Update app.py

app.py

@@ -1,148 +1,53 @@
-import gradio as gr
-import requests
-import re
 import os
 import openai
 
-def debug_print(*args):
-    print("[DEBUG]", *args)
-
-########################################################
-# (1) 기존 함수 (parse_track_number, fetch_script 등)
-########################################################
-
-def parse_track_number(input_text):
-    debug_print("parse_track_number() called with input_text:", input_text)
-    match = re.search(r'<track[^>]*\skind="captions"[^>]*\ssrc="([^"]+)"', input_text)
-    if not match:
-        debug_print("트랙 태그(kinds='captions')에서 src 추출 실패")
-        return None
-
-    track_number = match.group(1).strip()
-    debug_print("초기 추출된 track_number:", track_number)
-
-    if 'blob:' in track_number:
-        track_number = track_number.replace('blob:', '')
-        debug_print("blob: 제거 후 track_number:", track_number)
-
-    if 'https://player.vimeo.com' in track_number:
-        track_number = track_number.replace('https://player.vimeo.com', '')
-        debug_print("도메인 제거 후 track_number:", track_number)
-
-    track_number = track_number.strip()
-    if not track_number.startswith('/'):
-        track_number = '/' + track_number
-        debug_print("앞에 / 없는 경우 추가 후 track_number:", track_number)
-
-    debug_print("최종 track_number:", track_number)
-    return track_number
-
-def fetch_script(url):
-    track_number = parse_track_number(url)
-    if not track_number:
-        return (
-            "트랙번호를 찾지 못했습니다.\n"
-            "예: <track kind='captions' src='/1234567' ...>"
-        )
-
-    target_url = f"https://player.vimeo.com{track_number}"
-    debug_print("접속할 타겟 URL:", target_url)
-
-    try:
-        response = requests.get(target_url)
-        if response.status_code == 200:
-            debug_print("스크립트 가져오기 성공")
-            return response.text
-        else:
-            debug_print("HTTP 에러 발생:", response.status_code)
-            return f"HTTP 에러: {response.status_code}"
-    except Exception as e:
-        debug_print("예외 발생:", str(e))
-        return f"에러 발생: {str(e)}"
-
-def show_next_field(num_visible):
-    debug_print("show_next_field() called with num_visible:", num_visible)
-    if num_visible < 5:
-        num_visible += 1
-    debug_print("새로운 num_visible 값:", num_visible)
-
-    updates = []
-    for i in range(1, 6):
-        updates.append(gr.update(visible=(i <= num_visible)))
-    
-    return [num_visible] + updates
-
-########################################################
-# (2) (기존) 전체 스크립트 로직
-########################################################
-
-def is_vtt_timeline_line(line: str) -> bool:
-    pattern = r'^\d{2}:\d{2}:\d{2}(\.\d+)?\s*-->\s*\d{2}:\d{2}:\d{2}(\.\d+)?$'
-    return bool(re.match(pattern, line.strip()))
-
-def is_number_line(line: str) -> bool:
-    pattern = r'^\d+[\.\)]?$'
-    return bool(re.match(pattern, line.strip()))
-
-def is_webvtt_header(line: str) -> bool:
-    return line.strip() == "WEBVTT"
-
-def combine_scripts(script1, script2, script3, script4, script5):
-    scripts = [script1, script2, script3, script4, script5]
-    full_merged = []
-    filtered_merged = []
-
-    for idx, sc in enumerate(scripts, start=1):
-        if not sc or not sc.strip():
-            continue
-
-        lines = sc.splitlines()
-        # (A) 전체 스크립트
-        full_merged.append(f"[강의{idx}]")
-        full_merged.extend(lines)
-
-        # (B) 수정사항
-        filtered_merged.append(f"[강의{idx}]")
-        for line in lines:
-            if is_vtt_timeline_line(line):
-                continue
-            if is_number_line(line):
-                continue
-            if is_webvtt_header(line):
-                continue
-            filtered_merged.append(line)
-
-    old_combined_script = "\n".join(full_merged)
-    old_changes_summary = "\n".join(filtered_merged)
-    return old_combined_script, old_changes_summary
-
-########################################################
-# (3) LLM을 사용한 문장 교정: 한 텍스트로 합쳐서 반환
-########################################################
-
-def refine_with_llm(old_changes_summary_text):
+def refine_with_llm_new(old_changes_summary_text: str):
     """
-    (기존) 수정사항을 받아 교정 본문 + 수정교정사항을
-    하나의 문자열로 합쳐서 반환.
+    1. (기존) 수정사항 텍스트를 입력받아,
+    2. 줄바꿈/띄어쓰기를 문맥에 맞게 재구성,
+    3. 내용은 절대 요약/삭제/임의 변경 금지,
+    4. 오타·맞춤법만 수정, 그 수정 내역을 별도로 정리해 알려준다.
+
+    출력:
+      (교정된 본문, 수정내역 정리)
+      - 교정된 본문(문맥상 문단 나누거나 붙이기, 맞춤법 수정 반영)
+      - 수정내역(이전 -> 이후, 모든 수정사항)
     """
     openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+    if not openai.api_key:
+        return (
+            "오류: OPENAI_API_KEY가 설정되지 않았습니다.",
+            "수정내역 없음"
+        )
 
     system_prompt = (
-        "당신은 한국어 교정 전문가입니다. "
-        "절대 요약/삭제 없이, 맞춤법/띄어쓰기를 교정해 주세요."
-        "교정 내역도 별도로 표시해 주세요."
+        "당신은 한국어 문장 교정 전문가입니다.\n"
+        "아래의 [규칙]을 지키면서 텍스트를 교정해 주세요.\n"
+        "[규칙]\n"
+        "1) (기존) 수정사항 텍스트를 우선 그대로 기억.\n"
+        "2) 줄바꿈, 띄어쓰기를 문맥에 맞게 재구성.\n"
+        "   - 분리되어야 할 문단은 분리하고\n"
+        "   - 붙여야 할 문단은 붙이되\n"
+        "   - 내용은 절대 삭제하거나 요약하지 말 것.\n"
+        "3) 오타나 맞춤법이 안 맞는 것만 수정.\n"
+        "   - 수정한 부분은 모두 별도로 정리.\n"
+        "4) 절대 임의로 내용을 바꾸지 않는다.\n"
     )
-    user_prompt = f"```\n{old_changes_summary_text}\n```\n위 텍스트를 교정해 주세요"
 
-    if not openai.api_key:
-        # 하나의 텍스트로 바로 합쳐서 반환
-        return (
-            "OpenAI API 키가 설정되지 않았습니다.\n\n=== 수정·교정 사항 ===\n없음"
-        )
+    user_prompt = (
+        f"아래 텍스트를 [규칙]에 따라 교정해 주세요.\n"
+        f"```\n{old_changes_summary_text}\n```"
+        "\n\n"
+        "출력 형식:\n"
+        "교정된 본문(문맥상 문단 재구성 반영)\n"
+        "=== 수정내역 ===\n"
+        "모든 교정 사항(이전 -> 이후) 리스트\n"
+    )
 
     try:
+        # (예: 최신 openai 1.0.0+ 에서는 ChatCompletion 방식을 계속 지원)
         response = openai.ChatCompletion.create(
-            model="gpt-4o-mini",  # 실제 모델 존재 여부 확인 필요
+            model="gpt-4o-mini",  # 실제 모델 존재 여부는 별도 확인 필요
             messages=[
                 {"role": "system", "content": system_prompt},
                 {"role": "user", "content": user_prompt}
@@ -151,104 +56,18 @@ def refine_with_llm(old_changes_summary_text):
         )
         raw_output = response.choices[0].message["content"].strip()
     except Exception as e:
-        return f"LLM 호출 오류: {str(e)}\n\n=== 수정·교정 사항 ===\n생성 실패"
-
-    # "=== 교정된 본문 ===" / "=== 수정·교정 사항 ===" 으로 구분한다고 가정
-    corrected_sep = "=== 교정된 본문 ==="
-    changes_sep = "=== 수정·교정 사항 ==="
-
-    corrected_text = ""
-    changes_text = ""
-
-    if corrected_sep in raw_output and changes_sep in raw_output:
-        part1 = raw_output.split(corrected_sep, 1)[1]
-        if changes_sep in part1:
-            corrected_text, maybe_log = part1.split(changes_sep, 1)
-            corrected_text = corrected_text.strip()
-            changes_text = maybe_log.strip()
-        else:
-            corrected_text = part1.strip()
-            changes_text = "수정 사항 구분이 없습니다."
-    else:
-        corrected_text = raw_output
-        changes_text = "LLM 응답에 수정 사항 구분이 없습니다."
-
-    # **강의내용 + 수정교정사항**을 한 텍스트로 합쳐 반환
-    final_output = f"{corrected_text}\n\n=== 수정·교정 사항 ===\n{changes_text}"
-    return final_output
-
-########################################################
-# (4) build_app
-########################################################
-
-def build_app():
-    with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("## 강의 URL 입력기")
-
-        num_visible = gr.State(value=2)
-        outputs = []
-        rows = []
-
-        for i in range(1, 6):
-            with gr.Row(visible=(i <= 2)) as row:
-                with gr.Column():
-                    inp = gr.Textbox(
-                        label=f"강의{i} URL 입력",
-                        placeholder="ex) <track kind='captions' src='/1234567.vtt' ...>"
-                    )
-                    btn = gr.Button("스크립트 가져오기")
-                    out = gr.Textbox(
-                        label=f"강의{i} 스크립트",
-                        lines=8
-                    )
-                    btn.click(fetch_script, inputs=inp, outputs=out)
-
-            rows.append(row)
-            outputs.append(out)
-
-        plus_btn = gr.Button("+")
-        plus_btn.click(show_next_field, inputs=num_visible, outputs=[num_visible]+rows)
-
-        # (기존) 전체 스크립트 만들기
-        with gr.Row():
-            old_combine_button = gr.Button("(기존) 전체 스크립트 만들기")
-        with gr.Row():
-            old_combined_box = gr.Textbox(
-                label="(기존) 전체 스크립트",
-                lines=10
-            )
-            old_changes_box = gr.Textbox(
-                label="(기존) 수정사항",
-                lines=8
-            )
-
-        old_combine_button.click(
-            fn=combine_scripts,
-            inputs=outputs,
-            outputs=[old_combined_box, old_changes_box]
-        )
-
-        # (신규) LLM (교정된 본문 + 수정교정사항) -> 단일 텍스트박스
-        with gr.Row():
-            llm_button = gr.Button("LLM(gpt-4o-mini)로 강의내용 정리")
-
-        with gr.Row():
-            final_output_box = gr.Textbox(
-                label="강의내용 (수정·교정 사항 포함)",
-                lines=15,
-                placeholder="이곳에 교정된 본문 + 수정교정사항이 함께 표시됩니다."
-            )
-
-        # LLM 호출 -> 하나의 텍스트로 합쳐서 final_output_box에 표시
-        llm_button.click(
-            fn=refine_with_llm,
-            inputs=old_changes_box,
-            outputs=final_output_box
+        return (
+            f"LLM 호출 오류: {str(e)}",
+            "수정내역 정보 생성 실패"
         )
 
-    return demo
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo = build_app()
-    demo.launch()
+    # 아래는 가정된 출력 형식:
+    # 교정된 본문
+    # === 수정내역 ===
+    # (수정 사항들)
+    if "=== 수정내역 ===" in raw_output:
+        corrected_text, changes_text = raw_output.split("=== 수정내역 ===", 1)
+        return corrected_text.strip(), changes_text.strip()
+    else:
+        # 수정내역 구분이 없으면, 통째로 본문으로 반환
+        return raw_output, "수정내역 구분 없음"