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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv()
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"""
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make_outline.py
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기능:
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- output_context/context/domain_prompt.txt
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- output_context/context/corpus.txt
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를 바탕으로 보고서 목차를 생성합니다.
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1) outline_issue_report.txt 생성
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2) outline_issue_report.html 생성 (미리보기용)
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"""
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import os
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import sys
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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 typing import List, Dict, Any, Tuple
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from openai import OpenAI
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# ===== OpenAI 설정 (구조 유지) =====
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OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_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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# ===== 목차 구성을 위한 정규식 =====
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RE_KEYWORDS = re.compile(r"(#\S+)")
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RE_L1 = re.compile(r"^\s*(\d+)\.\s+(.+?)\s*$")
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RE_L2 = re.compile(r"^\s*(\d+\.\d+)\s+(.+?)\s*$")
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RE_L3 = re.compile(r"^\s*(\d+\.\d+\.\d+)\s+(.+?)\s*$")
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def log(msg: str):
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print(msg, flush=True)
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with (LOG_DIR / "make_outline_log.txt").open("a", encoding="utf-8") as f:
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f.write(msg + "\n")
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def load_domain_prompt() -> str:
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p = CONTEXT_DIR / "domain_prompt.txt"
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if not p.exists():
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log("domain_prompt.txt가 없습니다. 먼저 domain_prompt.py를 실행하십시오.")
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sys.exit(1)
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return p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").strip()
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def load_corpus() -> str:
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p = CONTEXT_DIR / "corpus.txt"
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if not p.exists():
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log("corpus.txt가 없습니다. 먼저 make_corpus.py를 실행하십시오.")
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|
sys.exit(1)
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return p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").strip()
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# 기존 RE_L1, RE_L2와 일치하지 않는 가이드용 정규식 추가.
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RE_L3_HEAD = re.compile(r"^\s*(\d+\.\d+\.\d+)\s+(.+)$")
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RE_L3_TOPIC = re.compile(r"^\s*[\-\*]\s+(.+?)\s*\|\s*(.+?)\s*\|\s*(\[.+?\])\s*\|\s*(.+)$")
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def generate_outline(domain_prompt: str, corpus: str, rag_chunks: str = "", doc_type: str = 'report', attach_pages: int = 1) -> str:
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"""
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GPT를 호출하여 전체 보고서의 목차를 구성합니다.
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- doc_type: 'report' (일반 보고서) 또는 'briefing' (브리핑 자료)
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- attach_pages: 브리핑 자료 시 첨부 페이지 수
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"""
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if doc_type == 'briefing':
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sys_msg = {
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"role": "system",
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"content": (
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domain_prompt + "\n\n"
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"당신은 측량 및 지리정보 분야의 보고서 기획 전문가입니다. "
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"제공된 정보를 분석하여, A4 1~2매 분량의 '핵심 브리핑 자료' 목차를 작성하세요. "
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"본문은 '1. 개요 - 2. 현황 - 3. 문제점 및 대책 - 4. 결론' 형식을 기본으로 하되 내용에 맞춰 조정 가능합니다. "
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"각 세부 주제별로 데이터 근거와 시각화 방안을 포함한 기획안을 도출하세요."
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),
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}
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attach_str = ""
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for i in range(1, attach_pages + 1):
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attach_str += f"""
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[첨부 {i}]
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- 제목: 본문 내용을 보완하는 상세 데이터/참고 자료 (본문과 제목은 다르게)
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- 리드문: 본문에서 언급된 핵심 수치나 근거를 요약하여 제시
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- 세부 항목: [- 주제 | #키워드 | [시각화방안] | 내용 가이드] (3~4개 구성)
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"""
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|
user_msg = {
|
|
"role": "user",
|
|
"content": f"""
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다음 정보를 바탕으로 브리핑 보고서 목차를 생성하세요.
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[정보원(Corpus)]
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{corpus[:8000]}
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[작성 규칙]
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1. 최상단에 [보고서 제목]을 작성 (전문적이고 명확하게)
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2. 본문(1페이지 분량)과 첨부({attach_pages}페이지 분량)로 구분
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3. 각 페이지별로 리드문(전체 내용을 관통하는 핵심 메시지) 포함
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4. 세부 주제(Topic)는 다음 형식을 준수:
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- 주제명 | #키워드 | [시각화방안] | 내용 가이드
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- 시각화방안: 표, 그래프, 비교표, 다이어그램 등 구체적으로 명시
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5. (중요) 코퍼스 내의 핵심 수치, 기준, 측량 기법 등을 세부 항목 가이드에 포함할 것.
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{attach_str}
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""",
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}
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else:
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# 일반 보고서 모드
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sys_msg = {
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"role": "system",
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"content": (
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domain_prompt + "\n\n"
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"당신은 건설/측량 DX 기술 전문가이자 보고서 기획자입니다. "
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"제시된 코퍼스를 분석하여, 실무에 즉시 활용 가능한 고품질 기술 보고서 목차를 생성하세요. "
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"목차는 대분류(1.), 중분류(1.1), 소분류(1.1.1)의 3단계 계층 구조를 따릅니다. "
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"각 소분류(1.1.1) 하위에는 반드시 구체적인 집필 가이드를 포함해야 합니다."
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),
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}
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user_msg = {
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|
"role": "user",
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|
"content": f"""
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다음 정보를 바탕으로 기술 보고서 목차를 생성하세요.
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[정보원(Corpus)]
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{corpus[:10000]}
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[작성 규칙]
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1. 최상단에 [보고서 제목] 1개를 작성
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2. 목차는 1. / 1.1 / 1.1.1 형식의 3단계 구조
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3. 소분류(1.1.1) 하단에는 해당 섹션에서 다룰 상세 주제들을 다음 형식으로 나열:
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- 주제명 | #핵심키워드 | [구성형식] | 집필 가이드(수치나 핵심 기법 포함)
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- 구성형식 예시: [비교표], [기술설명], [절차도], [성과분석] 등
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4. 도메인 지식(측량 정확도 기준, 사용 장비 등)이 각 세부 항목 가이드에 녹아있어야 함.
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출력은 목차 텍스트만 깔끔하게 출력하세요.
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""",
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}
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resp = client.chat.completions.create(
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model=GPT_MODEL,
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messages=[sys_msg, user_msg],
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|
temperature=0.3,
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|
)
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return (resp.choices[0].message.content or "").strip()
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|
def parse_outline(outline_text: str) -> Tuple[str, List[Dict[str, Any]]]:
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"""
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생성된 목차 텍스트를 구조화된 데이터로 파싱합니다.
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"""
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lines = [l.strip() for l in outline_text.splitlines() if l.strip()]
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if not lines:
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return "제목 없음", []
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# 1. 제목 추출
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title_line = lines[0]
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title = re.sub(r'^\[?보고서 제목\]?[:\s]*', '', title_line).strip()
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# 2. 계층 구조 파싱
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rows = []
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current_section = None
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for ln in lines[1:]:
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raw = ln.strip()
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# 소분류 (1.1.1)
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m3_head = RE_L3_HEAD.match(raw)
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if m3_head:
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num, s_title = m3_head.groups()
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current_section = {
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"depth": 3,
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|
"num": num,
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|
"title": s_title,
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|
"sub_topics": []
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|
}
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|
rows.append(current_section)
|
|
continue
|
|
|
|
# 상세 주제 (- 주제 | #키워드 | [형식] | 가이드)
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m_topic = RE_L3_TOPIC.match(raw)
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|
if m_topic and current_section:
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|
t_title, kws_raw, t_type, guide = m_topic.groups()
|
|
kws = [k.lstrip("#").strip() for k in RE_KEYWORDS.findall(kws_raw)]
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|
current_section["sub_topics"].append({
|
|
"topic_title": t_title,
|
|
"keywords": kws,
|
|
"type": t_type,
|
|
"guide": guide
|
|
})
|
|
continue
|
|
|
|
# 대분류 (1.)
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|
m1 = RE_L1.match(raw)
|
|
if m1:
|
|
rows.append({"depth": 1, "num": m1.group(1).strip(), "title": m1.group(2).strip()})
|
|
current_section = None
|
|
continue
|
|
|
|
# 중분류 (1.1)
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|
m2 = RE_L2.match(raw)
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|
if m2:
|
|
rows.append({"depth": 2, "num": m2.group(1).strip(), "title": m2.group(2).strip()})
|
|
current_section = None
|
|
continue
|
|
|
|
return title, rows
|
|
|
|
def html_escape(s: str) -> str:
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s = s or ""
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return (s.replace("&", "&")
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.replace("<", "<")
|
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.replace(">", ">")
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.replace('"', """)
|
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.replace("'", "'"))
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|
def build_outline_table_html(rows: List[Dict[str, Any]]) -> str:
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|
"""목차 구조를 HTML 테이블로 변환"""
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head = """
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<table border="1" style="width:100%; border-collapse: collapse;">
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|
<thead>
|
|
<tr style="background-color: #f2f2f2;">
|
|
<th>분류</th>
|
|
<th>번호</th>
|
|
<th>항목명</th>
|
|
<th>상세 가이드 / 키워드</th>
|
|
</tr>
|
|
</thead>
|
|
<tbody>
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|
"""
|
|
|
|
body_parts = []
|
|
for r in rows:
|
|
depth = r["depth"]
|
|
num = html_escape(r["num"])
|
|
title = html_escape(r["title"])
|
|
|
|
if depth == 3:
|
|
kw_list = []
|
|
for st in r.get("sub_topics", []):
|
|
kw_list.append(f"<b>{html_escape(st['topic_title'])}</b>: {html_escape(st['guide'])}")
|
|
detail = "<br>".join(kw_list)
|
|
cls_name = "소분류"
|
|
elif depth == 2:
|
|
detail = ""
|
|
cls_name = "중분류"
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|
else:
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|
detail = ""
|
|
cls_name = "대분류"
|
|
|
|
body_parts.append(
|
|
f"""
|
|
<tr>
|
|
<td style="padding: 8px; text-align: center;">{cls_name}</td>
|
|
<td style="padding: 8px; text-align: center;">{num}</td>
|
|
<td style="padding: 8px; font-weight: {'bold' if depth < 3 else 'normal'};">{title}</td>
|
|
<td style="padding: 8px; font-size: 0.9em;">{detail}</td>
|
|
</tr>
|
|
"""
|
|
)
|
|
|
|
tail = "</tbody></table>"
|
|
return head + "\n".join(body_parts) + tail
|
|
|
|
def build_outline_html(report_title: str, rows: List[Dict[str, Any]]) -> str:
|
|
table_html = build_outline_table_html(rows)
|
|
return f"""<!DOCTYPE html>
|
|
<html lang="ko">
|
|
<head>
|
|
<meta charset="UTF-8">
|
|
<title>보고서 목차 구성안</title>
|
|
<style>
|
|
body {{ font-family: 'Malgun Gothic', sans-serif; padding: 40px; line-height: 1.6; color: #333; }}
|
|
h1 {{ color: #1a365d; border-bottom: 2px solid #1a365d; padding-bottom: 10px; }}
|
|
.info {{ background: #f7fafc; padding: 15px; border-left: 5px solid #1a365d; margin-bottom: 20px; }}
|
|
</style>
|
|
</head>
|
|
<body>
|
|
<h1>{html_escape(report_title)}</h1>
|
|
<div class="info">
|
|
본 목차는 제공된 코퍼스를 기반으로 AI가 설계한 보고서 구성안입니다.
|
|
</div>
|
|
{table_html}
|
|
</body>
|
|
</html>
|
|
"""
|
|
|
|
def main(input_dir, output_dir, doc_type='report', attach_pages=1):
|
|
global DATA_ROOT, OUTPUT_ROOT, CONTEXT_DIR, LOG_DIR
|
|
DATA_ROOT = Path(input_dir)
|
|
OUTPUT_ROOT = Path(output_dir)
|
|
CONTEXT_DIR = OUTPUT_ROOT / "context"
|
|
LOG_DIR = OUTPUT_ROOT / "logs"
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|
for d in [CONTEXT_DIR, LOG_DIR]:
|
|
d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
|
log("=== 목차 생성 시작 ===")
|
|
domain_prompt = load_domain_prompt()
|
|
corpus = load_corpus()
|
|
|
|
# RAG에서 일부 정보를 가져올 수 있으면 가져옴 (선택 사항)
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|
rag_chunks = ""
|
|
outline = generate_outline(domain_prompt, corpus, rag_chunks, doc_type, attach_pages)
|
|
|
|
# TXT 저장
|
|
out_txt = CONTEXT_DIR / "outline_issue_report.txt"
|
|
out_txt.write_text(outline, encoding="utf-8")
|
|
log(f"목차 TXT 저장 완료: {out_txt}")
|
|
|
|
# HTML 미리보기용 저장
|
|
title, rows = parse_outline(outline)
|
|
out_html = CONTEXT_DIR / "outline_issue_report.html"
|
|
out_html.write_text(build_outline_html(title, rows), encoding="utf-8")
|
|
log(f"목차 HTML 미리보기 저장 완료: {out_html}")
|
|
|
|
log("=== 목차 생성 완료 ===")
|
|
|
|
if __name__ == "__main__":
|
|
main()
|