Update app.py

app.py

@@ -0,0 +1,252 @@
+# app.py
+# Colab 전용 코드 제거 최소 정리판 (원본 로직 유지)
+import os
+import ast
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from openai import OpenAI
+import torch
+import torch.nn.functional as F
+from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
+import gradio as gr
+
+DATA_PATH = "data.csv"
+
+# MBTI / 오행 사전 (원본 그대로)
+mbti_dict = {
+    "ENFJ": "ENFJ는 사려 깊고 이상주의적인 성향으로 긍정적인 영향력을 발휘하려 최선을 다하고 다른 사람을 돕는 일에 즐거움과 만족감을 느낍니다. 세심함과 통찰력으로 다른 사람의 공감을 이끌어냅니다. 헌신적인 이타주의자이며 리더십 기술이 강하여 다른 사람들을 이끄는 능력이 있습니다. 따라서 열정적이고 헌신적으로 남을 배려하고 동료에게 조언을 주기도 합니다.",
+    "ENFP": "ENFP는 자유로운 영혼으로 외향적이고 솔직하며 개방적인 성격입니다. 활기차고 낙관적인 태도로 살아가며 다른 사람과 감정적으로 깊고 의미 있는 관계를 맺는 것을 추구합니다. 또한 상상력과 창의력이 풍부하고 호기심이 많은 성격입니다. 자기 성찰적인 모습을 보일 때가 있으며 긍정적인 에너지로 다른 사람들을 이끄는 지도자의 역할을 맡을 때가 많습니다.",
+    "ISTJ": "ISTJ는 진실하게 행동하고 자기 생각을 솔직하게 이야기합니다. 또한 현실 감각이 뛰어나 위기 상황에서도 현실적이고 논리적인 태도를 유지합니다. 체계와 전통을 중시하고 위계질서가 명확한 환경을 선호합니다. 어떠한 일이 있어도 자신의 의무를 지키려는 성향이 있고 책임감이 강합니다. 따라서 실수했을 때 이를 인정하고 빠르게 만회하기 위해 노력하는 편입니다.",
+    "ISFJ": "ISFJ는 근면하고 헌신적인 성격으로 다른 사람들에 대해 책임감을 느낍니다. 마감 기한을 철저히 지키고 질서를 유지하며 묵묵히 헌신하는 경향이 있습니다. 유능하고 긍정적인 성격이며 세심하고 분석능력이 뛰어나 세부 사항을 파악하는 능력이 있습니다. 내향적인 성격인 동시에 대인 관계 능력도 뛰어나 여러 사람과 깊은 관계를 맺습니다. 완벽주의적인 성향이 있어 일에 최선을 다합니다.",
+    "ESTJ": "ESTJ는 전통과 질서를 중시하는 성격으로 사회적 기준에 따라 화합할 수 있도록 노력합니다. 정직, 헌신, 존엄성을 중시하며 주변을 관찰하는 능력이 뛰어납니다. 계획을 개선하고 세부 사항을 정리하여 어려운 작업도 쉽게 처리하는 능력이 있습니다. 법치주의를 신봉하고 권위를 얻기 위해서는 노력을 해야 한다고 생각하여 모범을 보이는 지도자적 성격이 있습니다.",
+    "ESFJ": "ESFJ는 친절하고 예의 바른 태도로 공동체의 기반이 되고 주변 사람들에 대한 강한 책임감을 느낍니다. 관습을 존중하는 동시에 자신의 의견을 고수하는 경향이 있습니다. 법, 규율, 관습을 중시합니다. 배려심이 많고 외향적인 성격으로 장기적인 관계를 구축합니다. 계획된 일정을 선호하고 일이 순조롭게 진행되도록 책임을 다합니다.",
+    "ISTP": "ISTP는 호기심을 통해 세상을 바라보고 직접 탐구하는 일을 즐깁니다. 손기술이 뛰어나고 물건을 분해하고 조립하는 일을 즐깁니다. 물건을 제작하고 문제를 해결하며 직접 경험함으로써 아이디어에 대해 탐구합니다. 남을 돕고 경험을 공유하는 일을 좋아합니다. 친절하지만 내향적이고 차분하지만 즉흥적인 성격입니다. 인간관계에서 행동을 중시하고 자유로운 성격입니다.",
+    "ISFP": "ISFP는 호기심이 많고 새로운 것을 추구하는 성격으로 자신의 개성을 잘 드러냅니다. 유연한 성격으로 즉흥적인 방식으로 삶을 살아갑니다. 관용적이고 개방적이며 내향적인 성격으로 혼자만의 시간이 필요하고 자신의 정체성에 대해 고민합니다. 뛰어난 창의력과 통찰력으로 현재에 가장 적절한 결정을 내립니다.",
+    "ESTP": "ESTP는 직설적인 유머 감각을 지니고 있으며 관심을 받는 일을 즐깁니다. 현실적인 주제를 선호하고 시행착오를 겪으며 행동하는 방식을 선호합니다. 위험을 추구하는 성격이 강하며 현재에 집중하고 관찰력이 뛰어납니다. 열정과 에너지가 넘치고 강한 정신력을 가진 성격입니다. 사람들을 이끌고 즐거움을 선사하는 지도자의 역할을 할 수 있습니다.",
+    "ESFP": "ESFP는 즉흥적이고 사교적으로 다른 사람과 시간을 보내는 일을 좋아합니다. 미적 감각과 패션 감각이 뛰어나 꾸미는 일에 소질이 있습니다. 즉흥적인 즐거움을 추구하여 행운이나 우연한 기회에 의존합���다. 물건과 가치의 품질을 파악하는 데 뛰어난 소질을 가지고 있습니다.",
+    "INTJ": "INTJ는 이성적이고 두뇌 회전이 빠른 성격으로, 끊임없이 생각하고 주변의 모든 것을 분석하려 합니다. 모든 것에 의문을 제기하고 실제로 활용할 수 있는 아이디어만이 가치가 있다고 생각하며 그 아이디어를 이용해 성공을 쟁취하고자 합니다. 통찰력과 논리력으로 업무를 하려 합니다. 독립성이 매우 강하여 혼자서 행동하려는 성향이 있습니다. 상상력이 넘치며 결단력이 강하고 야망이 넘치면서도 차분하고 호기심이 많습니다.",
+    "INTP": "INTP는 창의적이고 독창적이며 논리적입니다. 항상 무엇을 생각하고 다양한 아이디어와 질문을 떠올립니다. 생각이 깊고 내성적인 성격으로 혼자만의 시간이 필요합니다. 토론하고 아이디어를 공유하는 일과 패턴을 분석하는 일을 즐깁니다.",
+    "ENTJ": "ENTJ는 카리스마와 자신감을 지니고 있으며 냉철한 이성으로 원하는 것을 성취하려 합니다. 도전을 즐기는 성격으로, 전략적 사고 능력과 장기적 목표에 집중하고 실행합니다. 도전 과제와 지적 대결을 즐기고 논쟁을 즐거워합니다. 감정적으로 무관심하며 비효율과 무능력을 싫어합니다.",
+    "ENTP": "ENTP는 두뇌 회전이 빠르고 대담한 성격으로 격렬하게 논쟁하는 일을 즐깁니다. 지식이 풍부하고 호기심이 넘치며 유머 감각으로 다른 사람을 즐겁게 해줄 수 있습니다. 모든 신념에 의문을 제기하고 아이디어를 세심히 검토합니다. 규칙을 철저히 검증하고 객관적으로 바라보기 위해 자신의 의견에 반론을 제기하기도 합니다. 이성과 논리에만 집중하여 인간관계에서 갈등이 발생할 때도 있습니다.",
+    "INFJ": "INFJ는 이상주의적이고 원칙주의적인 성격으로, 변화를 만들어내고자 합니다. 성공을 자아실현이라고 생각하여 선을 실천합니다. 원칙과 완벽함을 중시하며 지혜와 직관을 통해 중요한 가치를 찾으려는 노력을 합니다. 창의력, 상상력, 세심함을 활용하여 다른 사람을 돕습니다. 내향적인 성격이며 공감 능력이 뛰어나 다양한 문제를 해결하려 합니다.",
+    "INFP": "INFP는 창의적이고 상상력이 뛰어나며 몽상을 즐기는 성격입니다. 예술, 자연에 대한 감수성이 뛰어나며 다른 사람의 감정을 빠르게 알아차립니다. 공감력이 높아 다른 사람을 도와야 한다는 사명감을 가집니다. 자기 성찰적인 성격으로 자기 생각과 감정에 집중합니다. 솔직함을 중시하고 자신을 표현하기를 원합니다."
+}
+
+woe_dict = {
+    '목': ("목(木) 기운이 강하면 새로운 아이디어와 성장을 중요하게 여긴다. 새로운 시도와 변화를 잘 받아들이는 편이다. 처음 해보는 일이나 발전 가능성이 보이는 분야에 끌리기 쉽다."),
+    '화': ("화(火) 기운이 강하면 열정적으로 움직이고, 주변 사람들에게 에너지를 주는 역할을 하기 쉽다. 표현력이 풍부하다. 사람들 앞에서 자신의 생각을 드러내는 일에 잘 어울린다."),
+    '토': ("토(土) 기운이 강하면 안정감과 책임감을 중요하게 여긴다. 사람들 사이에서 중심을 잡아주고 일을 꾸준히 이어가는 데 강점을 보인다. 체계적이고 믿을 수 있는 역할을 맡는 경우가 많다."),
+    '금': ("금(金) 기운이 강하면 논리적이고 분석적인 성향이 두드러딘다. 규칙과 원칙을 지키고 효율적으로 일하는 것을 중요하게 생각한다. 정확하게 처리해야 하는 일에서 강점을 발휘한다."),
+    '수': ("수(水) 기운이 강하면 상황의 흐름과 사람들의 감정을 잘 읽는다. 깊이 있게 고민하고 탐구하는 성향이 있다. 조용히 관찰하고 분석하거나, 사람들의 마음을 이해하는 역할에 잘 어울린다.")
+}
+
+
+if not os.path.exists(DATA_PATH):
+    raise FileNotFoundError(f"데이터 파일이 없습니다: {DATA_PATH} (Space 루트에 업로드하세요)")
+
+df = pd.read_csv(DATA_PATH)
+
+def to_list(x):
+    if isinstance(x, str):
+        return ast.literal_eval(x)
+    return []
+
+df["관련학과"] = df["관련학과"].apply(to_list)
+
+def filter_by_major(df, user_major, major_col = "관련학과"):
+  def to_list(x):
+    if isinstance(x, str):
+      return ast.literal_eval(x)
+    return []
+
+  df[major_col] = df[major_col].apply(to_list)
+
+  def is_major_in_list(majors):
+    found = any(user_major in major for major in majors)
+    return found
+
+  filtered_df = df[df[major_col].apply(is_major_in_list)]
+
+  if filtered_df.empty:
+    print(f"※ 필터링된 결과가 없습니다.")
+  return filtered_df
+
+def recommend_jobs(mbti_key,
+                   woe_key,
+                   jobs_df,
+                   top_n = 3,
+                   model_name = "jhgan/ko-sbert-multitask",
+                   job_name_col = "직업명",
+                   job_sent_col = "흥미적성",
+                   job_duty_col = "주요업무",
+                   weight_mbti = 0.5,
+                   weight_woe = 0.5,
+                   batch_size = 64):
+
+  mbti_text = mbti_dict.get(mbti_key.upper(), mbti_key)
+  woe_text = woe_dict.get(woe_key, woe_key)
+
+  model = SentenceTransformer(model_name)
+
+  # mbti, 오행 텍스트 임베딩
+  mbti_emb = model.encode(str(mbti_text), convert_to_tensor = True)
+  woe_emb = model.encode(str(woe_text), convert_to_tensor = True)
+
+  # 사용자의 최종 벡터(0.5*mbti벡터 + 0.5*오행벡터)
+  mbti_emb = F.normalize(mbti_emb, p=2, dim=0)
+  woe_emb = F.normalize(woe_emb, p=2, dim=0)
+  combined = weight_mbti * mbti_emb + weight_woe * woe_emb
+  user_vec = F.normalize(combined, p=2, dim=0).unsqueeze(0)
+
+  # 직업 텍스트 임베딩 + 정규화
+  job_sents = jobs_df[job_sent_col].astype(str).tolist()
+  job_embs = model.encode(job_sents,
+                         convert_to_tensor = True,
+                         batch_size = batch_size,
+                         show_progress_bar = False)
+  job_embs = F.normalize(job_embs, p=2, dim=1)
+
+  #######--------   코사인유사도 계산  --------#######
+  sims = util.cos_sim(user_vec, job_embs)[0]
+
+  # top3 추출
+  k = min(top_n, job_embs.shape[0])
+  topk = torch.topk(sims, k=k)
+  top_vals = topk.values.cpu().numpy().tolist()
+  top_idxs = topk.indices.cpu().numpy().tolist()
+
+  results = []
+  for idx, score in zip(top_idxs, top_vals):
+        name = str(jobs_df.iloc[idx][job_name_col])
+        if job_duty_col in jobs_df.columns and pd.notna(jobs_df.iloc[idx][job_duty_col]):
+            duty = str(jobs_df.iloc[idx][job_duty_col])
+        else:
+            duty = str(jobs_df.iloc[idx][job_sent_col])
+        results.append((name, float(score), duty))
+
+  formatted = f"=== 상위 {len(results)}개 직업 추천 ===\n"
+  for i, (name, score, duty) in enumerate(results, start=1):
+      formatted += f"{i}. {name}\n"
+      formatted += f"주요업무: {duty}\n\n"
+
+  return results
+
+def generate_recommendation_reason(job_name, job_duty, mbti_key, woe_key, similarity_score):
+    """
+    OpenAI GPT를 사용하여 직업 추천 이유를 생성합니다.
+    """
+    api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
+    if not api_key:
+        return "(OPENAI_API_KEY가 설정되어 있지 않습니다. Space Settings → Secrets에 키를 등록하세요.)"
+
+    # OpenAI 클라이언트 생성 (원본에서 사용한 방식 유지)
+    client = OpenAI(api_key=api_key)
+
+    # 사용자 성격 정보 가져오기
+    mbti_desc = mbti_dict.get(mbti_key.upper(), "")
+    woe_desc = woe_dict.get(woe_key, "")
+
+    # 프롬프트 작성 (원본 내용 유지)
+    prompt = f"""당신은 진로 상담 전문가입니다. 아래 정보를 바탕으로 이 직업을 추천하는 이유를 2-3문장으로 간단명료하게 설명해주세요.
+
+**사용자 정보:**
+- MBTI: {mbti_key}
+- MBTI 특성: {mbti_desc}
+- 우세오행: {woe_key}
+- 오행 특성: {woe_desc}
+
+**추천 직업:**
+- 직업명: {job_name}
+- 주요업무: {job_duty}
+- 유사도: {similarity_score:.2f}
+
+사용자의 MBTI 성향과 오행 기질이 이 직업의 특성과 어떻게 잘 맞는지 구체적으로 설명해주세요.
+친근하고 격려하는 톤으로 작성해주세요."""
+
+    try:
+        # GPT API 호출 (원본에서 사용한 형식 유지)
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-4o-mini",  # 또는 "gpt-4o", "gpt-3.5-turbo"
+            messages=[
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ],
+            max_tokens=300,
+            temperature=0.7
+        )
+
+        # 응답 텍스트 추출
+        # (원본과 동일한 접근방식 유지하되 SDK 반환형태에 따라 예외 발생 가능)
+        try:
+            reason = response.choices[0].message.content
+        except Exception:
+            reason = str(response)
+        return reason
+
+    except Exception as e:
+        return f"(추천 이유 생성 중 오류 발생: {str(e)})"
+
+def resulting(user_major, mbti_key, woe_key, top_n = 3):
+    # 전공 필터
+    filtered = filter_by_major(df.copy(), user_major)
+    if filtered is None or (hasattr(filtered, "empty") and filtered.empty):
+        return "※ 필터링된 결과가 없습니다."
+
+    # 추천 (top_n 전달)
+    try:
+        recs = recommend_jobs(mbti_key, woe_key, filtered, top_n=top_n)
+    except Exception as e:
+        return f"recommend_jobs 실행 중 오류: {type(e).__name__}: {e}"
+
+    # 결과가 빈 경우 처리
+    if not recs:
+        return "추천 결과가 없습니다."
+
+    # 결과 출력 (추천 이유 포함)
+    output = f"=== 상위 {len(recs)}개 직업 추천 ===\n\n"
+
+    for i, (name, score, duty) in enumerate(recs, start=1):
+        output += f"{i}. {name}\n"
+        output += f"   유사도: {score:.4f}\n"
+        output += f"   주요업무: {duty}\n\n"
+
+        # LLM을 사용하여 추천 이유 생성
+        reason = generate_recommendation_reason(name, duty, mbti_key, woe_key, score)
+        output += f"   💡 추천 이유:\n   {reason}\n"
+        output += "-" * 80 + "\n\n"
+
+    return output
+
+user_major = gr.Dropdown(choices = ['관련없음', 'IT융합학과','간호학과','건강관리학과',
+ '건축공학과','게임공학과','경영/회계학과','경제학과','경찰행정학과','경호학과','고고학과','고분자공학과','공업디자인학과','공예학과','과학교육과',
+ '관광통역과','관현악과','광고디자인학과','광고홍보학과','교양공학부','교육학과','교통공학과','국방기술학과','국악학과','국어교육과','국어국문학과','국제통상학과',
+ '국제학과','군사학과','그래픽디자인과','금속공예학과','금속공학과','금융보험학과','금형설계과','기계공학과','기독교학과','기악과','나노공학과','냉동공조공학과',
+ '노인복지학과','농업학과','대기과학과','도시공학과','독어독문학과','동물자원학과','동양화과','디지털디자인학과','디지털미디어과','레저스포츠학과','레크리에이션과',
+ '로봇공학과','마케팅경영과','만화애니메이션학과','메이크업아티스트과','메카트로닉스공학과','모델과','모바일시스템공학과','무도학과','무역학과','무용학과','무인항공학과',
+ '문예창작과','문헌정보학과','문화재보존학과','문화재학과','문화콘텐츠학과','물류학과','물리치료학과','물리학과','미술교육과','미술학과','미용과','바이오생명학과','반도체학과','반려동물과',
+ '방사선과','방송연예과','방송영상과','법학과','벤처창업학과','보건관리학과','보석감정과','부동산학과','불교학과','불어불문학과','비서행정학과','사진영상학과',
+ '사학과','사회교육과','사회복지학과','사회학과','산림자원학과','산업/제품디자인학과','산업공학과','산업디자인학과',
+ '산업설비자동화과','산업안전과','산업잠수과','생명공학과','생물교육과','서양화과','섬유공학과','섬유디자인학과','성악과','세라믹공학과','소방안전학과',
+ '소프트웨어공학과','수산학과','수의학과','수학과','수학교육과','스마트정보과','스페인어학과','시각디자인학과','시스템공학과','식물자원학과','식품영양학과','신문방송학과','신소재공학과','신학과',
+ '실내디자인학과','심리학과','아동학과','안경광학과','약학부','언론홍보학과','언어과학과','언어치료학과','에너지자원공학과',
+ '역사교육과','연극영화과','연예매니지먼트과','영상/미디어학과','영어교육과','영어영문학과','예술학과','외국어교육과','외식산업학과','우주과학과',
+ '원예학과','원자력공학과','유아교육학과','유전공학과','유통학과','윤리학과','음악교육과','음악학과','응급구조학과','의료정보공학과','의류/의상학과',
+ '의예과','의용공학과','이벤트연출과','일어일문학과','임상병리학과','자동차공학과','작곡과','작업치료학과','장례지도과','재료공학과',
+ '재활학과','전기전자공학과','정보보호학과','정보통신학과','정치외교학과','제과제빵과','제어계측공학과','제철금속과','조경학과',
+ '조리학과','조선공학과','조형디자인학과','종교교육과','중어중문학과','지구과학과','지리학과','지질학과','천문학과','철도교통과','철학과',
+ '청소년지도학과','체육/스포츠학과','체육교육과','초등교육과','축산학과','치위생과','컨벤션산업과','컴퓨터공학과','컴퓨터교육과','태권도과','토목공학과','통계학과','특수교육학과','특수언어과','푸드스타일링과',
+ '한문교육과','한의예과','항공서비스학과','항공운항/정비학과','항공운항학과','항해학과','해양경찰학과','해양공학과','행정학과','호텔경영과','화학공학과','환경공학과','환경디자인학과'],
+                    label = "학과 선택")
+
+# mbti 선택
+mbti_key = gr.Dropdown(choices = ['INTJ', 'INTP', 'ENTJ', 'ENTP', 'INFJ', 'INFP', 'ENFJ', 'ENFP', 'ISTJ', 'ISFJ', 'ESTJ', 'ESFJ', 'ISTP', 'ISFP', 'ESTP', 'ESFP'],
+                   label = "MBTI 선택")
+
+# 우세오행 선택
+woe_key = gr.Radio(choices = ['목', '화', '토', '금', '수'], label = "우세오행 선택")
+
+demo = gr.Interface(
+    fn = resulting,
+    inputs = [user_major, mbti_key, woe_key],
+    outputs = gr.Textbox(label = "추천결과", lines = 20)
+)
+demo.launch()