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8.3 KiB
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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domain_prompt.py
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기능:
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- D:\\test\\report 안의 모든 pdf/xlsx/png/txt/md 파일들을
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파일명과 내용 일부를 샘플링한다.
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- 이 샘플을 기반으로, 문서 성격의 분야/직무 영역을 파악하고
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"너는 ~~ 분야의 전문가이다. 너는 ~~를 하고 있다..." 형식의
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도메인 전용 시스템 프롬프트(persona)를 자동 생성한다.
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- 결과물은 output/context/domain_prompt.txt 로 저장된다.
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이 domain_prompt.txt 내용은 이후 모든 GPT 호출(system role)에 공통적으로 붙여 사용하게 된다.
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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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from pathlib import Path
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import pdfplumber
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import fitz # PyMuPDF
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import pandas as pd
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from openai import OpenAI
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# ===== OpenAI 설정 (구조화된 키, 모델 설정 등 직접 입력) =====
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OPENAI_API_KEY = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
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GPT_MODEL = "gpt-4o"
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client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
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SKIP_DIR_NAMES = {"System Volume Information", "$RECYCLE.BIN", ".git", "__pycache__"}
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def log(msg: str):
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print(msg, flush=True)
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with (LOG_DIR / "domain_prompt_log.txt").open("a", encoding="utf-8") as f:
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f.write(msg + "\n")
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def safe_rel(p: Path) -> str:
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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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def sample_from_pdf(p: Path, max_chars: int = 1000) -> str:
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texts = []
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try:
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with pdfplumber.open(str(p)) as pdf:
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# 상위 3페이지만 샘플링
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for page in pdf.pages[:3]:
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t = page.extract_text() or ""
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if t:
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texts.append(t)
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if sum(len(x) for x in texts) >= max_chars:
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break
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except Exception as e:
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log(f"[WARN] PDF 샘플 추출 실패: {safe_rel(p)} | {e}")
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joined = "\n".join(texts)
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return joined[:max_chars]
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def sample_from_xlsx(p: Path, max_chars: int = 1000) -> str:
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texts = [f"[파일명] {p.name}"]
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try:
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xls = pd.ExcelFile(str(p))
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for sheet_name in xls.sheet_names[:3]:
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try:
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df = xls.parse(sheet_name)
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except Exception as e:
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log(f"[WARN] 시트 로딩 실패: {safe_rel(p)} | {sheet_name} | {e}")
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continue
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texts.append(f"\n[시트] {sheet_name}")
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texts.append("컬럼명: " + ", ".join(map(str, df.columns)))
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head = df.head(5)
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texts.append(head.to_string(index=False))
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if sum(len(x) for x in texts) >= max_chars:
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break
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except Exception as e:
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log(f"[WARN] XLSX 샘플 추출 실패: {safe_rel(p)} | {e}")
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joined = "\n".join(texts)
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return joined[:max_chars]
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def sample_from_text_file(p: Path, max_chars: int = 1000) -> str:
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try:
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t = p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
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except Exception:
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t = p.read_text(encoding="cp949", errors="ignore")
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return t[:max_chars]
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def gather_file_samples(
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max_files_per_type: int = 100,
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max_total_samples: int = 300,
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max_chars_per_sample: int = 1000,
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):
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file_names = []
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samples = []
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count_pdf = 0
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count_xlsx = 0
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count_img = 0
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count_txt = 0
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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(".")]
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cur_dir = Path(root)
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for fname in files:
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fpath = cur_dir / fname
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ext = fpath.suffix.lower()
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# 파일명은 전체 다 확보하고, 샘플 추출은 제한
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file_names.append(safe_rel(fpath))
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if len(samples) >= max_total_samples:
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continue
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try:
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if ext == ".pdf" and count_pdf < max_files_per_type:
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s = sample_from_pdf(fpath, max_chars=max_chars_per_sample)
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if s.strip():
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samples.append(f"[PDF] {safe_rel(fpath)}\n{s}")
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count_pdf += 1
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continue
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if ext in {".xlsx", ".xls"} and count_xlsx < max_files_per_type:
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s = sample_from_xlsx(fpath, max_chars=max_chars_per_sample)
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|
if s.strip():
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samples.append(f"[XLSX] {safe_rel(fpath)}\n{s}")
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count_xlsx += 1
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|
continue
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if ext in {".txt", ".md"} and count_txt < max_files_per_type:
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s = sample_from_text_file(fpath, max_chars=max_chars_per_sample)
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|
if s.strip():
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samples.append(f"[TEXT] {safe_rel(fpath)}\n{s}")
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|
count_txt += 1
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|
continue
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except Exception as e:
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log(f"[WARN] 샘플 추출 실패: {safe_rel(fpath)} | {e}")
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|
continue
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return file_names, samples
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def build_domain_prompt():
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"""
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파일명 + 내용 샘플을 GPT에게 넘겨서
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'너는 ~~ 분야의 전문가다...' 형식의 시스템 프롬프트를 생성한다.
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"""
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log("도메인 프롬프트 생성을 위한 샘플링 중...")
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file_names, samples = gather_file_samples()
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if not file_names and not samples:
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log("파일 샘플이 없어 도메인 프롬프트를 생성할 수 없습니다.")
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sys.exit(1)
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file_names_text = "\n".join(file_names[:80])
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sample_text = "\n\n".join(samples[:30])
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prompt = f"""
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다음은 한 업무 폴더의 파일 목록과 그 파일에서 추출한 샘플 내용이다.
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[파일명 목록]
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{file_names_text}
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[내용 샘플]
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{sample_text}
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위 자료를 바탕으로 다음을 수행하라.
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1) 이 문서 뭉치들이 어떤 분야, 업무, 도메인에 관한 것인지,
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핵심 키워드를 포함하여 2~3문장 정도로 요약하라.
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2) 이후, 이 문서들을 다루는 AI에게 쓰일 "프롬프트 가이드라인"을 작성하라.
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이 가이드라인은 반드시 "너는 ~~ 분야의 전문 AI이다."로 시작하며,
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다음 조건을 만족해야 한다.
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- 페르소나: "너는 ~~ 분야의 전문가다." 형식으로, 이 문서 뭉치의 분야와 역할을 정의한다.
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- 역할과 역량: 너는 ~~를 하고 있다.", "우리는 ~~의 문제를 해결하고 개선안을 찾고 있다." 등의
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사용자와 AI에게 부여되는 전문지식 수준과 관점을 정의한다.
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- 주의사항 5~7문장 정도로 작성하라.
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- 이 분야에서 쓰는 프롬프트(작업자, 역할, RAG, 보고서 작성 등)의 전체 스택에 연결될 수 있도록,
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역할(role), 목적, 기준(출처 기반), 용어 사용, 규격 준수 등을 모두 포괄하여 작성하라.
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출력 형식:
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- 요약과 가이드라인을 한 번에 출력하되,
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별도의 마크다운 없이 순수 텍스트로만 작성하라.
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- 이 출력 전체를 domain_prompt.txt에 그대로 저장할 것이다.
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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=[
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{
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"role": "system",
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"content": "너는 문서 뭉치의 도메인을 분석하고, 그에 맞는 AI 시스템 프롬프트와 가이드라인을 작성하는 지침 설계자이다."
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},
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{
|
|
"role": "user",
|
|
"content": prompt
|
|
}
|
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],
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)
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content = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
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out_path = CONTEXT_DIR / "domain_prompt.txt"
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out_path.write_text(content, encoding="utf-8")
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log(f"도메인 프롬프트 생성 완료: {out_path}")
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return content
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def main(input_dir, output_dir):
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global DATA_ROOT, OUTPUT_ROOT, CONTEXT_DIR, LOG_DIR
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DATA_ROOT = Path(input_dir)
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OUTPUT_ROOT = Path(output_dir)
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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 [OUTPUT_ROOT, CONTEXT_DIR, LOG_DIR]:
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d.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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log("=== 도메인 프롬프트 생성 시작 ===")
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out_path = CONTEXT_DIR / "domain_prompt.txt"
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if out_path.exists():
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log(f"이미 domain_prompt.txt가 존재합니다: {out_path}")
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log("기존 파일을 사용하려면 종료하고, 재생성이 필요하면 파일을 삭제 후 다시 실행하십시오.")
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else:
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|
build_domain_prompt()
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|
log("=== 도메인 프롬프트 작업 종료 ===")
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if __name__ == "__main__":
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|
main()
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