Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 import os
-os.environ["PYDANTIC_V1_STYLE"] = "1"
-os.environ["PYDANTIC_SKIP_VALIDATING_CORE_SCHEMAS"] = "1"
+#os.environ["PYDANTIC_V1_STYLE"] = "1"
+#os.environ["PYDANTIC_SKIP_VALIDATING_CORE_SCHEMAS"] = "1"
 # --------------------------------------------------------------------------
 
 from flask import Flask, render_template, jsonify, request
@@ -24,9 +24,16 @@ eventlet.monkey_patch()
 app = Flask(__name__)
 socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*", async_mode='eventlet')
 
+import logging
+
+# 로거 설정: 레벨을 INFO로 설정하고, 포맷을 지정합니다.
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
+)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 # --- 외부 모듈 임포트 ---
-# 🚨🚨🚨 2단계: Pydantic 환경 설정이 완료된 후 LangChain을 포함하는 모듈 임포트 🚨🚨🚨
-# 이 위치가 가장 안전합니다.
 import reg_embedding_system
 import leximind_prompts
 
@@ -65,13 +72,13 @@ def load_rag_objects():
     global region_rag_objects
     
     # 📢 [수정]: 로딩 스레드 시작 로그를 추가하여 Gunicorn 로그에서 확인 가능하게 함
-    print(">>> [RAG_LOADER] RAG 로딩 스레드 시작 <<<")
+    logger.info(">>> [RAG_LOADER] RAG 로딩 스레드 시작 <<<")
     
     for region, path in region_paths.items():
         if not os.path.exists(path):
             msg = f"[{region}] 경로 없음: {path}"
             socketio.emit('message', {'message': msg})
-            print(msg)
+            logger.info(msg)
             continue
 
         try:
@@ -89,17 +96,17 @@ def load_rag_objects():
                 "sqlite_conn": new_conn
             }
             socketio.emit('message', {'message': f"[{region}] 로딩 완료"})
-            print(f"[{region}] RAG 로딩 완료")
+            logger.info(f"[{region}] RAG 로딩 완료")
 
         except Exception as e:
             error_msg = f"[{region}] 로딩 실패: {str(e)}"
-            print(error_msg)
+            logger.info(error_msg)
             # 📢 [수정]: 상세한 에러 추적을 위해 traceback 추가
-            traceback.print_exc() 
+            traceback.logger.info_exc() 
             socketio.emit('message', {'message': error_msg})
 
     socketio.emit('message', {'message': "Ready to Search"})
-    print("Ready to Search")
+    logger.info("Ready to Search")
 
 # --- 웹 ---
 @app.route('/')
@@ -144,7 +151,7 @@ def get_reg_list():
             parts = reg_embedding_system.get_unique_metadata_values(conn, "regulation_part")
             all_reg_list_part.extend(parts)
         except Exception as e:
-            print(f"[{region}] 법규 로드 실패: {e}")
+            logger.info(f"[{region}] 법규 로드 실패: {e}")
 
     unique_parts = sorted(set(all_reg_list_part), key=reg_embedding_system.natural_sort_key)
     return jsonify(reg_list_part="\n".join(unique_parts))
@@ -154,23 +161,23 @@ def get_reg_list():
 def handle_connect():
     global connected_clients
     connected_clients += 1
-    print(f"클라이언트 연결: {connected_clients}명")
+    logger.info(f"클라이언트 연결: {connected_clients}명")
 
 @socketio.on('disconnect')
 def handle_disconnect():
     global connected_clients
     connected_clients -= 1
-    print(f"연결 해제: {connected_clients}명")
+    logger.info(f"연결 해제: {connected_clients}명")
     if connected_clients <= 0:
         cleanup_connections()
-        print("서버 종료")
+        logger.info("서버 종료")
         os._exit(0)
 
 def cleanup_connections():
     for region, rag in region_rag_objects.items():
         try:
             rag["sqlite_conn"].close()
-            print(f"[{region}] DB 연결 종료")
+            logger.info(f"[{region}] DB 연결 종료")
         except:
             pass
 
@@ -198,8 +205,8 @@ def Gemma3_AI_analysis(query_txt, content_txt):
         data = response.json()
         return data["choices"][0]["message"]["content"]
     except requests.exceptions.RequestException as e:
-        print(f"Together AI 분석 API 호출 실패: {e}")
-        traceback.print_exc()
+        logger.info(f"Together AI 분석 API 호출 실패: {e}")
+        traceback.logger.info_exc()
         return f"AI 분석 중 오류가 발생했습니다: {e}"
 
 # --- Together AI 번역 (SDK -> requests 직접 호출로 변경) ---
@@ -225,15 +232,15 @@ def Gemma3_AI_Translate(query_txt):
         data = response.json()
         return data["choices"][0]["message"]["content"]
     except requests.exceptions.RequestException as e:
-        print(f"Together AI 번역 API 호출 실패: {e}")
-        traceback.print_exc()
+        logger.info(f"Together AI 번역 API 호출 실패: {e}")
+        traceback.logger.info_exc()
         return query_txt # 번역 실패 시 원래 쿼리를 사용 (최소한의 기능 유지)
 
 # --- 검색 ---
 def search_DB_from_multiple_regions(query, selected_regions, region_rag_objects):
     selected_regions = selected_regions or list(region_rag_objects.keys())
     query = Gemma3_AI_Translate(query)
-    print(f"번역된 쿼리: {query}")
+    logger.info(f"번역된 쿼리: {query}")
 
     combined_results = []
     for region in selected_regions:
@@ -263,7 +270,7 @@ def search_DB_from_multiple_regions(query, selected_regions, region_rag_objects)
                 sqlite_conn=sqlite_conn,
                 enable_detailed_search=True
             )
-        print(f"[{region}] 검색: {len(results)}건")
+        logger.info(f"[{region}] 검색: {len(results)}건")
         combined_results.extend(results)
 
     return combined_results
@@ -274,11 +281,11 @@ def RegAI(query, Rag_Results, ResultFile_FolderAddress):
     AI_Result = "검색 결과가 없습니다." if not Rag_Results else Gemma3_AI_analysis(query, Rag_Results)
 
     with open(ResultFile_FolderAddress, 'w', encoding='utf-8') as f:
-        print("검색된 문서:", file=f)
+        logger.info("검색된 문서:", file=f)
         for i, doc in enumerate(Rag_Results):
-            print(f"문서 {i+1}: {doc.page_content[:200]}... (메타: {doc.metadata})", file=f)
-        print("\n답변:", file=f)
-        print(AI_Result, file=f)
+            logger.info(f"문서 {i+1}: {doc.page_content[:200]}... (메타: {doc.metadata})", file=f)
+        logger.info("\n답변:", file=f)
+        logger.info(AI_Result, file=f)
 
     return AI_Result