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generate_ai_predictions(only_missing=True 기본): 이미 있는 (경기×모델) 예측은 보존하고 누락분만 생성 — 매일/기동/새 경기 시 기존 데이터 불변, API 비용↓, 실패했던 모델만 자동 보충. 수동 재생성 스크립트는 강제 전체(only_missing=False). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.8 KiB
Python
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Python
"""전체 AI 예측 재생성 — 수동 트리거.
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워커의 generate_ai_predictions() 를 즉시 1회 실행한다(매일 00:05 자동 생성과 동일 로직).
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미종료(결과 미입력) 경기 전부에 대해 GPT/Claude/Gemini 를 실 API 호출하여
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ai_predictions 를 덮어쓴다(source='llm'). 키 없는/실패한 모델은 건너뛴다.
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DB 접속은 backend/.env(DB_* 또는 DATABASE_URL)를 따른다.
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실행:
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# Docker (운영 DB로 1회 실행)
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docker compose run --rm worker python -m app.regenerate_ai
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# 로컬
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cd backend && python -m app.regenerate_ai
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"""
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from __future__ import annotations
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import asyncio
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import logging
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from sqlalchemy import func, select
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from .database import SessionLocal, init_db
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from .models import AIPrediction, Match
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from .worker import generate_ai_predictions
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logging.basicConfig(level=logging.INFO)
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log = logging.getLogger("triplepick.regen")
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async def main() -> None:
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await init_db() # 테이블 보장(idempotent)
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async with SessionLocal() as db:
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targets = (
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await db.execute(
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select(func.count())
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.select_from(Match)
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.where(Match.result_outcome.is_(None))
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)
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).scalar_one()
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log.info("재생성 대상(미종료) 경기: %d", targets)
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# 수동 트리거 = 전부 강제 재생성(덮어쓰기). 프롬프트 수정 후 갱신 등에 사용.
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await generate_ai_predictions(only_missing=False)
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async with SessionLocal() as db:
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rows = (
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await db.execute(
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select(AIPrediction.model, func.count())
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.where(AIPrediction.source == "llm")
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.group_by(AIPrediction.model)
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)
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).all()
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log.info("재생성 완료. 모델별 LLM 예측 수: %s", {m: c for m, c in rows})
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if __name__ == "__main__":
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asyncio.run(main())
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