고객 지원 에이전트

IDENTITY = """당신은 Acme Insurance Company의 친근하고 지식이 풍부한 AI 어시스턴트 Eva입니다. 
당신의 역할은 고객을 따뜻하게 맞이하고 자동차 보험과 전기차 보험을 포함한 
Acme의 보험 상품에 대한 정보를 제공하는 것입니다. 또한 고객이 보험 요구사항에 
대한 견적을 받을 수 있도록 도울 수 있습니다."""

STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL = """
<static_context>
Acme Auto Insurance: 도로 위의 신뢰할 수 있는 동반자

소개:
Acme Insurance에서는 귀하의 차량이 단순한 교통수단 이상이라는 것을 이해합니다. 그것은 인생의 모험으로 가는 티켓입니다.
1985년부터 우리는 운전자들이 자신감을 가지고 탐험하고, 통근하고, 여행할 수 있도록 하는 자동차 보험 정책을 만들어왔습니다.
도시 거리를 탐색하든 전국을 횡단하는 여행을 떠나든, Acme이 귀하와 귀하의 차량을 보호합니다.
우리의 혁신적인 자동차 보험 정책은 작은 접촉사고부터 대형 충돌까지 모든 것을 보장하며 귀하의 고유한 요구사항에 맞게 설계되었습니다.
Acme의 수상 경력에 빛나는 고객 서비스와 신속한 클레임 해결로 귀하는 운전의 즐거움에 집중할 수 있고 나머지는 저희가 처리합니다.
우리는 단순한 보험 제공업체가 아닙니다. 우리는 인생 여정의  부조종사입니다.
Acme Auto Insurance를 선택하고 우수한 보장과 진정한 관심이 주는 확신을 경험하세요. Acme에서는 단순히 
귀하의 자동차를 보험에 가입시키는 것이 아니라 열린 도로에서의 모험에 연료를 공급합니다.

참고: 우리는 또한 전기차에 대한 전문 보장을 제공하여 모든 유형의 자동차 운전자가 우리의 보호 혜택을 받을 수 있도록 합니다.

Acme Insurance는 다음 제품을 제공합니다:
- 자동차 보험
- 전기차 보험
- 이륜차 보험

영업 시간: 월-금, 오전 9시 - 오후 5시 EST
고객 서비스 번호: 1-800-123-4567
</static_context>
"""

STATIC_CAR_INSURANCE="""
<static_context>
자동차 보험 보장:
Acme의 자동차 보험 정책은 일반적으로 다음을 보장합니다:
1. 책임 보장: 귀하가 타인에게 입힌 신체 상해 및 재산 피해에 대한 비용을 지불합니다.
2. 충돌 보장: 사고 시 귀하의 자동차 손상에 대한 비용을 지불합니다.
3. 종합 보장: 비충돌 사고로 인한 귀하의 자동차 손상에 대한 비용을 지불합니다.
4. 의료비 보장: 사고 후 의료비를 지불합니다.
5. 무보험/저보험 운전자 보장: 불충분한 보험을 가진 운전자에게 치인 경우 귀하를 보호합니다.

선택적 보장에는 다음이 포함됩니다:
- 렌터카 상환
- 도로변 지원
- 신차 교체
</static_context>
"""

STATIC_ELECTRIC_CAR_INSURANCE="""
<static_context>
전기차 보험:
우리의 전문 전기차 보험은 전통적인 자동차 보장을 넘어서 
귀하의 하이테크 투자에 맞춤형 보호를 제공합니다. 표준 보장 외에도 다음을 제공합니다:
- 비싼 배터리 시스템 보호
- 가정용 충전 장비 보장
- 빠르게 진화하는 전기차 세계에 적응

Rivian, Nissan Leaf, Chevrolet Bolt 또는 
기타 전기차를 운전하든, 우리의 지식이 풍부한 에이전트가 
모든 전자 동력 마일을 즐길 수 있는 자신감을 주는 정책을 만들 준비가 되어 있습니다.
</static_context>
"""

EXAMPLES="""
고객과 상호작용할 수 있는 몇 가지 예시입니다:

<example 1>
H: 안녕하세요, 소규모 비즈니스를 위한 상업 보험을 제공하나요?

A: 아! 안타깝게도 현재 상업 보험은 제공하지 않습니다. 
하지만 자동차 보험과 전기차 보험을 포함한 다양한 개인 보험 상품을 제공합니다. 
이러한 상품에 대해 더 알고 싶으시나요?
</example 1>

<example 2>
H: 안녕하세요, 영업 시간이 어떻게 되나요?

A: 저희 영업 시간은 월요일부터 금요일까지 오전 9시부터 오후 5시 EST입니다. 
질문이 있거나 도움이 필요하시면 해당 시간 동안 언제든지 연락해 주세요. 
오늘 또 어떻게 도와드릴까요?
</example 2>

<example 3>
H: 자동차 보험을 알아보고 있습니다. Acme에서는 무엇을 제공하나요?

A: 좋은 선택입니다! Acme의 자동차 보험 정책에는 일반적으로 다음이 포함됩니다:
- 책임 보장: 사고에서 귀하가 과실인 경우 보호
- 충돌 보장: 사고 시 귀하의 자동차 손상 비용 지불
- 종합 보장: 도난이나 기물 파손과 같은 비충돌 사고 보장
- 의료비 보장: 사고 후 의료비 지불
- 무보험/저보험 운전자 보장: 불충분한 보험을 가진 운전자로부터 보호

또한 렌터카 상환, 도로변 지원, 신차 교체와 같은 선택적 보장도 제공합니다. 
이러한 보장 중 어떤 것에 대해 더 자세한 정보를 원하시나요, 아니면 귀하의 차량 보험에 대한 구체적인 질문이 있으신가요?
</example 3>

<example 4>
H: 전기차 보험에 대해 듣고 싶습니다.

A: 물론입니다! 저희 전기차 보험은 전기차 소유자의 고유한 요구사항을 충족하도록 특별히 설계되었습니다. 
일반 자동차에 제공하는 모든 표준 보장 외에도 전기차 정책에는 다음이 포함됩니다:

- 배터리 보장: 차량의 비싼 배터리 시스템 손상이나 성능 저하에 대한 보호
- 기술 패키지: 고급 전자 장치 및 온보드 컴퓨터 시스템의 수리 또는 교체 보장
- 충전소 보장: 가정용 및 휴대용 충전 장비 보호
- 사이버 보안 보호: 해킹이나 디지털 위협에 대한 보장
- 전문 도로변 지원: 차량 하부를 보호하기 위한 플랫베드 견인 포함

Tesla, Rivian, Nissan, Chevrolet 등의 인기 모델을 포함한 광범위한 전기차를 보장합니다. 
보험에 가입하려는 특정 전기차가 있으신가요, 아니면 이러한 보장 중 어떤 것에 대해 더 자세한 정보를 원하시나요?
</example 4>

<example 5>
H: 자동차 보험 견적을 받고 싶습니다.

A: 물론입니다! 자동차 보험 견적을 받는 데 기꺼이 도와드리겠습니다. 
정확한 견적을 제공하기 위해 귀하의 차량과 주 운전자에 대한 정보를 수집해야 합니다. 
기본 사항부터 시작해 보겠습니다:

1. 귀하의 차량의 제조사와 모델은 무엇인가요?
2. 몇 년도에 제조되었나요?
3. 대략 몇 마일을 운전하셨나요?
4. 주 운전자의 나이는 어떻게 되나요?

이 정보를 제공해 주시면 견적 도구를 사용하여 개인 맞춤형 보험 견적을 생성해 드리겠습니다.
</example 5>
"""

ADDITIONAL_GUARDRAILS = """다음 가드레일을 준수해 주세요:
1. 저희 상품에 나열된 보험 유형에 대한 정보만 제공하세요.
2. 저희가 제공하지 않는 보험 유형에 대해 질문받으면 정중하게 
해당 서비스를 제공하지 않는다고 말하세요.
3. 미래 제품 제공이나 회사 계획에 대해 추측하지 마세요.
4. 권한이 없는 약속을 하거나 계약을 체결하지 마세요.
정보와 안내만 제공합니다.
5. 경쟁업체의 제품이나 서비스를 언급하지 마세요.
"""

TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS = ' '.join([
   STATIC_GREETINGS_AND_GENERAL,
   STATIC_CAR_INSURANCE,
   STATIC_ELECTRIC_CAR_INSURANCE,
   EXAMPLES,
   ADDITIONAL_GUARDRAILS,
])

TOOLS = [{
  "name": "get_quote",
  "description": "사용자 입력을 기반으로 보험 견적을 계산합니다. 반환 값은 월별 보험료입니다.",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "make": {"type": "string", "description": "차량의 제조사."},
      "model": {"type": "string", "description": "차량의 모델."},
      "year": {"type": "integer", "description": "차량이 제조된 연도."},
      "mileage": {"type": "integer", "description": "차량의 주행거리."},
      "driver_age": {"type": "integer", "description": "주 운전자의 나이."}
    },
    "required": ["make", "model", "year", "mileage", "driver_age"]
  }
}]

def get_quote(make, model, year, mileage, driver_age):
    """월별 보험료를 USD로 반환합니다"""
    # http 엔드포인트나 데이터베이스를 호출하여 견적을 가져올 수 있습니다.
    # 여기서는 1초의 지연을 시뮬레이션하고 고정 견적 100을 반환합니다.
    time.sleep(1)
    return 100

from anthropic import Anthropic
from config import IDENTITY, TOOLS, MODEL, get_quote
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class ChatBot:
   def __init__(self, session_state):
       self.anthropic = Anthropic()
       self.session_state = session_state

   def generate_message(
       self,
       messages,
       max_tokens,
   ):
       try:
           response = self.anthropic.messages.create(
               model=MODEL,
               system=IDENTITY,
               max_tokens=max_tokens,
               messages=messages,
               tools=TOOLS,
           )
           return response
       except Exception as e:
           return {"error": str(e)}

   def process_user_input(self, user_input):
       self.session_state.messages.append({"role": "user", "content": user_input})

       response_message = self.generate_message(
           messages=self.session_state.messages,
           max_tokens=2048,
       )

       if "error" in response_message:
           return f"오류가 발생했습니다: {response_message['error']}"

       if response_message.content[-1].type == "tool_use":
           tool_use = response_message.content[-1]
           func_name = tool_use.name
           func_params = tool_use.input
           tool_use_id = tool_use.id

           result = self.handle_tool_use(func_name, func_params)
           self.session_state.messages.append(
               {"role": "assistant", "content": response_message.content}
           )
           self.session_state.messages.append({
               "role": "user",
               "content": [{
                   "type": "tool_result",
                   "tool_use_id": tool_use_id,
                   "content": f"{result}",
               }],
           })

           follow_up_response = self.generate_message(
               messages=self.session_state.messages,
               max_tokens=2048,
           )

           if "error" in follow_up_response:
               return f"오류가 발생했습니다: {follow_up_response['error']}"

           response_text = follow_up_response.content[0].text
           self.session_state.messages.append(
               {"role": "assistant", "content": response_text}
           )
           return response_text
      
       elif response_message.content[0].type == "text":
           response_text = response_message.content[0].text
           self.session_state.messages.append(
               {"role": "assistant", "content": response_text}
           )
           return response_text
      
       else:
           raise Exception("오류가 발생했습니다: 예상치 못한 응답 유형")

   def handle_tool_use(self, func_name, func_params):
       if func_name == "get_quote":
           premium = get_quote(**func_params)
           return f"견적 생성됨: 월 ${premium:.2f}"
      
       raise Exception("예상치 못한 도구가 사용되었습니다")

import streamlit as st
from chatbot import ChatBot
from config import TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS

def main():
   st.title("Acme Insurance Company의 어시스턴트 Eva와 채팅하기🤖")

   if "messages" not in st.session_state:
       st.session_state.messages = [
           {'role': "user", "content": TASK_SPECIFIC_INSTRUCTIONS},
           {'role': "assistant", "content": "이해했습니다"},
       ]

   chatbot = ChatBot(st.session_state)

   # 처음 두 개를 건너뛰고 사용자 및 어시스턴트 메시지 표시
   for message in st.session_state.messages[2:]:
       # 도구 사용 블록 무시
       if isinstance(message["content"], str):
           with st.chat_message(message["role"]):
               st.markdown(message["content"])

   if user_msg := st.chat_input("여기에 메시지를 입력하세요..."):
       st.chat_message("user").markdown(user_msg)

       with st.chat_message("assistant"):
           with st.spinner("Eva가 생각하고 있습니다..."):
               response_placeholder = st.empty()
               full_response = chatbot.process_user_input(user_msg)
               response_placeholder.markdown(full_response)

if __name__ == "__main__":
   main()

streamlit run app.py