".join([f"문서 {i+1}: {doc}" for i, doc in enumerate(context)])
        
        prompt = f"""질문: {query}

<context>
{context_text}
</context>

위 검색 결과를 참고하여 질문에 답변해 주세요."""
        
        try:
            return self.generate(
                prompt=prompt,
                system_prompt=system_prompt,
                temperature=temperature,
                max_tokens=max_tokens,
                **kwargs
            )
        except Exception as e:
            logger.error(f"RAG 텍스트 생성 중 오류 발생: {e}")
            return f"오류: {str(e)}"