app.py

"""
app.py - Hauptanwendung für den Dr. Franz Psychochatbot (Integrierte Version)

Diese Datei dient als Einstiegspunkt für den Chatbot und orchestriert alle Komponenten:
- Initialisierung der Module
- Aufbau des Gradio-Interfaces
- Verarbeitung der Nutzereingaben
- Generierung der Antworten via API
"""

import os
import time
from typing import List, Dict, Tuple, Optional, Any

# Importieren der Konfiguration und Module
import config
from modules.persona import Persona
from gradio import components
from modules.analyzer import Analyzer
from modules.memory import Memory
from modules.interface import Interface
from utils.api_handler import ApiHandler
from utils.security import Security
from utils.logger import Logger

# Initialisierung der Komponenten
security = Security()
logger = Logger()
api_handler = ApiHandler(api_token=security.get_api_token())
persona = Persona()
analyzer = Analyzer()
memory = Memory()

# Globale Variablen
chat_history = [
    {"role": "system", "content": config.SYSTEM_PROMPT}
]

def chat(user_input: str) -> str:
    """Hauptfunktion für die Chatbot-Logik"""
    # Leere Eingaben abfangen
    if not user_input.strip():
        return "Ich warte auf Ihre Gedanken... Die Stille spricht Bände über Ihre Vermeidungstendenzen."
    
    # Logging der Nutzereingabe
    logger.log_user_input(user_input)
    
    # Sicherheitscheck und Bereinigung der Eingabe
    sanitized_input = security.sanitize_user_input(user_input)
    
    # Analyse der Nutzereingabe
    start_time = time.time()
    analysis_result = analyzer.get_analysis_result(sanitized_input)
    
    # Anpassung der Persönlichkeit basierend auf der Analyse
    persona.adjust_intensity(analysis_result["suggested_intensity"])
    response_strategy = persona.get_response_strategy(sanitized_input, analysis_result["emotion"])
    
    # Nutzereingabe zur Historie hinzufügen
    chat_history.append({"role": "user", "content": sanitized_input})
    
    # Kontext aus dem Gedächtnis abrufen
    memory_context = memory.get_relevant_context()
    
    # Prompt mit Kontextlimitierung für die API
    system_prompt = config.SYSTEM_PROMPT
    if memory_context:
        system_prompt += f"\n\nKontextinformationen: {memory_context}"
    
    additional_context = persona.get_additional_context(response_strategy)
    if additional_context:
        system_prompt += f"\n\n{additional_context}"
    
    # Analyse der Manipulationschancen
    manipulation_opportunities = analyzer.analyze_manipulation_opportunities(sanitized_input)
    
    # Extrahiere die Manipulationsmöglichkeiten für die Persona
    manipulation_opportunities_list = manipulation_opportunities.get("strategy", [])
    
    # Bestimme die Antwortstrategie mit den Manipulationsmöglichkeiten
    response_strategy = persona.get_response_strategy(
        sanitized_input, 
        analysis_result["emotion"],
        manipulation_opportunities_list
    )
    
    # Prompt mit Kontextlimitierung für die API
    system_prompt = config.SYSTEM_PROMPT
    if memory_context:
        system_prompt += f"\n\nKontextinformationen: {memory_context}"
    
    # Hinzufügen der Manipulationschancen zum System-Prompt
    if manipulation_opportunities_list:
        system_prompt += f"\n\nManipulationschancen: {', '.join(manipulation_opportunities_list)}"
        system_prompt += f"\n\nIntensität: {manipulation_opportunities['intensity']}"
        system_prompt += f"\n\nVorgeschlagene Antwort: {manipulation_opportunities['suggested_response']}"
    
    prompt = system_prompt + "\n" + memory.format_for_prompt(config.MAX_HISTORY_LENGTH) + "\nDr. Franz:"
    
    # API-Anfrage senden und Antwort erhalten
    logger.log_api_request(config.MODEL_ID, len(prompt))
    reply = api_handler.generate_text(prompt)
    generation_time = time.time() - start_time
    
    # Logging der Bot-Antwort
    logger.log_bot_response(reply, generation_time)
    
    # Antwort zur Historie hinzufügen
    chat_history.append({"role": "assistant", "content": reply})
    
    # Austausch zum Gedächtnis hinzufügen
    memory.add_exchange(sanitized_input, reply, analysis_result)
    
    return reply

def clear_conversation() -> Tuple[None, str]:
    """Setzt die Konversation zurück und bereitet eine neue Analyse vor"""
    global chat_history
    chat_history = [{"role": "system", "content": config.SYSTEM_PROMPT}]
    memory.conversation_history = []
    memory.extracted_info = {
        "mentioned_people": set(),
        "mentioned_events": set(),
        "recurring_themes": {},
        "emotional_patterns": [],
        "analyzed_symbols": {},
        "transfer_patterns": [],
        "defense_mechanisms": {}
    }
    return None, "Die Konversation wurde zurückgesetzt. Sie können mit neuen Gedanken beginnen."
    return None, ""

# Erstellen und Starten des Interfaces
def main():
    """Hauptfunktion zum Starten der Anwendung"""
    logger.log_startup()
    
    # Interface erstellen
    interface = Interface(chat, clear_conversation)
    demo = interface.create_interface()
    
    # Interface starten
    interface.launch_interface(demo)

if __name__ == "__main__":
    main()