Code style update: GPT API 관련 공통 기능 모듈화

.gitignore

@@ -165,6 +165,7 @@ key/vocal-entity-420406-b9648ba69fca.json
 key/llama-433214-97936398ef7a.json
 !key/*.md
 key/WelfareBot.pem
+key/welfarebot2-a32d04dcf403.json
 
 # test audio
 public/*

backend/chatModel.js

@@ -1,67 +1,29 @@
-// GPT API를 호출해서 응답을 가져옴
-const OpenAI = require("openai");
+// 대화 진행 모델
+const { callOpenAI } = require("./openaiClient");
+const { promptData, modelData } = require("./configLoader");
 
-const openai = new OpenAI({
-  api_key: process.env.OPENAI_API_KEY,
-});
-
-// JSON 파일에서 프롬프트와 모델명 가져오기
-const fs = require("fs");
-const path = require("path");
-const promptPath = path.resolve(__dirname, "../key/prompt.json");
-const promptData = JSON.parse(fs.readFileSync(promptPath, "utf-8"));
+// 프롬프트, 모델명, 토큰 수 설정
 const Prompt = promptData.playground_chat;
-
-const modelNamePath = path.resolve(__dirname, "../key/model.json");
-const modelNameData = JSON.parse(fs.readFileSync(modelNamePath, "utf-8"));
-const modelName = modelNameData.Chat;
+const modelName = modelData.Chat;
+const maxTokens = 256;
 
 // 각 사용자의 대화 기록을 저장
 const conversationsMap = new Map();
 
-
 //STT로 전사된 텍스트를 GPT API에 전달하고 응답을 처리하는 함수
 async function getChatModelResponse(phoneNumber, gptRequest) {
   // 해당 사용자의 대화 기록 가져오기
-  let conversations = conversationsMap.get(phoneNumber);
-
-  // 대화 기록이 없으면 초기화
-  if (!conversations) {
-    conversations = [
-      {
-        role: "system",
-        content: Prompt,
-      },
-    ];
-    conversationsMap.set(phoneNumber, conversations);
-  }
+  let conversations = conversationsMap.get(phoneNumber) || [ { role: "system", content: Prompt } ];
 
   // 사용자의 요청을 대화 기록에 추가
-  conversations.push({
-    role: "user",
-    content: gptRequest,
-  });
-
-  // 대화 기록을 기반으로 GPT API에 응답을 요청
-  const response = await openai.chat.completions.create({
-    model: modelName,
-    messages: conversations,
-    temperature: 0.0,
-    max_tokens: 256,
-    top_p: 0.0,
-    frequency_penalty: 0,
-    presence_penalty: 0,
-  });
+  conversations.push({ role: "user", content: gptRequest });
 
-  // gpt 응답 추출
-  const gptResponse = response.choices[0].message;
-  const gptContent = gptResponse.content;
+  // GPT API 호출
+  const gptContent = await callOpenAI(modelName, conversations, maxTokens);
 
-  // GPT의 응답을 대화 기록에 추가
-  conversations.push({
-    role: "assistant",
-    content: gptContent,
-  });
+  // 현재 대화 내용을 전체 대화 내용에 추가
+  conversations.push({ role: "assistant", content: gptContent });
+  conversationsMap.set(phoneNumber, conversations);
 
   // console.log("대화 모델 로그: ", conversations);
   return gptContent;

backend/chatSummaryModel.js

@@ -1,70 +1,42 @@
-// GPT API를 호출해서 응답을 가져옴
-const OpenAI = require("openai");
+// 대화 요약 모델
+const { callOpenAI } = require("./openaiClient");
+const { promptData, modelData } = require("./configLoader");
+const { conversationsMap } = require("./chatModel");
 
-const openai = new OpenAI({
-  api_key: process.env.OPENAI_API_KEY,
-});
-
-// JSON 파일에서 프롬프트 가져오기
-const fs = require("fs");
-const path = require("path");
-const promptPath = path.resolve(__dirname, "../key/prompt.json");
-const promptData = JSON.parse(fs.readFileSync(promptPath, "utf-8"));
+// 프롬프트, 모델명, 토큰 수 설정
 const Prompt = promptData.playground_summary;
-
-const modelNamePath = path.resolve(__dirname, "../key/model.json");
-const modelNameData = JSON.parse(fs.readFileSync(modelNamePath, "utf-8"));
-const modelName = modelNameData.Summary;
-
-const {conversationsMap} = require("./chatModel");
+const modelName = modelData.Summary;
+const maxTokens = 1024;
 
 // 각 사용자의 대화 기록을 저장
 const allConversationsMap = new Map();
 
-
 // STT로 전사된 텍스트를 GPT API에 전달하고 응답을 처리하는 함수
 async function getChatSummaryModelResponse(phoneNumber) {
 
-  // `chatModel.js`에서 해당 사용자의 대화 기록 가져오기
-  const contents = conversationsMap.get(phoneNumber);
+  // 대화 요약을 위해 진행된 대화 내용 가져오기
+  let contents = conversationsMap.get(phoneNumber) || [];
+
+  // 시스템 메시지를 제외한 사용자와 봇의 대화 내용을 하나의 문자열로 합침
+  const mergedContent = contents
+    .slice(1)  // 첫 번째 시스템 메시지 제외
+    .map(item => `${item.role}: ${item.content}`)  // role과 content를 조합
+    .join('\n');  // 줄바꿈으로 병합
 
   // 요약 모델 프롬프트와 대화 기록
   const conversations = [
-    {
-      role: "system",
-      content: Prompt,
-    },
-    ...contents.slice(1),  //시스템 프롬프트 제외
+    { role: "system", content: Prompt },
+    { role: "user", content: mergedContent },
   ];
 
-  //console.log("요약 모델 로그: ", conversations);
+  // GPT API 호출
+  const gptContent = await callOpenAI(modelName, conversations, maxTokens);
 
-  // 대화 기록을 기반으로 GPT API에 응답을 요청
-  const response = await openai.chat.completions.create({
-    model: modelName,
-    messages: conversations,
-    temperature: 0.0,
-    max_tokens: 1024,
-    top_p: 0.0,
-    frequency_penalty: 0,
-    presence_penalty: 0,
-  });
-
-  // gpt 응답 추출
-  const gptResponse = response.choices[0].message;
-  const gptContent = gptResponse.content;
-
-  // GPT의 응답을 대화 기록에 추가
-  conversations.push({
-    role: "assistant",
-    content: gptContent,
-  });
-
-  // 해당 사용자의 대화 요약 기록 저장
+  // 현재 대화 내용을 전체 대화 내용에 추가
+  conversations.push({ role: "assistant", content: gptContent });
   allConversationsMap.set(phoneNumber, conversations);
 
   // console.log("대화 요약 모델 로그: ", allConversationsMap.get(phoneNumber));
-
   return gptContent;
 }
 

backend/configLoader.js

@@ -0,0 +1,13 @@
+// 프롬프트 및 모델명 가져오기
+const fs = require("fs");
+const path = require("path");
+
+function loadConfig(fileName) {
+  const filePath = path.resolve(__dirname, `../key/${fileName}`);
+  return JSON.parse(fs.readFileSync(filePath, "utf-8"));
+}
+
+const promptData = loadConfig("prompt.json");
+const modelData = loadConfig("model.json");
+
+module.exports = { promptData, modelData };

backend/openaiClient.js

@@ -0,0 +1,23 @@
+// OpenAI 초기화 및 GPT API 호출
+const OpenAI = require("openai");
+
+const openai = new OpenAI({
+  api_key: process.env.OPENAI_API_KEY,
+});
+
+// GPT API 호출
+async function callOpenAI(modelName, messages, maxTokens = 256) {
+  const response = await openai.chat.completions.create({
+    model: modelName,
+    messages: messages,
+    temperature: 0.0,
+    max_tokens: maxTokens,
+    top_p: 0.0,
+    frequency_penalty: 0,
+    presence_penalty: 0,
+  });
+
+  return response.choices[0].message.content;
+}
+
+module.exports = { callOpenAI };

backend/playBeepSound.js

@@ -24,10 +24,7 @@ async function playBeepSound(ws, streamSid) {
   audioStream.on('error', console.error);
 }
 
-/**
- * 음성 파일을 읽어 mulaw 형식의 오디오 데이터로 변환하고 스트림을 반환
- * @param {string} audioFilePath - 변환할 음성 파일 경로
- */
+// 음성 파일을 읽어 mulaw 형식의 오디오 데이터로 변환하고 스트림을 반환
 async function convertAudioToMulawStream(audioFilePath) {
   const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg');
   const passThroughStream = new PassThrough();

backend/server.js

@@ -45,18 +45,17 @@ http.createServer(app).listen(80, () => {
   console.log("HTTP 서버가 포트 80에서 실행 중입니다. HTTPS로 리디렉션합니다.");
 });
 
-
 // 전화 번호 목록 가져오기
 app.get('/api/getPhoneNumbers', async (req, res) => {
   try {
     const phoneNumbers = await getPhoneNumbers();
     res.json(phoneNumbers);
   } catch (error) {
     console.error("전화번호 목록 불러오기 오류:", error);
+    res.status(500).send("오류 발생");  
   }
 });
 
-
 // 위기 유형 가져오기
 app.get('/api/getCrisisTypes', async (req, res) => {
   const phoneNumber = decodeURIComponent(req.query.phoneNumber);
@@ -65,22 +64,23 @@ app.get('/api/getCrisisTypes', async (req, res) => {
     res.json(crisisTypes);
   } catch (error) {
     console.error('위기 유형 가져오기 오류:', error);
+    res.status(500).send('오류 발생');
   }
 });
 
-
 // 위기 유형 업데이트
 app.post('/api/updateCrisisTypes', async (req, res) => {
   const { phoneNumber, crisisTypes } = req.body;
   try {
     await updateCrisisTypes(phoneNumber, crisisTypes);
     console.log('위기 유형 업데이트 성공');
+    res.status(200).send('위기 유형 업데이트 성공');
   } catch (error) {
     console.error('위기 유형 업데이트 오류:', error);
+    res.status(500).send('위기 유형 업데이트 실패');
   }
 });
 
-
 // 현재 진행 중인 전화 상태 저장
 const activeCalls = new Map();
 
@@ -100,7 +100,7 @@ app.get("/call", async (req, res) => {
   // 전화 걸기
   try {
     await callUser(phoneNumber);
-    console.log("\n", phoneNumber, "로 전화가 성공적으로 걸렸습니다")
+    console.log("\n", phoneNumber, "로 전화가 성공적으로 걸렸습니다");
     res.status(200).send('전화가 성공적으로 걸렸습니다.');
   } catch (error) {
     // 오류 발생 시 전화 상태 초기화

backend/sttCorrectionModel.js

@@ -1,63 +1,31 @@
-// GPT API를 호출해서 응답을 가져옴
-const OpenAI = require("openai");
+// STT 오류 교정 모델
+const { callOpenAI } = require("./openaiClient");
+const { promptData, modelData } = require("./configLoader");
 
-const openai = new OpenAI({
-  api_key: process.env.OPENAI_API_KEY,
-});
-
-// JSON 파일에서 프롬프트 가져오기
-const fs = require("fs");
-const path = require("path");
-const promptPath = path.resolve(__dirname, "../key/prompt.json");
-const promptData = JSON.parse(fs.readFileSync(promptPath, "utf-8"));
+// 프롬프트, 모델명, 토큰 수 설정
 const Prompt = promptData.stt_correction_241015;
-
-const modelNamePath = path.resolve(__dirname, "../key/model.json");
-const modelNameData = JSON.parse(fs.readFileSync(modelNamePath, "utf-8"));
-const modelName = modelNameData.stt_correction;
+const modelName = modelData.stt_correction;
+const maxTokens = 256;
 
 // 각 사용자의 대화 기록을 저장
 const allConversationsMap = new Map();
 
-
 // STT로 전사된 텍스트를 GPT API에 전달하고 응답을 처리하는 함수
 async function getSttCorrectionModelResponse(phoneNumber, gptRequest, chatModelResponse) {
   // gpt 응답을 바탕으로 프롬프트 재구성
   const modifiedPrompt = Prompt.replace("{}", `"${chatModelResponse}"`);
 
   // GPT API에 보낼 메세지 구성
   const conversations = [
-    {
-      role: "system",
-      content: modifiedPrompt,
-    },
-    {
-      role: "user",
-      content: gptRequest,
-    },
+    { role: "system", content: modifiedPrompt },
+    { role: "user", content: gptRequest },
   ];
 
-  // GPT API에 응답 요청
-  const response = await openai.chat.completions.create({
-    model: modelName,
-    messages: conversations,
-    temperature: 0.0,
-    max_tokens: 256,
-    top_p: 0.0,
-    frequency_penalty: 0,
-    presence_penalty: 0,
-  });
-
-  // gpt 응답 추출
-  const gptResponse = response.choices[0].message;
-  const gptContent = gptResponse.content;
-
-  conversations.push({
-    role: "assistant",
-    content: gptContent,
-  });
+  // GPT API 호출
+  const gptContent = await callOpenAI(modelName, conversations, maxTokens);
 
-  // 현재 대화 내용을 해당 사용자의 전체 대화 내용에 추가
+  // 현재 대화 내용을 전체 대화 내용에 추가
+  conversations.push({ role: "assistant", content: gptContent });
   let userConversations = allConversationsMap.get(phoneNumber) || [];
   userConversations.push(conversations);
   allConversationsMap.set(phoneNumber, userConversations);

backend/tts.js

@@ -6,7 +6,6 @@ const client = new TextToSpeechClient({
   keyFilename: process.env.GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS,
 });
 
-
 async function sendTTSResponse(ws, streamSid, gptResponse){
   const speechStream = await synthesizeSpeechToStream(gptResponse);