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d170dafd01
1
.gitignore
vendored
1
.gitignore
vendored
@ -84,7 +84,6 @@ vector_db/
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*.pkl
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*.model
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*.bin
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models/
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embeddings/
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checkpoints/
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70
vector/app/models/restaurant_models.py
Normal file
70
vector/app/models/restaurant_models.py
Normal file
@ -0,0 +1,70 @@
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# app/models/restaurant_models.py
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||||
from pydantic import BaseModel, Field
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from typing import List, Optional, Dict, Any
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||||
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class RestaurantSearchRequest(BaseModel):
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||||
"""음식점 검색 요청 모델"""
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||||
region: str = Field(
|
||||
...,
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description="지역 (시군구 + 읍면동)",
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||||
example="서울특별시 강남구 역삼동"
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)
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store_name: str = Field(
|
||||
...,
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||||
description="가게명",
|
||||
example="맛있는 한식당"
|
||||
)
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||||
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||||
class RestaurantInfo(BaseModel):
|
||||
"""음식점 정보 모델"""
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||||
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")
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||||
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")
|
||||
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||||
class SimilarRestaurantsRequest(BaseModel):
|
||||
"""동종 업체 검색 요청 모델"""
|
||||
region: str = Field(
|
||||
...,
|
||||
description="지역",
|
||||
example="서울특별시 강남구"
|
||||
)
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||||
food_category: str = Field(
|
||||
...,
|
||||
description="음식 종류",
|
||||
example="육류,고기"
|
||||
)
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||||
max_count: int = Field(
|
||||
default=50,
|
||||
description="최대 검색 개수",
|
||||
example=50
|
||||
)
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||||
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||||
class RestaurantSearchResponse(BaseModel):
|
||||
"""음식점 검색 응답 모델"""
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||||
success: bool = Field(description="검색 성공 여부")
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||||
message: str = Field(description="응답 메시지")
|
||||
restaurant: Optional[RestaurantInfo] = Field(description="찾은 음식점 정보")
|
||||
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||||
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"""
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||||
success: bool = False
|
||||
error: str = Field(description="에러 코드")
|
||||
message: str = Field(description="에러 메시지")
|
||||
timestamp: str = Field(description="에러 발생 시간")
|
||||
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||||
68
vector/app/models/review_models.py
Normal file
68
vector/app/models/review_models.py
Normal file
@ -0,0 +1,68 @@
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||||
# app/models/review_models.py
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||||
from pydantic import BaseModel, Field
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||||
from typing import List, Optional, Dict, Any
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||||
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||||
class ReviewerStats(BaseModel):
|
||||
"""리뷰어 통계 정보"""
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||||
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"""
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||||
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")
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||||
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")
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||||
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||||
class StoreInfo(BaseModel):
|
||||
"""가게 정보"""
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||||
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"""
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||||
cutoff_date: Optional[str] = Field(None, description="기준 날짜")
|
||||
filtered: bool = Field(description="필터 적용 여부")
|
||||
|
||||
class ReviewAnalysisRequest(BaseModel):
|
||||
"""리뷰 분석 요청 모델"""
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||||
store_id: str = Field(
|
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...,
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||||
description="카카오맵 가게 ID",
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||||
example="501745730"
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)
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||||
days_limit: Optional[int] = Field(
|
||||
None,
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||||
description="며칠 이후의 리뷰만 수집할지 (None이면 모든 날짜)",
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||||
example=30
|
||||
)
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||||
max_time: int = Field(
|
||||
300,
|
||||
description="최대 스크롤 시간(초)",
|
||||
example=300
|
||||
)
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||||
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||||
class ReviewAnalysisResponse(BaseModel):
|
||||
"""리뷰 분석 응답 모델"""
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||||
success: bool = Field(description="분석 성공 여부")
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||||
message: str = Field(description="응답 메시지")
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||||
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")
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||||
date_filter: DateFilter = Field(description="날짜 필터 정보")
|
||||
execution_time: float = Field(description="실행 시간(초)")
|
||||
|
||||
84
vector/app/models/vector_models.py
Normal file
84
vector/app/models/vector_models.py
Normal file
@ -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"
|
||||
)
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||||
store_name: str = Field(
|
||||
...,
|
||||
description="가게명",
|
||||
example="맛있는 한식당"
|
||||
)
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||||
force_rebuild: bool = Field(
|
||||
False,
|
||||
description="강제 재구축 여부",
|
||||
example=False
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||||
)
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||||
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||||
class VectorBuildResponse(BaseModel):
|
||||
"""Vector DB 구축 응답 모델"""
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||||
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."
|
||||
)
|
||||
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||||
class ActionRecommendationResponse(BaseModel):
|
||||
"""액션 추천 응답 모델"""
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||||
success: bool = Field(description="추천 성공 여부")
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||||
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")
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||||
parsed_response: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="파싱된 JSON 응답") # 새로 추가
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||||
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
|
||||
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||||
class VectorStoreDocument(BaseModel):
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||||
"""Vector Store에 저장될 문서 구조"""
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||||
store_id: str = Field(description="가게 ID")
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||||
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")
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||||
last_updated: str = Field(description="마지막 업데이트 시간")
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||||
class VectorDBStatus(BaseModel):
|
||||
"""Vector DB 상태 정보"""
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||||
collection_name: str = Field(description="컬렉션명")
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||||
total_documents: int = Field(description="총 문서 수")
|
||||
total_stores: int = Field(description="총 가게 수")
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||||
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")
|
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