피드백 프로덕션

# chatbot.py

import openai
import streamlit as st
import wandb
from set_env import set_env

import weave

_ = set_env("OPENAI_API_KEY")
_ = set_env("WANDB_API_KEY")

wandb.login()

weave_client = weave.init("feedback-example")
oai_client = openai.OpenAI()

def init_states():
    """session_state 키가 아직 존재하지 않는 경우 설정합니다."""
    if "messages" not in st.session_state:
        st.session_state["messages"] = []
    if "calls" not in st.session_state:
        st.session_state["calls"] = []
    if "session_id" not in st.session_state:
        st.session_state["session_id"] = "123abc"

@weave.op
def chat_response(full_history):
    """
    지금까지의 전체 대화 기록을 바탕으로 스트리밍 모드에서 OpenAI API를 호출합니다.
    full_history는 딕셔너리 리스트입니다: [{"role":"user"|"assistant","content":...}, ...]
    """
    stream = oai_client.chat.completions.create(
        model="gpt-4", messages=full_history, stream=True
    )
    response_text = st.write_stream(stream)
    return {"response": response_text}

def render_feedback_buttons(call_idx):
    """해당 호출에 대해 좋아요/싫어요 및 텍스트 피드백 버튼을 렌더링합니다."""
    col1, col2, col3 = st.columns([1, 1, 4])

    # 좋아요 버튼
    with col1:
        if st.button("👍", key=f"thumbs_up_{call_idx}"):
            st.session_state.calls[call_idx].feedback.add_reaction("👍")
            st.success("피드백 감사합니다!")

    # 싫어요 버튼
    with col2:
        if st.button("👎", key=f"thumbs_down_{call_idx}"):
            st.session_state.calls[call_idx].feedback.add_reaction("👎")
            st.success("피드백 감사합니다!")

    # 텍스트 피드백
    with col3:
        feedback_text = st.text_input("피드백", key=f"feedback_input_{call_idx}")
        if (
            st.button("피드백 제출", key=f"submit_feedback_{call_idx}")
            and feedback_text
        ):
            st.session_state.calls[call_idx].feedback.add_note(feedback_text)
            st.success("피드백이 제출되었습니다!")

def display_old_messages():
    """st.session_state.messages에 저장된 대화와 피드백 버튼을 표시합니다."""
    for idx, message in enumerate(st.session_state.messages):
        with st.chat_message(message["role"]):
            st.markdown(message["content"])

            # 어시스턴트 메시지인 경우 피드백 양식을 표시
            if message["role"] == "assistant":
                # st.session_state.calls에서 이 어시스턴트 메시지의 인덱스를 찾습니다.
                assistant_idx = (
                    len(
                        [
                            m
                            for m in st.session_state.messages[: idx + 1]
                            if m["role"] == "assistant"
                        ]
                    )
                    - 1
                )
                # 좋아요/싫어요 및 텍스트 피드백 렌더링
                if assistant_idx < len(st.session_state.calls):
                    render_feedback_buttons(assistant_idx)

def display_chat_prompt():
    """채팅 프롬프트 입력 상자를 표시합니다."""
    if prompt := st.chat_input("무엇이든 물어보세요!"):
        # 새 사용자 메시지를 즉시 렌더링
        with st.chat_message("user"):
            st.markdown(prompt)

        # 세션에 사용자 메시지 저장
        st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

        # API를 위한 채팅 기록 준비
        full_history = [
            {"role": msg["role"], "content": msg["content"]}
            for msg in st.session_state.messages
        ]

        with st.chat_message("assistant"):
            # 대화 인스턴스 트래킹을 위해 Weave 속성 첨부
            with weave.attributes(
                {"session": st.session_state["session_id"], "env": "prod"}
            ):
                # OpenAI API 호출 (스트림)
                result, call = chat_response.call(full_history)

                # 어시스턴트 메시지 저장
                st.session_state.messages.append(
                    {"role": "assistant", "content": result["response"]}
                )

                # 특정 응답에 피드백을 연결하기 위해 weave 호출 오브젝트 저장
                st.session_state.calls.append(call)

                # 새 메시지에 대한 피드백 버튼 렌더링
                new_assistant_idx = (
                    len(
                        [
                            m
                            for m in st.session_state.messages
                            if m["role"] == "assistant"
                        ]
                    )
                    - 1
                )

                # 피드백 버튼 렌더링
                if new_assistant_idx < len(st.session_state.calls):
                    render_feedback_buttons(new_assistant_idx)

def main():
    st.title("즉각적인 피드백 양식이 포함된 챗봇")
    init_states()
    display_old_messages()
    display_chat_prompt()

if __name__ == "__main__":
    main()

import weave

weave.init("feedback-example")

@weave.op
def predict(input_data):
    # 여기에 예측 로직 작성
    some_result = "hello world"
    return some_result