fix: 썸네일 슬롯 매칭 개선, 가사 스키마 오류 수정, 롤백 로그 레벨 조정

- creatomate: 썸네일 슬롯 한정 subject 일치 시 space_type 페널티 면제,
  subject 가중치 상향 (2.0 → 3.0)
- lyric 스키마: 트레일링 콤마로 tuple이 되어버린 필드 정의 수정,
  중복 genre 필드 제거
- session: 4xx 도메인 예외 롤백 로그를 traceback 없는 WARNING으로 완화

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
main
김성경 2026-07-24 13:11:46 +09:00
parent 6090d500f9
commit cbc3f47b54
3 changed files with 30 additions and 14 deletions

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@ -139,11 +139,18 @@ async def get_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
raise
except Exception as e:
await session.rollback()
logger.error(traceback.format_exc())
logger.error(
f"[get_session] ROLLBACK - error: {type(e).__name__}: {e}, "
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
)
# status_code < 500인 도메인 예외(계정 미연동 등)는 정상적인 비즈니스 흐름이므로 ERROR로 남기지 않음
if getattr(e, "status_code", 500) < 500:
logger.warning(
f"[get_session] ROLLBACK - client error: {type(e).__name__}: {e}, "
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
)
else:
logger.error(traceback.format_exc())
logger.error(
f"[get_session] ROLLBACK - error: {type(e).__name__}: {e}, "
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
)
raise
finally:
total_time = time.perf_counter() - start_time

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@ -70,11 +70,11 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
language: str = Field(
default="Korean",
description="가사 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
),
)
orientation: Literal["horizontal", "vertical"] = Field(
default="vertical",
description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
),
)
m_id : Optional[int] = Field(None, description="마케팅 인텔리전스 ID 값")
industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 생성 안 함)")
@ -83,11 +83,6 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
description="사용자가 수동으로 고른 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). "
"'자동 선택'인 경우 None으로 전달하면 GPT가 가사 무드에 맞춰 추천",
)
genre: Optional[str] = Field(
None,
description="사용자가 수동으로 고른 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). "
"'자동 선택'인 경우 None으로 전달하면 GPT가 가사 무드에 맞춰 추천",
)
class GenerateLyricResponse(BaseModel):

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@ -806,7 +806,7 @@ class CreatomateService:
"""이미지 슬롯에 대한 각 이미지의 매칭 점수를 계산합니다.
점수 = (base * narr_mod + NARR_BONUS * narr) * space_type_penalty
- base: 태그 카테고리 매칭 합산 (최대 5.5)
- base: 태그 카테고리 매칭 합산 (최대 6.5 = space_type 2.0 + subject 3.0 + camera 1.0 + motion 0.5)
- narr_mod: [NARR_FLOOR, 1.0] 구간으로 완화된 narrative 계수
- NARR_BONUS * narr: narrative 독립 보너스 (base=0이어도 신호 유지)
- space_type_penalty: 슬롯이 요구하는 space_type과 이미지가 불일치하면
@ -830,6 +830,20 @@ class CreatomateService:
for image_tag in image_tag_list
]
# 썸네일 슬롯 한정: subject가 슬롯 요구와 일치하면 space_type 불일치
# 페널티를 면제한다. 배경: 일부 업종(예: 레스토랑 dining_hall-food_dish)은
# 태깅 관행상 슬롯이 요구하는 subject(음식 클로즈업)가 실제로는 다른
# space_type(table_setting/detail_plating 등)으로 붙는다 — space_type과
# subject가 한 사진에 공존하기 어려운 조합. 이런 슬롯은 space_type 하드
# 필터가 정작 원하는 subject 이미지를 전부 걸러내는 역효과를 낸다.
# 템플릿 슬롯명을 바꾸지 않고 여기서 흡수(썸네일 한정이라 일반 씬 슬롯의
# space_type 하드 필터는 그대로 유지).
slot_subject = slot_tag_dict.get("subject")
if slot_name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER) and slot_subject is not None:
for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
if slot_subject.value in image_tag.get("subject", []):
space_type_match_list[idx] = True
for slot_tag_cate, slot_tag_item in slot_tag_dict.items():
if slot_tag_cate == "narrative_preference":
slot_tag_narrative = slot_tag_item
@ -839,7 +853,7 @@ class CreatomateService:
case "space_type":
weight = 2.0
case "subject":
weight = 2.0
weight = 3.0
case "camera":
weight = 1.0
case "motion_recommended":