region_extractor updates

region_extractor.py

@@ -4,15 +4,25 @@ import faiss
 import numpy as np
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
 from huggingface_hub import hf_hub_download
+from openai import OpenAI   # 🔹 추가
 
 DATA_REPO = "Syngyeon/seoulalpha-data"
 MODEL_NAME = "jhgan/ko-sbert-nli"
 
+# OpenAI 클라이언트 초기화
+client = OpenAI(api_key=os.getenv("API_KEY"))   # 🔹 추가
+
 # 로드
 def _load_region_index():
     try:
-        index_path = hf_hub_download(repo_id=DATA_REPO, repo_type="dataset", filename="data/faiss/region_db/faiss_region_semantic.index")
-        metadata_path = hf_hub_download(repo_id=DATA_REPO, repo_type="dataset", filename="data/faiss/region_db/metadata_region_semantic.jsonl")
+        index_path = hf_hub_download(
+            repo_id=DATA_REPO, repo_type="dataset",
+            filename="data/faiss/region_db/faiss_region_semantic.index"
+        )
+        metadata_path = hf_hub_download(
+            repo_id=DATA_REPO, repo_type="dataset",
+            filename="data/faiss/region_db/metadata_region_semantic.jsonl"
+        )
         
         index = faiss.read_index(index_path)
         model = SentenceTransformer(MODEL_NAME)
@@ -45,3 +55,43 @@ def extract_region_semantic(user_query, top_k=5):
         if vid in region_meta:
             results.append(region_meta[vid]["region_name"])
     return results
+
+
+def extract_region_from_query(user_query):
+    """
+    사용자 질문에서 LLM을 사용해 지역명 키워드 리스트를 추출합니다.
+    """
+    print("[LLM] 사용자 쿼리에서 지역명 키워드를 추출합니다...")
+    
+    system_prompt = """
+    당신은 사용자의 여행 관련 질문에서 '대한민국 행정구역' 키워드를 추출하는 AI 어시스턴트입니다.
+    사용자의 질문을 분석하여, 주소 필터링에 사용할 수 있는 키워드 목록을 JSON 형식으로 반환해 주세요.
+    결과는 반드시 {"regions": ["키워드1", "키워드2", ...]} 형태여야 합니다.
+    
+    - "전라도"는 "전북", "전남", "광주"로 해석합니다.
+    - "경상도"는 "경북", "경남", "부산", "대구", "울산"으로 해석합니다.
+    - "충청도"는 "충북", "충남", "대전", "세종"으로 해석합니다.
+    - "서울 근교"는 "경기", "인천"으로 해석합니다.
+    - 언급된 지역이 없으면 빈 리스트 []를 반환합니다.
+    """
+
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": system_prompt},
+        {"role": "user", "content": user_query}
+    ]
+    
+    try:
+        response = client.chat.completions.create(
+            model="gpt-3.5-turbo",
+            messages=messages,
+            response_format={"type": "json_object"}
+        )
+        result = json.loads(response.choices[0].message.content)
+        
+        if 'regions' in result and isinstance(result['regions'], list):
+            return result['regions']
+        else:
+            return []
+    except Exception as e:
+        print(f"[LLM] 지역명 추출 중 오류 발생: {e}")
+        return []