kec ocr 추가

workspace/api.py

@@ -3,7 +3,7 @@
 import asyncio
 import json  # JSON 파싱을 위해 추가
 
-from fastapi import APIRouter, FastAPI, File, HTTPException, UploadFile
+from fastapi import APIRouter, FastAPI, HTTPException, UploadFile
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
 from routers import google_docai
 from utils.config import (
@@ -11,6 +11,8 @@ from utils.config import (
     CORS_ALLOW_HEADERS,
     CORS_ALLOW_METHODS,
     CORS_ALLOW_ORIGINS,
+    DOCAI_LOCATION,
+    DOCAI_PROJECT_ID,
     UPLOAD_DOCS_DIR,
 )
 
@@ -47,10 +49,10 @@ doc_ai_router = APIRouter(
     tags=["DocumentAI"],
 )
 
+
 # Document AI 관련 설정값 (프로덕션에서는 환경 변수나 설정 파일에서 로드 권장)
-DOCAI_PROJECT_ID = "drawingpdfocr-461103"
-DOCAI_LOCATION = "us"
-DOCAI_PROCESSOR_ID = "b838676d4e3b4758"  # 실제 사용자의 프로세서 ID
+# DOCAI_PROCESSOR_ID = "b838676d4e3b4758"  # 실제 사용자의 프로세서 ID
+# KEC_DOCAI_PROCESSOR_ID = "94de4322c20d276f"
 
 
 async def run_sync_in_threadpool(func, *args, **kwargs):
@@ -62,71 +64,57 @@ async def run_sync_in_threadpool(func, *args, **kwargs):
         return await loop.run_in_executor(None, lambda: func(*args, **kwargs))
 
 
-@doc_ai_router.post("/process-document/")
-async def process_uploaded_document(file: UploadFile = File(...)):
+@doc_ai_router.post("/available-processors", summary="도면 OCR API")
+async def handle_docai_upload(file: UploadFile, processor_id: str):
     """
-    업로드된 파일을 Document AI로 처리하고, 추출된 엔티티 정보를 JSON으로 반환합니다.
+    국토교통부 = "b838676d4e3b4758"\n
+    도로공사 = "94de4322c20d276f"
+
     """
     if not file.content_type:
         raise HTTPException(status_code=400, detail="File content type is missing.")
 
-    # 지원되는 MIME 타입 (예시, 필요에 따라 확장)
     allowed_mime_types = ["application/pdf", "image/jpeg", "image/png", "image/tiff"]
     if file.content_type not in allowed_mime_types:
         raise HTTPException(
             status_code=400,
             detail=f"Unsupported file type: '{file.content_type}'. Supported: {', '.join(allowed_mime_types)}",
         )
-    print(f"Received audio file for async processing: {file.filename}")
+
+    print(f"Received file: {file.filename}")
     file_id = str(create_key())
 
-    # 파일 저장 (유틸리티 함수 사용)
     try:
         file_path, file_content = save_uploaded_file(file, UPLOAD_DOCS_DIR, file_id)
-    except HTTPException as e:
-        raise e
     except Exception as e:
-        raise HTTPException(
-            status_code=500, detail=f"파일 저장 준비 중 오류 발생: {str(e)}"
-        )
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"파일 저장 실패: {str(e)}")
 
     try:
-        # Document AI 처리 (동기 함수를 비동기적으로 호출)
         document_result = await run_sync_in_threadpool(
-            google_docai.process_document_from_content,  # 수정된 함수 사용
+            google_docai.process_document_from_content,
             project_id=DOCAI_PROJECT_ID,
             location=DOCAI_LOCATION,
-            processor_id=DOCAI_PROCESSOR_ID,
+            processor_id=processor_id,
             file_content=file_content,
             mime_type=file.content_type,
-            field_mask="text,entities",  # 필요한 필드 마스크
+            field_mask="text,entities",
         )
-        print(document_result)
+
         if not document_result:
-            # 이 경우는 process_document_from_content 함수 내부에서 예외가 발생하지 않고
-            # None이나 빈 Document 객체를 반환했을 때를 대비 (일반적으론 예외 발생)
-            raise HTTPException(
-                status_code=500,
-                detail="Failed to process document: No result from Document AI.",
-            )
+            raise HTTPException(status_code=500, detail="Document AI 처리 결과 없음.")
 
         json_output_string = google_docai.extract_and_convert_to_json(document_result)
-
         return json.loads(json_output_string)
 
     except HTTPException as http_exc:
-        # 이미 HTTPException으로 처리된 예외는 그대로 다시 발생시킴
         raise http_exc
     except Exception as e:
-        # 기타 예외 처리 (로깅 권장)
-        # import traceback
-        # print(f"Error processing file: {e}\n{traceback.format_exc()}")
         raise HTTPException(
             status_code=500,
-            detail=f"An error occurred during document processing: {str(e)}",
+            detail=f"Document AI 처리 중 오류 발생: {str(e)}",
         )
     finally:
-        await file.close()  # 업로드된 파일 객체를 닫아 리소스 정리
+        await file.close()
 
 
 # app에 라우터 등록