"""사진 분류 + alt 생성 — VISION 잡이 하는 일. 수집된 사진을 Gemini Vision 에 넘겨 분류 라벨과 alt 텍스트를 받아 media 에 반영한다. ★ 신뢰도가 낮은 항목은 자동 반영하지 않는다. 라벨·alt 는 저장하되(사람이 보고 고칠 재료) status 는 PENDING_REVIEW 로 남겨 사람 확인 큐에 둔다. 임계값은 설정값 하나로만 판단한다. ★ 사진 20~50장을 한 번에 처리하므로 배치·재시도·부분 실패는 클라이언트가 담당한다. 여기서는 "결과를 어떻게 반영할 것인가"만 판단한다. """ import uuid from common.database.db_session_manager import DB_SESSION_MNG from common.database.model.models import media, places from common.enums import DBWRType, ErrorType, MediaStatus, PlaceCategory from common.logger import LOG from common.utils.gtime import GTime from config.server_configs import external_api_config from crud.media_crud import MediaCRUD from crud.place_crud import PlaceCRUD from services.external import gemini _media_crud = MediaCRUD() _place_crud = PlaceCRUD() class VisionAborted(RuntimeError): """재시도해도 소용없는 중단 — 잡의 last_error 로 남는다.""" async def run_vision(job: dict) -> dict: """VISION 잡 핸들러. payload: {place_id, company_id, force?}""" payload = job["payload"] place_id = payload["place_id"] company_id = payload["company_id"] force = bool(payload.get("force")) if not gemini.is_configured(): raise VisionAborted("GEMINI_API_KEY 미설정 — 사진 분석을 할 수 없다") err, place = await DB_SESSION_MNG.execute_lambda( places.DBType(), DBWRType.DB_READ.value, lambda s: _place_crud.get_place(s, uuid.UUID(company_id), uuid.UUID(place_id)), ) if err != ErrorType.SUCCESS or place is None: raise VisionAborted(f"사업장을 찾을 수 없다: {place_id}") # force 가 아니면 아직 분석 안 된 사진만 — 같은 사진을 다시 태우면 요금만 나간다. list_err, rows = await DB_SESSION_MNG.execute_lambda( media.DBType(), DBWRType.DB_READ.value, lambda s: _media_crud.list_media(s, uuid.UUID(place_id), unlabeled_only=not force), ) if list_err != ErrorType.SUCCESS: raise VisionAborted(f"사진 조회 실패: {list_err.name}") if not rows: return {"place_id": place_id, "analyzed": 0, "note": "분석할 사진이 없다"} # 객실·메뉴 이름을 힌트로 준다 — 라벨이 units 와 같은 어휘로 나오면 매칭이 쉬워진다. unit_err, unit_rows = await DB_SESSION_MNG.execute_lambda( media.DBType(), DBWRType.DB_READ.value, lambda s: _place_crud.list_units(s, uuid.UUID(place_id)), ) unit_names = [u.name for u in (unit_rows or [])] if unit_err == ErrorType.SUCCESS else [] unit_by_id = {u.unit_id: u.name for u in (unit_rows or [])} if unit_err == ErrorType.SUCCESS else {} images = [ gemini.ImageInput( origin_url=r.origin_url or r.url, fetch_url=r.url, unit_name_hint=unit_by_id.get(r.unit_id), ) for r in rows ] by_key = {(r.origin_url or r.url): r for r in rows} threshold = external_api_config.vision_confidence_threshold try: results = await gemini.analyze_images( images, category=PlaceCategory(place.category), unit_names=unit_names, model=external_api_config.gemini_vision_model, confidence_threshold=threshold, ) except gemini.GeminiNotConfigured as ex: raise VisionAborted(str(ex)) from ex now = GTime.UTC() stat = {"place_id": place_id, "analyzed": len(rows), "approved": 0, "needs_review": 0, "failed": 0} for result in results: row = by_key.get(result.origin_url) if row is None: continue if not result.ok: # 분석 실패 — 사진은 그대로 두고 사람 확인 큐에 남긴다. 잡을 실패시키지 않는다. stat["failed"] += 1 continue # ★ 신뢰도 미달이면 라벨은 저장하되 승인 상태로 올리지 않는다. approved = not result.needs_review status = MediaStatus.APPROVED.value if approved else MediaStatus.PENDING_REVIEW.value run_err, _rc = await DB_SESSION_MNG.execute_lambda_claim( media.DBType(), lambda s, r=result, st=status: _media_crud.apply_vision( s, by_key[r.origin_url].media_id, r.label, r.alt_text, r.confidence, st, now ), ) if run_err != ErrorType.SUCCESS: stat["failed"] += 1 continue stat["approved" if approved else "needs_review"] += 1 LOG.i(f"[vision] place={place_id} {stat['analyzed']}장 → 자동반영 {stat['approved']} · " f"확인필요 {stat['needs_review']} · 실패 {stat['failed']} (임계값 {threshold})") return stat