📦 Initialize Geulbeot structure and merge Prompts & test projects
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357
03. Code/geulbeot_3rd/converters/pipeline/step4_chunk.py
Normal file
357
03. Code/geulbeot_3rd/converters/pipeline/step4_chunk.py
Normal file
@@ -0,0 +1,357 @@
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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chunk_and_summary_v2.py
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기능:
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- 정리중 폴더 아래의 .md 파일들을 대상으로
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1) domain_prompt.txt 기반 GPT 의미 청킹
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2) 청크별 요약 생성
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3) 청크 내 이미지 참조 보존
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4) JSON 저장 (원문+청크+요약+이미지)
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5) RAG용 *_chunks.json 저장
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전제:
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- extract_1_v2.py 실행 후 .md 파일들이 존재할 것
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- step1_domainprompt.py 실행 후 domain_prompt.txt가 존재할 것
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"""
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import os
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import sys
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import json
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import re
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from pathlib import Path
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from datetime import datetime
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from openai import OpenAI
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from api_config import API_KEYS
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# ===== 경로 =====
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DATA_ROOT = Path(r"D:\for python\survey_test\process")
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OUTPUT_ROOT = Path(r"D:\for python\survey_test\output")
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TEXT_DIR = OUTPUT_ROOT / "text"
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||||
JSON_DIR = OUTPUT_ROOT / "json"
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RAG_DIR = OUTPUT_ROOT / "rag"
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CONTEXT_DIR = OUTPUT_ROOT / "context"
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LOG_DIR = OUTPUT_ROOT / "logs"
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||||
for d in [TEXT_DIR, JSON_DIR, RAG_DIR, CONTEXT_DIR, LOG_DIR]:
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d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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# ===== OpenAI 설정 =====
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OPENAI_API_KEY = API_KEYS.get('GPT_API_KEY', '')
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GPT_MODEL = "gpt-5-2025-08-07"
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client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
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||||
# ===== 스킵할 폴더 =====
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SKIP_DIR_NAMES = {"System Volume Information", "$RECYCLE.BIN", ".git", "__pycache__", "output"}
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# ===== 이미지 참조 패턴 =====
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IMAGE_PATTERN = re.compile(r'!\[([^\]]*)\]\(([^)]+)\)')
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def log(msg: str):
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||||
print(msg, flush=True)
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||||
with (LOG_DIR / "chunk_and_summary_log.txt").open("a", encoding="utf-8") as f:
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||||
f.write(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] {msg}\n")
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||||
def load_domain_prompt() -> str:
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||||
p = CONTEXT_DIR / "domain_prompt.txt"
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if not p.exists():
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log(f"domain_prompt.txt가 없습니다: {p}")
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||||
log("먼저 step1_domainprompt.py를 실행해야 합니다.")
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||||
sys.exit(1)
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||||
return p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").strip()
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||||
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||||
def safe_rel(p: Path) -> str:
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||||
"""DATA_ROOT 기준 상대 경로 반환"""
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||||
try:
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||||
return str(p.relative_to(DATA_ROOT))
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||||
except Exception:
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||||
return str(p)
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||||
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||||
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||||
def extract_text_md(p: Path) -> str:
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||||
"""마크다운 파일 텍스트 읽기"""
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||||
try:
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||||
return p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
|
||||
except Exception:
|
||||
return p.read_text(encoding="cp949", errors="ignore")
|
||||
|
||||
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||||
def find_images_in_text(text: str) -> list:
|
||||
"""텍스트에서 이미지 참조 찾기"""
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||||
matches = IMAGE_PATTERN.findall(text)
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||||
return [{"alt": m[0], "path": m[1]} for m in matches]
|
||||
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||||
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||||
def semantic_chunk(domain_prompt: str, text: str, source_name: str):
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||||
"""GPT 기반 의미 청킹"""
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||||
if not text.strip():
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# 텍스트가 너무 짧으면 그냥 하나의 청크로
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||||
if len(text) < 500:
|
||||
return [{
|
||||
"title": "전체 내용",
|
||||
"keywords": "",
|
||||
"content": text
|
||||
}]
|
||||
|
||||
user_prompt = f"""
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||||
아래 문서를 의미 단위(문단/항목/섹션 등)로 분리하고,
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||||
각 청크는 title / keywords / content 를 포함한 JSON 배열로 출력하라.
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||||
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||||
규칙:
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||||
1. 추측 금지, 문서 내용 기반으로만 분리
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||||
2. 이미지 참조()는 관련 텍스트와 같은 청크에 포함
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||||
3. 각 청크는 최소 100자 이상
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||||
4. keywords는 쉼표로 구분된 핵심 키워드 3~5개
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||||
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||||
문서:
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||||
{text[:12000]}
|
||||
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||||
JSON 배열만 출력하라. 다른 설명 없이.
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||||
"""
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||||
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||||
try:
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||||
resp = client.chat.completions.create(
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||||
model=GPT_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": domain_prompt + "\n\n너는 의미 기반 청킹 전문가이다. JSON 배열만 출력한다."},
|
||||
{"role": "user", "content": user_prompt},
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
data = resp.choices[0].message.content.strip()
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 시도
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||||
# ```json ... ``` 형식 처리
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||||
if "```json" in data:
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||||
data = data.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
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||||
elif "```" in data:
|
||||
data = data.split("```")[1].split("```")[0].strip()
|
||||
|
||||
if data.startswith("["):
|
||||
return json.loads(data)
|
||||
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
log(f"[WARN] JSON 파싱 실패 ({source_name}): {e}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log(f"[WARN] semantic_chunk API 실패 ({source_name}): {e}")
|
||||
|
||||
# fallback: 페이지/섹션 기반 분리
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||||
log(f"[INFO] Fallback 청킹 적용: {source_name}")
|
||||
return fallback_chunk(text)
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||||
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||||
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||||
def fallback_chunk(text: str) -> list:
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||||
"""GPT 실패 시 대체 청킹 (페이지/섹션 기반)"""
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||||
chunks = []
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||||
|
||||
# 페이지 구분자로 분리 시도
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||||
if "## Page " in text:
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||||
pages = re.split(r'\n## Page \d+\n', text)
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||||
for i, page_content in enumerate(pages):
|
||||
if page_content.strip():
|
||||
chunks.append({
|
||||
"title": f"Page {i+1}",
|
||||
"keywords": "",
|
||||
"content": page_content.strip()
|
||||
})
|
||||
else:
|
||||
# 빈 줄 2개 이상으로 분리
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||||
sections = re.split(r'\n{3,}', text)
|
||||
for i, section in enumerate(sections):
|
||||
if section.strip() and len(section.strip()) > 50:
|
||||
chunks.append({
|
||||
"title": f"섹션 {i+1}",
|
||||
"keywords": "",
|
||||
"content": section.strip()
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 청크가 없으면 전체를 하나로
|
||||
if not chunks:
|
||||
chunks.append({
|
||||
"title": "전체 내용",
|
||||
"keywords": "",
|
||||
"content": text.strip()
|
||||
})
|
||||
|
||||
return chunks
|
||||
|
||||
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||||
def summary_chunk(domain_prompt: str, text: str, limit: int = 300) -> str:
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||||
"""청크 요약 생성"""
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||||
if not text.strip():
|
||||
return ""
|
||||
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||||
# 이미지 참조 제거 후 요약 (텍스트만)
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||||
text_only = IMAGE_PATTERN.sub('', text).strip()
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||||
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||||
if len(text_only) < 100:
|
||||
return text_only
|
||||
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||||
prompt = f"""
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||||
아래 텍스트를 {limit}자 이내로 사실 기반으로 요약하라.
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||||
추측 금지, 고유명사와 수치는 보존.
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||||
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||||
{text_only[:8000]}
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
resp = client.chat.completions.create(
|
||||
model=GPT_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": domain_prompt + "\n\n너는 사실만 요약하는 전문가이다."},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt},
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
return resp.choices[0].message.content.strip()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log(f"[WARN] summary 실패: {e}")
|
||||
return text_only[:limit]
|
||||
|
||||
|
||||
def save_chunk_files(src: Path, text: str, domain_prompt: str) -> int:
|
||||
"""
|
||||
의미 청킹 → 요약 → JSON 저장
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||||
|
||||
Returns:
|
||||
생성된 청크 수
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||||
"""
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||||
stem = src.stem
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||||
folder_ctx = safe_rel(src.parent)
|
||||
|
||||
# 원문 저장
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||||
(TEXT_DIR / f"{stem}_text.txt").write_text(text, encoding="utf-8", errors="ignore")
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||||
|
||||
# 의미 청킹
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||||
chunks = semantic_chunk(domain_prompt, text, src.name)
|
||||
|
||||
if not chunks:
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||||
log(f"[WARN] 청크 없음: {src.name}")
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||||
return 0
|
||||
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||||
rag_items = []
|
||||
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||||
for idx, ch in enumerate(chunks, start=1):
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||||
content = ch.get("content", "")
|
||||
|
||||
# 요약 생성
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||||
summ = summary_chunk(domain_prompt, content, 300)
|
||||
|
||||
# 이 청크에 포함된 이미지 찾기
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||||
images_in_chunk = find_images_in_text(content)
|
||||
|
||||
rag_items.append({
|
||||
"source": src.name,
|
||||
"source_path": safe_rel(src),
|
||||
"chunk": idx,
|
||||
"total_chunks": len(chunks),
|
||||
"title": ch.get("title", ""),
|
||||
"keywords": ch.get("keywords", ""),
|
||||
"text": content,
|
||||
"summary": summ,
|
||||
"folder_context": folder_ctx,
|
||||
"images": images_in_chunk,
|
||||
"has_images": len(images_in_chunk) > 0
|
||||
})
|
||||
|
||||
# JSON 저장
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||||
(JSON_DIR / f"{stem}.json").write_text(
|
||||
json.dumps(rag_items, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||
encoding="utf-8"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# RAG용 JSON 저장
|
||||
(RAG_DIR / f"{stem}_chunks.json").write_text(
|
||||
json.dumps(rag_items, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||
encoding="utf-8"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return len(chunks)
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
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||||
log("=" * 60)
|
||||
log("청킹/요약 파이프라인 시작")
|
||||
log(f"데이터 폴더: {DATA_ROOT}")
|
||||
log(f"출력 폴더: {OUTPUT_ROOT}")
|
||||
log("=" * 60)
|
||||
|
||||
# 도메인 프롬프트 로드
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||||
domain_prompt = load_domain_prompt()
|
||||
log(f"도메인 프롬프트 로드 완료 ({len(domain_prompt)}자)")
|
||||
|
||||
# 통계
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||||
stats = {"docs": 0, "chunks": 0, "images": 0, "errors": 0}
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||||
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||||
# .md 파일 찾기
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||||
md_files = []
|
||||
for root, dirs, files in os.walk(DATA_ROOT):
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||||
dirs[:] = [d for d in dirs if d not in SKIP_DIR_NAMES and not d.startswith(".")]
|
||||
for fname in files:
|
||||
if fname.lower().endswith(".md"):
|
||||
md_files.append(Path(root) / fname)
|
||||
|
||||
log(f"\n총 {len(md_files)}개 .md 파일 발견\n")
|
||||
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||||
for idx, fpath in enumerate(md_files, 1):
|
||||
try:
|
||||
rel_path = safe_rel(fpath)
|
||||
log(f"[{idx}/{len(md_files)}] {rel_path}")
|
||||
|
||||
# 텍스트 읽기
|
||||
text = extract_text_md(fpath)
|
||||
|
||||
if not text.strip():
|
||||
log(f" ⚠ 빈 파일, 스킵")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 이미지 개수 확인
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||||
images = find_images_in_text(text)
|
||||
stats["images"] += len(images)
|
||||
|
||||
# 청킹 및 저장
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||||
chunk_count = save_chunk_files(fpath, text, domain_prompt)
|
||||
|
||||
stats["docs"] += 1
|
||||
stats["chunks"] += chunk_count
|
||||
|
||||
log(f" ✓ {chunk_count}개 청크, {len(images)}개 이미지")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
stats["errors"] += 1
|
||||
log(f" ✗ 오류: {e}")
|
||||
|
||||
# 전체 통계 저장
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||||
summary = {
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||||
"processed_at": datetime.now().isoformat(),
|
||||
"data_root": str(DATA_ROOT),
|
||||
"output_root": str(OUTPUT_ROOT),
|
||||
"statistics": stats
|
||||
}
|
||||
|
||||
(LOG_DIR / "chunk_summary_stats.json").write_text(
|
||||
json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2),
|
||||
encoding="utf-8"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 결과 출력
|
||||
log("\n" + "=" * 60)
|
||||
log("청킹/요약 완료!")
|
||||
log("=" * 60)
|
||||
log(f"처리된 문서: {stats['docs']}개")
|
||||
log(f"생성된 청크: {stats['chunks']}개")
|
||||
log(f"포함된 이미지: {stats['images']}개")
|
||||
log(f"오류: {stats['errors']}개")
|
||||
log(f"\n결과 저장 위치:")
|
||||
log(f" - 원문: {TEXT_DIR}")
|
||||
log(f" - JSON: {JSON_DIR}")
|
||||
log(f" - RAG: {RAG_DIR}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
Reference in New Issue
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