utils/llm.py

import requests
import os
from dotenv import load_dotenv

# 환경 변수 로드
load_dotenv()


class DeepSeekLLM:
    """DeepSeek API를 사용한 언어 모델 클래스"""

    def __init__(self):
        """
        DeepSeek API 초기화

        환경 변수에서 설정을 가져옴:
        - DEEPSEEK_API_KEY: API 키
        - DEEPSEEK_ENDPOINT: API 엔드포인트 URL
        - DEEPSEEK_MODEL: 사용할 모델 이름
        """
        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:
            raise ValueError("DEEPSEEK_API_KEY 환경 변수가 설정되어 있지 않습니다.")

        print(f"DeepSeek LLM 초기화: 모델={self.model}, 엔드포인트={'설정됨' if self.endpoint else '기본값'}")

    def generate_response(self, query, temperature=0.7, max_tokens=500):
        """
        단일 질의에 대한 응답 생성

        Args:
            query: 사용자 질문
            temperature: 응답의 다양성 (0.0-1.0)
            max_tokens: 최대 토큰 수

        Returns:
            str: 생성된 응답
        """
        # 시스템 메시지: 항상 영어로 응답
        system_message = "You are a helpful assistant. Always respond in English, regardless of the language used in the question. Keep your answers clear, concise, and helpful."

        # 메시지 구성
        messages = [
            {"role": "system", "content": system_message},
            {"role": "user", "content": query}
        ]

        # API 요청
        return self._call_api(messages, temperature, max_tokens)

    def chat_completion(self, messages, temperature=0.7, max_tokens=500):
        """
        대화 이력을 포함한 응답 생성

        Args:
            messages: 메시지 목록 [{"role": "user", "content": "..."}, ...]
            temperature: 응답의 다양성 (0.0-1.0)
            max_tokens: 최대 토큰 수

        Returns:
            str: 생성된 응답
        """
        # 첫 메시지가 시스템 메시지가 아니면 추가
        if not messages or messages[0]["role"] != "system":
            system_message = {"role": "system",
                              "content": "You are a helpful assistant. Always respond in English, regardless of the language used in the question."}
            messages = [system_message] + messages

        # API 요청
        return self._call_api(messages, temperature, max_tokens)

    def _call_api(self, messages, temperature, max_tokens):
        """
        DeepSeek API 호출

        Args:
            messages: 메시지 목록
            temperature: 응답의 다양성
            max_tokens: 최대 토큰 수

        Returns:
            str: 생성된 응답
        """
        headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
        }

        data = {
            "model": self.model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens
        }

        try:
            print(f"DeepSeek API 요청: 메시지 수={len(messages)}, 온도={temperature}")
            response = requests.post(self.endpoint, headers=headers, json=data)

            # 응답 처리
            if response.status_code == 200:
                result = response.json()
                if (result.get('choices') and
                        len(result['choices']) > 0 and
                        result['choices'][0].get('message') and
                        result['choices'][0]['message'].get('content')):
                    content = result['choices'][0]['message']['content'].strip()
                    print(f"DeepSeek API 응답 성공: {len(content)} 자")
                    return content
                else:
                    print(f"DeepSeek API 응답 형식 오류: {result}")
                    return "I couldn't generate a response. Please try again."
            else:
                print(f"DeepSeek API 오류: 상태 코드 {response.status_code}")
                print(f"오류 상세: {response.text}")
                return f"An error occurred (Status code: {response.status_code})"

        except Exception as e:
            print(f"DeepSeek API 예외 발생: {str(e)}")
            return f"An error occurred: {str(e)}"