keyword_diversity_fix.py

"""
       
       logger.info("Gemini API 호출 시작...")
       # Gemini API 호출 - 온도를 높여서 더 다양한 결과 생성
       response = client.models.generate_content(
           model="gemini-2.0-flash",
           contents=prompt,
           config=GenerateContentConfig(
               tools=config_tools,  # 검색 엔진에 따라 도구 설정
               response_modalities=["TEXT"],
               temperature=0.95,  # 온도를 높여서 더 다양한 결과
               max_output_tokens=2000,
               top_p=0.9,  # 더 다양한 토큰 선택
               top_k=40   # 후보 토큰 수 증가
           )
       )
       
       logger.info("Gemini API 응답 수신 완료")
       
       # 응답에서 텍스트 추출
       result_text = ""
       for part in response.candidates[0].content.parts:
           if hasattr(part, 'text'):
               result_text += part.text
       
       # 결과 정제 - 번호, 설명, 기호 제거 및 중복 제거 강화
       lines = result_text.strip().split('\n')
       clean_keywords = []
       seen_keywords = set()  # 중복 방지를 위한 집합
       
       for line in lines:
           # 빈 줄 건너뛰기
           if not line.strip():
               continue
           
           # 정제 작업
           clean_line = line.strip()
           
           # 번호 제거 (1., 2., 3. 등)
           import re
           clean_line = re.sub(r'^\d+\.?\s*', '', clean_line)
           
           # 불릿 포인트 제거 (-, *, •, ✅, ❌ 등)
           clean_line = re.sub(r'^[-*•✅❌]\s*', '', clean_line)
           
           # 괄호 안 설명 제거
           clean_line = re.sub(r'\([^)]*\)', '', clean_line)
           
           # 추가 설명 제거 (: 이후 내용)
           if ':' in clean_line:
               clean_line = clean_line.split(':')[0]
           
           # 공백 정리
           clean_line = clean_line.strip()
           
           # 유효한 키워드만 추가 (2글자 이상, 50글자 이하)
           if clean_line and 2 <= len(clean_line) <= 50:
               # 브랜드명이나 제조업체명 필터링
               brand_keywords = ['삼성', '엘지', 'LG', '애플', '아이폰', '갤럭시', '나이키', '아디다스', '스타벅스']
               if not any(brand in clean_line for brand in brand_keywords):
                   # 중복 검사 - 대소문자 구분 없이 체크
                   clean_lower = clean_line.lower()
                   if clean_lower not in seen_keywords:
                       seen_keywords.add(clean_lower)
                       clean_keywords.append(clean_line)
       
       # 50개로 제한하되, 부족하면 추가 생성 요청
       if len(clean_keywords) < 50:
           logger.info(f"키워드 부족 ({len(clean_keywords)}개), 추가 생성 필요")
           
           # 부족한 만큼 추가 생성을 위한 보조 프롬프트
           additional_prompt = f"""
기존에 생성된 키워드: {', '.join(clean_keywords)}

위 키워드들과 절대 중복되지 않는 완전히 새로운 {category} 관련 쇼핑키워드를 {50 - len(clean_keywords)}개 더 생성하세요.

반드시 지켜야 할 규칙:
- 기존 키워드와 절대 중복되지 않음
- 소재, 형태, 기능을 다양하게 조합
- 브랜드명 절대 금지
- 순수 키워드만 출력 (번호, 설명, 기호 금지)

예시 출력:
스테인리스 쟁반
고무 매트
유리 용기
"""
           
           # 추가 생성 요청
           additional_response = client.models.generate_content(
               model="gemini-2.0-flash",
               contents=additional_prompt,
               config=GenerateContentConfig(
                   response_modalities=["TEXT"],
                   temperature=0.98,  # 더 높은 온도로 다양성 보장
                   max_output_tokens=1000,
                   top_p=0.95,
                   top_k=50
               )
           )
           
           # 추가 키워드 처리
           additional_text = ""
           for part in additional_response.candidates[0].content.parts:
               if hasattr(part, 'text'):
                   additional_text += part.text
           
           additional_lines = additional_text.strip().split('\n')
           for line in additional_lines:
               if not line.strip():
                   continue
               
               clean_line = line.strip()
               clean_line = re.sub(r'^\d+\.?\s*', '', clean_line)
               clean_line = re.sub(r'^[-*•✅❌]\s*', '', clean_line)
               clean_line = re.sub(r'\([^)]*\)', '', clean_line)
               
               if ':' in clean_line:
                   clean_line = clean_line.split(':')[0]
               
               clean_line = clean_line.strip()
               
               if clean_line and 2 <= len(clean_line) <= 50:
                   brand_keywords = ['삼성', '엘지', 'LG', '애플', '아이폰', '갤럭시', '나이키', '아디다스', '스타벅스']
                   if not any(brand in clean_line for brand in brand_keywords):
                       clean_lower = clean_line.lower()
                       if clean_lower not in seen_keywords and len(clean_keywords) < 50:
                           seen_keywords.add(clean_lower)
                           clean_keywords.append(clean_line)
       
       # 50개로 제한
       clean_keywords = clean_keywords[:50]
       
       # 최종 셔플로 순서도 무작위화
       random.shuffle(clean_keywords)
       
       # 최종 결과 문자열 생성
       final_result = '\n'.join(clean_keywords)
       
       logger.info(f"최종 정제된 키워드 개수: {len(clean_keywords)}개")
       logger.info(f"중복 제거된 키워드 수: {len(seen_keywords)}개")
       logger.info("=== 다양성 강화 쇼핑키워드 생성 완료 ===")
       
       # 그라운딩 메타데이터 로그
       if hasattr(response.candidates[0], 'grounding_metadata'):
           logger.info("Google 검색 그라운딩 메타데이터 확인됨")
           if hasattr(response.candidates[0].grounding_metadata, 'web_search_queries'):
               queries = response.candidates[0].grounding_metadata.web_search_queries
               logger.info(f"실행된 검색 쿼리: {queries}")
       
       return final_result
       
   except Exception as e:
       error_msg = f"오류 발생: {str(e)}"
       logger.error(error_msg)
       logger.error("GEMINI_API_KEY 환경변수가 올바르게 설정되었는지 확인해주세요.")
       return f"{error_msg}\n\nGEMINI_API_KEY 환경변수가 올바르게 설정되었는지 확인해주세요."
def generate_with_logs(category, additional_request, launch_timing, seasonality, sales_target, sales_channel, competition_level, search_engine):
   """키워드 생성과 로그를 함께 반환하는 함수"""
   logger.info("=== 다양성 강화 쇼핑키워드 생성 시작 ===")
   
   # 키워드 생성
   result = generate_sourcing_keywords(category, additional_request, launch_timing, seasonality, sales_target, sales_channel, competition_level, search_engine)
   
   # 최근 로그 가져오기
   logs = get_recent_logs()
   
   return result, logs
# Gradio 인터페이스 구성
def create_interface():
   with gr.Blocks(
       title="🎯 다양성 강화 쇼핑키워드 시스템",
       theme=gr.themes.Soft(),
       css="""
       .gradio-container {
           max-width: 1200px !important;
       }
       .title-header {
           text-align: center;
           background: linear-gradient(45deg, #FF6B6B, #4ECDC4, #45B7D1);
           -webkit-background-clip: text;
           -webkit-text-fill-color: transparent;
           font-size: 2.5em;
           font-weight: bold;
           margin-bottom: 20px;
       }
       .subtitle {
           text-align: center;
           color: #666;
           font-size: 1.2em;
           margin-bottom: 30px;
       }
       """
   ) as demo:
       
       # 헤더
       gr.HTML("""
       <div class="title-header">🎯 다양성 강화 쇼핑키워드 시스템</div>
       <div class="subtitle">🔄 매번 완전히 다른 결과! 중복 없는 쇼핑키워드 전문 발굴 프로그램</div>
       """)
       
       with gr.Row():
           with gr.Column(scale=1):
               gr.Markdown("### 📊 다양성 강화 설정")
               
               # 검색 엔진 선택 추가
               search_engine = gr.Dropdown(
                   choices=[
                       "모든 검색 엔진 통합 분석 (추천)",
                       "Google 검색 그라운딩만",
                       "네이버 검색 API만",
                       "DuckDuckGo 검색만",
                       "검색 없이 AI만 사용"
                   ],
                   label="🔍 검색 엔진 선택",
                   value="모든 검색 엔진 통합 분석 (추천)"
               )
               
               # 1. 쇼핑 카테고리 선택
               category = gr.Dropdown(
                   choices=["랜덤적용", "패션잡화", "생활/건강", "출산/육아", "스포츠/레저", "디지털/가전", "가구/인테리어", "패션의류", "화장품/미용"],
                   label="🛍️ 쇼핑 카테고리",
                   value="생활/건강"
               )
               
               # 2. 추가 요청사항
               additional_request = gr.Textbox(
                   label="📝 추가 요청사항 (다양성 중심)",
                   placeholder="예: 다양한 소재, 새로운 형태, 독특한 기능 등",
                   lines=2
               )
               
               # 3. 출시 타이밍
               launch_timing = gr.Radio(
                   choices=["랜덤적용", "즉시소싱", "기획형"],
                   label="⏰ 출시 타이밍",
                   value="즉시소싱"
               )
               
               # 4. 계절성
               seasonality = gr.Radio(
                   choices=["랜덤적용", "봄", "여름", "가을", "겨울", "비계절"],
                   label="🌱 계절성",
                   value="비계절"
               )
               
           with gr.Column(scale=1):
               gr.Markdown("### 💰 목표 설정")
               
               # 5. 매출 목표
               sales_target = gr.Radio(
                   choices=["랜덤적용", "100만원 이하", "100-500만원", "500-1천만원", "1천-5천만원", "5천만원 이상"],
                   label="💵 매출 목표",
                   value="100-500만원"
               )
               
               # 6. 판매 채널
               sales_channel = gr.Radio(
                   choices=["랜덤적용", "오픈마켓", "SNS마케팅", "광고집행", "오프라인"],
                   label="📱 판매 채널", 
                   value="오픈마켓"
               )
               
               # 7. 경쟁 강도
               competition_level = gr.Radio(
                   choices=[
                       "랜덤적용",
                       "초보",
                       "중수", 
                       "고수"
                   ],
                   label="⚔️ 경쟁 강도",
                   value="초보"
               )
       
       # 실행 버튼
       generate_btn = gr.Button(
           "🚀 다양성 강화 쇼핑키워드 발굴 시작 (매번 다른 결과)",
           variant="primary",
           size="lg"
       )
       
       # 결과 출력
       with gr.Row():
           with gr.Column(scale=2):
               gr.Markdown("### 📋 다양성 강화 쇼핑키워드 (50개)")
               output = gr.Textbox(
                   label="중복 없는 쇼핑키워드 결과 (매번 완전히 다름)",
                   lines=30,
                   max_lines=50,
                   placeholder="여기에 매번 다른 50개의 쇼핑키워드가 출력됩니다...",
                   show_copy_button=True
               )
           
           with gr.Column(scale=1):
               gr.Markdown("### 📊 실행 로그")
               log_output = gr.Textbox(
                   label="시스템 로그",
                   lines=30,
                   max_lines=50,
                   placeholder="시스템 실행 로그가 여기에 표시됩니다...",
                   show_copy_button=True
               )
       
       # 이벤트 연결
       generate_btn.click(
           fn=generate_with_logs,
           inputs=[
               category,
               additional_request,
               launch_timing,
               seasonality,
               sales_target,
               sales_channel,
               competition_level,
               search_engine
           ],
           outputs=[output, log_output],
           show_progress=True
       )
       
       # 사용법 안내
       with gr.Accordion("📖 다양성 강화 사용법 안내", open=False):
           gr.Markdown("""
           ### 🎯 다양성 강화 쇼핑키워드 시스템 사용법
           
           #### 🚀 주요 개선 사항
           - **완전한 중복 방지**: 매번 실행할 때마다 완전히 다른 키워드 생성
           - **랜덤 시드 시스템**: 현재 시각을 기반으로 한 랜덤 시드로 예측 불가능
           - **다양한 조합 보장**: 소재×형태×기능의 3차원 조합으로 무한 다양성
           - **중복 검사 강화**: 대소문자 구분 없는 엄격한 중복 제거
           - **온도 조절**: AI 생성 파라미터 최적화로 창의성 극대화
           
           #### 🔄 다양성 보장 메커니즘
           1. **시드 기반 랜덤화**: 마이크로초 단위 시간 기반 랜덤 시드
           2. **3차원 조합 시스템**:
              - 소재: 실리콘, 스테인리스, 세라믹, 대나무 등 20종
              - 형태: 접이식, 원형, 슬림, 휴대용 등 20종  
              - 기능: 방수, 항균, 마그네틱, 보온 등 20종
           3. **중복 방지 알고리즘**: 생성 중 실시간 중복 검사
           4. **추가 생성 시스템**: 부족시 자동으로 추가 키워드 생성
           
           #### 🎲 랜덤 적용의 진화
           - **키워드별 독립 적용**: 각 키워드마다 다른 조건 조합
           - **예측 불가능성**: 같은 설정이라도 매번 다른 결과
           - **조합 폭발**: 수천 가지 가능한 조합으로 무한 다양성
           
           #### 📈 생성 품import gradio as gr
import os
import logging
import sys
import random
import requests
import json
from datetime import datetime
from google import genai
from google.genai.types import Tool, GenerateContentConfig, GoogleSearch

# 로깅 설정
logging.basicConfig(
   level=logging.INFO,
   format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
   handlers=[
       logging.StreamHandler(sys.stdout),
       logging.FileHandler('sourcing_app.log', encoding='utf-8')
   ]
)
logger = logging.getLogger(__name__)

# 키워드 다양성을 위한 시드 풀 확장
DIVERSE_SEED_POOLS = {
    "패션잡화": [
        "액세서리", "장신구", "가방", "지갑", "모자", "스카프", "벨트", "선글라스", "헤어액세서리", "시계줄",
        "키링", "브로치", "목걸이", "팔찌", "반지", "귀걸이", "핸드폰케이스", "파우치", "클러치", "토트백"
    ],
    "생활/건강": [
        "주방용품", "욕실용품", "청소용품", "수납용품", "건강용품", "의료용품", "마사지용품", "운동용품",
        "다이어트용품", "화장지", "세제", "샴푸", "치약", "비누", "수건", "베개", "이불", "쿠션", "매트"
    ],
    "출산/육아": [
        "유아용품", "육아용품", "출산용품", "임산부용품", "신생아용품", "이유식용품", "기저귀", "젖병",
        "유모차", "카시트", "아기옷", "장난감", "교육용품", "책", "그림책", "퍼즐", "블록", "인형", "놀이매트"
    ],
    "스포츠/레저": [
        "운동용품", "헬스용품", "요가용품", "수영용품", "등산용품", "캠핑용품", "낚시용품", "골프용품",
        "축구용품", "농구용품", "배드민턴용품", "탁구용품", "테니스용품", "자전거용품", "스케이트보드용품"
    ],
    "디지털/가전": [
        "스마트폰액세서리", "컴퓨터용품", "태블릿용품", "이어폰", "스피커", "충전기", "케이블", "마우스패드",
        "키보드", "마우스", "웹캠", "마이크", "헤드셋", "게임패드", "USB", "메모리카드", "파워뱅크"
    ],
    "가구/인테리어": [
        "수납가구", "침실가구", "거실가구", "주방가구", "욕실가구", "사무용가구", "인테리어소품", "조명",
        "커튼", "블라인드", "카펫", "러그", "액자", "거울", "시계", "화분", "꽃병", "캔들", "방향제"
    ],
    "패션의류": [
        "티셔츠", "셔츠", "블라우스", "원피스", "스커트", "바지", "청바지", "레깅스", "자켓", "코트",
        "점퍼", "가디건", "니트", "후드", "조끼", "속옷", "잠옷", "양말", "스타킹", "운동복"
    ],
    "화장품/미용": [
        "스킨케어", "메이크업", "클렌징", "마스크팩", "선크림", "로션", "에센스", "크림", "립밤",
        "립스틱", "아이섀도", "마스카라", "파운데이션", "컨실러", "블러셔", "하이라이터", "네일", "향수"
    ]
}

# 소재별 키워드 풀
MATERIAL_KEYWORDS = [
    "실리콘", "스테인리스", "세라믹", "유리", "나무", "대나무", "면", "린넨", "폴리에스터", "나일론",
    "고무", "플라스틱", "종이", "가죽", "인조가죽", "메탈", "알루미늄", "철", "구리", "황동"
]

# 형태별 키워드 풀  
SHAPE_KEYWORDS = [
    "접이식", "휴대용", "미니", "대형", "원형", "사각", "타원", "직사각", "삼각", "육각",
    "슬림", "두꺼운", "얇은", "긴", "짧은", "넓은", "좁은", "깊은", "얕은", "곡선"
]

# 기능별 키워드 풀
FUNCTION_KEYWORDS = [
    "방수", "미끄럼방지", "항균", "냄새제거", "보온", "보냉", "속건", "흡수", "차단", "보호",
    "마그네틱", "자석", "끈적", "투명", "불투명", "발광", "반사", "신축", "탄력", "고정"
]

# Gemini API 클라이언트 초기화
def initialize_gemini():
   logger.info("Gemini API 클라이언트 초기화 시작")
   api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
   if not api_key:
       logger.error("GEMINI_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
       raise ValueError("GEMINI_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
   
   client = genai.Client(api_key=api_key)
   logger.info("Gemini API 클라이언트 초기화 완료")
   return client

def get_recent_logs():
   """최근 로그를 가져오는 함수"""
   try:
       with open('sourcing_app.log', 'r', encoding='utf-8') as f:
           lines = f.readlines()
           # 최근 50줄만 반환
           return ''.join(lines[-50:])
   except FileNotFoundError:
       return "로그 파일을 찾을 수 없습니다."
   except Exception as e:
       return f"로그 읽기 오류: {str(e)}"

def generate_diverse_keyword_combinations(category, count=60):
    """다양한 키워드 조합을 생성하는 함수"""
    logger.info(f"다양한 키워드 조합 생성 시작: {category}, {count}개")
    
    combinations = []
    category_pool = DIVERSE_SEED_POOLS.get(category, DIVERSE_SEED_POOLS["생활/건강"])
    
    # 1. 단일 키워드 (20%)
    single_keywords = random.sample(category_pool, min(12, len(category_pool)))
    combinations.extend(single_keywords)
    
    # 2. 소재 + 카테고리 (30%)
    for _ in range(18):
        material = random.choice(MATERIAL_KEYWORDS)
        item = random.choice(category_pool)
        combinations.append(f"{material} {item}")
    
    # 3. 형태 + 카테고리 (30%)  
    for _ in range(18):
        shape = random.choice(SHAPE_KEYWORDS)
        item = random.choice(category_pool)
        combinations.append(f"{shape} {item}")
    
    # 4. 기능 + 카테고리 (20%)
    for _ in range(12):
        function = random.choice(FUNCTION_KEYWORDS)
        item = random.choice(category_pool)
        combinations.append(f"{function} {item}")
    
    # 중복 제거 및 셔플
    combinations = list(set(combinations))
    random.shuffle(combinations)
    
    logger.info(f"생성된 조합 수: {len(combinations)}개")
    return combinations[:count]

def search_all_engines(query):
   """모든 검색 엔진을 사용하여 데이터를 취합하는 함수"""
   logger.info(f"모든 검색 엔진으로 검색 시작: {query}")
   
   all_results = {
       "google": "",
       "naver": "",
       "duckduckgo": ""
   }
   
   # 1. 네이버 검색 API
   try:
       naver_client_id = os.getenv("NAVER_CLIENT_ID")
       naver_client_secret = os.getenv("NAVER_CLIENT_SECRET")
       
       if naver_client_id and naver_client_secret:
           url = "https://openapi.naver.com/v1/search/shop.json"
           headers = {
               "X-Naver-Client-Id": naver_client_id,
               "X-Naver-Client-Secret": naver_client_secret
           }
           params = {"query": query, "display": 10}
           
           response = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=10)
           if response.status_code == 200:
               data = response.json()
               naver_data = []
               for item in data.get('items', [])[:5]:
                   naver_data.append(f"상품: {item.get('title', '').replace('<b>', '').replace('</b>', '')}")
                   naver_data.append(f"가격: {item.get('lprice', '')}원")
                   naver_data.append(f"카테고리: {item.get('category1', '')}")
               all_results["naver"] = "\n".join(naver_data)
               logger.info("네이버 검색 완료")
           else:
               all_results["naver"] = "네이버 API 검색 실패"
       else:
           all_results["naver"] = "네이버 API 키가 설정되지 않음"
   except Exception as e:
       all_results["naver"] = f"네이버 검색 오류: {str(e)}"
   
   # 2. DuckDuckGo 검색
   try:
       url = "https://api.duckduckgo.com/"
       params = {
           "q": query,
           "format": "json",
           "no_html": "1",
           "skip_disambig": "1"
       }
       
       response = requests.get(url, params=params, timeout=10)
       if response.status_code == 200:
           data = response.json()
           
           ddg_data = []
           # Abstract 정보
           if data.get('Abstract'):
               ddg_data.append(f"요약: {data['Abstract']}")
           
           # Related Topics
           for topic in data.get('RelatedTopics', [])[:3]:
               if isinstance(topic, dict) and topic.get('Text'):
                   ddg_data.append(f"관련정보: {topic['Text']}")
           
           all_results["duckduckgo"] = "\n".join(ddg_data) if ddg_data else "DuckDuckGo에서 관련 정보 없음"
           logger.info("DuckDuckGo 검색 완료")
       else:
           all_results["duckduckgo"] = "DuckDuckGo 검색 실패"
   except Exception as e:
       all_results["duckduckgo"] = f"DuckDuckGo 검색 오류: {str(e)}"
   
   # 3. Google 검색은 Gemini에서 자동 처리됨
   all_results["google"] = "Google 검색 그라운딩 자동 실행"
   
   logger.info("모든 검색 엔진 데이터 수집 완료")
   return all_results

def comprehensive_market_analysis(category, seasonality, sales_target):
    """다양성 강화된 시장 분석"""
    logger.info("다양성 강화 시장 분석 시작")
    
    # 랜덤 시드를 현재 시간으로 설정하여 매번 다른 결과 보장
    random.seed(datetime.now().microsecond)
    
    # 다양한 검색 각도로 쿼리 생성
    search_angles = [
        "틈새상품", "신상품", "인기상품", "저가상품", "고급상품", "할인상품",
        "간편상품", "실용상품", "트렌드상품", "숨은상품", "베스트상품", "추천상품"
    ]
    
    search_queries = []
    
    # 카테고리별 다양한 검색어 생성
    category_pool = DIVERSE_SEED_POOLS.get(category, DIVERSE_SEED_POOLS["생활/건강"])
    
    for angle in search_angles:
        for item in random.sample(category_pool, 3):  # 각 카테고리에서 3개씩만 선택
            search_queries.append(f"{item} {angle}")
    
    # 소재별 검색어 추가
    for material in random.sample(MATERIAL_KEYWORDS, 5):
        search_queries.append(f"{material} {category} 상품")
    
    # 형태별 검색어 추가  
    for shape in random.sample(SHAPE_KEYWORDS, 5):
        search_queries.append(f"{shape} {category} 아이템")
    
    # 검색어 셔플하여 예측 불가능하게 만들기
    random.shuffle(search_queries)
    search_queries = search_queries[:15]  # 15개로 제한
    
    comprehensive_data = {}
    
    for i, query in enumerate(search_queries):
        logger.info(f"다양성 검색 {i+1}/15: {query}")
        comprehensive_data[f"query_{i+1}"] = search_all_engines(query)
        
        # API 과부하 방지를 위한 딜레이
        import time
        time.sleep(0.5)
    
    # 다양성 강화 데이터 요약
    summary = "=== 다양성 강화 시장 분석 결과 ===\n\n"
    
    # 무작위로 결과를 섞어서 패턴 방지
    result_keys = list(comprehensive_data.keys())
    random.shuffle(result_keys)
    
    summary += "🔍 다양한 시장 검색 결과:\n"
    for key in result_keys[:10]:
        results = comprehensive_data.get(key, {})
        if results.get("naver"):
            summary += f"• {results['naver'][:60]}...\n"
    summary += "\n"
    
    logger.info("다양성 강화 분석 완료")
    return summary

def search_with_api(query, search_engine="Google 검색 그라운딩만"):
   """개별 검색 엔진으로 검색하는 함수 (단일 엔진 선택시 사용)"""
   logger.info(f"검색 엔진: {search_engine}, 쿼리: {query}")
   
   search_results = ""
   
   try:
       if search_engine == "네이버 검색 API만":
           # 네이버 검색 API 사용
           naver_client_id = os.getenv("NAVER_CLIENT_ID")
           naver_client_secret = os.getenv("NAVER_CLIENT_SECRET")
           
           if naver_client_id and naver_client_secret:
               url = "https://openapi.naver.com/v1/search/shop.json"
               headers = {
                   "X-Naver-Client-Id": naver_client_id,
                   "X-Naver-Client-Secret": naver_client_secret
               }
               params = {"query": query, "display": 10}
               
               response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
               if response.status_code == 200:
                   data = response.json()
                   for item in data.get('items', [])[:5]:
                       search_results += f"상품명: {item.get('title', '')}\n"
                       search_results += f"가격: {item.get('lprice', '')}원\n"
                       search_results += f"카테고리: {item.get('category1', '')}\n\n"
               else:
                   search_results = "네이버 API 검색 실패"
           else:
               search_results = "네이버 API 키가 설정되지 않음"
               
       elif search_engine == "DuckDuckGo 검색만":
           # DuckDuckGo 검색 (무료, API 키 불필요)
           try:
               url = "https://api.duckduckgo.com/"
               params = {
                   "q": query,
                   "format": "json",
                   "no_html": "1",
                   "skip_disambig": "1"
               }
               
               response = requests.get(url, params=params, timeout=10)
               if response.status_code == 200:
                   data = response.json()
                   
                   # Abstract 정보
                   if data.get('Abstract'):
                       search_results += f"요약: {data['Abstract']}\n\n"
                   
                   # Related Topics
                   for topic in data.get('RelatedTopics', [])[:5]:
                       if isinstance(topic, dict) and topic.get('Text'):
                           search_results += f"관련 정보: {topic['Text']}\n"
                   
                   if not search_results:
                       search_results = "DuckDuckGo에서 관련 정보를 찾지 못함"
               else:
                   search_results = "DuckDuckGo 검색 실패"
           except Exception as e:
               search_results = f"DuckDuckGo 검색 오류: {str(e)}"
               
       elif search_engine == "검색 없이 AI만 사용":
           search_results = "검색 없이 AI 지식만 사용하여 키워드 생성"
           
       else:
           # Google 검색 그라운딩 (기본)
           search_results = "Google 검색 그라운딩 사용"
           
   except Exception as e:
       logger.error(f"검색 오류: {str(e)}")
       search_results = f"검색 오류: {str(e)}"
   
   logger.info(f"검색 결과 길이: {len(search_results)} 문자")
   return search_results

def apply_random_selection_for_keywords(category, launch_timing, seasonality, sales_target, sales_channel, competition_level):
   """각 키워드마다 랜덤하게 조건을 적용하기 위한 설정 문자열 생성"""
   
   # 각 항목별 선택지 정의
   categories = ["패션잡화", "생활/건강", "출산/육아", "스포츠/레저", "디지털/가전", "가구/인테리어", "패션의류", "화장품/미용"]
   launch_timings = ["즉시소싱", "기획형"]
   seasonalities = ["봄", "여름", "가을", "겨울", "비계절"]
   sales_targets = ["100만원 이하", "100-500만원", "500-1천만원", "1천-5천만원", "5천만원 이상"]
   sales_channels = ["오픈마켓", "SNS마케팅", "광고집행", "오프라인"]
   competition_levels = ["초보", "중수", "고수"]
   
   # 랜덤적용 설정 정보 생성
   random_settings = {
       'category_random': category == "랜덤적용",
       'launch_timing_random': launch_timing == "랜덤적용", 
       'seasonality_random': seasonality == "랜덤적용",
       'sales_target_random': sales_target == "랜덤적용",
       'sales_channel_random': sales_channel == "랜덤적용",
       'competition_level_random': competition_level == "랜덤적용",
       'categories': categories,
       'launch_timings': launch_timings,
       'seasonalities': seasonalities,
       'sales_targets': sales_targets,
       'sales_channels': sales_channels,
       'competition_levels': competition_levels
   }
   
   # 고정값들
   fixed_values = {
       'category': category if category != "랜덤적용" else None,
       'launch_timing': launch_timing if launch_timing != "랜덤적용" else None,
       'seasonality': seasonality if seasonality != "랜덤적용" else None,
       'sales_target': sales_target if sales_target != "랜덤적용" else None,
       'sales_channel': sales_channel if sales_channel != "랜덤적용" else None,
       'competition_level': competition_level if competition_level != "랜덤적용" else None
   }
   
   logger.info("=== 키워드별 랜덤 설정 ===")
   logger.info(f"카테고리 랜덤: {random_settings['category_random']}")
   logger.info(f"출시타이밍 랜덤: {random_settings['launch_timing_random']}")
   logger.info(f"계절성 랜덤: {random_settings['seasonality_random']}")
   logger.info(f"매출목표 랜덤: {random_settings['sales_target_random']}")
   logger.info(f"판매채널 랜덤: {random_settings['sales_channel_random']}")
   logger.info(f"경쟁강도 랜덤: {random_settings['competition_level_random']}")
   
   return random_settings, fixed_values

def generate_sourcing_keywords(category, additional_request, launch_timing, seasonality, sales_target, sales_channel, competition_level, search_engine="Google 검색 그라운딩만"):
   """다양성 강화된 쇼핑 키워드 50개를 생성하는 함수"""
   logger.info("=== 다양성 강화 쇼핑키워드 생성 시작 ===")
   logger.info(f"입력 조건 - 검색엔진: {search_engine}")
   logger.info(f"입력 조건 - 카테고리: {category}")
   logger.info(f"입력 조건 - 추가요청: {additional_request}")
   logger.info(f"입력 조건 - 출시타이밍: {launch_timing}")
   logger.info(f"입력 조건 - 계절성: {seasonality}")
   logger.info(f"입력 조건 - 매출목표: {sales_target}")
   logger.info(f"입력 조건 - 판매채널: {sales_channel}")
   logger.info(f"입력 조건 - 경쟁강도: {competition_level}")
   
   try:
       logger.info("Gemini 클라이언트 초기화 중...")
       client = initialize_gemini()
       
       # 매번 다른 시드로 랜덤성 보장
       current_time = datetime.now()
       random_seed = current_time.microsecond + current_time.second * 1000
       random.seed(random_seed)
       logger.info(f"랜덤 시드 설정: {random_seed}")
       
       # 프롬프트 구성
       logger.info("다양성 강화 프롬프트 구성 중...")
       
       # 랜덤 설정 처리
       random_settings, fixed_values = apply_random_selection_for_keywords(
           category, launch_timing, seasonality, sales_target, sales_channel, competition_level
       )
       
       # 다양한 키워드 조합 미리 생성
       diverse_combinations = generate_diverse_keyword_combinations(category, 60)
       logger.info(f"다양한 조합 생성 완료: {len(diverse_combinations)}개")
       
       # 검색 엔진별 처리
       search_info = ""
       config_tools = []
       
       if search_engine == "모든 검색 엔진 통합 분석 (추천)":
           logger.info("🔍 다양성 강화 통합 분석 시작...")
           
           # Google 검색 그라운딩 도구 설정
           google_search_tool = Tool(google_search=GoogleSearch())
           config_tools = [google_search_tool]
           
           # 다양성 강화 종합 시장 분석 실행
           comprehensive_analysis = comprehensive_market_analysis(category, seasonality, sales_target)
           
           search_info = f"""
🔍 === 다양성 강화 통합 분석 결과 ===
📈 Google 검색 그라운딩: 실시간 다양한 쇼핑키워드 트렌드 분석 (자동 실행)
🛒 네이버 쇼핑 API: 한국 쇼핑몰 다양한 키워드 데이터 분석
🌐 DuckDuckGo 검색: 글로벌 다양한 쇼핑키워드 정보 분석
{comprehensive_analysis}
💡 위 모든 데이터를 종합하여 매번 다른 조합의 쇼핑키워드를 생성합니다.
🎲 랜덤 시드: {random_seed} (매번 다른 결과 보장)
"""
           
       elif search_engine == "Google 검색 그라운딩만":
           logger.info("Google 검색 도구 설정 중...")
           google_search_tool = Tool(google_search=GoogleSearch())
           config_tools = [google_search_tool]
           search_info = f"Google 검색 그라운딩을 통한 다양한 실시간 쇼핑키워드 분석 (시드: {random_seed})"
           
       elif search_engine in ["네이버 검색 API만", "DuckDuckGo 검색만"]:
           logger.info(f"{search_engine} 사용하여 다양한 쇼핑키워드 조사 중...")
           # 다양성 강화를 위한 검색 실행
           search_queries = []
           
           # 랜덤하게 다양한 검색어 생성
           base_items = random.sample(diverse_combinations, 8)
           for item in base_items:
               search_queries.append(f"{item} 쇼핑키워드")
           
           search_results = ""
           for query in search_queries:
               result = search_with_api(query, search_engine)
               search_results += f"[검색어: {query}]\n{result}\n\n"
           
           search_info = f"{search_engine} 다양한 쇼핑키워드 검색 결과 (시드: {random_seed}):\n{search_results}"
           
       else:  # 검색 없이 AI만 사용
           logger.info("검색 없이 AI 지식만 사용")
           search_info = f"AI 내장 지식을 기반으로 다양한 쇼핑키워드 생성 (시드: {random_seed})"
       
       # 다양성을 강화한 프롬프트 - 매번 다른 조합 요청
       diverse_sample = random.sample(diverse_combinations, 20)
       
       prompt = f"""
🎯 다양성 강화 쇼핑키워드 발굴 시스템 v5.0
⚡ 중요: 절대 중복되지 않는 다양한 키워드만 생성하세요!
🔬 역할 정의
당신은 매번 완전히 다른 조합의 쇼핑키워드를 생성하는 전문가입니다.
🎯 목표  
주어진 조건에 맞는 실제 쇼핑키워드 50개를 발굴하되, 절대 중복되지 않고 매번 다른 조합으로 구성하십시오.
📋 입력된 조건:
카테고리: {category}
추가 요청사항: {additional_request}
출시타이밍: {launch_timing}
계절성: {seasonality}
매출목표: {sales_target}
판매채널: {sales_channel}
경쟁강도: {competition_level}
검색엔진: {search_engine}
🔍 쇼핑키워드 분석 정보:
{search_info}
🎲 다양성 보장 참고 조합 예시 (이것과 다르게 생성하세요):
{', '.join(diverse_sample[:10])}
⚠️ 키워드별 랜덤 적용 규칙:
각 키워드마다 다음과 같이 적용하세요:
{"- 카테고리: 매 키워드마다 " + str(random_settings['categories']) + " 중에서 랜덤 선택" if random_settings['category_random'] else f"- 카테고리: {fixed_values['category']} 고정"}
{"- 출시타이밍: 매 키워드마다 " + str(random_settings['launch_timings']) + " 중에서 랜덤 선택" if random_settings['launch_timing_random'] else f"- 출시타이밍: {fixed_values['launch_timing']} 고정"}
{"- 계절성: 매 키워드마다 " + str(random_settings['seasonalities']) + " 중에서 랜덤 선택" if random_settings['seasonality_random'] else f"- 계절성: {fixed_values['seasonality']} 고정"}
{"- 매출목표: 매 키워드마다 " + str(random_settings['sales_targets']) + " 중에서 랜덤 선택" if random_settings['sales_target_random'] else f"- 매출목표: {fixed_values['sales_target']} 고정"}
{"- 판매채널: 매 키워드마다 " + str(random_settings['sales_channels']) + " 중에서 랜덤 선택" if random_settings['sales_channel_random'] else f"- 판매채널: {fixed_values['sales_channel']} 고정"}
{"- 경쟁강도: 매 키워드마다 " + str(random_settings['competition_levels']) + " 중에서 랜덤 선택" if random_settings['competition_level_random'] else f"- 경쟁강도: {fixed_values['competition_level']} 고정"}
⚙️ 다양성 강화 워크플로우
1단계: 완전히 새로운 조합 생성
- 이전 결과와 절대 중복되지 않는 키워드 조합
- 소재({', '.join(MATERIAL_KEYWORDS[:5])}) + 상품명 조합
- 형태({', '.join(SHAPE_KEYWORDS[:5])}) + 상품명 조합  
- 기능({', '.join(FUNCTION_KEYWORDS[:5])}) + 상품명 조합
2단계: 중복 방지 필터링
- 동일한 키워드 조합 완전 배제
- 유사한 의미의 키워드 조합 배제
- 매번 새로운 각도로 접근
3단계: 50개 다양한 키워드 선별
- 브랜드명 절대 금지
- 복잡한 기술 용어 금지
- 최대 2개 단어 조합만 허용
⚠️ 다양성 강화 키워드 구성 규칙 (매우 중요):
🚫 절대 금지 사항:
- 동일하거나 유사한 키워드 반복
- 브랜드명 (삼성, LG, 나이키 등)
- 복잡한 기술 용어
- 3개 이상 복합어
✅ 반드시 다양하게 포함해야 할 형태:
1. 소재별 키워드 (예: 대나무 도마, 구리 컵)
2. 형태별 키워드 (예: 원형 접시, 슬림 케이스)
3. 기능별 키워드 (예: 방수 파우치, 항균 수건)
4. 카테고리별 키워드 (예: 수납함, 조리도구)
🎯 다양성 보장 전략:
- 절대 같은 소재를 2번 이상 사용하지 마세요
- 절대 같은 형태를 2번 이상 사용하지 마세요  
- 절대 같은 기능을 2번 이상 사용하지 마세요
- 매 키워드마다 완전히 다른 조합으로 생성하세요
올바른 다양한 키워드 예시:
✅ 대나무 도마 (소재+상품)
✅ 원형 접시 (형태+상품)  
✅ 방수 파우치 (기능+상품)
✅ 세라믹 머그컵 (소재+상품)
✅ 접이식 선반 (형태+상품)
✅ 항균 수건 (기능+상품)
잘못된 반복 키워드 예시:
❌ 대나무 도마, 대나무 젓가락 (소재 반복)
❌ 원형 접시, 원형 쟁반 (형태 반복)
❌ 방수 파우치, 방수 케이스 (기능 반복)
📋 출력 형식:
오직 완전히 다른 쇼핑키워드만 한 줄씩 50개 출력
- 번호 금지
- 설명 금지  
- 기호나 특수문자 금지
- 괄호 안 설명 금지
- 순수 키워드만 출력
- 절대 중복 금지
예시 출력 형태 (매번 완전히 다르게):
유리 화분
접이식 의자
항균 도마
알루미늄 텀블러
슬림 파일함
⚡ 지금 바로 절대 중복되지 않는 완전히 새로운 쇼핑키워드 50개를 각각 다른 랜덤 조건을 적용하여 출력하세요.
매번 실행할 때마다 완전히 다른 결과가 나와야 합니다!