Chore: 불필요한 코드 제거

Author: dbstj0403

api/server.py

@@ -1,93 +1,3 @@
-# from openai import OpenAI
-# import os
-# from dotenv import load_dotenv
-# import pandas as pd
-
-# # 1. API 키 설정
-# load_dotenv()
-# client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPEN_API_KEY"))
-
-# # 2. 엑셀 데이터 불러오기
-# df = pd.read_excel("../data/financialData.xlsx")
-
-# # 3. 전체 상품 데이터 간결 요약 (token 최적화)
-# def summarize_product(row):
-#     title = row['제목']
-#     category = row['분류']
-#     target = row['지원대상']
-#     agency = row['주관기관']
-#     method = row.get('신청방법(절차)', '신청 방법 정보 없음')
-#     contact = row.get('문의처', '문의처 정보 없음')
-#     summary = row['사업 개요'][:40].strip().replace("\n", " ")
-#     return f"{title} ({category}, {target}) - {summary} / 주관: {agency}, 신청: {method}, 문의: {contact}"
-
-# product_summaries = "\n".join(df.apply(summarize_product, axis=1))
-
-# # 4. 사용자 입력 예시
-# user_input = {
-#     "업종": "소셜벤처",
-#     "기업 형태": "사회적기업",
-#     "기업 규모": "10인 미만",
-#     "연매출": "2억",
-#     "필요금액": "5천만원",
-#     "선호 이율 구조": "고정금리",
-#     "담보 제공 가능 여부": "불가능",
-#     "필요 서비스 종류": "운영자금 대출",
-#     "우대 조건 보유 항목": "없음"
-# }
-# user_info = "\n".join(f"- {k}: {v}" for k, v in user_input.items())
-
-# # 5. 부드러운 말투 + 기관 정보 포함 + 챗봇성 마무리 프롬프트
-# prompt = f"""
-# 당신은 사회적경제에 특화된 금융 추천 챗봇입니다.
-
-# 다음 지침을 지켜 사용자에게 금융 상품을 추천해주세요:
-
-# - 말투는 토스나 카카오뱅크처럼 부드럽고 친근하게
-# - 추천 이유에는 기업 형태, 규모, 이율 선호, 우대 조건 등과의 관련성을 포함
-# - 각 상품에 주관기관, 신청 방법, 문의처 정보를 반드시 포함
-# - 마지막 문단은 다음 기준에 따라 자연스럽게 마무리해주세요:
-
-#   - 조건에 맞는 상품을 추천한 경우에는 다음 문구를 사용해주세요:
-
-#     "두 상품 모두 사용자님의 조건에 잘 맞는 금융지원 상품이에요.  
-#     자세한 내용은 각 주관기관을 통해 확인해보시면 좋아요.  
-#     사회를 더 따뜻하게 만드는 이 길을 응원할게요.  
-#     이 추천이 작게나마 힘이 되었으면 좋겠습니다!"
-
-#   - 추천할 만한 상품이 없는 경우에는 다음 문구를 사용해주세요:
-
-#     "조건에 꼭 맞는 금융상품은 현재 목록에는 없는 것 같아요.  
-#     하지만 서민금융진흥원, 신용보증기금, 서울신용보증재단 같은 기관에서  
-#     더 다양한 지원 정보를 찾아보시면 좋을 것 같아요.  
-#     사회를 더 나은 방향으로 바꾸는 사용자님의 활동을 진심으로 응원합니다!"
-
-# - 만약 아래 상품 목록 중 어떤 항목도 사용자 조건(예: 기업 형태, 업종, 우대 조건 등)에 명확히 일치하지 않는다면,
-#   절대 추천하지 마세요. 억지로 비슷한 상품을 제안하지 마시고, 
-#   현재 조건에 맞는 상품이 없다는 점을 사용자에게 솔직하고 친절하게 알려주세요.
-# - 그리고 대안으로 조건에 맞는 정보를 얻을 수 있는 기관이나 포털(예: 서민금융진흥원, 신용보증기금, 서울신용보증재단 등)을 안내해 주세요.
-
-
-# [사용자 정보]
-# {user_info}
-
-# [금융 상품 목록 요약] (총 {len(df)}개)
-# {product_summaries}
-
-# 이 사용자에게 가장 적합한 금융 상품 1개를 추천해주세요.
-# """
-
-# # 6. GPT 호출
-# response = client.chat.completions.create(
-#     model="gpt-4-1106-preview",  # 128k context
-#     messages=[
-#         {"role": "user", "content": prompt}
-#     ]
-# )
-
-# # 7. 응답 출력
-# print(response.choices[0].message.content)
-
 from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from pydantic import BaseModel
 from openai import OpenAI