coconut / test_process_text.py
alohaboy
feat: Add LLM-based chat mode and integrate YJ pipeline
caf53ab
#!/usr/bin/env python
# test_process_text.py - process_text 함수 테스트
import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(__file__))
# 환경 변수 설정 (필요한 경우)
if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
print("⚠️ OPENAI_API_KEY가 설정되지 않았습니다. .env 파일을 확인하세요.")
from gradio_app import process_text
def test_process_text():
"""process_text 함수 테스트"""
print("=" * 60)
print("🧪 process_text 함수 테스트 (새로운 파이프라인)")
print("=" * 60)
# 테스트 입력
text = "이거 가지고 놀래?"
context_situation = "장난감 매장에서"
situation = "놀이 시간"
profile_id = None # 프로필 없이 테스트
analysis_mode = "detailed"
print("\n📝 입력:")
print(f" - 텍스트: {text}")
print(f" - 상황: {context_situation}")
print(f" - 분석 모드: {analysis_mode}")
try:
print("\n🔄 process_text 실행 중...")
result = process_text(text, context_situation, situation, profile_id, analysis_mode)
is_echo, confidence_html, quick_summary, three_step, detailed_report, save_message, analysis_id = result
print("\n✅ process_text 실행 성공!")
print(f"\n📊 결과:")
print(f" - 반향어 감지: {is_echo}")
print(f" - 분석 ID: {analysis_id}")
print(f" - 저장 메시지: {save_message}")
print(f"\n - 신뢰도 HTML 길이: {len(confidence_html)} 문자")
print(f" - 빠른 요약 길이: {len(quick_summary)} 문자")
print(f" - 3단계 변환 길이: {len(three_step)} 문자")
print(f" - 상세 보고서 길이: {len(detailed_report)} 문자")
print("\n📄 빠른 요약:")
print(quick_summary[:200] + "..." if len(quick_summary) > 200 else quick_summary)
print("\n📄 상세 보고서 (처음 500자):")
print(detailed_report[:500] + "..." if len(detailed_report) > 500 else detailed_report)
return True
except Exception as e:
print(f"\n❌ process_text 실행 실패: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
return False
if __name__ == "__main__":
success = test_process_text()
sys.exit(0 if success else 1)