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.
138 lines
5.3 KiB
Python
138 lines
5.3 KiB
Python
"""원문 텍스트 → fact 후보 추출 — 겹들을 엮어 결과를 만드는 자리.
|
|
|
|
이 파일이 하는 일은 **엮는 것뿐**이다. 고칠 것이 생기면 해당 겹으로 바로 간다:
|
|
|
|
무엇을 묻는가 services/prompts/extract.py 프롬프트·응답 스키마
|
|
어떻게 부르는가 services/llm/gemini.py HTTP·재시도·토큰·비용
|
|
답을 믿을 것인가 services/grounding/extract.py evidence 원문 대조
|
|
무엇을 돌려주는가 여기 호출 → 검증 → CollectedFact 조립
|
|
|
|
★ 입력이 무엇이든 여기로 모인다
|
|
사장님이 붙여넣은 텍스트도, static_html 어댑터가 받아온 페이지 본문도
|
|
똑같이 '원문 문자열' 하나다. 도메인마다 파서를 짜는 대신 여기 한 곳을 쓴다.
|
|
|
|
★ 나가는 값은 전부 후보다
|
|
통과한 fact 도 UNVERIFIED 로 들어간다. 사장님이 확인해야 사이트에 나간다 —
|
|
그 게이트는 fact 계층이 담당한다. 여기서는 '원문에 있었다' 까지만 보장한다.
|
|
"""
|
|
import json
|
|
from dataclasses import dataclass, field
|
|
from typing import Optional
|
|
|
|
import httpx
|
|
|
|
from common.category_schema import get_schema
|
|
from common.enums import PlaceCategory
|
|
from common.logger import LOG
|
|
from services.collector.base import CollectedFact
|
|
from services.grounding.extract import verify
|
|
from services.llm.gemini import (
|
|
DEFAULT_MODEL,
|
|
GeminiInvalidOutput,
|
|
GeminiNotConfigured,
|
|
call,
|
|
extract_text,
|
|
is_configured,
|
|
price,
|
|
read_usage,
|
|
)
|
|
from services.prompts.extract import RESPONSE_SCHEMA, build_prompt
|
|
|
|
# 이보다 짧은 원문은 호출하지 않는다. 메뉴판 한 줄도 안 되는 분량에서 나올 fact 는 없고,
|
|
# 호출비만 나간다.
|
|
MIN_SOURCE_CHARS = 80
|
|
|
|
|
|
@dataclass
|
|
class ExtractResult:
|
|
"""추출 결과. facts 는 검증을 통과한 것만 담긴다.
|
|
|
|
rejected 에는 (항목, 사유) 가 들어간다 — 조용히 버리지 않는다.
|
|
운영자가 "왜 체크인 시간이 안 들어왔나" 를 이 목록으로 읽는다.
|
|
"""
|
|
|
|
facts: list[CollectedFact] = field(default_factory=list)
|
|
rejected: list[tuple[str, str]] = field(default_factory=list)
|
|
|
|
@property
|
|
def ok(self) -> bool:
|
|
return bool(self.facts)
|
|
|
|
|
|
async def extract_facts(
|
|
place_name: str,
|
|
category: PlaceCategory,
|
|
source_text: str,
|
|
*,
|
|
source_url: str,
|
|
model: str = DEFAULT_MODEL,
|
|
max_retries: int = 2,
|
|
client: Optional[httpx.AsyncClient] = None,
|
|
) -> ExtractResult:
|
|
"""원문 텍스트에서 업종 스키마 fact 를 뽑는다.
|
|
|
|
★ source_url 은 필수다. 출처 없는 fact 는 FACT_SOURCE_REQUIRED 로 거부되므로
|
|
여기서 구조적으로 찍어 둔다(사장님 붙여넣기면 'owner:paste' 같은 식별자라도 넣는다).
|
|
★ 원문이 짧으면 **API 를 호출하지 않는다** — 근거가 없는데 부르면 그게 곧 환각 유발이다.
|
|
"""
|
|
if not is_configured():
|
|
raise GeminiNotConfigured("GEMINI_API_KEY 가 설정되지 않았다")
|
|
if not (source_url or "").strip():
|
|
raise ValueError("source_url 이 비었다 — 출처 없는 추출은 하지 않는다")
|
|
|
|
text = (source_text or "").strip()
|
|
if len(text) < MIN_SOURCE_CHARS:
|
|
LOG.i(f"[gemini-extract] '{place_name}' 원문 {len(text)}자 — 짧아서 호출하지 않는다")
|
|
return ExtractResult(rejected=[("(전체)", f"원문이 {len(text)}자로 너무 짧다 — 호출하지 않았다")])
|
|
|
|
body = {
|
|
"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": build_prompt(place_name, category, text)}]}],
|
|
"generationConfig": {
|
|
"responseMimeType": "application/json",
|
|
"responseSchema": RESPONSE_SCHEMA,
|
|
# ★ 0.0 — 옮겨 적는 작업이다. 창의성이 개입할 자리가 없다.
|
|
"temperature": 0.0,
|
|
},
|
|
}
|
|
|
|
owns_client = client is None
|
|
client = client or httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(120.0, connect=10.0))
|
|
try:
|
|
payload = await call(client, model, body, max_retries)
|
|
parsed = json.loads(extract_text(payload))
|
|
except json.JSONDecodeError as ex:
|
|
raise GeminiInvalidOutput(f"구조화 출력 파싱 실패: {ex}") from ex
|
|
finally:
|
|
if owns_client:
|
|
await client.aclose()
|
|
|
|
rows = parsed.get("facts")
|
|
if not isinstance(rows, list):
|
|
raise GeminiInvalidOutput(f"facts 가 배열이 아니다: {type(rows).__name__}")
|
|
|
|
# ★ 여기가 관문이다. 모델이 뭘 적어 냈든 원문과 대조해서 통과한 것만 나간다.
|
|
passed, rejected = verify(rows, source_text=text, schema=get_schema(category))
|
|
|
|
facts = [
|
|
CollectedFact(
|
|
key=row["key"],
|
|
value=row["value"],
|
|
scope=row["scope"],
|
|
unit_name=row["unit_name"],
|
|
source_url=source_url,
|
|
)
|
|
for row in passed
|
|
]
|
|
|
|
usage = read_usage(payload)
|
|
LOG.i(
|
|
f"[gemini-extract] '{place_name}' 추출 {len(rows)}건 → 통과 {len(facts)}건 · "
|
|
f"반려 {len(rejected)}건 · model={model} · "
|
|
f"tokens in={usage.input_tokens} out={usage.output_tokens} · 약 ${price(model, usage)}"
|
|
)
|
|
if rejected:
|
|
for label, why in rejected[:10]:
|
|
LOG.w(f"[gemini-extract] 반려 {label} — {why}")
|
|
|
|
return ExtractResult(facts=facts, rejected=rejected)
|