## 1. Gemini -> OpenAI 공급자 추상화
Gemini 쿼터/인증 실패로 COPY 잡(소개문·FAQ 생성)이 반복 DEAD 되는 걸 보고, 공급자를
OpenAI로 바꾸되 설정 하나로 되돌릴 수 있게 했다.
- services/llm/errors.py·types.py(신규): 공급자 무관 예외·Usage·ImagePart·LlmResult
- services/llm/gemini.py: 기존 call() 은 그대로 두고 generate() 인터페이스 추가
- services/llm/openai.py(신규): OpenAI Chat Completions 구현. 실측(2026-09-16):
gpt-5.6-luna 는 temperature 커스텀 값을 거부한다("Only the default (1) value is
supported") — 아예 안 보낸다.
- services/llm/provider.py(신규): LLM_PROVIDER 설정(기본 openai, 모르는 값은 gemini)으로
둘 중 하나를 고른다.
- gemini_text.py·gemini.py(vision)·gemini_extract.py: 공개 함수 이름은 그대로 두고
내부만 provider.active() 로 배선 — vision_service.py 등 6개 호출부는 무변경.
단 model 선택 로직(vision_service.py·copy_steps.py)은 공급자에 맞는 모델명을 고르도록 한 줄씩 고쳤다.
- config_models.py: llm_provider·openai_api_key·openai_text_model·openai_vision_model 추가.
## 2. Perplexity 실비용 계측 추가
OpenAI 전환 김에 실제 발행 파이프라인(스테이,머뭄 기준)을 끝까지 돌려 LLM 비용을 재보니,
services/llm/perplexity.py 에는 애초에 토큰·비용 계측이 없었다. 추가하는 과정에서
실측(2026-09-16, 실제 API 응답): `usage.cost` 는 문서 예시(평평한 숫자)와 달리
`{input_tokens_cost, output_tokens_cost, request_cost, total_cost}` 객체였다 — 그대로
가정하고 배포했다가 지역 이야기 생성(LOCAL_SYNC) 잡이 재시도 3회 후 DEAD 로 떨어지는 걸
라이브에서 확인하고 고쳤다. 어떤 모양이 와도 예외를 던지지 않게 방어했다.
- services/llm/perplexity.py: Usage·read_usage() 추가(usage.cost.total_cost 를 그대로 읽는다
— 토큰 단가표로 역산하지 않는다. 검색 컨텍스트 요금까지 포함된 진짜 값이라서다)
- external/perplexity.py·place_research.py·story_service.py·itinerary_llm_service.py·
external/restaurant_discovery.py: 각 호출부에 tokens/비용 로그 추가
실측(스테이,머뭄 1건 발행, 지역 콘텐츠는 캐시): Perplexity $0.050(일정 생성이 절반 이상),
OpenAI $0.019(비전 $0.015 + 소개문·FAQ $0.003 + 가사 $0.0006).
검증: 신규/영향받은 테스트 전부 통과(services/llm 신규 3파일, gemini_extract 최초 HTTP
계층 테스트, perplexity 비용 계측 등). 실 OpenAI/Perplexity API로 사업장 수집→비전→
소개문·FAQ→발행까지 라이브로 왕복 확인.
## 3. site/EssentialInfoSection.tsx
미확인 항목 개수 안내 문구 제거(별도 작업, 스테이징된 상태 그대로 포함).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
123 lines
5.1 KiB
Python
123 lines
5.1 KiB
Python
"""원문 텍스트 → fact 후보 추출 — 겹들을 엮어 결과를 만드는 자리.
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이 파일이 하는 일은 **엮는 것뿐**이다. 고칠 것이 생기면 해당 겹으로 바로 간다:
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무엇을 묻는가 services/prompts/extract.py 프롬프트·응답 스키마
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어떻게 부르는가 services/llm/provider.py 공급자 선택(gemini/openai) · HTTP·재시도·토큰·비용
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답을 믿을 것인가 services/grounding/extract.py evidence 원문 대조
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무엇을 돌려주는가 여기 호출 → 검증 → CollectedFact 조립
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★ 입력이 무엇이든 여기로 모인다
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사장님이 붙여넣은 텍스트도, static_html 어댑터가 받아온 페이지 본문도
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똑같이 '원문 문자열' 하나다. 도메인마다 파서를 짜는 대신 여기 한 곳을 쓴다.
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★ 나가는 값은 전부 후보다
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통과한 fact 도 UNVERIFIED 로 들어간다. 사장님이 확인해야 사이트에 나간다 —
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그 게이트는 fact 계층이 담당한다. 여기서는 '원문에 있었다' 까지만 보장한다.
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"""
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Optional
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import httpx
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from common.category_schema import get_schema
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from common.enums import PlaceCategory
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from common.logger import LOG
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from services.collector.base import CollectedFact
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from services.grounding.extract import verify
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from services.llm import provider
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from services.llm.errors import LlmInvalidOutput as GeminiInvalidOutput
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from services.llm.errors import LlmNotConfigured as GeminiNotConfigured
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from services.prompts.extract import RESPONSE_SCHEMA, build_prompt
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# 이보다 짧은 원문은 호출하지 않는다. 메뉴판 한 줄도 안 되는 분량에서 나올 fact 는 없고,
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# 호출비만 나간다.
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MIN_SOURCE_CHARS = 80
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@dataclass
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class ExtractResult:
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"""추출 결과. facts 는 검증을 통과한 것만 담긴다.
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rejected 에는 (항목, 사유) 가 들어간다 — 조용히 버리지 않는다.
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운영자가 "왜 체크인 시간이 안 들어왔나" 를 이 목록으로 읽는다.
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"""
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facts: list[CollectedFact] = field(default_factory=list)
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rejected: list[tuple[str, str]] = field(default_factory=list)
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@property
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def ok(self) -> bool:
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return bool(self.facts)
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async def extract_facts(
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place_name: str,
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category: PlaceCategory,
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source_text: str,
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*,
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source_url: str,
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model: Optional[str] = None,
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max_retries: int = 2,
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client: Optional[httpx.AsyncClient] = None,
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) -> ExtractResult:
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"""원문 텍스트에서 업종 스키마 fact 를 뽑는다.
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★ source_url 은 필수다. 출처 없는 fact 는 FACT_SOURCE_REQUIRED 로 거부되므로
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여기서 구조적으로 찍어 둔다(사장님 붙여넣기면 'owner:paste' 같은 식별자라도 넣는다).
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★ 원문이 짧으면 **API 를 호출하지 않는다** — 근거가 없는데 부르면 그게 곧 환각 유발이다.
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"""
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llm = provider.active()
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if not llm.is_configured():
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raise GeminiNotConfigured("API 키가 설정되지 않았다")
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if not (source_url or "").strip():
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raise ValueError("source_url 이 비었다 — 출처 없는 추출은 하지 않는다")
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model = model or llm.DEFAULT_MODEL
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text = (source_text or "").strip()
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if len(text) < MIN_SOURCE_CHARS:
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LOG.i(f"[extract] '{place_name}' 원문 {len(text)}자 — 짧아서 호출하지 않는다")
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return ExtractResult(rejected=[("(전체)", f"원문이 {len(text)}자로 너무 짧다 — 호출하지 않았다")])
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owns_client = client is None
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client = client or httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(120.0, connect=10.0))
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try:
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llm_result = await llm.generate(
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client, model, prompt=build_prompt(place_name, category, text),
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# ★ 0.0 — 옮겨 적는 작업이다. 창의성이 개입할 자리가 없다.
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response_schema=RESPONSE_SCHEMA, temperature=0.0, max_retries=max_retries,
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)
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finally:
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if owns_client:
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await client.aclose()
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rows = llm_result.json.get("facts") if llm_result.json else None
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if not isinstance(rows, list):
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raise GeminiInvalidOutput(f"facts 가 배열이 아니다: {type(rows).__name__}")
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# ★ 여기가 관문이다. 모델이 뭘 적어 냈든 원문과 대조해서 통과한 것만 나간다.
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passed, rejected = verify(rows, source_text=text, schema=get_schema(category))
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facts = [
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CollectedFact(
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key=row["key"],
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value=row["value"],
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scope=row["scope"],
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unit_name=row["unit_name"],
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source_url=source_url,
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)
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for row in passed
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]
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usage = llm_result.usage
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LOG.i(
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f"[extract] '{place_name}' 추출 {len(rows)}건 → 통과 {len(facts)}건 · "
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f"반려 {len(rejected)}건 · model={model} · "
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f"tokens in={usage.input_tokens} out={usage.output_tokens} · 약 ${llm.price(model, usage)}"
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)
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if rejected:
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for label, why in rejected[:10]:
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LOG.w(f"[extract] 반려 {label} — {why}")
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return ExtractResult(facts=facts, rejected=rejected)
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