hbyang
dc6c0f5d0f
보유 코퍼스 31,560건이 전부 human 라벨이라 이진 판별기를 학습할 수 없고 (train_ai_detector.py 가 exit 2 로 막는다), 조사 결과 공개된 한국어 AI 생성 판별 데이터셋도 확인되지 않았다. AI 쪽 절반을 직접 만든다. build_ai_training_dataset.py 가 외부 호출을 금지하므로 생성은 별도 스크립트로 분리했다. 프롬프트는 이미 파생된 메타데이터만 쓰고 에피소드 본문은 어떤 경로로도 API 요청에 실리지 않는다. 주석만으로는 다음 사람이 META_COLUMNS 에 본문 컬럼을 한 줄 추가하는 것을 못 막으므로, assert_no_body_columns() 가 실행 시점에 차단하고 _build_prompt() 는 본문을 넘길 파라미터 자체가 없다. - 길이 매칭: human 분포에서 목표 길이를 뽑아 지시하고 벗어난 결과는 버린다. 분량이 다르면 판별기가 문체가 아니라 길이를 배운다. - 생성기 다중화: --model 반복 지정 시 라운드로빈. 1개면 그 모델만 잡는 판별기가 되므로 경고한다. - 문체 6종을 결정적으로 배분해 한 모델의 한 문체 암기를 막는다. - 생성문에도 human 과 같은 normalize_ocr 을 적용한다. 한쪽만 정규화하면 오염 방향만 뒤집힐 뿐이다. - append 전용 + prompt_id 스킵으로 재개 가능. dry-run 은 파일시스템도 건드리지 않는다. --base-url 로 사내 GPU 의 OpenAI 호환 서버를 쓰면 메타데이터조차 외부로 나가지 않는다. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
304 lines
13 KiB
Python
304 lines
13 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""AI 생성 표본 제작 — 판별기 학습셋의 AI 쪽 절반을 만든다.
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왜 필요한가:
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보유 코퍼스는 79권 31,560건이 전부 human 라벨이다. 이진 판별기는 한쪽
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라벨만으로 학습할 수 없고(`train_ai_detector.py` 가 exit 2 로 막는다),
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공개된 한국어 AI 생성 판별 데이터셋은 확인되지 않았다. 그래서 직접 만든다.
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⚠️ 원고를 외부로 내보내지 않는다:
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프롬프트는 **이미 파생된 메타데이터만** 쓴다(`gpt_keyword`, `gpt_title`,
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`gpt_persona_keyword`, `gpt_character_keyword`). 에피소드 본문은 어떤
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경로로도 API 요청에 실리지 않으며, `_build_prompt` 가 본문 컬럼을 아예
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받지 않는 구조로 그것을 강제한다. 이 성질을 깨는 수정을 하지 말 것.
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(`build_ai_training_dataset.py` 가 외부 호출을 금지하는 것과 같은 이유다.)
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설계상 반드시 지켜야 하는 것:
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1. **길이 매칭** — human 에피소드는 780~1,029자(p10~p90)에 몰려 있다. 분량이
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다르면 판별기는 문체가 아니라 길이를 배운다(docs/AI_DETECTION.md 경고).
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목표 길이를 human 분포에서 뽑아 지시하고, 벗어난 결과는 버린다.
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2. **생성기 다중화** — 한 모델로만 만들면 그 모델만 잡는 판별기가 된다.
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`--model` 을 반복 지정하면 라운드로빈으로 섞는다. 최소 2개를 권장한다.
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3. **동일 정규화** — 생성문에도 human 과 똑같이 `normalize_ocr` 을 적용한다.
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한쪽만 정규화하면 오염 방향만 뒤집힐 뿐이다.
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4. **재개 가능** — append 전용 JSONL 이고, 재실행하면 이미 만든 prompt_id 를
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건너뛴다. 중간에 죽어도 호출 비용을 다시 쓰지 않는다.
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로컬 GPU 사용:
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--base-url 로 OpenAI 호환 서버(vLLM 등)를 가리키면 사내 GPU 의 오픈소스
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모델로 생성할 수 있다. 원고 메타데이터조차 외부로 내보내지 않는 경로다.
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사용:
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# 0) 비용 0 — 프롬프트만 확인
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python scripts/generate_ai_samples.py --xlsx <파일> --limit 5 --dry-run
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# 1) 실제 생성 (모델 2개 혼합)
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python scripts/generate_ai_samples.py --xlsx <파일> \\
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--model gpt-4o-mini --model gpt-4.1-mini \\
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--limit 4000 --out data/training/ai_samples.jsonl
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출력 JSONL 1행 (build_ai_training_dataset.py --ai-jsonl 이 그대로 읽는다):
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{"text": "...", "generator": "gpt-4o-mini", "book": "", "prompt_id": "...",
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"target_chars": 950, "char_count": 963, "style": "...", "meta": {...}}
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"""
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from __future__ import annotations
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import argparse
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import contextlib
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import hashlib
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import json
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import logging
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import os
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import random
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import sys
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from pathlib import Path
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ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
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sys.path.insert(0, str(ROOT))
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logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s: %(message)s")
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logger = logging.getLogger("gen-ai-samples")
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from app.engine.ocr_normalize import normalize_ocr # noqa: E402
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#: 프롬프트에 쓸 수 있는 컬럼. 본문 컬럼은 의도적으로 목록에 없다.
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META_COLUMNS = (
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"gpt_keyword",
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"gpt_title",
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"gpt_persona_keyword",
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"gpt_character_keyword",
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"생애사건_category",
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)
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TEXT_COLUMN_BLOCKLIST = ("에피소드", "본문", "내용", "원고", "text", "content")
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SYSTEM_PROMPT = (
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"당신은 한국어 자서전 원고를 쓰는 작가다. 주어진 소재로 자서전의 한 "
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"에피소드를 쓴다. 제목·머리말·목록·마크다운을 쓰지 말고 본문 산문만 쓴다. "
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"설명하거나 요약하지 말고, 장면과 감정을 가진 이야기로 쓴다."
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)
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#: 한 모델이 한 가지 문체로만 쓰면 판별기가 그 문체를 외운다. 지시를 흩는다.
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STYLE_VARIANTS = (
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"담담하고 절제된 문체로, 감정을 직접 말하지 말고 장면으로 보여준다.",
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"회상하는 노년의 목소리로, 긴 문장과 짧은 문장을 섞어 쓴다.",
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"대화를 두세 번 넣고, 인물의 말버릇이 드러나게 쓴다.",
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"구체적인 시간·장소·사물 이름을 여러 개 넣어 사실적으로 쓴다.",
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"한 가지 감각(냄새·소리·촉감)을 중심으로 장면을 풀어 쓴다.",
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"후회와 자기변명이 뒤섞인 솔직한 1인칭으로 쓴다.",
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)
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def _stable_int(key: str) -> int:
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return int(hashlib.sha1(key.encode("utf-8")).hexdigest()[:12], 16)
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def assert_no_body_columns(columns: list[str]) -> list[str]:
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"""본문 컬럼이 프롬프트 소재에 섞이는 것을 코드로 막는다.
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주석만으로는 다음 사람이 META_COLUMNS 에 본문 컬럼을 한 줄 추가하는 것을
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못 막는다. 그 한 줄이 원고를 외부 API 로 내보내는 경로가 된다.
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"""
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leaked = [c for c in columns
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if any(bad in c.lower() for bad in TEXT_COLUMN_BLOCKLIST)]
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if leaked:
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raise SystemExit(
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f"본문으로 보이는 컬럼이 프롬프트 소재에 있습니다: {leaked}. "
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"원고는 외부로 내보내지 않습니다. META_COLUMNS 를 확인하세요."
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)
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return columns
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def _build_prompt(meta: dict[str, str], target_chars: int, style: str) -> str:
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"""파생 메타데이터만으로 프롬프트를 만든다. 본문은 인자로 들어오지 않는다."""
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lines = [f"{k}: {v}" for k, v in meta.items() if v]
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soil = "\n".join(lines) if lines else "(소재 없음 — 평범한 유년의 한 장면)"
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return (
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f"아래 소재로 자서전 에피소드를 한국어로 쓴다.\n\n{soil}\n\n"
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f"문체 지시: {style}\n"
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f"분량: 공백 포함 {target_chars}자 내외(±15%). 이 분량을 반드시 지킨다.\n"
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f"본문만 출력한다."
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)
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def load_human_length_band(frame, text_column: str) -> tuple[list[int], int, int]:
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"""human 분포에서 목표 길이 후보와 허용 구간을 뽑는다."""
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lengths = sorted(
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len(t) for t in frame[text_column].dropna().astype(str) if len(t) >= 120
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|
)
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|
if not lengths:
|
|
raise SystemExit(f"'{text_column}' 에서 길이를 잴 수 있는 행이 없습니다.")
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def pct(p: float) -> int:
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return lengths[min(len(lengths) - 1, int(len(lengths) * p / 100))]
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return lengths, pct(5), pct(95)
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|
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def load_done_ids(out_path: Path) -> set[str]:
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"""이미 만든 prompt_id. 재실행 시 호출 비용을 다시 쓰지 않기 위한 것."""
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done: set[str] = set()
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if not out_path.exists():
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return done
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for line in out_path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
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line = line.strip()
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if not line:
|
|
continue
|
|
try:
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|
done.add(json.loads(line)["prompt_id"])
|
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except (json.JSONDecodeError, KeyError):
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logger.warning("기존 출력에 깨진 행이 있어 건너뜁니다.")
|
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return done
|
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def main() -> int:
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ap = argparse.ArgumentParser(
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description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter
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)
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ap.add_argument("--xlsx", type=Path, required=True, help="소재를 뽑을 에피소드 xlsx")
|
|
ap.add_argument("--text-column", default="에피소드",
|
|
help="길이 분포 계산에만 쓴다. 본문은 API 로 보내지 않는다.")
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|
ap.add_argument("--model", action="append", default=[],
|
|
help="생성 모델 (반복 지정 = 혼합). 최소 2개 권장")
|
|
ap.add_argument("--base-url", default=None,
|
|
help="OpenAI 호환 엔드포인트 (사내 vLLM 등)")
|
|
ap.add_argument("--limit", type=int, default=100, help="생성할 표본 수")
|
|
ap.add_argument("--temperature", type=float, default=1.0)
|
|
ap.add_argument("--seed", type=int, default=20260819)
|
|
ap.add_argument("--out", type=Path, default=Path("data/training/ai_samples.jsonl"))
|
|
ap.add_argument("--dry-run", action="store_true",
|
|
help="프롬프트만 출력하고 API 를 호출하지 않는다 (비용 0)")
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args = ap.parse_args()
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import pandas as pd
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frame = pd.read_excel(args.xlsx, sheet_name=0)
|
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lengths, low_chars, high_chars = load_human_length_band(frame, args.text_column)
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|
logger.info(
|
|
"human 길이 분포: 중앙값 %d자, 허용 구간 %d~%d자 (n=%d)",
|
|
lengths[len(lengths) // 2], low_chars, high_chars, len(lengths),
|
|
)
|
|
|
|
usable_meta = assert_no_body_columns([c for c in META_COLUMNS if c in frame.columns])
|
|
if not usable_meta:
|
|
raise SystemExit(
|
|
f"소재로 쓸 컬럼이 없습니다. 기대: {META_COLUMNS} / 실제: {list(frame.columns)}"
|
|
)
|
|
logger.info("프롬프트 소재 컬럼: %s", usable_meta)
|
|
|
|
models = args.model or ["gpt-4o-mini"]
|
|
if len(models) == 1 and not args.dry_run:
|
|
logger.warning(
|
|
"생성 모델이 1개입니다. 그 모델만 잡는 판별기가 됩니다. "
|
|
"--model 을 2개 이상 지정하세요."
|
|
)
|
|
|
|
done = load_done_ids(args.out)
|
|
if done:
|
|
logger.info("기존 출력 %d건을 건너뜁니다: %s", len(done), args.out)
|
|
|
|
rng = random.Random(args.seed)
|
|
# 소재 행을 결정적으로 섞는다. 같은 seed 면 같은 순서가 나온다.
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|
order = sorted(range(len(frame)), key=lambda i: _stable_int(f"{args.seed}:{i}"))
|
|
|
|
client = None
|
|
if not args.dry_run:
|
|
from openai import OpenAI
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|
|
|
api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
|
|
if not api_key and not args.base_url:
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raise SystemExit("OPENAI_API_KEY 가 없습니다. --dry-run 으로 먼저 확인하세요.")
|
|
client = OpenAI(api_key=api_key or "local", base_url=args.base_url, max_retries=2)
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written = skipped_len = failed = 0
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attempted = 0
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# dry-run 은 파일시스템도 건드리지 않는다. 빈 출력 파일이 남으면 다음 실행이
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# "이미 돌린 것"으로 오해된다.
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if args.dry_run:
|
|
sink = contextlib.nullcontext(None)
|
|
else:
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|
args.out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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sink = args.out.open("a", encoding="utf-8")
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with sink as sink:
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for idx in order:
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if written >= args.limit:
|
|
break
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|
prompt_id = hashlib.sha1(f"{args.xlsx.name}:{idx}".encode()).hexdigest()[:16]
|
|
if prompt_id in done:
|
|
continue
|
|
|
|
meta = {c: str(frame[c].iloc[idx]) for c in usable_meta
|
|
if isinstance(frame[c].iloc[idx], str) and frame[c].iloc[idx].strip()}
|
|
if not meta:
|
|
continue
|
|
|
|
target = rng.choice(lengths)
|
|
style = STYLE_VARIANTS[_stable_int(prompt_id) % len(STYLE_VARIANTS)]
|
|
model = models[attempted % len(models)]
|
|
prompt = _build_prompt(meta, target, style)
|
|
attempted += 1
|
|
|
|
if args.dry_run:
|
|
print(f"\n--- [{written + 1}] model={model} target={target}자 ---")
|
|
print(prompt)
|
|
written += 1
|
|
continue
|
|
|
|
try:
|
|
response = client.chat.completions.create(
|
|
model=model,
|
|
temperature=args.temperature,
|
|
messages=[
|
|
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
|
|
{"role": "user", "content": prompt},
|
|
],
|
|
)
|
|
text = (response.choices[0].message.content or "").strip()
|
|
except Exception as exc: # noqa: BLE001 — 어떤 실패든 기록하고 계속
|
|
failed += 1
|
|
logger.warning("생성 실패 (%s, %s): %s", model, prompt_id, exc)
|
|
continue
|
|
|
|
# human 과 같은 정규화를 거쳐야 양쪽 표기가 같은 형태가 된다.
|
|
text = normalize_ocr(text)
|
|
if not (low_chars <= len(text) <= high_chars):
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|
# 길이가 어긋난 표본은 버린다. 남겨두면 판별기가 길이를 배운다.
|
|
skipped_len += 1
|
|
continue
|
|
|
|
sink.write(json.dumps({
|
|
"text": text,
|
|
"generator": model,
|
|
"book": "",
|
|
"prompt_id": prompt_id,
|
|
"target_chars": target,
|
|
"char_count": len(text),
|
|
"style": style,
|
|
"meta": meta,
|
|
}, ensure_ascii=False) + "\n")
|
|
sink.flush() # 중간에 죽어도 여기까지는 남는다
|
|
written += 1
|
|
if written % 50 == 0:
|
|
logger.info("생성 %d/%d (길이미달 폐기 %d, 실패 %d)",
|
|
written, args.limit, skipped_len, failed)
|
|
|
|
logger.info(
|
|
"완료: %d건 생성 / 길이 벗어나 폐기 %d건 / 호출 실패 %d건 → %s",
|
|
written, skipped_len, failed, args.out,
|
|
)
|
|
if args.dry_run:
|
|
logger.info("dry-run 이라 API 를 호출하지 않았습니다. 비용 0.")
|
|
elif skipped_len > written * 0.3:
|
|
logger.warning(
|
|
"폐기율이 %.0f%% 로 높습니다. 모델이 분량 지시를 안 따르고 있습니다. "
|
|
"프롬프트의 분량 문구를 조정하거나 다른 모델을 쓰세요.",
|
|
skipped_len / max(1, skipped_len + written) * 100,
|
|
)
|
|
return 0
|
|
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
raise SystemExit(main())
|