from fastapi import APIRouter, HTTPException from fastapi.responses import FileResponse from pydantic import BaseModel from app.models.summary_module import get_summary_data, generate_ai_analysis from app.models.general_module import update_a_part_status from app.core.config import logger, STUDYPLAN_FILES_PATH, get_gemini_model from app.services.goalskill_classifier import classify_and_save from app.models.chat_log_module import get_chat_logs from google.genai import types import os import json import re router = APIRouter( prefix="", tags=["Summary"] ) class SummaryRequest(BaseModel): session_id: str class AnswerSummaryRequest(BaseModel): session_id: str message: str curriculum_shown: bool = False def _build_profile_text(data: dict) -> str: """프로필 데이터를 텍스트로 변환""" parts = [] if data.get("goal"): parts.append(f"目標: {data['goal']}") if data.get("mbti"): parts.append(f"MBTI: {data['mbti']}") if data.get("spi"): spi = data["spi"] parts.append(f"SPI: 言語={spi.get('language_grade', '-')}, 非言語={spi.get('nonverbal_grade', '-')}") if data.get("studyplan"): sp = data["studyplan"] parts.append( f"学習計画: 期間={sp.get('duration', '-')}, " f"週{sp.get('study_days', '-')}日, " f"{sp.get('weekday_hours', '-')}時間/日, " f"時間帯={sp.get('time_slot', '-')}" ) if data.get("it_level"): parts.append(f"ITレベル: {data['it_level']}") return "\n".join(parts) if parts else "データなし" # ========================================== # 기존 API (하위호환 유지) # ========================================== @router.get("/status/{session_id}") async def get_summary_status(session_id: str): """分析結果ステータスのみ取得 (AI生成なし)""" try: data = get_summary_data(session_id) return {"status": "success", "data": data} except Exception as e: logger.error(f"Summary Status API Error: {e}") return {"status": "error", "message": str(e), "data": {}} @router.post("") async def get_summary(request: SummaryRequest): """기존 Summary API (하위호환)""" try: data = get_summary_data(request.session_id) ai_comment = await generate_ai_analysis(data) data["ai_analysis"] = ai_comment update_a_part_status(request.session_id, 1) return {"status": "success", "data": data} except Exception as e: logger.error(f"Summary API Error: {e}") return {"status": "error", "message": str(e), "data": {}} # ========================================== # 대화형 API (신규) # ========================================== @router.post("/start") async def start_summary_chat(request: SummaryRequest): """サマリー開始（対話型）""" try: data = get_summary_data(request.session_id) ai_comment = await generate_ai_analysis(data) data["ai_analysis"] = ai_comment greeting = "ここまで事前の準備、本当にお疲れ様でした！いよいよ学習の準備が整いましたね😊|画面にあなたのプロフィール結果が表示されているので、確認してみてください！|この結果をもとに、あなた専用のカリキュラムを作成しましょうか？✨" logger.info(f"Summary Chat Started for session: {request.session_id}") return {"question": greeting, "data": data} except Exception as e: logger.error(f"Summary Start Error: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) @router.post("/answer") async def answer_summary_chat(request: AnswerSummaryRequest): """サマリー応答（対話型）""" try: # Goalskill 48분류 DB 저장 await classify_and_save(session_id=request.session_id, sender="M", part="A", text=request.message) # 대화 履歴 취득 logs = get_chat_logs(request.session_id, category="summary") history_lines = [] for log in logs[-10:]: if log["sender"] in ["M", "user", "user_id"] and log["log"] == request.message: continue sender_name = "User" if log["sender"] in ["M", "user", "user_id"] else "Bot" history_lines.append(f"{sender_name}: {log['log']}") history_lines.append(f"User: {request.message}") history_text = "\n".join(history_lines) # 프로필 데이터 컨텍스트 data = get_summary_data(request.session_id) profile_text = _build_profile_text(data) # 페이즈별 지시 if request.curriculum_shown: phase_instruction = """【現在のフェーズ: カリキュラム案内済み】 - 入力欄のキーボード（⌨️）からカリキュラムを確認するよう、ユーザーに案内した直後です。 - ユーザーが学習開始に同意（「はい」「始める」「やる」「移動する」等）→ status: "start_learning" - ユーザーが「カリキュラムを見たい」「どうやって？」などと聞いた場合 → status: "continue"（「入力欄にあるキーボードボタン（⌨️）を押して、『カリキュラム』を選択してくださいね！」と優しく案内する） - それ以外の雑談 → status: "continue"（短く応答して学習開始を促す）""" else: phase_instruction = """【現在のフェーズ: プロフィール確認中】 - ユーザーにプロフィールカードを表示し、カリキュラム作成を案内している段階です。 - ユーザーがカリキュラム作成に同意（「はい」「作って」「お願い」等）→ status: "completed" - プロフィールへの質問や雑談 → status: "continue"（答えてからカリキュラム作成を再案内）""" system_prompt = f"""あなたはGoalSkillの学習パートナー「トブ」です。 ユーザーのプロフィール分析結果を確認し、カリキュラム作成へ導く会話をしています。 【ユーザーのプロフィール情報】 {profile_text} {phase_instruction} 【現在の会話ログ】 {history_text} 【応答フォーマット（JSON）】 - 通常: {{"status": "continue", "answer": "応答文"}} - カリキュラム作成同意: {{"status": "completed", "answer": "短い承認メッセージ", "followup": "PDF表示後のメッセージ。「あなた専用のカリキュラムが完成しました！」などの完了祝いと、必ず改行(\\n)を挟み「このまま学習スペースへ移動して、さっそく勉強を始めてみますか？」と学習へ進むかを聞く質問を含めること"}} - 学習開始同意: {{"status": "start_learning", "answer": "学習ページ移動の案内"}} 【重要ルール】 - 過剰な称賛や不自然な共感は避ける - 短くて自然な応答（2〜3文以内） - 会話ログを確認し、同じ質問を繰り返さない""" client = get_gemini_model() response = client.models.generate_content( model='gemini-2.5-flash', contents=system_prompt, config=types.GenerateContentConfig(response_mime_type="application/json") ) try: result = json.loads(response.text) except json.JSONDecodeError: result = {"status": "continue", "answer": "すみません、うまく聞き取れませんでした。もう一度教えてください😊"} status = result.get("status", "continue") answer = result.get("answer", "もう少し詳しく教えてください😊") # AI 응답 Goalskill DB 저장 await classify_and_save(session_id=request.session_id, sender="I", part="A", text=answer) if status == "completed": update_a_part_status(request.session_id, 1) followup = result.get("followup", "あなた専用のカリキュラムが完成しました！\nこのまま学習スペースへ移動して、さっそく勉強を始めてみますか？😊") return {"status": "completed", "message": answer, "followup": followup} elif status == "start_learning": return {"status": "start_learning", "message": answer} else: return {"status": "continue", "question": answer} except Exception as e: logger.error(f"Summary Answer Error: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) # ========================================== # PDF 서빙 (기존 유지) # ========================================== @router.get("/curriculum/{session_id}") async def get_curriculum_pdf(session_id: str): """커리큘럼 PDF 파일 서빙""" try: pdf_path = os.path.join(STUDYPLAN_FILES_PATH, f"curriculum_{session_id}.pdf") logger.info(f"Curriculum PDF Request: session_id={session_id}, path={pdf_path}") if not os.path.exists(pdf_path): logger.error(f"Curriculum PDF not found: {pdf_path}") raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Curriculum PDF not found for session: {session_id}") logger.info(f"Curriculum PDF found: {pdf_path}") from urllib.parse import quote filename = f"カリキュラム_{session_id}.pdf" encoded_filename = quote(filename) return FileResponse( pdf_path, media_type="application/pdf", headers={ "Content-Disposition": f'inline; filename="{encoded_filename}"; filename*=UTF-8\'\'{encoded_filename}' } ) except HTTPException: raise except Exception as e: logger.error(f"Curriculum PDF Error: {e}") raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))