release

smarketing-ai/.gitignore

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Python 가상환경
+venv/
+env/
+ENV/
+.venv/
+.env/
+
+# Python 캐시
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+
+# 환경 변수 파일
+.env
+.env.local
+.env.*.local
+
+# IDE 설정
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo

smarketing-ai/api/marketing_tip_api.py

@@ -0,0 +1,131 @@
+"""
+마케팅 팁 생성 API 엔드포인트
+Java 서비스와 연동되는 API
+"""
+from flask import Blueprint, request, jsonify
+from datetime import datetime
+import logging
+
+from services.marketing_tip_service import MarketingTipService
+from models.marketing_tip_models import MarketingTipGenerateRequest, MarketingTipResponse
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Blueprint 생성
+marketing_tip_bp = Blueprint('marketing_tip', __name__)
+
+# 서비스 인스턴스
+marketing_tip_service = MarketingTipService()
+
+
+@marketing_tip_bp.route('/api/v1/generate-marketing-tip', methods=['POST'])
+def generate_marketing_tip():
+    """
+    AI 마케팅 팁 생성 API
+    Java 서비스에서 호출하는 엔드포인트
+    """
+    try:
+        # 요청 데이터 검증
+        if not request.is_json:
+            return jsonify({
+                'tip': '',
+                'status': 'error',
+                'message': 'Content-Type이 application/json이어야 합니다.',
+                'generated_at': '',
+                'store_name': '',
+                'business_type': '',
+                'ai_model': ''
+            }), 400
+        
+        data = request.get_json()
+        if not data:
+            return jsonify({
+                'tip': '',
+                'status': 'error', 
+                'message': '요청 데이터가 없습니다.',
+                'generated_at': '',
+                'store_name': '',
+                'business_type': '',
+                'ai_model': ''
+            }), 400
+        
+        # 필수 필드 검증
+        if 'store_name' not in data or not data['store_name']:
+            return jsonify({
+                'tip': '',
+                'status': 'error',
+                'message': '매장명(store_name)은 필수입니다.',
+                'generated_at': '',
+                'store_name': '',
+                'business_type': '',
+                'ai_model': ''
+            }), 400
+        
+        if 'business_type' not in data or not data['business_type']:
+            return jsonify({
+                'tip': '',
+                'status': 'error',
+                'message': '업종(business_type)은 필수입니다.',
+                'generated_at': '',
+                'store_name': '',
+                'business_type': '',
+                'ai_model': ''
+            }), 400
+        
+        logger.info(f"마케팅 팁 생성 요청: {data.get('store_name', 'Unknown')}")
+        
+        # 요청 모델 생성
+        try:
+            request_model = MarketingTipGenerateRequest(**data)
+        except ValueError as e:
+            return jsonify({
+                'tip': '',
+                'status': 'error',
+                'message': f'요청 데이터 형식이 올바르지 않습니다: {str(e)}',
+                'generated_at': '',
+                'store_name': data.get('store_name', ''),
+                'business_type': data.get('business_type', ''),
+                'ai_model': ''
+            }), 400
+        
+        # 매장 정보 구성
+        store_data = {
+            'store_name': request_model.store_name,
+            'business_type': request_model.business_type,
+            'location': request_model.location or '',
+            'seat_count': request_model.seat_count or 0
+        }
+        
+        # 마케팅 팁 생성
+        result = marketing_tip_service.generate_marketing_tip(
+            store_data=store_data,
+        )
+        
+        logger.info(f"마케팅 팁 생성 완료: {result.get('store_name', 'Unknown')}")
+        
+        return jsonify(result), 200
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"마케팅 팁 생성 API 오류: {str(e)}")
+        
+        return jsonify({
+            'tip': '죄송합니다. 일시적인 오류로 마케팅 팁을 생성할 수 없습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.',
+            'status': 'error',
+            'message': f'서버 오류가 발생했습니다: {str(e)}',
+            'generated_at': '',
+            'store_name': data.get('store_name', '') if 'data' in locals() else '',
+            'business_type': data.get('business_type', '') if 'data' in locals() else '',
+            'ai_model': 'error'
+        }), 500
+
+
+@marketing_tip_bp.route('/api/v1/health', methods=['GET'])
+def health_check():
+    """
+    헬스체크 API
+    """
+    return jsonify({
+        'status': 'healthy',
+        'service': 'marketing-tip-api',
+        'timestamp': datetime.now().isoformat()
+    }), 200

smarketing-ai/app.py

@@ -0,0 +1,307 @@
+"""
+AI 마케팅 서비스 Flask 애플리케이션
+점주를 위한 마케팅 콘텐츠 및 포스터 자동 생성 서비스
+"""
+from flask import Flask, request, jsonify
+from flask_cors import CORS
+from werkzeug.utils import secure_filename
+import os
+from datetime import datetime
+import traceback
+from config.config import Config
+from services.sns_content_service import SnsContentService
+from services.poster_service import PosterService
+from models.request_models import ContentRequest, PosterRequest, SnsContentGetRequest, PosterContentGetRequest
+from api.marketing_tip_api import marketing_tip_bp
+
+def create_app():
+    """Flask 애플리케이션 팩토리"""
+    app = Flask(__name__)
+    app.config.from_object(Config)
+
+    # CORS 설정
+    CORS(app)
+
+    # 업로드 폴더 생성
+    os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)
+    os.makedirs(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'temp'), exist_ok=True)
+    os.makedirs('templates/poster_templates', exist_ok=True)
+
+    # 서비스 인스턴스 생성
+    poster_service = PosterService()
+    sns_content_service = SnsContentService()
+
+    # Blueprint 등록
+    app.register_blueprint(marketing_tip_bp)
+
+    @app.route('/health', methods=['GET'])
+    def health_check():
+        """헬스 체크 API"""
+        return jsonify({
+            'status': 'healthy',
+            'timestamp': datetime.now().isoformat(),
+            'service': 'AI Marketing Service'
+        })
+
+    # ===== 새로운 API 엔드포인트 =====
+
+    @app.route('/api/ai/sns', methods=['GET'])
+    def generate_sns_content():
+        """
+        SNS 게시물 생성 API (새로운 요구사항)
+        Java 서버에서 JSON 형태로 요청받아 HTML 형식의 게시물 반환
+        """
+        try:
+            # JSON 요청 데이터 검증
+            if not request.is_json:
+                return jsonify({'error': 'Content-Type은 application/json이어야 합니다.'}), 400
+
+            data = request.get_json()
+            if not data:
+                return jsonify({'error': '요청 데이터가 없습니다.'}), 400
+
+            # 필수 필드 검증
+            required_fields = ['title', 'category', 'contentType', 'platform', 'images']
+            for field in required_fields:
+                if field not in data:
+                    return jsonify({'error': f'필수 필드가 누락되었습니다: {field}'}), 400
+
+            # 요청 모델 생성
+            sns_request = SnsContentGetRequest(
+                title=data.get('title'),
+                category=data.get('category'),
+                contentType=data.get('contentType'),
+                platform=data.get('platform'),
+                images=data.get('images', []),
+                requirement=data.get('requirement'),
+                storeName=data.get('storeName'),
+                storeType=data.get('storeType'),
+                target=data.get('target'),
+                #toneAndManner=data.get('toneAndManner'),
+                #emotionIntensity=data.get('emotionIntensity'),
+                menuName=data.get('menuName'),
+                eventName=data.get('eventName'),
+                startDate=data.get('startDate'),
+                endDate=data.get('endDate')
+            )
+
+            # SNS 콘텐츠 생성
+            result = sns_content_service.generate_sns_content(sns_request)
+
+            if result['success']:
+                return jsonify({'content': result['content']})
+            else:
+                return jsonify({'error': result['error']}), 500
+
+        except Exception as e:
+            app.logger.error(f"SNS 콘텐츠 생성 중 오류 발생: {str(e)}")
+            app.logger.error(traceback.format_exc())
+            return jsonify({'error': f'SNS 콘텐츠 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}'}), 500
+
+    @app.route('/api/ai/poster', methods=['GET'])
+    def generate_poster_content():
+        """
+        홍보 포스터 생성 API
+        실제 제품 이미지를 포함한 분위기 배경 포스터 생성
+        """
+        try:
+            # JSON 요청 데이터 검증
+            if not request.is_json:
+                return jsonify({'error': 'Content-Type은 application/json이어야 합니다.'}), 400
+
+            data = request.get_json()
+            if not data:
+                return jsonify({'error': '요청 데이터가 없습니다.'}), 400
+
+            # 필수 필드 검증
+            required_fields = ['title', 'category', 'contentType', 'images']
+            for field in required_fields:
+                if field not in data:
+                    return jsonify({'error': f'필수 필드가 누락되었습니다: {field}'}), 400
+
+            # 날짜 변환 처리
+            start_date = None
+            end_date = None
+            if data.get('startDate'):
+                try:
+                    from datetime import datetime
+                    start_date = datetime.strptime(data['startDate'], '%Y-%m-%d').date()
+                except ValueError:
+                    return jsonify({'error': 'startDate 형식이 올바르지 않습니다. YYYY-MM-DD 형식을 사용하세요.'}), 400
+
+            if data.get('endDate'):
+                try:
+                    from datetime import datetime
+                    end_date = datetime.strptime(data['endDate'], '%Y-%m-%d').date()
+                except ValueError:
+                    return jsonify({'error': 'endDate 형식이 올바르지 않습니다. YYYY-MM-DD 형식을 사용하세요.'}), 400
+
+            # 요청 모델 생성
+            poster_request = PosterContentGetRequest(
+                title=data.get('title'),
+                category=data.get('category'),
+                contentType=data.get('contentType'),
+                images=data.get('images', []),
+                photoStyle=data.get('photoStyle'),
+                requirement=data.get('requirement'),
+                toneAndManner=data.get('toneAndManner'),
+                emotionIntensity=data.get('emotionIntensity'),
+                menuName=data.get('menuName'),
+                eventName=data.get('eventName'),
+                startDate=start_date,
+                endDate=end_date
+            )
+
+            # 포스터 생성 (V3 사용)
+            result = poster_service.generate_poster(poster_request)
+
+            if result['success']:
+                return jsonify({
+                    'content': result['content'],
+                })
+            else:
+                return jsonify({'error': result['error']}), 500
+
+        except Exception as e:
+            app.logger.error(f"포스터 생성 중 오류 발생: {str(e)}")
+            app.logger.error(traceback.format_exc())
+            return jsonify({'error': f'포스터 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}'}), 500
+
+    # ===== 기존 API 엔드포인트 (하위 호환성) =====
+
+    @app.route('/api/content/generate', methods=['POST'])
+    def generate_content():
+        """
+        마케팅 콘텐츠 생성 API (기존)
+        점주가 입력한 정보를 바탕으로 플랫폼별 맞춤 게시글 생성
+        """
+        try:
+            # 요청 데이터 검증
+            if not request.form:
+                return jsonify({'error': '요청 데이터가 없습니다.'}), 400
+
+            # 파일 업로드 처리
+            uploaded_files = []
+            if 'images' in request.files:
+                files = request.files.getlist('images')
+                for file in files:
+                    if file and file.filename:
+                        filename = secure_filename(file.filename)
+                        timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
+                        unique_filename = f"{timestamp}_{filename}"
+                        file_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'temp', unique_filename)
+                        file.save(file_path)
+                        uploaded_files.append(file_path)
+
+            # 요청 모델 생성
+            content_request = ContentRequest(
+                category=request.form.get('category', '음식'),
+                platform=request.form.get('platform', '인스타그램'),
+                image_paths=uploaded_files,
+                start_time=request.form.get('start_time'),
+                end_time=request.form.get('end_time'),
+                store_name=request.form.get('store_name', ''),
+                additional_info=request.form.get('additional_info', '')
+            )
+
+            # 콘텐츠 생성
+            result = sns_content_service.generate_content(content_request)
+
+            # 임시 파일 정리
+            for file_path in uploaded_files:
+                try:
+                    os.remove(file_path)
+                except OSError:
+                    pass
+
+            return jsonify(result)
+
+        except Exception as e:
+            # 에러 발생 시 임시 파일 정리
+            for file_path in uploaded_files:
+                try:
+                    os.remove(file_path)
+                except OSError:
+                    pass
+            app.logger.error(f"콘텐츠 생성 중 오류 발생: {str(e)}")
+            app.logger.error(traceback.format_exc())
+            return jsonify({'error': f'콘텐츠 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}'}), 500
+
+    @app.route('/api/poster/generate', methods=['POST'])
+    def generate_poster():
+        """
+        홍보 포스터 생성 API (기존)
+        점주가 입력한 정보를 바탕으로 시각적 홍보 포스터 생성
+        """
+        try:
+            # 요청 데이터 검증
+            if not request.form:
+                return jsonify({'error': '요청 데이터가 없습니다.'}), 400
+
+            # 파일 업로드 처리
+            uploaded_files = []
+            if 'images' in request.files:
+                files = request.files.getlist('images')
+                for file in files:
+                    if file and file.filename:
+                        filename = secure_filename(file.filename)
+                        timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
+                        unique_filename = f"{timestamp}_{filename}"
+                        file_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'temp', unique_filename)
+                        file.save(file_path)
+                        uploaded_files.append(file_path)
+
+            # 요청 모델 생성
+            poster_request = PosterRequest(
+                category=request.form.get('category', '음식'),
+                image_paths=uploaded_files,
+                start_time=request.form.get('start_time'),
+                end_time=request.form.get('end_time'),
+                store_name=request.form.get('store_name', ''),
+                event_title=request.form.get('event_title', ''),
+                discount_info=request.form.get('discount_info', ''),
+                additional_info=request.form.get('additional_info', '')
+            )
+
+            # 포스터 생성
+            result = poster_service.generate_poster(poster_request)
+
+            # 임시 파일 정리
+            for file_path in uploaded_files:
+                try:
+                    os.remove(file_path)
+                except OSError:
+                    pass
+
+            return jsonify(result)
+
+        except Exception as e:
+            # 에러 발생 시 임시 파일 정리
+            for file_path in uploaded_files:
+                try:
+                    os.remove(file_path)
+                except OSError:
+                    pass
+            app.logger.error(f"포스터 생성 중 오류 발생: {str(e)}")
+            app.logger.error(traceback.format_exc())
+            return jsonify({'error': f'포스터 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}'}), 500
+
+    @app.errorhandler(413)
+    def too_large(e):
+        """파일 크기 초과 에러 처리"""
+        return jsonify({'error': '업로드된 파일이 너무 큽니다. (최대 16MB)'}), 413
+
+    @app.errorhandler(500)
+    def internal_error(error):
+        """내부 서버 에러 처리"""
+        return jsonify({'error': '내부 서버 오류가 발생했습니다.'}), 500
+
+    return app
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    app = create_app()
+    host = os.getenv('SERVER_HOST', '0.0.0.0')
+    port = int(os.getenv('SERVER_PORT', '5001'))
+
+    app.run(host=host, port=port, debug=True)

smarketing-ai/config/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# Package initialization file

smarketing-ai/config/config.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+"""
+Flask 애플리케이션 설정
+환경변수를 통한 설정 관리
+"""
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+
+
+class Config:
+    """애플리케이션 설정 클래스"""
+    # Flask 기본 설정
+    SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'dev-secret-key-change-in-production'
+
+    # 파일 업로드 설정
+    UPLOAD_FOLDER = os.environ.get('UPLOAD_FOLDER') or 'uploads'
+    MAX_CONTENT_LENGTH = int(os.environ.get('MAX_CONTENT_LENGTH') or 16 * 1024 * 1536)  # 16MB
+
+    # AI API 설정
+    CLAUDE_API_KEY = os.environ.get('CLAUDE_API_KEY')
+    OPENAI_API_KEY = os.environ.get('OPENAI_API_KEY')
+
+    # Azure Blob Storage 설정
+    AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME = os.environ.get('AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME') or 'stdigitalgarage02'
+    AZURE_STORAGE_ACCOUNT_KEY = os.environ.get('AZURE_STORAGE_ACCOUNT_KEY')
+    AZURE_STORAGE_CONTAINER_NAME = os.environ.get('AZURE_STORAGE_CONTAINER_NAME') or 'ai-content'
+
+    # 지원되는 파일 확장자
+    ALLOWED_EXTENSIONS = {'png', 'jpg', 'jpeg', 'gif', 'webp'}
+
+    # 템플릿 설정
+    POSTER_TEMPLATE_PATH = 'templates/poster_templates'
+
+    @staticmethod
+    def allowed_file(filename):
+        """업로드 파일 확장자 검증"""
+        return '.' in filename and \
+            filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in Config.ALLOWED_EXTENSIONS

smarketing-ai/deployment/Dockerfile

@@ -0,0 +1,15 @@
+FROM python:3.11-slim
+
+WORKDIR /app
+
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 애플리케이션 코드 복사
+COPY . .
+
+# 포트 노출
+EXPOSE 5001
+
+# 애플리케이션 실행
+CMD ["python", "app.py"]

smarketing-ai/deployment/Jenkinsfile

@@ -0,0 +1,153 @@
+def PIPELINE_ID = "${env.BUILD_NUMBER}"
+
+def getImageTag() {
+    def dateFormat = new java.text.SimpleDateFormat('yyyyMMddHHmmss')
+    def currentDate = new Date()
+    return dateFormat.format(currentDate)
+}
+
+podTemplate(
+    label: "${PIPELINE_ID}",
+    serviceAccount: 'jenkins',
+    containers: [
+        containerTemplate(name: 'podman', image: "mgoltzsche/podman", ttyEnabled: true, command: 'cat', privileged: true),
+        containerTemplate(name: 'azure-cli', image: 'hiondal/azure-kubectl:latest', command: 'cat', ttyEnabled: true),
+        containerTemplate(name: 'envsubst', image: "hiondal/envsubst", command: 'sleep', args: '1h')
+    ],
+    volumes: [
+        emptyDirVolume(mountPath: '/run/podman', memory: false),
+        emptyDirVolume(mountPath: '/root/.azure', memory: false)
+    ]
+) {
+    node(PIPELINE_ID) {
+        def props
+        def imageTag = getImageTag()
+        def manifest = "deploy.yaml"
+        def namespace
+
+        stage("Get Source") {
+            checkout scm
+            props = readProperties file: "deployment/deploy_env_vars"
+            namespace = "${props.namespace}"
+        }
+
+        stage("Setup AKS") {
+            container('azure-cli') {
+                withCredentials([azureServicePrincipal('azure-credentials')]) {
+                    sh """
+                        az login --service-principal -u \$AZURE_CLIENT_ID -p \$AZURE_CLIENT_SECRET -t \$AZURE_TENANT_ID
+                        az aks get-credentials --resource-group rg-digitalgarage-02 --name aks-digitalgarage-02 --overwrite-existing
+                        kubectl create namespace ${namespace} --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
+                    """
+                }
+            }
+        }
+
+        stage('Build & Push Docker Image') {
+            container('podman') {
+                sh 'podman system service -t 0 unix:///run/podman/podman.sock & sleep 2'
+
+                withCredentials([usernamePassword(
+                    credentialsId: 'acr-credentials',
+                    usernameVariable: 'ACR_USERNAME',
+                    passwordVariable: 'ACR_PASSWORD'
+                )]) {
+                    sh """
+                        echo "=========================================="
+                        echo "Building smarketing-ai Python Flask application"
+                        echo "Image Tag: ${imageTag}"
+                        echo "=========================================="
+
+                        # ACR 로그인
+                        echo \$ACR_PASSWORD | podman login ${props.registry} --username \$ACR_USERNAME --password-stdin
+
+                        # Docker 이미지 빌드
+                        podman build \
+                            -f deployment/container/Dockerfile \
+                            -t ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag} .
+
+                        # 이미지 푸시
+                        podman push ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}
+
+                        echo "Successfully built and pushed: ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}"
+                    """
+                }
+            }
+        }
+
+        stage('Generate & Apply Manifest') {
+            container('envsubst') {
+                withCredentials([
+                    string(credentialsId: 'secret-key', variable: 'SECRET_KEY'),
+                    string(credentialsId: 'claude-api-key', variable: 'CLAUDE_API_KEY'),
+                    string(credentialsId: 'openai-api-key', variable: 'OPENAI_API_KEY'),
+                    string(credentialsId: 'azure-storage-account-name', variable: 'AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME'),
+                    string(credentialsId: 'azure-storage-account-key', variable: 'AZURE_STORAGE_ACCOUNT_KEY')
+                ]) {
+                    sh """
+                        export namespace=${namespace}
+                        export replicas=${props.replicas}
+                        export resources_requests_cpu=${props.resources_requests_cpu}
+                        export resources_requests_memory=${props.resources_requests_memory}
+                        export resources_limits_cpu=${props.resources_limits_cpu}
+                        export resources_limits_memory=${props.resources_limits_memory}
+                        export upload_folder=${props.upload_folder}
+                        export max_content_length=${props.max_content_length}
+                        export allowed_extensions=${props.allowed_extensions}
+                        export server_host=${props.server_host}
+                        export server_port=${props.server_port}
+                        export azure_storage_container_name=${props.azure_storage_container_name}
+
+                        # 이미지 경로 환경변수 설정
+                        export smarketing_image_path=${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}
+
+                        # Sensitive 환경변수 설정 (Jenkins Credentials에서)
+                        export secret_key=\$SECRET_KEY
+                        export claude_api_key=\$CLAUDE_API_KEY
+                        export openai_api_key=\$OPENAI_API_KEY
+                        export azure_storage_account_name=\$AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME
+                        export azure_storage_account_key=\$AZURE_STORAGE_ACCOUNT_KEY
+
+                        # manifest 생성
+                        envsubst < deployment/${manifest}.template > deployment/${manifest}
+                        echo "Generated manifest file:"
+                        cat deployment/${manifest}
+                    """
+                }
+            }
+
+            container('azure-cli') {
+                sh """
+                    kubectl apply -f deployment/${manifest}
+
+                    echo "Waiting for smarketing deployment to be ready..."
+                    kubectl -n ${namespace} wait --for=condition=available deployment/smarketing --timeout=300s
+
+                    echo "=========================================="
+                    echo "Getting LoadBalancer External IP..."
+
+                    # External IP 확인 (최대 5분 대기)
+                    for i in {1..30}; do
+                        EXTERNAL_IP=\$(kubectl -n ${namespace} get service smarketing-service -o jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
+                        if [ "\$EXTERNAL_IP" != "" ] && [ "\$EXTERNAL_IP" != "null" ]; then
+                            echo "External IP assigned: \$EXTERNAL_IP"
+                            break
+                        fi
+                        echo "Waiting for External IP... (attempt \$i/30)"
+                        sleep 10
+                    done
+
+                    # 서비스 상태 확인
+                    kubectl -n ${namespace} get pods -l app=smarketing
+                    kubectl -n ${namespace} get service smarketing-service
+
+                    echo "=========================================="
+                    echo "Deployment Complete!"
+                    echo "Service URL: http://\$EXTERNAL_IP:${props.server_port}"
+                    echo "Health Check: http://\$EXTERNAL_IP:${props.server_port}/health"
+                    echo "=========================================="
+                """
+            }
+        }
+    }
+}

smarketing-ai/deployment/Jenkinsfile_ArgoCD

@@ -0,0 +1,170 @@
+def PIPELINE_ID = "${env.BUILD_NUMBER}"
+
+def getImageTag() {
+    def dateFormat = new java.text.SimpleDateFormat('yyyyMMddHHmmss')
+    def currentDate = new Date()
+    return dateFormat.format(currentDate)
+}
+
+podTemplate(
+    label: "${PIPELINE_ID}",
+    serviceAccount: 'jenkins',
+    containers: [
+        containerTemplate(name: 'podman', image: "mgoltzsche/podman", ttyEnabled: true, command: 'cat', privileged: true),
+        containerTemplate(name: 'git', image: 'alpine/git:latest', command: 'cat', ttyEnabled: true)
+    ],
+    volumes: [
+        emptyDirVolume(mountPath: '/run/podman', memory: false)
+    ]
+) {
+    node(PIPELINE_ID) {
+        def props
+        def imageTag = getImageTag()
+
+        stage("Get Source") {
+            checkout scm
+            props = readProperties file: "deployment/deploy_env_vars"
+        }
+
+        stage('Build & Push Docker Image') {
+            container('podman') {
+                sh 'podman system service -t 0 unix:///run/podman/podman.sock & sleep 2'
+
+                withCredentials([usernamePassword(
+                    credentialsId: 'acr-credentials',
+                    usernameVariable: 'ACR_USERNAME',
+                    passwordVariable: 'ACR_PASSWORD'
+                )]) {
+                    sh """
+                        echo "=========================================="
+                        echo "Building smarketing-ai for ArgoCD GitOps"
+                        echo "Image Tag: ${imageTag}"
+                        echo "=========================================="
+
+                        # ACR 로그인
+                        echo \$ACR_PASSWORD | podman login ${props.registry} --username \$ACR_USERNAME --password-stdin
+
+                        # Docker 이미지 빌드
+                        podman build \
+                            -f deployment/container/Dockerfile \
+                            -t ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag} .
+
+                        # 이미지 푸시
+                        podman push ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}
+
+                        echo "Successfully built and pushed: ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}"
+                    """
+                }
+            }
+        }
+
+        stage('Update Manifest Repository') {
+            container('git') {
+                withCredentials([usernamePassword(
+                    credentialsId: 'github-credentials-${props.teamid}',
+                    usernameVariable: 'GIT_USERNAME',
+                    passwordVariable: 'GIT_PASSWORD'
+                )]) {
+                    sh """
+                        # Git 설정
+                        git config --global user.email "jenkins@company.com"
+                        git config --global user.name "Jenkins CI"
+
+                        # Manifest 저장소 클론 (팀별 저장소로 수정 필요)
+                        git clone https://\${GIT_USERNAME}:\${GIT_PASSWORD}@github.com/your-team/smarketing-ai-manifest.git
+                        cd smarketing-ai-manifest
+
+                        echo "=========================================="
+                        echo "Updating smarketing-ai manifest repository:"
+                        echo "New Image: ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}"
+
+                        # smarketing deployment 파일 업데이트
+                        if [ -f "smarketing/smarketing-deployment.yaml" ]; then
+                            # 이미지 태그 업데이트
+                            sed -i "s|image: ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:.*|image: ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}|g" \
+                                smarketing/smarketing-deployment.yaml
+
+                            echo "Updated smarketing deployment to image tag: ${imageTag}"
+                            cat smarketing/smarketing-deployment.yaml | grep "image:"
+                        else
+                            echo "Warning: smarketing-deployment.yaml not found"
+                            echo "Creating manifest directory structure..."
+
+                            # 기본 구조 생성
+                            mkdir -p smarketing
+
+                            # 기본 deployment 파일 생성
+                            cat > smarketing/smarketing-deployment.yaml << EOF
+apiVersion: apps/v1
+kind: Deployment
+metadata:
+  name: smarketing
+  namespace: smarketing
+  labels:
+    app: smarketing
+spec:
+  replicas: 1
+  selector:
+    matchLabels:
+      app: smarketing
+  template:
+    metadata:
+      labels:
+        app: smarketing
+    spec:
+      imagePullSecrets:
+      - name: acr-secret
+      containers:
+      - name: smarketing
+        image: ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}
+        imagePullPolicy: Always
+        ports:
+        - containerPort: 5001
+        resources:
+          requests:
+            cpu: 256m
+            memory: 512Mi
+          limits:
+            cpu: 1024m
+            memory: 2048Mi
+        envFrom:
+        - configMapRef:
+            name: smarketing-config
+        - secretRef:
+            name: smarketing-secret
+        volumeMounts:
+        - name: upload-storage
+          mountPath: /app/uploads
+        - name: temp-storage
+          mountPath: /app/uploads/temp
+      volumes:
+      - name: upload-storage
+        emptyDir: {}
+      - name: temp-storage
+        emptyDir: {}
+EOF
+            echo "Created basic smarketing-deployment.yaml"
+        fi
+
+                        # 변경사항 커밋 및 푸시
+                        git add .
+                        git commit -m "Update smarketing-ai image tag to ${imageTag}
+
+                        Image: ${props.registry}/${props.image_org}/smarketing-ai:${imageTag}
+                        Build: ${env.BUILD_NUMBER}
+                        Branch: ${env.BRANCH_NAME}
+                        Commit: ${env.GIT_COMMIT}"
+
+                        git push origin main
+
+                        echo "=========================================="
+                        echo "ArgoCD GitOps Update Completed!"
+                        echo "Updated Service: smarketing-ai:${imageTag}"
+                        echo "ArgoCD will automatically detect and deploy these changes."
+                        echo "=========================================="
+                    """
+                }
+            }
+        }
+    }
+}

smarketing-ai/deployment/deploy.yaml.template

@@ -0,0 +1,113 @@
+# ConfigMap
+apiVersion: v1
+kind: ConfigMap
+metadata:
+  name: smarketing-config
+  namespace: ${namespace}
+data:
+  SERVER_HOST: "${server_host}"
+  SERVER_PORT: "${server_port}"
+  UPLOAD_FOLDER: "${upload_folder}"
+  MAX_CONTENT_LENGTH: "${max_content_length}"
+  ALLOWED_EXTENSIONS: "${allowed_extensions}"
+  AZURE_STORAGE_CONTAINER_NAME: "${azure_storage_container_name}"
+
+---
+# Secret
+apiVersion: v1
+kind: Secret
+metadata:
+  name: smarketing-secret
+  namespace: ${namespace}
+type: Opaque
+stringData:
+  SECRET_KEY: "${secret_key}"
+  CLAUDE_API_KEY: "${claude_api_key}"
+  OPENAI_API_KEY: "${openai_api_key}"
+  AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME: "${azure_storage_account_name}"
+  AZURE_STORAGE_ACCOUNT_KEY: "${azure_storage_account_key}"
+
+---
+# Deployment
+apiVersion: apps/v1
+kind: Deployment
+metadata:
+  name: smarketing
+  namespace: ${namespace}
+  labels:
+    app: smarketing
+spec:
+  replicas: ${replicas}
+  selector:
+    matchLabels:
+      app: smarketing
+  template:
+    metadata:
+      labels:
+        app: smarketing
+    spec:
+      imagePullSecrets:
+      - name: acr-secret
+      containers:
+      - name: smarketing
+        image: ${smarketing_image_path}
+        imagePullPolicy: Always
+        ports:
+        - containerPort: 5001
+        resources:
+          requests:
+            cpu: ${resources_requests_cpu}
+            memory: ${resources_requests_memory}
+          limits:
+            cpu: ${resources_limits_cpu}
+            memory: ${resources_limits_memory}
+        envFrom:
+        - configMapRef:
+            name: smarketing-config
+        - secretRef:
+            name: smarketing-secret
+        volumeMounts:
+        - name: upload-storage
+          mountPath: /app/uploads
+        - name: temp-storage
+          mountPath: /app/uploads/temp
+        livenessProbe:
+          httpGet:
+            path: /health
+            port: 5001
+          initialDelaySeconds: 30
+          periodSeconds: 10
+          timeoutSeconds: 5
+          failureThreshold: 3
+        readinessProbe:
+          httpGet:
+            path: /health
+            port: 5001
+          initialDelaySeconds: 5
+          periodSeconds: 5
+          timeoutSeconds: 3
+          failureThreshold: 3
+      volumes:
+      - name: upload-storage
+        emptyDir: {}
+      - name: temp-storage
+        emptyDir: {}
+
+---
+# Service (LoadBalancer type for External IP)
+apiVersion: v1
+kind: Service
+metadata:
+  name: smarketing-service
+  namespace: ${namespace}
+  labels:
+    app: smarketing
+spec:
+  type: LoadBalancer
+  ports:
+  - port: 5001
+    targetPort: 5001
+    protocol: TCP
+    name: http
+  selector:
+    app: smarketing

smarketing-ai/deployment/deploy_env_vars

@@ -0,0 +1,27 @@
+# Team Settings
+teamid=won
+root_project=smarketing-ai
+namespace=smarketing
+
+# Container Registry Settings
+registry=acrdigitalgarage02.azurecr.io
+image_org=won
+
+# Application Settings
+replicas=1
+
+# Resource Settings
+resources_requests_cpu=256m
+resources_requests_memory=512Mi
+resources_limits_cpu=1024m
+resources_limits_memory=2048Mi
+
+# Flask App Settings (non-sensitive)
+upload_folder=/app/uploads
+max_content_length=16777216
+allowed_extensions=png,jpg,jpeg,gif,webp
+server_host=0.0.0.0
+server_port=5001
+
+# Azure Storage Settings (non-sensitive)
+azure_storage_container_name=ai-content

smarketing-ai/deployment/manifest/configmap.yaml

@@ -0,0 +1,11 @@
+apiVersion: v1
+kind: ConfigMap
+metadata:
+  name: smarketing-config
+  namespace: smarketing
+data:
+  SERVER_HOST: "0.0.0.0"
+  SERVER_PORT: "5001"
+  UPLOAD_FOLDER: "/app/uploads"
+  MAX_CONTENT_LENGTH: "16777216"  # 16MB
+  ALLOWED_EXTENSIONS: "png,jpg,jpeg,gif,webp"

smarketing-ai/deployment/manifest/deployment.yaml

@@ -0,0 +1,47 @@
+apiVersion: apps/v1
+kind: Deployment
+metadata:
+  name: smarketing
+  namespace: smarketing
+  labels:
+    app: smarketing
+spec:
+  replicas: 1
+  selector:
+    matchLabels:
+      app: smarketing
+  template:
+    metadata:
+      labels:
+        app: smarketing
+    spec:
+      imagePullSecrets:
+      - name: acr-secret
+      containers:
+      - name: smarketing
+        image: acrdigitalgarage02.azurecr.io/smarketing-ai:latest
+        imagePullPolicy: Always
+        ports:
+        - containerPort: 5001
+        resources:
+          requests:
+            cpu: 256m
+            memory: 512Mi
+          limits:
+            cpu: 1024m
+            memory: 2048Mi
+        envFrom:
+        - configMapRef:
+            name: smarketing-config
+        - secretRef:
+            name: smarketing-secret
+        volumeMounts:
+        - name: upload-storage
+          mountPath: /app/uploads
+        - name: temp-storage
+          mountPath: /app/uploads/temp
+      volumes:
+      - name: upload-storage
+        emptyDir: {}
+      - name: temp-storage
+        emptyDir: {}

smarketing-ai/deployment/manifest/ingress.yaml

@@ -0,0 +1,26 @@
+apiVersion: networking.k8s.io/v1
+kind: Ingress
+metadata:
+  name: smarketing-ingress
+  namespace: smarketing
+  annotations:
+    kubernetes.io/ingress.class: nginx
+    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: "16m"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "300"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "300"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/cors-allow-methods: "GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/cors-allow-headers: "DNT,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Range,Authorization"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/cors-allow-origin: "*"
+    nginx.ingress.kubernetes.io/enable-cors: "true"
+spec:
+  rules:
+  - host: smarketing.20.249.184.228.nip.io
+    http:
+      paths:
+      - path: /
+        pathType: Prefix
+        backend:
+          service:
+            name: smarketing-service
+            port:
+              number: 80

smarketing-ai/deployment/manifest/secret.yaml

@@ -0,0 +1,9 @@
+apiVersion: v1
+kind: Secret
+metadata:
+  name: smarketing-secret
+  namespace: smarketing
+type: Opaque
+
+data:
+  OPENAI_API_KEY: c2stcHJvai1BbjRRX3VTNnNzQkxLU014VXBYTDBPM0lteUJuUjRwNVFTUHZkRnNSeXpFWGE0M21ISnhBcUkzNGZQOEduV2ZxclBpQ29VZ2pmbFQzQmxia0ZKZklMUGVqUFFIem9ZYzU4Yzc4UFkzeUo0dkowTVlfNGMzNV82dFlQUlkzTDBIODAwWWVvMnpaTmx6V3hXNk1RMFRzSDg5T1lNWUEK

smarketing-ai/deployment/manifest/service.yaml

@@ -0,0 +1,16 @@
+apiVersion: v1
+kind: Service
+metadata:
+  name: smarketing-service
+  namespace: smarketing
+  labels:
+    app: smarketing
+spec:
+  type: LoadBalancer
+  ports:
+  - port: 5001
+    targetPort: 5001
+    protocol: TCP
+    name: http
+  selector:
+    app: smarketing

smarketing-ai/models/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# Package initialization file

smarketing-ai/models/marketing_tip_models.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+"""
+마케팅 팁 API 요청/응답 모델
+"""
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import Optional, Dict, Any, List
+from datetime import datetime
+
+
+class MenuInfo(BaseModel):
+    """메뉴 정보 모델"""
+    
+    menu_id: int = Field(..., description="메뉴 ID")
+    menu_name: str = Field(..., description="메뉴명")
+    category: str = Field(..., description="메뉴 카테고리")
+    price: int = Field(..., description="가격")
+    description: Optional[str] = Field(None, description="메뉴 설명")
+    
+    class Config:
+        schema_extra = {
+            "example": {
+                "store_name": "더블샷 카페",
+                "business_type": "카페",
+                "location": "서울시 강남구 역삼동",
+                "seat_count": 30,
+                "menu_list": [
+                    {
+                        "menu_id": 1,
+                        "menu_name": "아메리카노",
+                        "category": "음료",
+                        "price": 4000,
+                        "description": "깊고 진한 맛의 아메리카노"
+                    },
+                    {
+                        "menu_id": 2,
+                        "menu_name": "카페라떼",
+                        "category": "음료",
+                        "price": 4500,
+                        "description": "부드러운 우유 거품이 올라간 카페라떼"
+                    },
+                    {
+                        "menu_id": 3,
+                        "menu_name": "치즈케이크",
+                        "category": "디저트",
+                        "price": 6000,
+                        "description": "진한 치즈 맛의 수제 케이크"
+                    }
+                ],
+                "additional_requirement": "젊은 고객층을 타겟으로 한 마케팅"
+            }
+        }
+
+class MarketingTipGenerateRequest(BaseModel):
+    """마케팅 팁 생성 요청 모델"""
+    
+    store_name: str = Field(..., description="매장명")
+    business_type: str = Field(..., description="업종")
+    location: Optional[str] = Field(None, description="위치")
+    seat_count: Optional[int] = Field(None, description="좌석 수")
+    menu_list: Optional[List[MenuInfo]] = Field(default=[], description="메뉴 목록")
+    
+    class Config:
+        schema_extra = {
+            "example": {
+                "store_name": "더블샷 카페",
+                "business_type": "카페",
+                "location": "서울시 강남구 역삼동",
+                "seat_count": 30,
+            }
+        }
+
+class MarketingTipResponse(BaseModel):
+    """마케팅 팁 응답 모델"""
+    
+    tip: str = Field(..., description="생성된 마케팅 팁")
+    status: str = Field(..., description="응답 상태 (success, fallback, error)")
+    message: str = Field(..., description="응답 메시지")
+    generated_at: str = Field(..., description="생성 시간")
+    store_name: str = Field(..., description="매장명")
+    business_type: str = Field(..., description="업종")
+    ai_model: str = Field(..., description="사용된 AI 모델")
+    
+    class Config:
+        schema_extra = {
+            "example": {
+                "tip": "☕ 더블샷 카페 여름 마케팅 전략\n\n💡 핵심 포인트:\n1. 여름 한정 시원한 음료 개발\n2. SNS 이벤트로 젊은 고객층 공략\n3. 더위 피할 수 있는 쾌적한 환경 어필",
+                "status": "success",
+                "message": "AI 마케팅 팁이 성공적으로 생성되었습니다.",
+                "generated_at": "2024-06-13T15:30:00",
+                "store_name": "더블샷 카페",
+                "business_type": "카페",
+                "ai_model": "claude"
+            }
+        }

smarketing-ai/models/request_models.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+"""
+요청 모델 정의
+API 요청 데이터 구조를 정의
+"""
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List, Optional
+from datetime import date
+
+
+
+@dataclass
+class SnsContentGetRequest:
+    """SNS 게시물 생성 요청 모델"""
+    title: str
+    category: str
+    contentType: str
+    platform: str
+    images: List[str]  # 이미지 URL 리스트
+    target : Optional[str] = None # 타켓
+    requirement: Optional[str] = None
+    storeName: Optional[str] = None
+    storeType: Optional[str] = None
+    #toneAndManner: Optional[str] = None
+    #emotionIntensity: Optional[str] = None
+    menuName: Optional[str] = None
+    eventName: Optional[str] = None
+    startDate: Optional[date] = None  # LocalDate -> date
+    endDate: Optional[date] = None  # LocalDate -> date
+
+
+@dataclass
+class PosterContentGetRequest:
+    """홍보 포스터 생성 요청 모델"""
+    title: str
+    category: str
+    contentType: str
+    images: List[str]  # 이미지 URL 리스트
+    photoStyle: Optional[str] = None
+    requirement: Optional[str] = None
+    toneAndManner: Optional[str] = None
+    emotionIntensity: Optional[str] = None
+    menuName: Optional[str] = None
+    eventName: Optional[str] = None
+    startDate: Optional[date] = None  # LocalDate -> date
+    endDate: Optional[date] = None  # LocalDate -> date
+
+
+# 기존 모델들은 유지
+@dataclass
+class ContentRequest:
+    """마케팅 콘텐츠 생성 요청 모델 (기존)"""
+    category: str
+    platform: str
+    image_paths: List[str]
+    start_time: Optional[str] = None
+    end_time: Optional[str] = None
+    store_name: Optional[str] = None
+    additional_info: Optional[str] = None
+
+
+@dataclass
+class PosterRequest:
+    """홍보 포스터 생성 요청 모델 (기존)"""
+    category: str
+    image_paths: List[str]
+    start_time: Optional[str] = None
+    end_time: Optional[str] = None
+    store_name: Optional[str] = None
+    event_title: Optional[str] = None
+    discount_info: Optional[str] = None
+    additional_info: Optional[str] = None

smarketing-ai/requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+Flask==3.0.0
+Flask-CORS==4.0.0
+Pillow>=9.0.0
+requests==2.31.0
+anthropic>=0.25.0
+openai>=1.12.0
+python-dotenv==1.0.0
+Werkzeug==3.0.1
+azure-storage-blob>=12.19.0

smarketing-ai/services/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# Package initialization file

smarketing-ai/services/marketing_tip_service.py

@@ -0,0 +1,331 @@
+"""
+마케팅 팁 생성 서비스
+Java 서비스에서 요청받은 매장 정보를 기반으로 AI 마케팅 팁을 생성
+"""
+import os
+import logging
+from typing import Dict, Any, Optional
+import anthropic
+import openai
+from datetime import datetime
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class MarketingTipService:
+    """마케팅 팁 생성 서비스 클래스"""
+    
+    def __init__(self):
+        """서비스 초기화"""
+        self.claude_api_key = os.getenv('CLAUDE_API_KEY')
+        self.openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
+        
+        # Claude 클라이언트 초기화
+        if self.claude_api_key:
+            self.claude_client = anthropic.Anthropic(api_key=self.claude_api_key)
+        else:
+            self.claude_client = None
+            logger.warning("Claude API 키가 설정되지 않았습니다.")
+        
+        # OpenAI 클라이언트 초기화
+        if self.openai_api_key:
+            self.openai_client = openai.OpenAI(api_key=self.openai_api_key)
+        else:
+            self.openai_client = None
+            logger.warning("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다.")
+    
+    def generate_marketing_tip(self, store_data: Dict[str, Any], additional_requirement: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        매장 정보를 기반으로 AI 마케팅 팁 생성
+        
+        Args:
+            store_data: 매장 정보 (store_name, business_type, location 등)
+            
+        Returns:
+            생성된 마케팅 팁과 메타데이터
+        """
+        try:
+            logger.info(f"마케팅 팁 생성 시작: {store_data.get('store_name', 'Unknown')}")
+            
+            # 1. 프롬프트 생성
+            prompt = self._create_marketing_prompt(store_data, additional_requirement)
+            
+            # 2. AI 서비스 호출 (Claude 우선, 실패 시 OpenAI)
+            tip_content = self._call_ai_service(prompt)
+            
+            # 3. 응답 데이터 구성
+            response = {
+                'tip': tip_content,
+                'status': 'success',
+                'message': 'AI 마케팅 팁이 성공적으로 생성되었습니다.',
+                'generated_at': datetime.now().isoformat(),
+                'store_name': store_data.get('store_name', ''),
+                'business_type': store_data.get('business_type', ''),
+                'ai_model': 'claude' if self.claude_client else 'openai'
+            }
+            
+            logger.info(f"마케팅 팁 생성 완료: {store_data.get('store_name', 'Unknown')}")
+            logger.info(f"마케팅 팁 생성 완료: {response}")
+            return response
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"마케팅 팁 생성 실패: {str(e)}")
+            
+            # 실패 시 Fallback 팁 반환
+            fallback_tip = self._create_fallback_tip(store_data, additional_requirement)
+            
+            return {
+                'tip': fallback_tip,
+                'status': 'fallback',
+                'message': 'AI 서비스 호출 실패로 기본 팁을 제공합니다.',
+                'generated_at': datetime.now().isoformat(),
+                'store_name': store_data.get('store_name', ''),
+                'business_type': store_data.get('business_type', ''),
+                'ai_model': 'fallback'
+            }
+    
+    def _create_marketing_prompt(self, store_data: Dict[str, Any], additional_requirement: Optional[str]) -> str:
+        """마케팅 팁 생성을 위한 프롬프트 생성"""
+        
+        store_name = store_data.get('store_name', '매장')
+        business_type = store_data.get('business_type', '소상공인')
+        location = store_data.get('location', '')
+        seat_count = store_data.get('seat_count', 0)
+        menu_list = store_data.get('menu_list', [])
+        
+        prompt = f"""
+당신은 소상공인 마케팅 전문가입니다.
+현재 유행하고 성공한 마케팅 예시를 검색하여 확인 한 후, 참고하여 아래 내용을 작성해주세요.
+
+당신의 임무는 매장 정보를 바탕으로, 적은 비용으로 효과를 낼 수 있는 현실적이고 실행 가능한 마케팅 팁을 제안하는 것입니다.
+지역성, 지역의 현재 날씨 확인하고, 현재 트렌드까지 고려해주세요.
+소상공인을 위한 실용적인 마케팅 팁을 생성해주세요.
+
+매장 정보:
+- 매장명: {store_name}
+- 업종: {business_type}
+- 위치: {location}
+- 좌석 수: {seat_count}석
+
+"""
+        # 🔥 메뉴 정보 추가
+        if menu_list and len(menu_list) > 0:
+            prompt += f"\n메뉴 정보:\n"
+            for menu in menu_list:
+                menu_name = menu.get('menu_name', '')
+                category = menu.get('category', '')
+                price = menu.get('price', 0)
+                description = menu.get('description', '')
+                prompt += f"- {menu_name} ({category}): {price:,}원 - {description}\n"
+        
+        prompt += """
+아래 조건을 모두 충족하는 마케팅 팁을 하나 생성해주세요:
+
+1. **실행 가능성**: 소상공인이 실제로 적용할 수 있는 현실적인 방법
+2. **비용 효율성**: 적은 비용으로 높은 효과를 기대할 수 있는 전략
+3. **구체성**: 실행 단계가 명확하고 구체적일 것
+4. **시의성**: 현재 계절, 유행, 트렌드를 반영
+5. **지역성**: 지역 특성 및 현재 날씨를 고려할 것
+
+응답 형식 (300자 내외, 간결하게):
+html 형식으로 출력
+핵심 마케팅 팁은 제목없이 한번 더 상단에 보여주세요
+부제목과 내용은 분리해서 출력
+아래의 부제목 앞에는 이모지 포함
+- 핵심 마케팅 팁 (1개)
+- 실행 방법 (1개)
+- 예상 비용과 기대 효과
+- 주의사항 또는 유의점
+- 참고했던 실제 성공한 마케팅
+- 오늘의 응원의 문장 (간결하게 1개)
+
+심호흡하고, 단계별로 차근차근 생각해서 정확하고 실현 가능한 아이디어를 제시해주세요.
+"""
+        
+        return prompt
+    
+    def _call_ai_service(self, prompt: str) -> str:
+        """AI 서비스 호출"""
+        
+        # Claude API 우선 시도
+        if self.claude_client:
+            try:
+                response = self.claude_client.messages.create(
+                    model="claude-3-sonnet-20240229",
+                    max_tokens=1000,
+                    temperature=0.7,
+                    messages=[
+                        {
+                            "role": "user",
+                            "content": prompt
+                        }
+                    ]
+                )
+                
+                if response.content and len(response.content) > 0:
+                    logger.info(f"마케팅 팁 생성 완료: {response.content}")
+                    return response.content[0].text.strip()
+                
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"Claude API 호출 실패: {str(e)}")
+        
+        # OpenAI API 시도
+        if self.openai_client:
+            try:
+                response = self.openai_client.chat.completions.create(
+                    model="gpt-3.5-turbo",
+                    messages=[
+                        {
+                            "role": "system",
+                            "content": "당신은 소상공인을 위한 마케팅 전문가입니다. 실용적이고 구체적인 마케팅 조언을 제공해주세요."
+                        },
+                        {
+                            "role": "user",
+                            "content": prompt
+                        }
+                    ],
+                    max_tokens=800,
+                    temperature=0.7
+                )
+                
+                if response.choices and len(response.choices) > 0:
+                    return response.choices[0].message.content.strip()
+                    
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"OpenAI API 호출 실패: {str(e)}")
+        
+        # 모든 AI 서비스 호출 실패
+        raise Exception("모든 AI 서비스 호출에 실패했습니다.")
+    
+    def _create_fallback_tip(self, store_data: Dict[str, Any], additional_requirement: Optional[str]) -> str:
+        """AI 서비스 실패 시 규칙 기반 Fallback 팁 생성"""
+        
+        store_name = store_data.get('store_name', '매장')
+        business_type = store_data.get('business_type', '')
+        location = store_data.get('location', '')
+        menu_list = store_data.get('menu_list', [])
+
+        if menu_list and len(menu_list) > 0:
+            # 가장 비싼 메뉴 찾기 (시그니처 메뉴로 가정)
+            expensive_menu = max(menu_list, key=lambda x: x.get('price', 0), default=None)
+            
+            # 카테고리별 메뉴 분석
+            categories = {}
+            for menu in menu_list:
+                category = menu.get('category', '기타')
+                if category not in categories:
+                    categories[category] = []
+                categories[category].append(menu)
+            
+            main_category = max(categories.keys(), key=lambda x: len(categories[x])) if categories else '메뉴'
+            
+            if expensive_menu:
+                signature_menu = expensive_menu.get('menu_name', '시그니처 메뉴')
+                return f"""🎯 {store_name} 메뉴 기반 마케팅 전략
+
+💡 핵심 전략:
+- SNS를 활용한 홍보 강화
+- 고객 리뷰 관리 및 적극 활용
+- 지역 커뮤니티 참여로 인지도 향상
+
+📱 실행 방법:
+1. 인스타그램/네이버 블로그 정기 포스팅
+2. 고객 만족도 조사 및 피드백 반영
+3. 주변 상권과의 협력 이벤트 기획
+
+💰 예상 효과: 월 매출 10-15% 증가 가능
+⚠️ 주의사항: 꾸준한 실행과 고객 소통이 핵심"""
+        
+        # 업종별 기본 팁
+        if '카페' in business_type or '커피' in business_type:
+            return f"""☕ {store_name} 카페 마케팅 전략
+
+💡 핵심 포인트:
+1. 시그니처 음료 개발 및 SNS 홍보
+2. 계절별 한정 메뉴로 재방문 유도
+3. 인스타그램 포토존 설치
+
+📱 실행 방법:
+- 매주 신메뉴 또는 이벤트 인스타 포스팅
+- 고객 사진 리포스트로 참여 유도
+- 해시태그 #근처카페 #데이트코스 활용
+
+💰 비용: 월 5-10만원 내외
+📈 기대효과: 젊은 고객층 20% 증가"""
+            
+        elif '음식점' in business_type or '식당' in business_type:
+            return f"""🍽️ {store_name} 음식점 마케팅 전략
+
+💡 핵심 포인트:
+1. 대표 메뉴 스토리텔링
+2. 배달앱 리뷰 관리 강화
+3. 단골 고객 혜택 프로그램
+
+📱 실행 방법:
+- 요리 과정 영상으로 신뢰도 구축
+- 리뷰 적극 답변으로 고객 관리
+- 방문 횟수별 할인 혜택 제공
+
+💰 비용: 월 3-7만원 내외
+📈 기대효과: 재방문율 25% 향상"""
+            
+        elif '베이커리' in business_type or '빵집' in business_type:
+            return f"""🍞 {store_name} 베이커리 마케팅 전략
+
+💡 핵심 포인트:
+1. 갓 구운 빵 타이밍 알림 서비스
+2. 계절 한정 빵 출시
+3. 포장 디자인으로 선물용 어필
+
+📱 실행 방법:
+- 네이버 톡톡으로 빵 완성 시간 안내
+- 명절/기념일 특별 빵 한정 판매
+- 예쁜 포장지로 브랜딩 강화
+
+💰 비용: 월 5-8만원 내외
+📈 기대효과: 단골 고객 30% 증가"""
+        
+        # 지역별 특성 고려
+        if location:
+            location_tip = ""
+            if '강남' in location or '서초' in location:
+                location_tip = "\n🏢 강남권 특화: 직장인 대상 점심 세트메뉴 강화"
+            elif '홍대' in location or '신촌' in location:
+                location_tip = "\n🎓 대학가 특화: 학생 할인 및 그룹 이벤트 진행"
+            elif '강북' in location or '노원' in location:
+                location_tip = "\n🏘️ 주거지역 특화: 가족 단위 고객 대상 패키지 상품"
+            
+            return f"""🎯 {store_name} 지역 맞춤 마케팅
+
+💡 기본 전략:
+- 온라인 리뷰 관리 강화
+- 단골 고객 혜택 프로그램
+- 지역 커뮤니티 참여{location_tip}
+
+📱 실행 방법:
+1. 구글/네이버 지도 정보 최신화
+2. 동네 맘카페 홍보 참여
+3. 주변 상권과 상생 이벤트
+
+💰 비용: 월 3-5만원
+📈 기대효과: 인지도 및 매출 향상"""
+        
+        # 기본 범용 팁
+        return f"""🎯 {store_name} 기본 마케팅 전략
+
+💡 핵심 3가지:
+1. 온라인 존재감 강화 (SNS, 리뷰 관리)
+2. 고객 소통 및 피드백 활용
+3. 차별화된 서비스 제공
+
+📱 실행 방법:
+- 네이버 플레이스, 구글 정보 최신화
+- 고객 불만 신속 해결로 신뢰 구축
+- 작은 이벤트라도 꾸준히 진행
+
+💰 비용: 거의 무료 (시간 투자 위주)
+📈 기대효과: 꾸준한 성장과 단골 확보
+
+⚠️ 핵심은 지속성입니다!"""

smarketing-ai/services/poster_service.py

@@ -0,0 +1,202 @@
+"""
+포스터 생성 서비스 V3
+OpenAI DALL-E를 사용한 이미지 생성 (메인 메뉴 이미지 1개 + 프롬프트 내 예시 링크 10개)
+"""
+import os
+from typing import Dict, Any, List
+from utils.ai_client import AIClient
+from utils.image_processor import ImageProcessor
+from models.request_models import PosterContentGetRequest
+
+
+class PosterService:
+
+    def __init__(self):
+        """서비스 초기화"""
+        self.ai_client = AIClient()
+        self.image_processor = ImageProcessor()
+
+        # Azure Blob Storage 예시 이미지 링크 10개 (카페 음료 관련)
+        self.example_images = [
+            "https://stdigitalgarage02.blob.core.windows.net/ai-content/example1.png",
+            "https://stdigitalgarage02.blob.core.windows.net/ai-content/example2.png",
+            "https://stdigitalgarage02.blob.core.windows.net/ai-content/example3.png",
+            "https://stdigitalgarage02.blob.core.windows.net/ai-content/example4.png",
+            "https://stdigitalgarage02.blob.core.windows.net/ai-content/example5.png",
+            "https://stdigitalgarage02.blob.core.windows.net/ai-content/example6.png",
+            "https://stdigitalgarage02.blob.core.windows.net/ai-content/example7.png"
+        ]
+
+        # 포토 스타일별 프롬프트
+        self.photo_styles = {
+            '미니멀': '미니멀하고 깔끔한 디자인, 단순함, 여백 활용',
+            '모던': '현대적이고 세련된 디자인, 깔끔한 레이아웃',
+            '빈티지': '빈티지 느낌, 레트로 스타일, 클래식한 색감',
+            '컬러풀': '다채로운 색상, 밝고 생동감 있는 컬러',
+            '우아한': '우아하고 고급스러운 느낌, 세련된 분위기',
+            '캐주얼': '친근하고 편안한 느낌, 접근하기 쉬운 디자인'
+        }
+
+        # 카테고리별 이미지 스타일
+        self.category_styles = {
+            '음식': '음식 사진, 먹음직스러운, 맛있어 보이는',
+            '매장': '레스토랑 인테리어, 아늑한 분위기',
+            '이벤트': '홍보용 디자인, 눈길을 끄는'
+        }
+
+        # 톤앤매너별 디자인 스타일
+        self.tone_styles = {
+            '친근한': '따뜻하고 친근한 색감, 부드러운 느낌',
+            '정중한': '격식 있고 신뢰감 있는 디자인',
+            '재미있는': '밝고 유쾌한 분위기, 활기찬 색상',
+            '전문적인': '전문적이고 신뢰할 수 있는 디자인'
+        }
+
+        # 감정 강도별 디자인
+        self.emotion_designs = {
+            '약함': '은은하고 차분한 색감, 절제된 표현',
+            '보통': '적당히 활기찬 색상, 균형잡힌 디자인',
+            '강함': '강렬하고 임팩트 있는 색상, 역동적인 디자인'
+        }
+
+    def generate_poster(self, request: PosterContentGetRequest) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        포스터 생성 (메인 이미지 1개 분석 + 예시 링크 7개 프롬프트 제공)
+        """
+        try:
+            # 메인 이미지 확인
+            if not request.images:
+                return {'success': False, 'error': '메인 메뉴 이미지가 제공되지 않았습니다.'}
+
+            main_image_url = request.images[0]  # 첫 번째 이미지가 메인 메뉴
+
+            # 메인 이미지 분석
+            main_image_analysis = self._analyze_main_image(main_image_url)
+
+            # 포스터 생성 프롬프트 생성 (예시 링크 10개 포함)
+            prompt = self._create_poster_prompt_v3(request, main_image_analysis)
+
+            # OpenAI로 이미지 생성
+            image_url = self.ai_client.generate_image_with_openai(prompt, "1024x1536")
+
+            return {
+                'success': True,
+                'content': image_url,
+            }
+
+        except Exception as e:
+            return {
+                'success': False,
+                'error': str(e)
+            }
+
+    def _analyze_main_image(self, image_url: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        메인 메뉴 이미지 분석
+        """
+        temp_files = []
+        try:
+            # 이미지 다운로드
+            temp_path = self.ai_client.download_image_from_url(image_url)
+            if temp_path:
+                temp_files.append(temp_path)
+
+                # 이미지 분석
+                image_info = self.image_processor.get_image_info(temp_path)
+                image_description = self.ai_client.analyze_image(temp_path)
+                colors = self.image_processor.analyze_colors(temp_path, 5)
+
+                return {
+                    'url': image_url,
+                    'info': image_info,
+                    'description': image_description,
+                    'dominant_colors': colors,
+                    'is_food': self.image_processor.is_food_image(temp_path)
+                }
+            else:
+                return {
+                    'url': image_url,
+                    'error': '이미지 다운로드 실패'
+                }
+
+        except Exception as e:
+            return {
+                'url': image_url,
+                'error': str(e)
+            }
+
+    def _create_poster_prompt_v3(self, request: PosterContentGetRequest,
+                                 main_analysis: Dict[str, Any]) -> str:
+        """
+        포스터 생성을 위한 AI 프롬프트 생성 (한글, 글자 완전 제외, 메인 이미지 기반 + 예시 링크 7개 포함)
+        """
+
+        # 메인 이미지 정보 활용
+        main_description = main_analysis.get('description', '맛있는 음식')
+        main_colors = main_analysis.get('dominant_colors', [])
+        image_info = main_analysis.get('info', {})
+
+        # 이미지 크기 및 비율 정보
+        aspect_ratio = image_info.get('aspect_ratio', 1.0) if image_info else 1.0
+        image_orientation = "가로형" if aspect_ratio > 1.2 else "세로형" if aspect_ratio < 0.8 else "정사각형"
+
+        # 색상 정보를 텍스트로 변환
+        color_description = ""
+        if main_colors:
+            color_rgb = main_colors[:3]  # 상위 3개 색상
+            color_description = f"주요 색상 RGB 값: {color_rgb}를 기반으로 한 조화로운 색감"
+
+        # 예시 이미지 링크들을 문자열로 변환
+        example_links = "\n".join([f"- {link}" for link in self.example_images])
+
+        prompt = f"""
+        ## 카페 홍보 포스터 디자인 요청
+        
+        ### 📋 기본 정보
+        카테고리: {request.category}
+        콘텐츠 타입: {request.contentType}
+        메뉴명: {request.menuName or '없음'}
+        메뉴 정보: {main_description}
+        
+        ### 📅 이벤트 기간
+        시작일: {request.startDate or '지금'}
+        종료일: {request.endDate or '한정 기간'}
+        이벤트 시작일과 종료일은 필수로 포스터에 명시해주세요.
+        
+        ### 🎨 디자인 요구사항
+        메인 이미지 처리
+        - 기존 메인 이미지는 변경하지 않고 그대로 유지
+        - 포스터 전체 크기의 1/3 이하로 배치
+        - 이미지와 조화로운 작은 장식 이미지 추가
+        - 크기: {image_orientation}
+        
+        텍스트 요소
+        - 메뉴명 (필수)
+        - 간단한 추가 홍보 문구 (새로 생성, 한글) 혹은 "{request.requirement or '눈길을 끄는 전문적인 디자인'}"라는 요구사항에 맞는 문구
+        - 메뉴명 외 추가되는 문구는 1줄만 작성
+        
+        
+        텍스트 배치 규칙
+        - 글자가 이미지 경계를 벗어나지 않도록 주의
+        - 모서리에 너무 가깝게 배치하지 말 것
+        - 적당한 크기로 가독성 확보
+        - 아기자기한 한글 폰트 사용
+        
+        ### 🎨 디자인 스타일
+        참조 이미지
+        {example_links}의 URL을 참고하여 비슷한 스타일로 제작
+        
+        색상 가이드
+        {color_description}
+        전체적인 디자인 방향
+        
+        타겟: 한국 카페 고객층
+        스타일: 화려하고 매력적인 디자인
+        목적: 소셜미디어 공유용 (적합한 크기)
+        톤앤매너: 맛있어 보이는 색상, 방문 유도하는 비주얼
+        
+        ### 🎯 최종 목표
+        고객들이 "이 카페에 가보고 싶다!"라고 생각하게 만드는 시각적으로 매력적인 홍보 포스터 제작
+        """
+
+        return prompt

smarketing-ai/test.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""
+마케팅 팁 API 테스트 스크립트
+"""
+import requests
+import json
+
+
+def test_marketing_tip_api():
+    """마케팅 팁 API 테스트"""
+    
+    # 테스트 데이터
+    test_data = {
+        "store_name": "더블샷 카페",
+        "business_type": "카페", 
+        "location": "서울시 강남구 역삼동",
+        "seat_count": 30,
+    }
+    
+    # API 호출
+    url = "http://localhost:5001/api/v1/generate-marketing-tip"
+    headers = {
+        "Content-Type": "application/json",
+        "Authorization": "Bearer dummy-key"
+    }
+    
+    try:
+        response = requests.post(url, json=test_data, headers=headers)
+        
+        print(f"Status Code: {response.status_code}")
+        print(f"Response: {json.dumps(response.json(), ensure_ascii=False, indent=2)}")
+        
+        if response.status_code == 200:
+            print("✅ 테스트 성공!")
+        else:
+            print("❌ 테스트 실패!")
+            
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ 테스트 오류: {str(e)}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_marketing_tip_api()

smarketing-ai/utils/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# Package initialization file

smarketing-ai/utils/ai_client.py

@@ -0,0 +1,237 @@
+"""
+AI 클라이언트 유틸리티
+Claude AI 및 OpenAI API 호출을 담당
+"""
+import os
+import base64
+import requests
+from typing import Optional, List
+import anthropic
+import openai
+from PIL import Image
+import io
+from utils.blob_storage import BlobStorageClient
+
+
+class AIClient:
+    """AI API 클라이언트 클래스"""
+
+    def __init__(self):
+        """AI 클라이언트 초기화"""
+        self.claude_api_key = os.getenv('CLAUDE_API_KEY')
+        self.openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
+
+        # Blob Storage 클라이언트 초기화
+        self.blob_client = BlobStorageClient()
+
+        # Claude 클라이언트 초기화
+        if self.claude_api_key:
+            self.claude_client = anthropic.Anthropic(api_key=self.claude_api_key)
+        else:
+            self.claude_client = None
+
+        # OpenAI 클라이언트 초기화
+        if self.openai_api_key:
+            self.openai_client = openai.OpenAI(api_key=self.openai_api_key)
+        else:
+            self.openai_client = None
+
+    def download_image_from_url(self, image_url: str) -> str:
+        """
+        URL에서 이미지를 다운로드하여 임시 파일로 저장
+        Args:
+            image_url: 다운로드할 이미지 URL
+        Returns:
+            임시 저장된 파일 경로
+        """
+        try:
+            response = requests.get(image_url, timeout=30)
+            response.raise_for_status()
+
+            # 임시 파일로 저장
+            import tempfile
+            import uuid
+
+            file_extension = image_url.split('.')[-1] if '.' in image_url else 'jpg'
+            temp_filename = f"temp_{uuid.uuid4()}.{file_extension}"
+            temp_path = os.path.join('uploads', 'temp', temp_filename)
+
+            # 디렉토리 생성
+            os.makedirs(os.path.dirname(temp_path), exist_ok=True)
+
+            with open(temp_path, 'wb') as f:
+                f.write(response.content)
+
+            return temp_path
+
+        except Exception as e:
+            print(f"이미지 다운로드 실패 {image_url}: {e}")
+            return None
+
+    def generate_image_with_openai(self, prompt: str, size: str = "1024x1536") -> str:
+        """
+        gpt를 사용하여 이미지 생성
+        Args:
+            prompt: 이미지 생성 프롬프트
+            size: 이미지 크기 (1024x1536)
+        Returns:
+            Azure Blob Storage에 저장된 이미지 URL
+        """
+        try:
+            if not self.openai_client:
+                raise Exception("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다.")
+
+            response = self.openai_client.images.generate(
+                model="gpt-image-1",
+                prompt=prompt,
+                size=size,
+                n=1,
+            )
+
+            # base64 이미지 데이터 추출
+            b64_data = response.data[0].b64_json
+            image_data = base64.b64decode(b64_data)
+
+            # Azure Blob Storage에 업로드
+            blob_url = self.blob_client.upload_image(image_data, 'png')
+
+            print(f"✅ 이미지 생성 및 업로드 완료: {blob_url}")
+            return blob_url
+
+        except Exception as e:
+            raise Exception(f"이미지 생성 실패: {str(e)}")
+
+    def generate_text(self, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> str:
+        """
+        텍스트 생성 (Claude 우선, 실패시 OpenAI 사용)
+        """
+        # Claude AI 시도
+        if self.claude_client:
+            try:
+                response = self.claude_client.messages.create(
+                    model="claude-3-5-sonnet-20240620",
+                    max_tokens=max_tokens,
+                    messages=[
+                        {"role": "user", "content": prompt}
+                    ]
+                )
+                return response.content[0].text
+            except Exception as e:
+                print(f"Claude AI 호출 실패: {e}")
+
+        # OpenAI 시도
+        if self.openai_client:
+            try:
+                response = self.openai_client.chat.completions.create(
+                    model="gpt-4o",
+                    messages=[
+                        {"role": "user", "content": prompt}
+                    ],
+                    max_tokens=max_tokens
+                )
+                return response.choices[0].message.content
+            except Exception as e:
+                print(f"OpenAI 호출 실패: {e}")
+
+        # 기본 응답
+        return self._generate_fallback_content(prompt)
+
+    def analyze_image(self, image_path: str) -> str:
+        """
+        이미지 분석 및 설명 생성
+        """
+        try:
+            # 이미지를 base64로 인코딩
+            image_base64 = self._encode_image_to_base64(image_path)
+
+            # Claude Vision API 시도
+            if self.claude_client:
+                try:
+                    response = self.claude_client.messages.create(
+                        model="claude-3-5-sonnet-20240620",
+                        max_tokens=500,
+                        messages=[
+                            {
+                                "role": "user",
+                                "content": [
+                                    {
+                                        "type": "text",
+                                        "text": "이 이미지를 보고 음식점 마케팅에 활용할 수 있도록 매력적으로 설명해주세요. 음식이라면 맛있어 보이는 특징을, 매장이라면 분위기를, 이벤트라면 특별함을 강조해서 한국어로 50자 이내로 설명해주세요."
+                                    },
+                                    {
+                                        "type": "image",
+                                        "source": {
+                                            "type": "base64",
+                                            "media_type": "image/jpeg",
+                                            "data": image_base64
+                                        }
+                                    }
+                                ]
+                            }
+                        ]
+                    )
+                    return response.content[0].text
+                except Exception as e:
+                    print(f"Claude 이미지 분석 실패: {e}")
+
+            # OpenAI Vision API 시도
+            if self.openai_client:
+                try:
+                    response = self.openai_client.chat.completions.create(
+                        model="gpt-4o",
+                        messages=[
+                            {
+                                "role": "user",
+                                "content": [
+                                    {
+                                        "type": "text",
+                                        "text": "이 이미지를 보고 음식점 마케팅에 활용할 수 있도록 매력적으로 설명해주세요. 한국어로 50자 이내로 설명해주세요."
+                                    },
+                                    {
+                                        "type": "image_url",
+                                        "image_url": {
+                                            "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}"
+                                        }
+                                    }
+                                ]
+                            }
+                        ],
+                        max_tokens=300
+                    )
+                    return response.choices[0].message.content
+                except Exception as e:
+                    print(f"OpenAI 이미지 분석 실패: {e}")
+
+        except Exception as e:
+            print(f"이미지 분석 전체 실패: {e}")
+
+        return "맛있고 매력적인 음식점의 특별한 순간"
+
+    def _encode_image_to_base64(self, image_path: str) -> str:
+        """이미지 파일을 base64로 인코딩"""
+        with open(image_path, "rb") as image_file:
+            image = Image.open(image_file)
+            if image.width > 1024 or image.height > 1024:
+                image.thumbnail((1024, 1024), Image.Resampling.LANCZOS)
+
+            if image.mode == 'RGBA':
+                background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255))
+                background.paste(image, mask=image.split()[-1])
+                image = background
+
+            img_buffer = io.BytesIO()
+            image.save(img_buffer, format='JPEG', quality=85)
+            img_buffer.seek(0)
+            return base64.b64encode(img_buffer.getvalue()).decode('utf-8')
+
+    def _generate_fallback_content(self, prompt: str) -> str:
+        """AI 서비스 실패시 기본 콘텐츠 생성"""
+        if "콘텐츠" in prompt or "게시글" in prompt:
+            return """안녕하세요! 오늘도 맛있는 하루 되세요 😊
+                      우리 가게의 특별한 메뉴를 소개합니다!
+                      정성껏 준비한 음식으로 여러분을 맞이하겠습니다.
+                      많은 관심과 사랑 부탁드려요!"""
+        elif "포스터" in prompt:
+            return "특별한 이벤트\n지금 바로 확인하세요\n우리 가게에서 만나요\n놓치지 마세요!"
+        else:
+            return "안녕하세요! 우리 가게를 찾아주셔서 감사합니다."

smarketing-ai/utils/blob_storage.py

@@ -0,0 +1,117 @@
+"""
+Azure Blob Storage 유틸리티
+이미지 업로드 및 URL 생성 기능 제공
+"""
+import os
+from datetime import datetime
+from typing import Optional
+from azure.storage.blob import BlobServiceClient, ContentSettings
+from config.config import Config
+
+
+class BlobStorageClient:
+    """Azure Blob Storage 클라이언트 클래스"""
+
+    def __init__(self):
+        """Blob Storage 클라이언트 초기화"""
+        self.account_name = Config.AZURE_STORAGE_ACCOUNT_NAME
+        self.account_key = Config.AZURE_STORAGE_ACCOUNT_KEY
+        self.container_name = Config.AZURE_STORAGE_CONTAINER_NAME
+
+        if not self.account_key:
+            raise ValueError("Azure Storage Account Key가 설정되지 않았습니다.")
+
+        # Connection String 생성
+        connection_string = f"DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName={self.account_name};AccountKey={self.account_key};EndpointSuffix=core.windows.net"
+
+        # Blob Service Client 초기화
+        self.blob_service_client = BlobServiceClient.from_connection_string(connection_string)
+
+    def upload_image(self, image_data: bytes, file_extension: str = 'png') -> str:
+        """
+        이미지를 Blob Storage에 업로드
+
+        Args:
+            image_data: 업로드할 이미지 바이트 데이터
+            file_extension: 파일 확장자 (기본값: 'png')
+
+        Returns:
+            업로드된 이미지의 Public URL
+        """
+        try:
+            # 파일명 생성: poster_YYYYMMDDHHMMSS.png
+            timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')
+            blob_name = f"poster_{timestamp}.{file_extension}"
+
+            # Content Type 설정
+            content_settings = ContentSettings(content_type=f'image/{file_extension}')
+
+            # Blob 업로드
+            blob_client = self.blob_service_client.get_blob_client(
+                container=self.container_name,
+                blob=blob_name
+            )
+
+            blob_client.upload_blob(
+                image_data,
+                content_settings=content_settings,
+                overwrite=True
+            )
+
+            # Public URL 생성
+            blob_url = f"https://{self.account_name}.blob.core.windows.net/{self.container_name}/{blob_name}"
+
+            print(f"✅ 이미지 업로드 완료: {blob_url}")
+            return blob_url
+
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Blob Storage 업로드 실패: {str(e)}")
+            raise Exception(f"이미지 업로드 실패: {str(e)}")
+
+    def upload_file(self, file_path: str) -> str:
+        """
+        로컬 파일을 Blob Storage에 업로드
+
+        Args:
+            file_path: 업로드할 로컬 파일 경로
+
+        Returns:
+            업로드된 파일의 Public URL
+        """
+        try:
+            # 파일 확장자 추출
+            file_extension = os.path.splitext(file_path)[1][1:].lower()
+
+            # 파일 읽기
+            with open(file_path, 'rb') as file:
+                file_data = file.read()
+
+            # 업로드
+            return self.upload_image(file_data, file_extension)
+
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ 파일 업로드 실패: {str(e)}")
+            raise Exception(f"파일 업로드 실패: {str(e)}")
+
+    def delete_blob(self, blob_name: str) -> bool:
+        """
+        Blob 삭제
+
+        Args:
+            blob_name: 삭제할 Blob 이름
+
+        Returns:
+            삭제 성공 여부
+        """
+        try:
+            blob_client = self.blob_service_client.get_blob_client(
+                container=self.container_name,
+                blob=blob_name
+            )
+            blob_client.delete_blob()
+            print(f"✅ Blob 삭제 완료: {blob_name}")
+            return True
+
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Blob 삭제 실패: {str(e)}")
+            return False

smarketing-ai/utils/image_processor.py

@@ -0,0 +1,166 @@
+"""
+이미지 처리 유틸리티
+이미지 분석, 변환, 최적화 기능 제공
+"""
+import os
+from typing import Dict, Any, Tuple
+from PIL import Image, ImageOps
+import io
+class ImageProcessor:
+    """이미지 처리 클래스"""
+    def __init__(self):
+        """이미지 프로세서 초기화"""
+        self.supported_formats = {'JPEG', 'PNG', 'WEBP', 'GIF'}
+        self.max_size = (2048, 2048)  # 최대 크기
+        self.thumbnail_size = (400, 400)  # 썸네일 크기
+    def get_image_info(self, image_path: str) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        이미지 기본 정보 추출
+        Args:
+            image_path: 이미지 파일 경로
+        Returns:
+            이미지 정보 딕셔너리
+        """
+        try:
+            with Image.open(image_path) as image:
+                info = {
+                    'filename': os.path.basename(image_path),
+                    'format': image.format,
+                    'mode': image.mode,
+                    'size': image.size,
+                    'width': image.width,
+                    'height': image.height,
+                    'file_size': os.path.getsize(image_path),
+                    'aspect_ratio': round(image.width / image.height, 2) if image.height > 0 else 0
+                }
+                # 이미지 특성 분석
+                info['is_landscape'] = image.width > image.height
+                info['is_portrait'] = image.height > image.width
+                info['is_square'] = abs(image.width - image.height) < 50
+                return info
+        except Exception as e:
+            return {
+                'filename': os.path.basename(image_path),
+                'error': str(e)
+            }
+    def resize_image(self, image_path: str, target_size: Tuple[int, int], 
+                    maintain_aspect: bool = True) -> Image.Image:
+        """
+        이미지 크기 조정
+        Args:
+            image_path: 원본 이미지 경로
+            target_size: 목표 크기 (width, height)
+            maintain_aspect: 종횡비 유지 여부
+        Returns:
+            리사이즈된 PIL 이미지
+        """
+        try:
+            with Image.open(image_path) as image:
+                if maintain_aspect:
+                    # 종횡비 유지하며 리사이즈
+                    image.thumbnail(target_size, Image.Resampling.LANCZOS)
+                    return image.copy()
+                else:
+                    # 강제 리사이즈
+                    return image.resize(target_size, Image.Resampling.LANCZOS)
+        except Exception as e:
+            raise Exception(f"이미지 리사이즈 실패: {str(e)}")
+    def optimize_image(self, image_path: str, quality: int = 85) -> bytes:
+        """
+        이미지 최적화 (파일 크기 줄이기)
+        Args:
+            image_path: 원본 이미지 경로
+            quality: JPEG 품질 (1-100)
+        Returns:
+            최적화된 이미지 바이트
+        """
+        try:
+            with Image.open(image_path) as image:
+                # RGBA를 RGB로 변환 (JPEG 저장을 위해)
+                if image.mode == 'RGBA':
+                    background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255))
+                    background.paste(image, mask=image.split()[-1])
+                    image = background
+                # 크기가 너무 크면 줄이기
+                if image.width > self.max_size[0] or image.height > self.max_size[1]:
+                    image.thumbnail(self.max_size, Image.Resampling.LANCZOS)
+                # 바이트 스트림으로 저장
+                img_buffer = io.BytesIO()
+                image.save(img_buffer, format='JPEG', quality=quality, optimize=True)
+                return img_buffer.getvalue()
+        except Exception as e:
+            raise Exception(f"이미지 최적화 실패: {str(e)}")
+    def create_thumbnail(self, image_path: str, size: Tuple[int, int] = None) -> Image.Image:
+        """
+        썸네일 생성
+        Args:
+            image_path: 원본 이미지 경로
+            size: 썸네일 크기 (기본값: self.thumbnail_size)
+        Returns:
+            썸네일 PIL 이미지
+        """
+        if size is None:
+            size = self.thumbnail_size
+        try:
+            with Image.open(image_path) as image:
+                # 정사각형 썸네일 생성
+                thumbnail = ImageOps.fit(image, size, Image.Resampling.LANCZOS)
+                return thumbnail
+        except Exception as e:
+            raise Exception(f"썸네일 생성 실패: {str(e)}")
+    def analyze_colors(self, image_path: str, num_colors: int = 5) -> list:
+        """
+        이미지의 주요 색상 추출
+        Args:
+            image_path: 이미지 파일 경로
+            num_colors: 추출할 색상 개수
+        Returns:
+            주요 색상 리스트 [(R, G, B), ...]
+        """
+        try:
+            with Image.open(image_path) as image:
+                # RGB로 변환
+                if image.mode != 'RGB':
+                    image = image.convert('RGB')
+                # 이미지 크기 줄여서 처리 속도 향상
+                image.thumbnail((150, 150))
+                # 색상 히스토그램 생성
+                colors = image.getcolors(maxcolors=256*256*256)
+                if colors:
+                    # 빈도순으로 정렬
+                    colors.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
+                    # 상위 색상들 반환
+                    dominant_colors = []
+                    for count, color in colors[:num_colors]:
+                        dominant_colors.append(color)
+                    return dominant_colors
+                return [(128, 128, 128)]  # 기본 회색
+        except Exception as e:
+            print(f"색상 분석 실패: {e}")
+            return [(128, 128, 128)]  # 기본 회색
+    def is_food_image(self, image_path: str) -> bool:
+        """
+        음식 이미지 여부 간단 판별
+        (실제로는 AI 모델이 필요하지만, 여기서는 기본적인 휴리스틱 사용)
+        Args:
+            image_path: 이미지 파일 경로
+        Returns:
+            음식 이미지 여부
+        """
+        try:
+            # 파일명에서 키워드 확인
+            filename = os.path.basename(image_path).lower()
+            food_keywords = ['food', 'meal', 'dish', 'menu', '음식', '메뉴', '요리']
+            for keyword in food_keywords:
+                if keyword in filename:
+                    return True
+            # 색상 분석으로 간단 판별 (음식은 따뜻한 색조가 많음)
+            colors = self.analyze_colors(image_path, 3)
+            warm_color_count = 0
+            for r, g, b in colors:
+                # 따뜻한 색상 (빨강, 노랑, 주황 계열) 확인
+                if r > 150 or (r > g and r > b):
+                    warm_color_count += 1
+            return warm_color_count >= 2
+        except:
+            return False