Update app-BACKUP-LAST.py

app-BACKUP-LAST.py

@@ -15,10 +15,10 @@ from typing import Iterator
 
 import streamlit as st
 import pandas as pd
-import PyPDF2  # For handling PDF files
+import PyPDF2                       # For handling PDF files
 from collections import Counter
 
-from openai import OpenAI  # OpenAI 라이브러리
+from openai import OpenAI, APIError, APITimeoutError
 from gradio_client import Client
 from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi
 import tempfile
@@ -30,6 +30,52 @@ import pyarrow.parquet as pq
 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
+# ─── 네트워크 안정화용 라이브러리 ──────────────────────────────────────
+import httpx
+from httpx import RemoteProtocolError
+
+# ▸ backoff 모듈이 없으면 즉석에서 대체 구현
+try:
+    import backoff
+except ImportError:
+    logging.warning("`backoff` 모듈이 없어 간단 대체 데코레이터를 사용합니다.")
+
+    def _simple_backoff_on_exception(exceptions, *args, **kwargs):
+        """
+        가벼운 지수(backoff=2^n) 재시도 데코레이터.
+        backoff.on_exception API의 필수 인자만 흉내냅니다.
+        - exceptions : 재시도 대상 예외(tuple 또는 단일)
+        - max_tries  : kwargs 로 지정(기본 3)
+        - base       : kwargs 로 지정(기본 2, 지수 배수)
+        기타 인자는 무시합니다.
+        """
+        max_tries = kwargs.get("max_tries", 3)
+        base      = kwargs.get("base", 2)
+
+        def decorator(fn):
+            def wrapper(*f_args, **f_kwargs):
+                attempt = 0
+                while True:
+                    try:
+                        return fn(*f_args, **f_kwargs)
+                    except exceptions as e:
+                        attempt += 1
+                        if attempt >= max_tries:
+                            raise
+                        sleep = base ** attempt
+                        logging.info(
+                            f"[retry {attempt}/{max_tries}] {fn.__name__} -> {e} … {sleep}s 대기"
+                        )
+                        time.sleep(sleep)
+            return wrapper
+        return decorator
+
+    class _DummyBackoff:
+        on_exception = _simple_backoff_on_exception
+
+    backoff = _DummyBackoff()
+
+
 # ─────────────────────────────── Environment Variables / Constants ─────────────────────────
 
 OPENAI_API_KEY   = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
@@ -46,7 +92,7 @@ os.environ["KAGGLE_KEY"]      = KAGGLE_KEY
 
 BRAVE_ENDPOINT   = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
 IMAGE_API_URL    = "http://211.233.58.201:7896"  # 예시 이미지 생성용 API
-MAX_TOKENS       = 7999
+MAX_TOKENS       = 7999        # 안전한 토큰 한도
 
 # ─────────────────────────────── Logging ───────────────────────────────
 logging.basicConfig(
@@ -54,6 +100,7 @@ logging.basicConfig(
     format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
 )
 
+
 # ─────────────────────────────── 군사(밀리터리) 전술 데이터셋 로드 ─────────────────
 @st.cache_resource
 def load_military_dataset():
@@ -750,8 +797,7 @@ physical_transformation_categories = {
     ]
 }
 
-physical_transformation_categories_en = {}  # (영문 카테고리는 사용하지 않아도 되므로 비워둠)
-
+# ──────────────────────────────── 프레임워크 분석 함수들 ─────────────────────────
 SWOT_FRAMEWORK = {
     "strengths": {
         "title": "강점 (Strengths)",
@@ -841,7 +887,6 @@ class Category:
     tags: list[str]
     items: list[str]
 
-# ──────────────────────────────── 프레임워크 분석 함수들 ─────────────────────────
 def analyze_with_swot(prompt: str) -> dict:
     prompt_lower = prompt.lower()
     results = {}
@@ -1662,78 +1707,116 @@ PHYS_CATEGORIES: list[Category] = [
         items=physical_transformation_categories["미학 및 감성 경험"]
     )
 ]
+# ──────────────────────────────── (중간 부분 생략 없이) ──────────────────────────
 
-# ──────────────────────────────── 시스템 프롬프트 생성 ─────────────────────
 def get_idea_system_prompt(selected_category: str | None = None,
                            selected_frameworks: list | None = None) -> str:
     """
-    [디자인/발명 전용] 시스템 프롬프트.
+    디자인/발명 목적을 위해 더욱 강화된 시스템 프롬프트.
+    - 사용자 요청: "가장 우수한 10가지 아이디어"를 상세 설명
+    - 결과 출력에 '가장 우수한 10가지 아이디어'에 포함되지 않은 '부가 아이디어' 30가지 리스트(한줄씩)도 설명
+    - 결과 출력 시, 이미지 생성 자동화
+    - Kaggle + 웹 검색 출처 제시
     """
     cat_clause = (
-        f'\n**추가 지침**: 선택된 카테고리 "{selected_category}"에 특별한 주의를 기울이십시오. '
-        f'이 카테고리의 항목들을 아이디어 발상 전 과정에 우선 고려하세요.\n'
+        f'\n**추가 지침**: 선택된 카테고리 "{selected_category}"를 특별히 우선하여 고려하세요.\n'
     ) if selected_category else ""
-
-    # (기존에 'sunzi','swot','porter','bcg' 등 사용했으나, 이제 디자인/발명 위주이므로 최소화)
     if not selected_frameworks:
         selected_frameworks = []
-
-    # 새 목적: 디자인/발명 아이디어 착안
-    framework_instruction   = "\n\n### (디자인/발명) 활용 프레임워크\n"
-    framework_output_format = ""
-
-    # 프레임워크 사용 예시(원한다면 "sunzi" 등 사용 가능)
+    framework_instruction   = "\n\n### (선택된 기타 분석 프레임워크)\n"
     for fw in selected_frameworks:
         if fw == "sunzi":
-            framework_instruction += "- **손자병법 36계**: 창의적 전략으로 발명 아이디어에 적용\n"
-            framework_output_format += """
-## 손자병법 관점에서의 창의 아이디어
-(원하는 경우에 사용)
-"""
+            framework_instruction += "- 손자병법 36계\n"
         elif fw == "swot":
-            framework_instruction += "- **SWOT 분석**: 내부/외부 요소 고려하여 발명 방향성 탐색\n"
+            framework_instruction += "- SWOT 분석\n"
         elif fw == "porter":
-            framework_instruction += "- **Porter의 5 Forces**: 시장/환경 관점에서 디자인 요구 파악\n"
+            framework_instruction += "- Porter의 5 Forces\n"
         elif fw == "bcg":
-            framework_instruction += "- **BCG 매트릭스**: 발명 아이템 포트폴리오적 관점으로 접근\n"
-
+            framework_instruction += "- BCG 매트릭스\n"
+    # 핵심: "가장 우수한 10가지 아이디어를 아주 상세하게" + "각 아이디어별 이미지 프롬프트" + "출처 제시"
     base_prompt = f"""
-당신은 창의적 디자인/발명 전문가 AI입니다.  
-사용자의 텍스트(질문이나 아이디어 방향)를 분석하여, **새로운 발명/디자인 아이디어**를 구체적으로 제시하고,  
-필요하다면 여러 관련 **데이터/자료**를 활용하여 통찰력을 보강하십시오.
-
-1) 문제/목표 분석:  
-   - 사용자가 말한 디자인/발명 목적·키워드를 파악,  
-   - 연관되는 카테고리 및 항목 식별
-
-2) 카테고리 매핑 및 아이디어 스케치:  
-   - 다양한 물리적/화학적/구조적/환경적 범주의 요소가 어떻게 아이디어에 적용 가능한지 서술  
-   - 관련 데이터(웹검색, Kaggle 등)도 참조 가능
-
-3) 종합 아이디어 제안:  
-   - 상위 2~3가지 주요 디자인/발명 방향 제시  
-   - 구체적으로 구현 가능성, 예상 기능, 장단점, 확장성, 위험 요소 등 분석
-
+당신은 창의적 디자인/발명 전문가 AI입니다.
+사용자가 입력한 주제를 분석하여,
+**"가장 우수한 5가지 디자인/발명 아이디어"**를 도출하시오.
+각 아이디어는 다음 요구를 충족해야 합니다:
+1) **아주 상세하게** 설명하여, 독자가 머릿속에 이미지를 그릴 수 있을 정도로 구체적으로 서술  
+2) **이미지 프롬프트**도 함께 제시하여, 자동 이미지 생성이 되도록 하라  
+   - 예: `### 이미지 프롬프트\\n한 줄 영문 문구`  
+3) **Kaggle 데이터셋**, **웹 검색**을 활용한 통찰(또는 참조)이 있으면 반드시 결과에 언급  
+4) 최종 출력의 마지막에 **"출처"** 섹션을 만들고,  
+   - 웹 검색(Brave)에서 참조한 URL 3~5개  
+   - Kaggle 데이터셋 이름/URL(있다면)  
+   - 그 밖의 참고 자료
+5) **부가 아이디어** 5가지에 포함되지 않은 다음 순서 10개를 자세하게 작성하여 긴 한줄로 각 라인별로 설명/출력   
+   - 예: `#### 부가 아이디어 X:\\n한 줄 한글 문구`  
+   
 {framework_instruction}
 
-### 최종 출력 형식 (마크다운)
-- **핵심 목표/키워드**: (사용자 질문 요약)
-- **연관 카테고리 요소**: 표 형식 또는 나열  
-- **아이디어 스케치**: (각 아이디어별 개념, 특징, 시나리오)
-- **예상 문제/리스크**: (기술·비용·윤리 등)
-- **실행 단계**: (프로토타입, 테스트, 검증, 런칭)
-- **추가 아이디어/참고**: (옵션)
-
-{framework_output_format}
+## 아이디어 평가 기준
+아���디어 선정 시 다음 기준으로 평가하고 점수화하여 순위를 매기십시오:
+1. **혁신성** (30%): 기존 솔루션과의 차별성, 독창성, 기술적 진보성
+2. **실현 가능성** (25%): 기술적, 경제적 실현 가능성, 구현 난이도
+3. **시장 잠재력** (20%): 타겟 시장 규모, 성장 가능성, 수익성, ROI
+4. **사회적 영향력** (15%): 사회, 환경적 문제 해결 기여도, 삶의 질 향상 정도
+5. **확장성** (10%): 다양한 상황/시장으로 확장 가능성, 융합 가능성
+
+출력은 반드시 **한국어**로 하며, 아래 구조를 준수하십시오:
+1. **주제 요약** (사용자 질문 요약 및 분석 접근 방식 - 300자 이내)
+2. **Top 5 아이디어 개요** (5개 아이디어 요약 및 선정 이유 간략히 - 400단어 이내)
+3. **Top 5 아이디어 상세**
+   - 각 아이디어는 다음 체계적인 구조로 전개하십시오:
+     - ### 아이디어 X: [아이디어명] (종합 점수: x.x/10)
+     - #### 핵심 개념
+       * 아이디어의 핵심 원리와 작동 메커니즘을 400자 이상 상세히 설명
+       * 해결하고자 하는 구체적인 문제와 그 사회적/경제적 중요성
+       * 기존 솔루션 대비 혁신적인 차별점 3가지 이상 명확히 제시
+       * 핵심 가치 제안(Value Proposition) 명확히 정의
+     - #### 상세 설계 및 기술적 구현
+       * 구체적인 구성요소, 디자인 특성, 제작 방법 등 기술적 세부사항 설명
+       * 치수, 재료, 작동 원리 등 실현 가능한 상세 정보 제공
+       * 핵심 기술적 도전과제 3가지 이상과 각각에 대한 해결 방안
+       * 특허 가능성이 있는 고유 기술 요소 설명
+       * 필요한 핵심 기술 및 리소스 목록
+     - #### 사용 시나리오 및 사용자 경험
+       * 최소 3가지 이상의 실제 사용 상황 시나리오를 스토리텔링 방식으로 설명
+       * 주요 사용자 페르소나 2개 이상 구체적으로 정의
+       * 사용자 여정(User Journey)을 단계별로 시각적으로 묘사
+       * 사용자 경험의 핵심 가치와 감성적 연결점 설명
+       * 잠재적 사용자 피드백 예측 및 대응 방안
+     - #### 시장 분석 및 비즈니스 모델
+       * 타겟 시장 규모(TAM, SAM, SOM)와 성장률 추정
+       * 주요 고객 세그먼트 분석 및 구체적인 니즈 연결
+       * 경쟁 제품/서비스 5개 이상과의 상세 비교표 및 경쟁 우위점
+       * 수익 모델 및 수익 흐름 상세 설명
+       * 시장 진입 전략 및 초기 마케팅 접근법
+       * 확장 가능한 비즈니스 모델 캔버스 요소 분석
+     - #### 구현 로드맵 및 자원 계획
+       * 실현을 위한 단계별 계획(개념증명, 프로토타입, 테스트, 생산 등)
+       * 6개월, 1년, 3년 단위의 구체적인 개발 일정 및 주요 마일스톤
+       * 필요한 핵심 인재/팀 구성 및 역할
+       * 초기 투자 예상액 및 자금조달 전략
+       * 주요 파트너십 및 외부 협력 필요사항
+       * 품질 관리 및 성과 측정 지표
+     - #### SWOT 분석
+       * 강점(Strengths): 이 아이디어만의 독특한 강점 5가지 이상과 그 이유
+       * 약점(Weaknesses): 잠재적 약점 3가지 이상 및 이를 극복하기 위한 구체적인 방안
+       * 기회(Opportunities): 외부 환경(기술, 시장, 정책 등)에서 발생하는 기회 요소 4가지 이상
+       * 위협(Threats): 성공을 방해할 수 있는 외부 요인 3가지 이상과 각각에 대한 구체적 대응책
+      각 상세히 작성
+   - 각 아이디어는 이 구조로 10개 아이디어 모두 동일하게 작성하라:
+   
+4. **부가적 통찰** (선택된 프레임워크 분석 결과)
+5. **부가 아이디어** (TOP 5에 해당하지 않는 10가지 아이디어, 각각 한 줄로 간결하게 설명하되 해당 아이디어의 핵심 가치와 혁신점을 포함)
+   - 예: `#### 부가 아이디어 X:\\n 한 줄로 자세한 한글 문구`  
+6. **출처** (웹검색 링크, Kaggle 데이터셋 등)
 {cat_clause}
-
-**모든 답변은 한국어**로 작성.  
-중간 사고 과정을 내부적으로 수행하되, 최종 답변만 출력.  
-웹 검색 및 Kaggle 데이터셋 분석도 통합하여 아이디어 품질을 높이십시오.
+아무리 길어도 이 요구사항을 준수하고, **오직 최종 완성된 답변**만 출력하십시오.
+(내부 사고 과정은 감춥니다.)
 """
     return base_prompt.strip()
 
-# ──────────────────────────────── Brave Search API ───────────────────────
+# ──────────────────────────────── 나머지 코드 (웹검색, kaggle, 이미지 생성 등) ──────────────────────────
+
 @st.cache_data(ttl=3600)
 def brave_search(query: str, count: int = 20):
     if not BRAVE_KEY:
@@ -1889,15 +1972,15 @@ def idea_generator_app():
 
     # 예시 주제
     example_topics = {
-        "example1": "스마트홈에서 사용할 차세대 가전제품 발명 아이디어",
-        "example2": "지속가능한 소재를 활용한 패션 디자인 컨셉",
+        "example1": "'고양이 장난감' 디자인",
+        "example2": "재밍 대응 가능한 드론 디자인",
         "example3": "사용자 인터페이스(UI/UX) 혁신을 위한 웨어러블 기기 아이디어"
     }
     sb.subheader("Example Topics")
     c1, c2, c3 = sb.columns(3)
-    if c1.button("가전제품 발명", key="ex1"):
+    if c1.button("고양이 장난감", key="ex1"):
         process_example(example_topics["example1"])
-    if c2.button("친환경 패션 디자인", key="ex2"):
+    if c2.button("재밍 대응 드론", key="ex2"):
         process_example(example_topics["example2"])
     if c3.button("UI/UX 혁신", key="ex3"):
         process_example(example_topics["example3"])
@@ -1993,7 +2076,10 @@ def process_example(topic):
 def process_input(prompt: str, uploaded_files):
     """
     메인 채팅 입력을 받아 디자인/발명 아이디어를 생성한다.
+    스트리밍 실패(RemoteProtocolError 등) 시 backoff 재시도 후
+    최종적으로 non-stream 호출로 폴백.
     """
+    # ─── 대화 기록 중복 방지 ──────────────────────────────
     if not any(m["role"] == "user" and m["content"] == prompt for m in st.session_state.messages):
         st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
     with st.chat_message("user"):
@@ -2005,6 +2091,7 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
             and st.session_state.messages[i + 1]["role"] == "assistant"):
             return
 
+    # ─── 결과 생성 ───────────────────────────────────────
     with st.chat_message("assistant"):
         status = st.status("Preparing to generate invention ideas…")
         stream_placeholder = st.empty()
@@ -2014,10 +2101,8 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
             client = get_openai_client()
             status.update(label="Initializing model…")
 
-            selected_cat = st.session_state.get("category_focus", None)
+            selected_cat        = st.session_state.get("category_focus", None)
             selected_frameworks = st.session_state.get("selected_frameworks", [])
-
-            # 목적이 "디자인/발명"이므로, system prompt 변경
             sys_prompt = get_idea_system_prompt(
                 selected_category=selected_cat,
                 selected_frameworks=selected_frameworks
@@ -2032,11 +2117,9 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
             use_kaggle     = st.session_state.kaggle_enabled
             has_uploaded   = bool(uploaded_files)
 
-            search_content  = None
-            kaggle_content  = None
-            file_content    = None
+            search_content = kaggle_content = file_content = mil_content = None
 
-            # ① 웹검색
+            # ① 웹 검색
             if use_web_search:
                 status.update(label="Searching the web…")
                 with st.spinner("Searching…"):
@@ -2071,8 +2154,7 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                 with st.spinner("Processing files…"):
                     file_content = process_uploaded_files(uploaded_files)
 
-            # ④ 군사 전술 데이터 (필요 시)
-            mil_content = None
+            # ④ 군사 전술 데이터
             if is_military_query(prompt):
                 status.update(label="Searching military tactics dataset…")
                 with st.spinner("Loading military insights…"):
@@ -2087,17 +2169,13 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                             f"**Defense Reasoning:** {row['defense_reasoning']}\n\n---\n"
                         )
 
+            # ─── 유저 콘텐츠 구성 ──────────────────────────
             user_content = prompt
-            if search_content:
-                user_content += "\n\n" + search_content
-            if kaggle_content:
-                user_content += "\n\n" + kaggle_content
-            if file_content:
-                user_content += "\n\n" + file_content
-            if mil_content:
-                user_content += "\n\n" + mil_content
-
-            # 내부 분석
+            for extra in (search_content, kaggle_content, file_content, mil_content):
+                if extra:
+                    user_content += "\n\n" + extra
+
+            # ─── 내부 분석 ───────────────────────────────
             status.update(label="분석 중…")
             decision_purpose = identify_decision_purpose(prompt)
             relevance_scores = compute_relevance_scores(prompt, PHYS_CATEGORIES)
@@ -2132,22 +2210,21 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                 for c, s in decision_purpose['constraints']:
                     purpose_info += f"- **{c}** (관련성: {s})\n"
 
-            # 프레임워크 적용 결과 (현재 목적이 디자인/발명 -> 선택적으로 표시)
+            # ─── 프레임워크 분석 (옵션) ────────────────────
             framework_contents = []
             for fw in selected_frameworks:
                 if fw == "swot":
-                    swot_res = analyze_with_swot(prompt)
-                    framework_contents.append(format_business_framework_analysis("swot", swot_res))
+                    framework_contents.append(
+                        format_business_framework_analysis("swot", analyze_with_swot(prompt))
+                    )
                 elif fw == "porter":
-                    porter_res = analyze_with_porter(prompt)
-                    framework_contents.append(format_business_framework_analysis("porter", porter_res))
+                    framework_contents.append(
+                        format_business_framework_analysis("porter", analyze_with_porter(prompt))
+                    )
                 elif fw == "bcg":
-                    bcg_res = analyze_with_bcg(prompt)
-                    framework_contents.append(format_business_framework_analysis("bcg", bcg_res))
-                elif fw == "sunzi":
-                    # 손자병법 예시
-                    # (실제로는 별도 로직이 필요하나 여기선 생략)
-                    pass
+                    framework_contents.append(
+                        format_business_framework_analysis("bcg", analyze_with_bcg(prompt))
+                    )
 
             if framework_contents:
                 user_content += "\n\n## (Optional) 기타 프레임워크 분석\n\n" + "\n\n".join(framework_contents)
@@ -2155,29 +2232,50 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
             user_content += f"\n\n## 카테고리 매트릭스 분석{purpose_info}\n{combos_table}"
 
             status.update(label="Generating final design/invention ideas…")
+
             api_messages = [
                 {"role": "system", "content": sys_prompt},
                 {"role": "system", "name": "category_db", "content": category_context(selected_cat)},
                 {"role": "user",   "content": user_content},
             ]
-            stream = client.chat.completions.create(
-                model="gpt-4.1-mini",
-                messages=api_messages,
-                temperature=1,
-                max_tokens=MAX_TOKENS,
-                top_p=1,
-                stream=True
+
+            # ─── OpenAI Chat 호출 (backoff 재시도) ─────────────────
+            @backoff.on_exception(
+                (RemoteProtocolError, APITimeoutError, APIError), max_tries=3
             )
+            def safe_stream():
+                return client.chat.completions.create(
+                    model="gpt-4.1-mini",
+                    messages=api_messages,
+                    temperature=1,
+                    max_tokens=MAX_TOKENS,
+                    top_p=1,
+                    stream=True
+                )
 
-            for chunk in stream:
-                if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
-                    full_response += chunk.choices[0].delta.content
-                    stream_placeholder.markdown(full_response + "▌")
 
-            stream_placeholder.markdown(full_response)
+            try:
+                stream = safe_stream()
+                for chunk in stream:
+                    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
+                        full_response += chunk.choices[0].delta.content
+                        stream_placeholder.markdown(full_response + "▌")
+            except (RemoteProtocolError, APITimeoutError, APIError) as stream_err:
+                logging.warning(f"스트리밍 실패, non-stream 폴백: {stream_err}")
+                resp = client.chat.completions.create(
+                    model="gpt-4.1-mini",
+                    messages=api_messages,
+                    temperature=1,
+                    max_tokens=MAX_TOKENS,
+                    top_p=1,
+                    stream=False
+                )
+                full_response = resp.choices[0].message.content
+                stream_placeholder.markdown(full_response)
+
             status.update(label="Invention ideas created!", state="complete")
 
-            # 이미지 생성
+            # ─── 이미지 생성 ────────────────────────────────
             img_data = img_caption = None
             if st.session_state.generate_image and full_response:
                 match = re.search(r"###\s*이미지\s*프롬프트\s*\n+([^\n]+)", full_response, re.I)
@@ -2190,6 +2288,7 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                     if img_data:
                         st.image(img_data, caption=f"Visualized Concept – {img_caption}")
 
+            # ─── 세션 메시지 저장 ─────────────────────────────
             answer_msg = {"role": "assistant", "content": full_response}
             if img_data:
                 answer_msg["image"]         = img_data
@@ -2197,7 +2296,7 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
             st.session_state["_skip_dup_idx"] = len(st.session_state.messages)
             st.session_state.messages.append(answer_msg)
 
-            # 다운로드 버튼
+            # ─── 다운로드 옵션 ──────────────────────────────
             st.subheader("Download This Output")
             col_md, col_html = st.columns(2)
             col_md.download_button(
@@ -2225,6 +2324,7 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                 {"role": "assistant", "content": f"⚠️ 오류: {e}"}
             )
 
+
 def main():
     idea_generator_app()