src/streamlit_app.py

# app.py
# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 챗봇 실험 메인 앱 (SQLite 제거 버전).
# 흐름: intro → pre(사전설문) → chat(대화) → post(사후설문) → done
# 저장: storage.py의 이중 안전망(구글시트 + 메모리). DB 파일이 없다.
# 사이드바: (위) 연구 안내 설명  /  (아래) 데이터 CSV 다운로드 백업
# ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────
import uuid
import time
import streamlit as st

import storage
from prompts import SYSTEM_PROMPTS, TASK_INSTRUCTION
from llm import stream_response

st.set_page_config(page_title="진로 챗봇 대화 연구", page_icon="💬")

# ===== 세션 상태 초기화 =====
# Streamlit은 매 상호작용마다 스크립트를 위→아래로 다시 실행한다.
# 따라서 '지금 어느 단계인가'를 session_state에 저장해 둬야 한다.
if "stage" not in st.session_state:
    st.session_state.stage = "intro"          # 현재 단계
    st.session_state.participant_id = str(uuid.uuid4())  # 익명 식별자(이름·이메일 안 받음)
    st.session_state.condition = None         # 'A' 또는 'B'
    st.session_state.messages = []            # 화면 표시용 대화 기록
    st.session_state.turn = 0                 # 대화 턴 수

storage.init_state(st.session_state)  # 누적 리스트 3개 준비


# ===== 사이드바: 위쪽 안내 + 아래쪽 다운로드 =====
def render_sidebar():
    with st.sidebar:
        # ── (위) 연구 안내 설명 ──
        st.header("📋 연구 안내")
        st.markdown(
            "- **소요시간**: 약 10~15분\n"
            "- **절차**: 사전 설문 → 챗봇 대화(5턴+) → 사후 설문\n"
            "- **익명성**: 이름·이메일을 수집하지 않습니다.\n"
            "- **유의**: 챗봇은 AI이며, 전문 자문이 필요하면 전문가에게 별도 문의하세요."
        )
        st.divider()

        # ── (아래) 데이터 다운로드 백업 ──
        # 안전망 2: HF Dataset 업로드가 실패해도 이 메모리 누적분으로 회수 가능.
        # 주의: session_state는 '현재 브라우저 세션'의 데이터만 담는다.
        #       전체 참여자 통합본은 HF Dataset에서 받는다(안전망 1).
        st.header("⬇️ 데이터 다운로드")
        st.caption("이 세션에 쌓인 기록(백업용). 전체 통합본은 HF Dataset 참조.")
        n_p = len(st.session_state["rows_participants"])
        n_m = len(st.session_state["rows_messages"])
        n_s = len(st.session_state["rows_surveys"])
        st.download_button("참여자 CSV", storage.to_csv_bytes(st.session_state["rows_participants"]),
                           "participants.csv", "text/csv", disabled=(n_p == 0))
        st.download_button("대화 CSV", storage.to_csv_bytes(st.session_state["rows_messages"]),
                           "messages.csv", "text/csv", disabled=(n_m == 0))
        st.download_button("설문 CSV", storage.to_csv_bytes(st.session_state["rows_surveys"]),
                           "surveys.csv", "text/csv", disabled=(n_s == 0))
        st.caption(f"참여자 {n_p} · 대화 {n_m}줄 · 설문 {n_s}줄")


render_sidebar()


# ===== Stage 1: 인트로 + 동의 =====
if st.session_state.stage == "intro":
    st.title("AI 진로상담 챗봇 대화 연구")
    st.markdown(
        "졸업 후 진로에 대해 챗봇과 대화하는 연구입니다. "
        "사전 설문 → 대화 → 사후 설문 순으로 진행됩니다."
    )
    if st.button("동의하고 시작하기", type="primary"):
        # 참여자별 랜덤 배정 (세션이 분리돼 있어 교대 배정이 불가하므로)
        import random
        cond = random.choice(["A", "B"])    
        st.session_state.condition = cond
        storage.add_participant(st.session_state, st.session_state.participant_id, cond)
        st.session_state.stage = "pre"
        st.rerun()

# ===== Stage 2: 사전조사 =====
elif st.session_state.stage == "pre":
    st.title("사전 설문")
    with st.form("pre_survey"):
        year = st.selectbox("학년", ["1학년", "2학년", "3학년", "4학년", "졸업유예/휴학", "대학원생"])
        major = st.selectbox("전공 계열", ["인문", "사회", "상경", "공학", "자연", "의약", "예체능", "기타"])
        d_stage = st.selectbox("현재 진로 결정 단계",
                               ["아직 탐색 중", "방향이 어느 정도 잡힘", "구체적 계획 수립 중", "거의 확정"])
        anxiety = st.slider("최근 진로 불안 정도 (1: 전혀 없음 ~ 7: 매우 큼)", 1, 7, 4)
        ai_freq = st.selectbox("AI 챗봇 사용 빈도", ["거의 안 씀", "월 1~2회", "주 1~2회", "거의 매일"])
        if st.form_submit_button("다음"):
            pid, cond = st.session_state.participant_id, st.session_state.condition
            for qid, val in [("year", year), ("major", major), ("decision_stage", d_stage),
                             ("career_anxiety", anxiety), ("ai_usage", ai_freq)]:
                storage.add_survey(st.session_state, pid, cond, "pre", qid, val)
            st.session_state.stage = "chat"
            st.rerun()

# ===== Stage 3: 대화 =====
elif st.session_state.stage == "chat":
    st.title("진로 챗봇과 대화하기")
    st.info(TASK_INSTRUCTION)
    st.caption(f"최소 5턴 이상 대화 후 아래 버튼을 누르세요. (현재 {st.session_state.turn}턴)")

    # 이전 메시지 다시 그리기(매 실행마다 화면을 새로 그리므로 필요)
    for m in st.session_state.messages:
        with st.chat_message(m["role"]):
            st.markdown(m["content"])

    if prompt := st.chat_input("메시지를 입력하세요"):
        pid, cond = st.session_state.participant_id, st.session_state.condition
        st.session_state.turn += 1

        # 1) 사용자 메시지: 화면 표시 + 저장
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
        storage.add_message(st.session_state, pid, cond, st.session_state.turn, "user", prompt)
        with st.chat_message("user"):
            st.markdown(prompt)

        # 2) 챗봇 응답: 스트리밍으로 한 청크씩 표시
        with st.chat_message("assistant"):
            placeholder = st.empty()
            full, t0 = "", time.time()
            try:
                for delta in stream_response(SYSTEM_PROMPTS[cond], st.session_state.messages):
                    full += delta
                    placeholder.markdown(full + "▌")  # 커서 효과
                placeholder.markdown(full)
            except Exception as e:
                full = f"[오류가 발생했습니다: {e}]"
                placeholder.markdown(full)
            latency = int((time.time() - t0) * 1000)
            st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": full})
            storage.add_message(st.session_state, pid, cond, st.session_state.turn,
                                "assistant", full, latency)

    # 5턴 이상이면 사후설문으로 넘어가는 버튼 노출
    if st.session_state.turn >= 5:
        if st.button("대화 종료하고 사후 설문으로", type="primary"):
            st.session_state.stage = "post"
            st.rerun()

# ===== Stage 4: 사후조사 =====
elif st.session_state.stage == "post":
    st.title("사후 설문")
    with st.form("post_survey"):
        usefulness = st.slider("받은 정보가 유용했다 (1~7)", 1, 7, 4)
        warmth = st.slider("챗봇이 따뜻했다 (1~7)", 1, 7, 4)
        competence = st.slider("챗봇이 유능했다 (1~7)", 1, 7, 4)
        trust = st.slider("챗봇을 신뢰한다 (1~7)", 1, 7, 4)
        clarity = st.slider("대화 후 진로 고민이 더 정리되었다 (1~7)", 1, 7, 4)
        recommend = st.slider("친구에게 추천할 의향 (1~7)", 1, 7, 4)
        free_text = st.text_area("자유 의견: 가장 도움이 된 점, 아쉬웠던 점 (선택)")
        if st.form_submit_button("제출"):
            pid, cond = st.session_state.participant_id, st.session_state.condition
            for qid, val in [("usefulness", usefulness), ("warmth", warmth),
                             ("competence", competence), ("trust", trust),
                             ("clarity", clarity), ("recommend", recommend),
                             ("free_text", free_text)]:
                storage.add_survey(st.session_state, pid, cond, "post", qid, val)
            # 완료 표시(메모리): 해당 참여자 행의 completed를 1로
            for r in st.session_state["rows_participants"]:
                if r["participant_id"] == pid:
                    r["completed"] = 1
            # 안전망 1: 이번 세션 누적분을 HF Dataset에 일괄 업로드
            # (완료 시점에 한 번만. 실패해도 메모리 백업이 남으므로 흐름은 계속)
            storage.push_to_dataset(st.session_state)
            st.session_state.stage = "done"
            st.rerun()

# ===== Stage 5: 완료 =====
elif st.session_state.stage == "done":
    st.title("참여해주셔서 감사합니다 🙏")
    st.markdown(f"참여자 ID: `{st.session_state.participant_id}`")
    st.caption("응답이 안전하게 기록되었습니다.")