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Feature #25 : 채팅 전처리 코드 자바로 변환 #42

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Feature #25 : 채팅 전처리 코드 자바로 변환 #42

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207 changes: 119 additions & 88 deletions src/main/java/com/team4/giftidea/controller/GptController.java
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -5,19 +5,15 @@
import com.team4.giftidea.dto.GptResponseDTO;
import com.team4.giftidea.entity.Product;
import com.team4.giftidea.service.ProductService;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.io.IOException;
import java.io.*;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import java.util.*;

/**
* GPT API와 연동하여 선물 추천을 제공하는 컨트롤러
Expand All @@ -39,139 +35,174 @@ public GptController(RestTemplate restTemplate, GptConfig gptConfig, ProductServ
}

/**
* GPT API를 호출하여 선물 추천을 생성하고, 해당 카테고리로 DB에서 상품을 검색하여 반환합니다.
* 1️⃣ 파일 업로드 및 전처리 API
* 프론트엔드에서 업로드한 카카오톡 파일을 서버에서 전처리하여 정제된 메시지를 반환합니다.
*
* @param filePath 대화 내용이 저장된 파일 경로
* @param file MultipartFile (카톡 파일)
* @param targetName 분석할 대상의 이름
* @return 전처리된 텍스트 리스트
*/
@PostMapping("/upload")
public List<String> uploadFile(
@RequestParam("file") MultipartFile file,
@RequestParam("targetName") String targetName) {

try {
// 파일 저장
File tempFile = File.createTempFile("kakaochat", ".txt");
file.transferTo(tempFile);

// 파일 전처리
List<String> processedMessages = preprocessKakaoFile(tempFile, targetName);

// 파일 삭제 (일회성 사용)
tempFile.delete();

return processedMessages;
} catch (IOException e) {
log.error("파일 처리 오류: ", e);
return Collections.emptyList();
}
}

/**
* 2️⃣ 선물 추천 API
* 정제된 메시지를 기반으로 GPT에서 카테고리 생성 후, DB에서 상품을 검색하여 반환합니다.
*
* @param processedText 정제된 메시지 리스트
* @param relation 사용자와의 관계 (예: couple, parent, friend)
* @param sex 성별 (male, female)
* @param theme 선물 테마 (birth, anniversary 등)
* @return 검색된 상품 리스트
* @param sex 성별 (male, female)
* @param theme 선물 테마 (birth, anniversary 등)
* @return 추천된 상품 리스트
*/
@Operation(summary = "GPT 기반 선물 추천 및 상품 검색", description = "파일을 기반으로 GPT로부터 카테고리를 생성하고 DB에서 해당 카테고리의 상품들을 검색하여 반환합니다.")
@GetMapping("/chat")
public List<Product> chat(
@RequestParam(name = "filePath") String filePath,
@PostMapping("/recommend")
public List<Product> recommendGifts(
@RequestBody List<String> processedText,
@RequestParam(name = "relation") String relation,
@RequestParam(name = "sex") String sex,
@RequestParam(name = "theme") String theme) {

// GPT로부터 카테고리 추출
String prompt = generatePrompt(filePath, relation, sex, theme);
// GPT 프롬프트 생성
String prompt = generatePrompt(processedText, relation, sex, theme);

// GPT API 호출
GptRequestDTO request = new GptRequestDTO(gptConfig.getModel(), prompt);
GptResponseDTO response = restTemplate.postForObject(gptConfig.getApiUrl(), request, GptResponseDTO.class);

if (response != null && !response.getChoices().isEmpty()) {
// GPT 응답에서 카테고리 추출
String categories = response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
// 카테고리로 상품 검색
List<String> keywords = Arrays.asList(categories.split(","));
return productService.searchByKeywords(keywords, 0); // 첫 페이지의 상품 20개 검색
}
return List.of(); // 상품이 없거나 오류 발생 시 빈 리스트 반환
}

/**
* 사용자의 관계, 성별, 테마에 맞는 GPT 프롬프트를 생성합니다.
*/
private String generatePrompt(String filePath, String relation, String sex, String theme) {
String message = readFile(filePath);

if ("couple".equals(relation)) {
if ("male".equals(sex)) {
return extractKeywordsAndReasonsCoupleMan(theme, message);
} else if ("female".equals(sex)) {
return extractKeywordsAndReasonsCoupleWoman(theme, message);
}
} else if ("parent".equals(relation)) {
return extractKeywordsAndReasonsParents(theme, message);
} else if ("friend".equals(relation)) {
return extractKeywordsAndReasonsFriend(theme, message);
} else if ("housewarming".equals(theme)) {
return extractKeywordsAndReasonsHousewarming(message);
} else if ("valentine".equals(theme)) {
return extractKeywordsAndReasonsSeasonal(theme, message);
// DB에서 추천 상품 검색
return productService.searchByKeywords(keywords, 0);
}

return "조건에 맞는 선물 추천 기능이 없습니다.";
return List.of(); // 추천할 상품이 없을 경우 빈 리스트 반환
}

/**
* GPT API를 호출하여 텍스트를 생성합니다.
* GPT 프롬프트 생성
*/
private String generateText(String prompt) {
GptRequestDTO request = new GptRequestDTO(gptConfig.getModel(), prompt);
try {
GptResponseDTO response = restTemplate.postForObject(gptConfig.getApiUrl(), request, GptResponseDTO.class);

if (response != null && !response.getChoices().isEmpty()) {
return response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
}
return "GPT 응답에 오류가 발생했습니다.";
} catch (Exception e) {
log.error("GPT 요청 중 오류 발생: ", e);
return "GPT 요청 중 오류가 발생했습니다.";
private String generatePrompt(List<String> messages, String relation, String sex, String theme) {
String combinedMessages = String.join("\n", messages);

switch (relation) {
case "couple":
return sex.equals("male") ? extractKeywordsAndReasonsCoupleMan(theme, combinedMessages)
: extractKeywordsAndReasonsCoupleWoman(theme, combinedMessages);
case "parent":
return extractKeywordsAndReasonsParents(theme, combinedMessages);
case "friend":
return extractKeywordsAndReasonsFriend(theme, combinedMessages);
case "housewarming":
return extractKeywordsAndReasonsHousewarming(combinedMessages);
case "valentine":
return extractKeywordsAndReasonsSeasonal(theme, combinedMessages);
default:
return "조건에 맞는 선물 추천이 없습니다.";
}
}

// GPT 응답에서 키워드 추출
/**
* GPT 응답에서 키워드 추출
*/
private String extractKeywordsAndReasonsCoupleMan(String theme, String message) {
return generateText(String.format("""
다음 텍스트를 참고하여 남자 애인이 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
카테고리: 지갑, 신발, 백팩, 토트백, 크로스백, 벨트, 선글라스, 향수, 헬스가방, 무선이어폰, 스마트워치, 셔츠
텍스트: %s
""", theme, message));
다음 텍스트를 참고하여 남자 애인이 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
텍스트: %s
""", theme, message));
}

private String extractKeywordsAndReasonsCoupleWoman(String theme, String message) {
return generateText(String.format("""
다음 텍스트를 참고하여 여자 애인이 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
카테고리: 지갑, 신발, 숄더백, 토트백, 크로스백, 향수, 목걸이, 무선이어폰, 스마트워치, 가디건
텍스트: %s
""", theme, message));
다음 텍스트를 참고하여 여자 애인이 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
텍스트: %s
""", theme, message));
}

private String extractKeywordsAndReasonsParents(String theme, String message) {
return generateText(String.format("""
다음 텍스트를 참고하여 부모님이 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
카테고리: 현금 박스, 안마기기, 신발, 건강식품, 여행
텍스트: %s
""", theme, message));
다음 텍스트를 참고하여 부모님이 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
텍스트: %s
""", theme, message));
}

private String extractKeywordsAndReasonsFriend(String theme, String message) {
return generateText(String.format("""
다음 텍스트를 참고하여 친구가 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
제시된 카테고리에 없는 추천 선물이 있다면 포함해주세요.
카테고리: 핸드크림, 텀블러, 립밤
텍스트: %s
""", theme, message));
다음 텍스트를 참고하여 친구가 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
텍스트: %s
""", theme, message));
}

private String extractKeywordsAndReasonsHousewarming(String message) {
return generateText(String.format("""
다음 텍스트를 참고하여 집들이에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
카테고리: 조명, 핸드워시, 식기, 디퓨저, 꽃, 티세트, 휴지
텍스트: %s
""", message));
다음 텍스트를 참고하여 집들이에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
텍스트: %s
""", message));
}

private String extractKeywordsAndReasonsSeasonal(String theme, String message) {
return generateText(String.format("""
다음 텍스트를 참고하여 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
카테고리: 초콜릿, 수제 초콜릿, 립밤, 파자마세트, 꽃
텍스트: %s
""", theme, message));
다음 텍스트를 참고하여 %s에 선물로 받으면 좋아할 카테고리 3개와 판단 근거를 제공해주세요.
텍스트: %s
""", theme, message));
}

/**
* 파일에서 텍스트를 읽어 반환합니다.
* GPT API 호출
*/
private String readFile(String filePath) {
private String generateText(String prompt) {
GptRequestDTO request = new GptRequestDTO(gptConfig.getModel(), prompt);
try {
return new String(Files.readAllBytes(Paths.get(filePath)), StandardCharsets.UTF_8);
GptResponseDTO response = restTemplate.postForObject(gptConfig.getApiUrl(), request, GptResponseDTO.class);
if (response != null && !response.getChoices().isEmpty()) {
return response.getChoices().get(0).getMessage().getContent();
}
return "GPT 응답 오류 발생";
} catch (Exception e) {
log.error("GPT 요청 중 오류 발생: ", e);
return "GPT 요청 오류";
}
}

/**
* 카카오톡 파일 전처리
*/
private List<String> preprocessKakaoFile(File file, String targetName) {
List<String> processedMessages = new ArrayList<>();

try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(file), StandardCharsets.UTF_8))) {
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
if (line.contains(targetName)) {
processedMessages.add(line);
}
}
} catch (IOException e) {
log.error("파일 읽기 오류: ", e);
return "파일을 읽을 수 없습니다.";
log.error("파일 처리 오류: ", e);
}

return processedMessages;
}
}