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8.8 KiB
Python
228 lines
8.8 KiB
Python
"""
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AI 클라이언트 유틸리티
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Claude AI 및 OpenAI API 호출을 담당
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"""
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import os
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import base64
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import requests
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from typing import Optional, List
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import anthropic
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import openai
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from PIL import Image
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import io
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class AIClient:
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"""AI API 클라이언트 클래스"""
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def __init__(self):
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"""AI 클라이언트 초기화"""
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self.claude_api_key = os.getenv('CLAUDE_API_KEY')
|
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self.openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
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# Claude 클라이언트 초기화
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if self.claude_api_key:
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self.claude_client = anthropic.Anthropic(api_key=self.claude_api_key)
|
|
else:
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self.claude_client = None
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|
|
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# OpenAI 클라이언트 초기화
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|
if self.openai_api_key:
|
|
self.openai_client = openai.OpenAI(api_key=self.openai_api_key)
|
|
else:
|
|
self.openai_client = None
|
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|
|
def download_image_from_url(self, image_url: str) -> str:
|
|
"""
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URL에서 이미지를 다운로드하여 임시 파일로 저장
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|
Args:
|
|
image_url: 다운로드할 이미지 URL
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|
Returns:
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임시 저장된 파일 경로
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"""
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try:
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response = requests.get(image_url, timeout=30)
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response.raise_for_status()
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|
|
# 임시 파일로 저장
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import tempfile
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import uuid
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file_extension = image_url.split('.')[-1] if '.' in image_url else 'jpg'
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|
temp_filename = f"temp_{uuid.uuid4()}.{file_extension}"
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temp_path = os.path.join('uploads', 'temp', temp_filename)
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|
# 디렉토리 생성
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os.makedirs(os.path.dirname(temp_path), exist_ok=True)
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with open(temp_path, 'wb') as f:
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f.write(response.content)
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return temp_path
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except Exception as e:
|
|
print(f"이미지 다운로드 실패 {image_url}: {e}")
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return None
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def generate_image_with_openai(self, prompt: str, size: str = "1024x1024") -> str:
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"""
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OpenAI DALL-E를 사용하여 이미지 생성
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|
Args:
|
|
prompt: 이미지 생성 프롬프트
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size: 이미지 크기 (1024x1024, 1792x1024, 1024x1792)
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|
Returns:
|
|
생성된 이미지 URL
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|
"""
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|
try:
|
|
if not self.openai_client:
|
|
raise Exception("OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다.")
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response = self.openai_client.images.generate(
|
|
model="dall-e-3",
|
|
prompt=prompt,
|
|
size=size,
|
|
quality="standard",
|
|
n=1,
|
|
)
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|
|
|
return response.data[0].url
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"OpenAI 이미지 생성 실패: {e}")
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|
raise Exception(f"이미지 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}")
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|
|
def generate_text(self, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> str:
|
|
"""
|
|
텍스트 생성 (Claude 우선, 실패시 OpenAI 사용)
|
|
"""
|
|
# Claude AI 시도
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|
if self.claude_client:
|
|
try:
|
|
response = self.claude_client.messages.create(
|
|
model="claude-3-sonnet-20240229",
|
|
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-3.5-turbo",
|
|
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
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|
return self._generate_fallback_content(prompt)
|
|
|
|
def analyze_image(self, image_path: str) -> str:
|
|
"""
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이미지 분석 및 설명 생성
|
|
"""
|
|
try:
|
|
# 이미지를 base64로 인코딩
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|
image_base64 = self._encode_image_to_base64(image_path)
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|
|
|
# Claude Vision API 시도
|
|
if self.claude_client:
|
|
try:
|
|
response = self.claude_client.messages.create(
|
|
model="claude-3-sonnet-20240229",
|
|
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-4-vision-preview",
|
|
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"
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|
def _encode_image_to_base64(self, image_path: str) -> str:
|
|
"""이미지 파일을 base64로 인코딩"""
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|
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)
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|
|
if image.mode == 'RGBA':
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background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255))
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|
background.paste(image, mask=image.split()[-1])
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|
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:
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|
"""AI 서비스 실패시 기본 콘텐츠 생성"""
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if "콘텐츠" in prompt or "게시글" in prompt:
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return """안녕하세요! 오늘도 맛있는 하루 되세요 😊
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|
우리 가게의 특별한 메뉴를 소개합니다!
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|
정성껏 준비한 음식으로 여러분을 맞이하겠습니다.
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|
많은 관심과 사랑 부탁드려요!"""
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elif "포스터" in prompt:
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return "특별한 이벤트\n지금 바로 확인하세요\n우리 가게에서 만나요\n놓치지 마세요!"
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else:
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return "안녕하세요! 우리 가게를 찾아주셔서 감사합니다."
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