o2o-site-AEO/backend/tests/test_vision_api.py
Mina Choi 6784e59ca5 최초 커밋 — 기존 코드 전체 + 문서 체계 신설
git 저장소가 없어 히스토리·협업 기반이 아예 없던 상태를 연다.
함께 문서를 재편했다. 그동안 문서가 있어도 "이 제품이 뭘 푸는가"와
"어떻게 도는가"를 담은 문서가 없어서, 목표 문장이 backend/frontend
README 두 곳에 복붙돼 있었다 — 상위 문서가 없어 아래로 샌 것이다.

신설
  README.md               레포 진입점 + 문서 지도 + 문서 규칙 4가지
  AGENTS.md               에이전트·신규 합류자용 함정 목록과 규약
                          (CLAUDE.md 는 여기로 걸린 심볼릭 링크)
  docs/PRODUCT.md         제품 정의 — 문제·사용자·원칙·**non-goals**·성공 기준
  docs/ARCHITECTURE.md    payload 경계·발행 파이프라인·서빙 결정·앱 분리 설계

이동
  backend/docs/DECISIONS.md → docs/DECISIONS.md
    백엔드만의 결정이 아니다. 게다가 코드 주석 ~25곳이 이미
    `docs/DECISIONS.md` 로 적고 있어 레포 루트 기준으로는 그게 맞다.

갱신
  docs/DEPLOY.md          서빙 결정 반영 — nginx 정적 서빙이 지금 경로(3절),
                          Azure 는 나중에 켤 때(4절)로 분리
  docs/ARCHITECTURE.md    사이트 = 한 장(2026-08-31) 구조 반영
  docs/COLLECTION_SEO_AEO_FLOW.md
                          robots.txt·sitemap.xml 은 오리진 루트에만 굽는다는 점 명시
  frontend/site/scripts/prerender.ts
                          헤더 주석의 렌더 보고서 경로가 실제(422줄)와 달라 수정

.gitignore
  ★ CLAUDE.md 를 더 이상 무시하지 않는다. 에이전트 지침은 팀과 모든
    에이전트가 공유하는 규약이라 커밋해야 한다 — 무시하면 클론한 사람이
    "배포 후 republish_all.py 필수" 같은 함정을 전달받지 못한다.
    개인용 오버라이드는 ~/.claude/CLAUDE.md 에 둔다.
2026-08-31 13:57:59 +09:00

182 lines
9.1 KiB
Python

"""사진 분석(VISION) — 잡 배선과 ★ 신뢰도 게이트.
★ 이 잡이 절대 하면 안 되는 것:
- 신뢰도 낮은 라벨을 자동 반영하는 것 (사람 확인 큐를 건너뛰는 것)
- 한 장 실패로 잡 전체를 실패시키는 것
- 같은 사진을 재분석해 요금을 두 번 내는 것
"""
import uuid
import pytest
from sqlalchemy import text
from common.enums import ErrorType, JobStatus, JobType, MediaStatus, PlaceCategory, SourceType
from crud.job_crud import JobQueue
from services.external import gemini
from worker.handlers import build_handler
from worker.runner import Worker
async def _place_with_media(client, h, db_engine, n=3, kakao="v1"):
pid = (await client.post("/v1/place", headers=h, json={"name": "비전펜션", "category": 1})).json()["place"]["place_id"]
await client.post(f"/v1/place/{pid}/verify", headers=h, json={"external_place_id": kakao, "source": 1})
async with db_engine.begin() as c:
for i in range(n):
await c.execute(
text("INSERT INTO media (media_id, place_id, url, origin_url, source_type, status, sort_order) "
"VALUES (:m, :p, :u, :u, :s, :st, :o)"),
{"m": uuid.uuid4(), "p": uuid.UUID(pid), "u": f"https://cdn.test/{pid}/{i}.jpg",
"s": SourceType.CRAWL.value, "st": MediaStatus.PENDING_REVIEW.value, "o": i},
)
return pid
async def _media_rows(db_engine, pid):
async with db_engine.begin() as c:
return (await c.execute(
text("SELECT origin_url, label, alt_text, vision_confidence, status FROM media "
"WHERE place_id = :p ORDER BY sort_order"),
{"p": uuid.UUID(pid)},
)).all()
def _fake_analyze(results):
"""gemini.analyze_images 를 대체 — 실제 API 를 때리지 않는다."""
async def _fn(images, **kw):
out = []
for img in images:
r = results.get(img.origin_url)
out.append(r if r else gemini.VisionResult(
origin_url=img.origin_url, label=None, alt_text=None,
confidence=0.0, needs_review=True, ok=False, error="no result"))
return out
return _fn
async def test_high_confidence_is_auto_applied(auth_headers, client, db_engine, monkeypatch):
"""검증: 신뢰도 높은 분석 결과.
기대결과: 라벨·alt 가 반영되고 status 가 APPROVED 로 올라간다."""
h = await auth_headers("u1")
pid = await _place_with_media(client, h, db_engine, n=2)
urls = [r[0] for r in await _media_rows(db_engine, pid)]
monkeypatch.setattr(gemini, "is_configured", lambda: True)
monkeypatch.setattr(gemini, "analyze_images", _fake_analyze({
urls[0]: gemini.VisionResult(urls[0], "A동 침실", "침대와 창문이 있는 객실", 0.93, False, True, None),
urls[1]: gemini.VisionResult(urls[1], "외관", "2층 건물 외관", 0.88, False, True, None),
}))
job_id = (await client.post(f"/v1/place/{pid}/vision", headers=h, json={})).json()["job_id"]
await Worker("w", JobQueue(), build_handler(), job_deadline_sec=30).process_one()
job = (await client.get(f"/v1/job/{job_id}", headers=h)).json()["job"]
assert job["status"] == JobStatus.DONE.value, job.get("last_error")
assert job["result"]["approved"] == 2
rows = await _media_rows(db_engine, pid)
assert rows[0][1] == "A동 침실" and rows[0][2] == "침대와 창문이 있는 객실"
assert all(r[4] == MediaStatus.APPROVED.value for r in rows)
async def test_low_confidence_goes_to_review_queue(auth_headers, client, db_engine, monkeypatch):
"""검증: 신뢰도가 임계값 미만인 결과.
기대결과: ★ 라벨은 저장되지만 status 는 PENDING_REVIEW 로 남는다 — 자동 반영하지 않는다."""
h = await auth_headers("u1")
pid = await _place_with_media(client, h, db_engine, n=1, kakao="v2")
url = (await _media_rows(db_engine, pid))[0][0]
monkeypatch.setattr(gemini, "is_configured", lambda: True)
monkeypatch.setattr(gemini, "analyze_images", _fake_analyze({
url: gemini.VisionResult(url, "수영장", "물이 있는 공간", 0.31, True, True, None),
}))
job_id = (await client.post(f"/v1/place/{pid}/vision", headers=h, json={})).json()["job_id"]
await Worker("w", JobQueue(), build_handler(), job_deadline_sec=30).process_one()
job = (await client.get(f"/v1/job/{job_id}", headers=h)).json()["job"]
assert job["result"]["needs_review"] == 1
assert job["result"]["approved"] == 0
row = (await _media_rows(db_engine, pid))[0]
assert row[1] == "수영장", "사람이 고칠 재료는 저장돼야 한다"
assert row[4] == MediaStatus.PENDING_REVIEW.value, "★ 신뢰도 낮은 결과가 자동 승인됐다"
async def test_partial_failure_does_not_fail_the_job(auth_headers, client, db_engine, monkeypatch):
"""검증: 3장 중 1장만 분석에 실패한다.
기대결과: 잡은 DONE, 실패한 장만 확인 큐에 남는다 — 한 장이 나머지를 죽이지 않는다."""
h = await auth_headers("u1")
pid = await _place_with_media(client, h, db_engine, n=3, kakao="v3")
urls = [r[0] for r in await _media_rows(db_engine, pid)]
monkeypatch.setattr(gemini, "is_configured", lambda: True)
monkeypatch.setattr(gemini, "analyze_images", _fake_analyze({
urls[0]: gemini.VisionResult(urls[0], "외관", "건물 외관", 0.9, False, True, None),
urls[1]: gemini.VisionResult(urls[1], None, None, 0.0, True, False, "download failed"),
urls[2]: gemini.VisionResult(urls[2], "거실", "소파가 있는 거실", 0.85, False, True, None),
}))
job_id = (await client.post(f"/v1/place/{pid}/vision", headers=h, json={})).json()["job_id"]
await Worker("w", JobQueue(), build_handler(), job_deadline_sec=30).process_one()
job = (await client.get(f"/v1/job/{job_id}", headers=h)).json()["job"]
assert job["status"] == JobStatus.DONE.value
assert job["result"]["approved"] == 2
assert job["result"]["failed"] == 1
async def test_second_run_skips_already_analyzed(auth_headers, client, db_engine, monkeypatch):
"""검증: 분석이 끝난 사업장에 다시 분석을 건다.
기대결과: MEDIA_NOT_FOUND — 같은 사진 재분석은 요금만 나간다. force 로만 다시 돈다."""
h = await auth_headers("u1")
pid = await _place_with_media(client, h, db_engine, n=1, kakao="v4")
url = (await _media_rows(db_engine, pid))[0][0]
monkeypatch.setattr(gemini, "is_configured", lambda: True)
monkeypatch.setattr(gemini, "analyze_images", _fake_analyze({
url: gemini.VisionResult(url, "외관", "건물 외관", 0.9, False, True, None),
}))
await client.post(f"/v1/place/{pid}/vision", headers=h, json={})
await Worker("w", JobQueue(), build_handler(), job_deadline_sec=30).process_one()
r = await client.post(f"/v1/place/{pid}/vision", headers=h, json={})
assert r.json()["result"]["code"] == ErrorType.MEDIA_NOT_FOUND.value
forced = await client.post(f"/v1/place/{pid}/vision", headers=h, json={"force": True})
assert forced.json()["result"]["success"] is True
async def test_vision_requires_api_key(auth_headers, client, db_engine, monkeypatch):
"""검증: GEMINI_API_KEY 없이 분석을 건다.
기대결과: GENERATOR_NOT_CONFIGURED — 잡을 만들지 않는다(만들어봐야 DEAD 로 간다)."""
h = await auth_headers("u1")
pid = await _place_with_media(client, h, db_engine, n=1, kakao="v5")
monkeypatch.setattr(gemini, "is_configured", lambda: False)
r = await client.post(f"/v1/place/{pid}/vision", headers=h, json={})
assert r.json()["result"]["code"] == ErrorType.GENERATOR_NOT_CONFIGURED.value
async def test_collect_chains_vision_job(auth_headers, client, monkeypatch):
"""검증: 수집이 사진을 저장하면 사진 분석 잡이 이어서 걸리는가.
기대결과: 수집 잡 result 에 vision_job_id 가 담기고 그 잡이 큐에 있다 — 파이프라인이 안 끊긴다."""
from services.collector import MockAdapter
monkeypatch.setattr(gemini, "is_configured", lambda: True)
h = await auth_headers("u1")
pid = (await client.post("/v1/place", headers=h, json={"name": "체인펜션", "category": 1})).json()["place"]["place_id"]
await client.post(f"/v1/place/{pid}/verify", headers=h, json={"external_place_id": "v6", "source": 1})
url = MockAdapter.url_for(PlaceCategory.LODGING, pid, channel="naver_place")
lid = (await client.post(f"/v1/place/{pid}/link", headers=h, json={"channel": 3, "url": url})).json()["link"]["link_id"]
await client.post(f"/v1/place/{pid}/link/{lid}/confirm", headers=h)
job_id = (await client.post(f"/v1/place/{pid}/collect", headers=h, json={})).json()["job_id"]
await Worker("w", JobQueue(), build_handler(), job_deadline_sec=120).process_one()
job = (await client.get(f"/v1/job/{job_id}", headers=h)).json()["job"]
vision_id = job["result"].get("vision_job_id")
assert vision_id, "사진을 저장했는데 분석 잡이 안 걸렸다"
chained = await JobQueue().get(vision_id)
assert chained["job_type"] == JobType.VISION.value
assert chained["status"] == JobStatus.PENDING.value