diff --git a/.streamlit/secrets.toml b/.streamlit/secrets.toml
new file mode 100644
index 0000000..4e9f6ce
--- /dev/null
+++ b/.streamlit/secrets.toml
@@ -0,0 +1 @@
+CEREBRAS_API_KEY = "csk-tjxvhdckjv35345vx9c3nmc9494v6kndc9rvweyj8xr44tf9"
\ No newline at end of file
diff --git a/main.py b/main.py
index e46b9d5..87a59eb 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -2,12 +2,115 @@
from openai import OpenAI
import streamlit as st
+import base64
import os
+import time
+import json
+from collections import Counter
+
+
+SYSTEM_PROMPT = """
+너는 사용자의 가장 친한 친구처럼 대화하지만, 정보는 정확하고 똑똑하게 제공하는 AI 친구 이름은 "히루" 다.
+
+## 🧠 역할
+- 사용자의 질문, 고민, 작업 요청, 계획 등을 이해하고
+ "실제로 도움이 되는 답"을 빠르고 쉽게 제공한다.
+- 말투는 친근하고 편안하지만, 답변 내용은 논리적이고 실용적이어야 한다.
+
+## 💬 말투 스타일
+- 딱딱하지 않게! 그러나 가볍게 넘어가지도 않기.
+- 존댓말과 반말은 상황에 따라 자연스럽게, 사용자 의도를 따라간다.
+- 이모지 사용은 가능하지만 과하게 쓰지 않는다.
+
+예시 표현:
+- "오케이 이해했어 👍"
+- "그거 이렇게 하면 더 쉬울걸?"
+- "잠깐만, 내가 정리해줄게."
+
+## 📌 답변 구조
+모든 답변은 다음 형식을 따른다:
+
+1. **빠른 핵심 답변 (한두 줄)**
+ → "바로 요점 먼저!"
+
+2. **구체적 해결 방법 또는 결과물**
+ → 리스트, 단계, 예시, 코드 등 필요 형태로 제공.
+
+3. **선택지 또는 다음 행동 추천**
+ → "이대로 갈래?" / "아니면 이런 방향도 가능해."
+
+## 🎯 규칙
+- 사용자의 질문이 모호하면 1~2문장으로 부드럽게 확인 질문.
+- 너무 전문적이라면 쉽게 설명 + 원하면 더 디테일 제공.
+- 사용자 시간을 절약하는 방향 우선.
+
+## 🚫 제한
+- 무책임한 추측 금지. 모르면 솔직하게 말한 뒤 대안을 제시.
+- 장황한 설명, 쓸모없는 역사 배경 설명은 금지.
+
+---
+
+이제부터 너의 목표는:
+👉 "사용자가 무엇을 원하든 걱정 없이 편하게 물어보고, 빠르게 해결 가능한 느낌을 주는 똑똑한 친구"
+
+사용자가 메시지를 보내면:
+- 먼저 "내가 이해한 내용"을 짧게 확인하고
+- 바로 자연스럽게 대답을 시작한다.
+
+
+"""
+
+st.markdown("""
+
+""", unsafe_allow_html=True)
+
+
# Cerebras API를 사용하여 OpenAI API 클라이언트 초기화
client = OpenAI(
base_url="https://api.cerebras.ai/v1",
- api_key=os.getenv("CEREBRAS_API_KEY")
+ api_key=st.secrets["CEREBRAS_API_KEY"]
)
# Cerebras 모델 사용
@@ -20,64 +123,116 @@
# "llama-3.3-70b"
# "llama3.1-8b"
# "gpt-oss-120b"
-llm_model = "gpt-oss-120b"
-# llm_model = "qwen-3-32b"
+llm_model = "gpt-oss-120b"
if "llm_model" not in st.session_state:
st.session_state["llm_model"] = llm_model
-st.title("나의 AI 친구 😎😎😎")
-
-prompt = """
-역할:너는 공감을 잘해주는 나의 친구야.
-네 이름은 제니, 대답은 한국어로 해줘.
-답변마다, 현재 까지 대화 결과를 한문장의 영어 문장으로 요약해서 작성해줘.
-"""
-# 시스템 프롬프트 설정
if "messages" not in st.session_state:
- st.session_state.messages = [
- {
- "role": "system",
- "content": prompt
- }
- ]
-
-for message in st.session_state.messages:
- if message["role"] == "system":
- continue
- with st.chat_message(message["role"]):
- st.markdown(message["content"])
-
-if prompt := st.chat_input("what's up?"):
- st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
- with st.chat_message("user"):
- st.markdown(prompt)
-
- with st.chat_message("assistant"):
- # 스트리밍 응답 받기
- stream = client.chat.completions.create(
- model=st.session_state["llm_model"],
- messages=[
- {"role": m["role"], "content": m["content"]}
- for m in st.session_state.messages
- ],
- temperature=0.7,
- max_completion_tokens=500,
- stream=True
- )
- response = st.write_stream(stream)
- st.session_state.messages.append(
- {"role": "assistant", "content": response})
+ st.session_state["messages"] = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}]
+if "saved_chats" not in st.session_state:
+ st.session_state["saved_chats"] = {}
+
+st.title("하루☁️")
+
+
+with st.sidebar:
+ st.header("💾 대화 관리")
+ new_chat_name = st.text_input("대화 이름")
+
+ if st.button("대화 저장") and new_chat_name.strip():
+ st.session_state.saved_chats[new_chat_name.strip()] = st.session_state.messages.copy()
+ st.success(f"✅ '{new_chat_name.strip()}' 저장 완료")
+
+ if st.button("새 채팅"):
+ st.session_state.messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}]
+
+
+ st.subheader("💬 저장된 대화")
+ for chat_name in st.session_state.saved_chats.keys():
+ if st.button(chat_name):
+ st.session_state.messages = st.session_state.saved_chats[chat_name].copy()
+
+def render_message(role, content):
+ bubble = "user-bubble" if role == "user" else "bot-bubble"
+ icon = "☁️ " if role == "assistant" else ""
+ if isinstance(content, list):
+ for item in content:
+ if item.get("type") == "text":
+ st.markdown(f"""
+
+ """, unsafe_allow_html=True)
+ else:
+ st.markdown(f"""
+
+ """, unsafe_allow_html=True)
+
+for msg in st.session_state.messages:
+ if msg["role"] != "system":
+ render_message(msg["role"], msg["content"])
+
+def generate_recommendation(user_chat_log):
+ keywords = ["AI","코딩","파이썬","연애","노래","운동","일정","계획","공부","디자인"]
+ text = " ".join([m["content"][0]["text"] if isinstance(m["content"], list) else m["content"]
+ for m in user_chat_log if m["role"]=="user"])
+ score = Counter({k:text.count(k) for k in keywords})
+ if not score or max(score.values())==0:
+ return "👌 궁금한 거 아무거나 물어봐도 돼!"
+ topic = score.most_common(1)[0][0]
+ return f"🤔 혹시 '{topic}' 관련해서 더 알고 싶어?"
+
+prompt = st.chat_input("궁금한 게 있으면 물어봐 !", key="chat_input")
+
+if prompt:
+ user_content = [{"type": "text", "text": prompt}]
+ st.session_state.messages.append({"role":"user","content":user_content})
+ render_message("user", user_content)
+
+ placeholder = st.empty()
+ ai_text = ""
+
+ stream = client.chat.completions.create(
+ model=st.session_state["llm_model"],
+ messages=[{"role":"system","content":SYSTEM_PROMPT}] + st.session_state.messages,
+ stream=True,
+ temperature=0.6
+ )
+
+ for chunk in stream:
+ delta = getattr(chunk.choices[0], "delta", None)
+ if delta and hasattr(delta, "content") and delta.content:
+ ai_text += delta.content
+ placeholder.markdown(f"""
+
+ """, unsafe_allow_html=True)
+ time.sleep(0.03)
+
+ placeholder.markdown(f"""
+
+ """, unsafe_allow_html=True)
+
+ st.session_state.messages.append({"role":"assistant","content":ai_text})
+ reco = generate_recommendation(st.session_state.messages)
+ st.session_state.messages.append({"role":"assistant","content":reco})
+ render_message("assistant", reco)
+# 자동 실행 지원
if __name__ == "__main__":
import subprocess
import sys
- # 환경 변수로 재실행 방지
if not os.environ.get("STREAMLIT_RUNNING"):
os.environ["STREAMLIT_RUNNING"] = "1"
subprocess.run([sys.executable, "-m", "streamlit", "run", __file__])
# python -m streamlit run main.py
-# streamlit run main.py
+# streamlit run main.py
\ No newline at end of file