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8.0 KiB
Python
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Python
"""
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SNS 콘텐츠 생성 서비스
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"""
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import os
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from typing import Dict, Any
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from datetime import datetime
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from utils.ai_client import AIClient
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from utils.image_processor import ImageProcessor
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from models.request_models import SnsContentGetRequest
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class SnsContentService:
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def __init__(self):
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"""서비스 초기화"""
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self.ai_client = AIClient()
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self.image_processor = ImageProcessor()
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# 플랫폼별 콘텐츠 특성 정의
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self.platform_specs = {
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'인스타그램': {
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'max_length': 2200,
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'hashtag_count': 15,
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'style': '감성적이고 시각적',
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'format': '짧은 문장, 해시태그 활용'
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},
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'네이버 블로그': {
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'max_length': 3000,
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'hashtag_count': 10,
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'style': '정보성과 친근함',
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'format': '구조화된 내용, 상세 설명'
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}
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}
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# 톤앤매너별 스타일
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self.tone_styles = {
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'친근한': '반말, 이모티콘 활용, 편안한 어조',
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'정중한': '존댓말, 격식 있는 표현, 신뢰감 있는 어조',
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'재미있는': '유머 섞인 표현, 트렌디한 말투, 참신한 비유',
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'전문적인': '전문 용어 활용, 체계적 설명, 신뢰성 강조'
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}
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# 감정 강도별 표현
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self.emotion_levels = {
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'약함': '은은하고 차분한 표현',
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'보통': '적당히 활기찬 표현',
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'강함': '매우 열정적이고 강렬한 표현'
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}
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def generate_sns_content(self, request: SnsContentGetRequest) -> Dict[str, Any]:
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"""
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SNS 콘텐츠 생성 (HTML 형식 반환)
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"""
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try:
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# 이미지 다운로드 및 분석
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image_analysis = self._analyze_images_from_urls(request.images)
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# AI 프롬프트 생성
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prompt = self._create_sns_prompt(request, image_analysis)
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# AI로 콘텐츠 생성
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generated_content = self.ai_client.generate_text(prompt)
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# HTML 형식으로 포맷팅
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html_content = self._format_to_html(generated_content, request)
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return {
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'success': True,
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'content': html_content
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}
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except Exception as e:
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return {
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'success': False,
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'error': str(e)
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|
}
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def _analyze_images_from_urls(self, image_urls: list) -> Dict[str, Any]:
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"""
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URL에서 이미지를 다운로드하고 분석
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"""
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analysis_results = []
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temp_files = []
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try:
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for image_url in image_urls:
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# 이미지 다운로드
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temp_path = self.ai_client.download_image_from_url(image_url)
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if temp_path:
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temp_files.append(temp_path)
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# 이미지 분석
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try:
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image_info = self.image_processor.get_image_info(temp_path)
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image_description = self.ai_client.analyze_image(temp_path)
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analysis_results.append({
|
|
'url': image_url,
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|
'info': image_info,
|
|
'description': image_description
|
|
})
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|
except Exception as e:
|
|
analysis_results.append({
|
|
'url': image_url,
|
|
'error': str(e)
|
|
})
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return {
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|
'total_images': len(image_urls),
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|
'results': analysis_results
|
|
}
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finally:
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# 임시 파일 정리
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for temp_file in temp_files:
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|
try:
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os.remove(temp_file)
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except:
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|
pass
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def _create_sns_prompt(self, request: SnsContentGetRequest, image_analysis: Dict[str, Any]) -> str:
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|
"""
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SNS 콘텐츠 생성을 위한 AI 프롬프트 생성
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"""
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platform_spec = self.platform_specs.get(request.platform, self.platform_specs['인스타그램'])
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tone_style = self.tone_styles.get(request.toneAndManner, '친근한 어조')
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|
emotion_level = self.emotion_levels.get(request.emotionIntensity, '적당한 강도')
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# 이미지 설명 추출
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image_descriptions = []
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for result in image_analysis.get('results', []):
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if 'description' in result:
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image_descriptions.append(result['description'])
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prompt = f"""
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당신은 소상공인을 위한 SNS 마케팅 콘텐츠 전문가입니다.
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다음 정보를 바탕으로 {request.platform}에 적합한 게시글을 작성해주세요.
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**게시물 정보:**
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- 제목: {request.title}
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- 카테고리: {request.category}
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- 콘텐츠 타입: {request.contentType}
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**스타일 요구사항:**
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- 톤앤매너: {request.toneAndManner} ({tone_style})
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|
- 감정 강도: {request.emotionIntensity} ({emotion_level})
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|
- 특별 요구사항: {request.requirement or '없음'}
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|
**이벤트 정보:**
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|
- 이벤트명: {request.eventName or '없음'}
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|
- 시작일: {request.startDate or '없음'}
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- 종료일: {request.endDate or '없음'}
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**이미지 분석 결과:**
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{chr(10).join(image_descriptions) if image_descriptions else '이미지 없음'}
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**플랫폼 특성:**
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- 최대 길이: {platform_spec['max_length']}자
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- 스타일: {platform_spec['style']}
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- 형식: {platform_spec['format']}
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**요구사항:**
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1. {request.platform}의 특성에 맞는 톤앤매너 사용
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2. {request.category} 카테고리에 적합한 내용 구성
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3. 고객의 관심을 끌 수 있는 매력적인 문구 사용
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4. 이미지와 연관된 내용으로 작성
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5. 지정된 톤앤매너와 감정 강도에 맞게 작성
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본문과 해시태그를 모두 포함하여 완성된 게시글을 작성해주세요.
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"""
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return prompt
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def _format_to_html(self, content: str, request: SnsContentGetRequest) -> str:
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"""
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|
생성된 콘텐츠를 HTML 형식으로 포맷팅
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"""
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|
# 줄바꿈을 <br> 태그로 변환
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content = content.replace('\n', '<br>')
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# 해시태그를 파란색으로 스타일링
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import re
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content = re.sub(r'(#[\w가-힣]+)', r'<span style="color: #1DA1F2; font-weight: bold;">\1</span>', content)
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# 이모티콘은 그대로 유지
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# 전체 HTML 구조
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html_content = f"""
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<div style="font-family: 'Noto Sans KR', Arial, sans-serif; line-height: 1.6; padding: 20px; max-width: 600px;">
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<div style="background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; padding: 15px; border-radius: 10px 10px 0 0; text-align: center;">
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<h3 style="margin: 0; font-size: 18px;">{request.platform} 게시물</h3>
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</div>
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<div style="background: white; padding: 20px; border-radius: 0 0 10px 10px; border: 1px solid #e1e8ed;">
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<div style="font-size: 16px; color: #333;">
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{content}
|
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</div>
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|
{self._add_metadata_html(request)}
|
|
</div>
|
|
</div>
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|
"""
|
|
return html_content
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|
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|
def _add_metadata_html(self, request: SnsContentGetRequest) -> str:
|
|
"""
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|
메타데이터를 HTML에 추가
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"""
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|
metadata_html = '<div style="margin-top: 20px; padding-top: 15px; border-top: 1px solid #e1e8ed; font-size: 12px; color: #666;">'
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if request.menuName:
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metadata_html += f'<div><strong>메뉴:</strong> {request.menuName}</div>'
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if request.eventName:
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metadata_html += f'<div><strong>이벤트:</strong> {request.eventName}</div>'
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if request.startDate and request.endDate:
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metadata_html += f'<div><strong>기간:</strong> {request.startDate} ~ {request.endDate}</div>'
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metadata_html += f'<div><strong>카테고리:</strong> {request.category}</div>'
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metadata_html += f'<div><strong>생성일:</strong> {datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")}</div>'
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|
metadata_html += '</div>'
|
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return metadata_html
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