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.gitignore

@@ -84,7 +84,6 @@ vector_db/
 *.pkl
 *.model
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 embeddings/
 checkpoints/
 
@@ -117,4 +116,4 @@ yarn-error.log*
 
 # Backup files
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+*.backup

vector/app/models/restaurant_models.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+# app/models/restaurant_models.py
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional, Dict, Any
+
+class RestaurantSearchRequest(BaseModel):
+    """음식점 검색 요청 모델"""
+    region: str = Field(
+        ...,
+        description="지역 (시군구 + 읍면동)",
+        example="서울특별시 강남구 역삼동"
+    )
+    store_name: str = Field(
+        ...,
+        description="가게명",
+        example="맛있는 한식당"
+    )
+
+class RestaurantInfo(BaseModel):
+    """음식점 정보 모델"""
+    id: str = Field(description="카카오 장소 ID")
+    place_name: str = Field(description="장소명")
+    category_name: str = Field(description="카테고리명")
+    category_group_code: str = Field(description="카테고리 그룹 코드")
+    category_group_name: str = Field(description="카테고리 그룹명")
+    phone: str = Field(description="전화번호")
+    address_name: str = Field(description="전체 지번 주소")
+    road_address_name: str = Field(description="전체 도로명 주소")
+    place_url: str = Field(description="장소 상세페이지 URL")
+    distance: str = Field(description="중심좌표까지의 거리 (meter)")
+    x: str = Field(description="X 좌표값, 경위도인 경우 longitude")
+    y: str = Field(description="Y 좌표값, 경위도인 경우 latitude")
+
+class SimilarRestaurantsRequest(BaseModel):
+    """동종 업체 검색 요청 모델"""
+    region: str = Field(
+        ...,
+        description="지역",
+        example="서울특별시 강남구"
+    )
+    food_category: str = Field(
+        ...,
+        description="음식 종류",
+        example="육류,고기"
+    )
+    max_count: int = Field(
+        default=50,
+        description="최대 검색 개수",
+        example=50
+    )
+
+class RestaurantSearchResponse(BaseModel):
+    """음식점 검색 응답 모델"""
+    success: bool = Field(description="검색 성공 여부")
+    message: str = Field(description="응답 메시지")
+    restaurant: Optional[RestaurantInfo] = Field(description="찾은 음식점 정보")
+    
+class SimilarRestaurantsResponse(BaseModel):
+    """동종 업체 검색 응답 모델"""
+    success: bool = Field(description="검색 성공 여부")
+    message: str = Field(description="응답 메시지")
+    restaurants: List[RestaurantInfo] = Field(description="동종 업체 목록")
+    total_count: int = Field(description="총 검색된 업체 수")
+
+class ErrorResponse(BaseModel):
+    """에러 응답 모델"""
+    success: bool = False
+    error: str = Field(description="에러 코드")
+    message: str = Field(description="에러 메시지")
+    timestamp: str = Field(description="에러 발생 시간")
+

vector/app/models/review_models.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+# app/models/review_models.py
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional, Dict, Any
+
+class ReviewerStats(BaseModel):
+    """리뷰어 통계 정보"""
+    reviews: Optional[int] = Field(None, description="작성한 리뷰 수")
+    average_rating: Optional[float] = Field(None, description="평균 별점")
+    followers: Optional[int] = Field(None, description="팔로워 수")
+
+class ReviewData(BaseModel):
+    """개별 리뷰 데이터"""
+    reviewer_name: str = Field(description="리뷰어 이름")
+    reviewer_level: str = Field(description="리뷰어 레벨")
+    reviewer_stats: ReviewerStats = Field(description="리뷰어 통계")
+    rating: int = Field(description="별점")
+    date: str = Field(description="작성 날짜")
+    content: str = Field(description="리뷰 내용")
+    badges: List[str] = Field(description="태그/배지 목록")
+    likes: int = Field(description="좋아요 수")
+    photo_count: int = Field(description="사진 개수")
+    has_photos: bool = Field(description="사진 포함 여부")
+
+class StoreInfo(BaseModel):
+    """가게 정보"""
+    id: str = Field(description="가게 ID")
+    name: str = Field(description="가게명")
+    category: str = Field(description="카테고리")
+    rating: str = Field(description="평균 별점")
+    review_count: str = Field(description="리뷰 수")
+    status: str = Field(description="영업 상태")
+    address: str = Field(description="주소")
+
+class DateFilter(BaseModel):
+    """날짜 필터 정보"""
+    cutoff_date: Optional[str] = Field(None, description="기준 날짜")
+    filtered: bool = Field(description="필터 적용 여부")
+
+class ReviewAnalysisRequest(BaseModel):
+    """리뷰 분석 요청 모델"""
+    store_id: str = Field(
+        ...,
+        description="카카오맵 가게 ID",
+        example="501745730"
+    )
+    days_limit: Optional[int] = Field(
+        None,
+        description="며칠 이후의 리뷰만 수집할지 (None이면 모든 날짜)",
+        example=30
+    )
+    max_time: int = Field(
+        300,
+        description="최대 스크롤 시간(초)",
+        example=300
+    )
+
+class ReviewAnalysisResponse(BaseModel):
+    """리뷰 분석 응답 모델"""
+    success: bool = Field(description="분석 성공 여부")
+    message: str = Field(description="응답 메시지")
+    store_info: Optional[StoreInfo] = Field(None, description="가게 정보")
+    reviews: List[ReviewData] = Field(description="리뷰 목록")
+    analysis_date: str = Field(description="분석 수행 날짜시간")
+    total_reviews: int = Field(description="수집된 총 리뷰 수")
+    analysis_method: str = Field(description="분석 방법")
+    date_filter: DateFilter = Field(description="날짜 필터 정보")
+    execution_time: float = Field(description="실행 시간(초)")
+

vector/app/models/vector_models.py

@@ -0,0 +1,84 @@
+# app/models/vector_models.py
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Optional, Dict, Any
+
+class VectorBuildRequest(BaseModel):
+    """Vector DB 구축 요청 모델"""
+    region: str = Field(
+        ...,
+        description="지역 (시군구 + 읍면동)",
+        example="서울특별시 강남구 역삼동"
+    )
+    store_name: str = Field(
+        ...,
+        description="가게명",
+        example="맛있는 한식당"
+    )
+    force_rebuild: bool = Field(
+        False,
+        description="강제 재구축 여부",
+        example=False
+    )
+
+class VectorBuildResponse(BaseModel):
+    """Vector DB 구축 응답 모델"""
+    success: bool = Field(description="구축 성공 여부")
+    message: str = Field(description="응답 메시지")
+    store_info: Dict[str, Any] = Field(description="대상 가게 정보")
+    similar_stores_count: int = Field(description="동종 업체 수")
+    total_reviews_processed: int = Field(description="처리된 총 리뷰 수")
+    vector_db_status: str = Field(description="Vector DB 상태")
+    execution_time: float = Field(description="실행 시간(초)")
+    food_category: str = Field(description="추출된 음식 카테고리")
+
+class ActionRecommendationRequest(BaseModel):
+    """액션 추천 요청 모델"""
+    store_id: str = Field(
+        ...,
+        description="가게 ID",
+        example="12345"
+    )
+    context: Optional[str] = Field(
+        None,
+        description="추가 컨텍스트",
+        example="매출이 감소하고 있어서 개선 방안이 필요합니다."
+    )
+
+class ActionRecommendationResponse(BaseModel):
+    """액션 추천 응답 모델"""
+    success: bool = Field(description="추천 성공 여부")
+    message: str = Field(description="응답 메시지")
+    claude_input: str = Field(description="Claude API에 전달한 프롬프트")
+    claude_response: Optional[str] = Field(None, description="Claude AI 원본 응답")
+    parsed_response: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="파싱된 JSON 응답")  # 새로 추가
+    store_name: str = Field(description="가게명")
+    food_category: str = Field(description="음식 카테고리")
+    similar_stores_count: int = Field(description="분석된 동종 업체 수")
+    execution_time: Optional[float] = Field(None, description="Claude API 응답 시간(초)")
+    json_parse_success: Optional[bool] = Field(None, description="JSON 파싱 성공 여부")  # 새로 추가
+        
+class VectorStoreDocument(BaseModel):
+    """Vector Store에 저장될 문서 구조"""
+    store_id: str = Field(description="가게 ID")
+    store_name: str = Field(description="가게명")
+    food_category: str = Field(description="음식 카테고리")
+    region: str = Field(description="지역")
+    store_info: Dict[str, Any] = Field(description="가게 정보")
+    reviews: List[Dict[str, Any]] = Field(description="리뷰 목록")
+    review_summary: Dict[str, Any] = Field(description="리뷰 요약 정보")
+    last_updated: str = Field(description="마지막 업데이트 시간")
+
+class VectorDBStatus(BaseModel):
+    """Vector DB 상태 정보"""
+    collection_name: str = Field(description="컬렉션명")
+    total_documents: int = Field(description="총 문서 수")
+    total_stores: int = Field(description="총 가게 수")
+    db_path: str = Field(description="DB 경로")
+    last_updated: Optional[str] = Field(None, description="마지막 업데이트 시간")
+
+class VectorDBStatusResponse(BaseModel):
+    """Vector DB 상태 조회 응답"""
+    success: bool = Field(description="조회 성공 여부")
+    status: VectorDBStatus = Field(description="DB 상태 정보")
+    message: str = Field(description="응답 메시지")
+