fine tune logic

api/summary.py

@@ -1,23 +1,16 @@
-from fastapi import APIRouter
+from fastapi import APIRouter, Header, HTTPException
 from service.summary import call_assistant_summary
-from config import settings
-import requests
-import json
-from typing import List
-from datetime import datetime
 from pydantic import ValidationError
-from fastapi import HTTPException
-from pydantic import BaseModel, Field
+
 
 router = APIRouter(tags=["Summary"])
 
 
 @router.get("/assistant")
-async def call_assistant(userId: int, roomId: str):
-
+async def call_assistant(roomId: str,  userId: str = Header(alias="x-user-id")):
     try:
         message = call_assistant_summary(userId, roomId)
     except ValidationError as e:
-        raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal parsing error")
+       raise HTTPException(status_code=500, detail="Internal parsing error")
 
-    return {"message": message}
+    return {"message": message}

requirements.txt

@@ -6,4 +6,6 @@ requests
 openai==1.82.0
 sentence-transformers
 schedule
-APScheduler>=3.11.0
+APScheduler>=3.11.0
+transformers==4.25.1
+Flask

service/auto.py

@@ -5,6 +5,7 @@
 from service.summary import (
     extract_plain_reply,
     get_summary,
+    get_quarter_summary,
     AssistantSummary,
 )
 import requests
@@ -14,6 +15,7 @@
 from openai import OpenAI
 from datetime import datetime
 from dotenv import load_dotenv
+from transformers import pipeline
 
 scheduler = AsyncIOScheduler()
 
@@ -52,6 +54,89 @@ def summary_scheduler(rooms):
         # 채팅 서버로 요약본 업데이트
         post_summary_update(room_id, gpt_response_str, parsing_json_response)
 
+# kobart 요약 스케줄러 6시간마다 요약
+def kobart_summary_message(quarter_message) -> str:
+    # 파이프라인 설정
+    pipe = pipeline(
+    task="text2text-generation",
+    model="sangsin/kobart-emotional",
+    tokenizer="sangsin/kobart-emotional",
+    device_map="auto",)
+
+    out = pipe(
+    quarter_message,
+    do_sample=False,
+    temperature=0.8,
+    max_length=128,
+    num_beams=5,
+    top_k=50, 
+    top_p=0.9,
+    length_penalty=2.0,
+    eos_token_id=pipe.tokenizer.eos_token_id,
+    no_repeat_ngram_size=2,)[0]["generated_text"]
+    clean = out.split("\n")[0].strip()
+    return clean
+
+def kobart_summary_scheduler(time: str) -> None:
+    # 채팅방 리스트 요청
+    rooms = requests.get(f"{settings.CHAT_SERVER_URL}/room/list/all", timeout=5).json()
+
+    # 모든 채팅방 순회
+    for room in rooms:
+        room_id = room["_id"]
+        resp = get_quarter_summary(room_id)
+        response_data = resp.json()
+
+        if "today_messages" not in response_data:
+            response_data["today_messages"] = [] #
+
+
+        if "quarter_messages" not in response_data:
+            response_data["quarter_messages"] = []
+        summary_obj: AssistantSummary = AssistantSummary.model_validate(response_data)
+
+        # 파싱
+        formatted_quarter_messages = [
+            f"[{msg.createdAt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}][{msg.sender.name}] \"{msg.content}\""
+            for msg in summary_obj.quarter_messages ]
+
+        if not formatted_quarter_messages: 
+            print(f"[{room_id}] 요약할 분기 메시지가 없습니다. 요약 생략.")
+            quarter_summary_sentence = "이 시간대의 요약은 없습니다." 
+        else:
+            long_message_string = "\n".join(formatted_quarter_messages)           
+            # kobart에 message 전달 -> 요약본 반환
+            quarter_summary_sentence = kobart_summary_message(long_message_string) 
+
+
+        if len(summary_obj.quarter) < 4:
+            # 현재 길이를 확인하고, 4개까지 부족한 만큼 빈 문자열로 채워 넣습니다.
+            summary_obj.quarter.extend([""] * (4 - len(summary_obj.quarter)))
+
+
+        # 하루의 몇 번째 요청인지 확인하는 로직
+        if time == "first":
+            summary_obj.quarter[0] = quarter_summary_sentence
+        elif time == "second":
+            summary_obj.quarter[1] = quarter_summary_sentence
+        elif time == "third":
+            summary_obj.quarter[2] = quarter_summary_sentence
+        elif time == "fourth":
+            summary_obj.quarter[3] = quarter_summary_sentence
+
+        # 6시간 요약 업데이트
+        body = {
+            "roomId": summary_obj.roomId,
+            "persona": [p.model_dump() for p in summary_obj.persona],
+            "summaries": summary_obj.summaries.model_dump(mode='json'),
+            "quarter" : summary_obj.quarter
+        }
+        requests.post(
+            f"{settings.CHAT_SERVER_URL}/summary/update", json=body, timeout=5
+        ).raise_for_status()
+        print(f"[{room_id}] kobart 요약 업데이트 완료")
+
+
 
 # 매일 채팅방 업데이트 post 함수
 def post_summary_update(
@@ -88,18 +173,18 @@ def summary_prompt(response) -> list[dict]:
     2. hobbies_and_interests
     3. emotional_and_mental_state
     4. relationship_context
-    5. social_activitie
+    5. social_activity
     6. intimacy
 
     ### 요약
     {response.summaries}
 
-    ### 오늘 나눈 대화 내역
-    {response.today_messages}
+    ### 오늘 나눈 대화 요약 내역
+    {response.quarter}
 
 
     ### TASK
-    1) 오늘 나눈 대화 내역을 읽고, 6개의 주제에 대한 내용을 추출하여 한 문장으로 요약한다.
+    1) 오늘 나눈 대화 요약 내역을 읽고, 6개의 주제에 대한 내용을 추출하여 한 문장으로 요약한다.
     2) 만일 일부 주제에 대한 내용을 추출할 내용을 없을 시에는 "주제에 대한 대화 없음"이라고 저장한다. 
     3) 반드시 기존에 있는 요약 내용에 추가하는 것이다. 대답할 때 오늘 나눈 대화 내역에서 각 주제에 추출한 내용을 이미 있는 내용에 day리스트 맨 뒤에 추가만 할 것.
     4) {datetime.now()}가 현재 시각임으로 last_update에 반영할 것.
@@ -118,6 +203,8 @@ def summary_prompt(response) -> list[dict]:
     ]
 
 
+
+
 def weekly_summary_scheduler() -> None:
     rooms = requests.get(f"{settings.CHAT_SERVER_URL}/room/list/all", timeout=5).json()
 
@@ -145,7 +232,7 @@ def weekly_summary_scheduler() -> None:
 지난 일주일({week_start} ~ {week_end}) 각 주제별로 day 리스트에 쌓인 항목을 읽고,
 각 주제에 대해 한 문장으로 요약해라라
 - 입력 데이터(딕셔너리):
-{{
+
 """
         for t in topics:
             day_list = getattr(summary_obj.summaries, t).day
@@ -197,8 +284,6 @@ def monthly_summary_scheduler() -> None:
     week 리스트는 비웁니다.
     """
     rooms = requests.get(f"{settings.CHAT_SERVER_URL}/room/list/all", timeout=5).json()
-
-    # 오늘의 월 레이블 (예: 5월)
     today = datetime.now()
     month_label = f"{today.month}월"
 
@@ -328,31 +413,61 @@ def yearly_summary_scheduler() -> None:
         "daily_summary_job",
         fetch_roomList,
         dict(hour=2, minute=0, second=0),
+        (),
     ),  # 매일 02:00:00
     (
         "weekly_summary_job",
         weekly_summary_scheduler,
         dict(day_of_week="mon", hour=3, minute=0),
+        (),
     ),  # 매주 월 03:00
     (
         "monthly_summary_job",
         monthly_summary_scheduler,
         dict(day="1", hour=4, minute=0),
+        (),
     ),  # 매달 1일 04:00
     (
         "yearly_summary_job",
         yearly_summary_scheduler,
         dict(month="1", day="1", hour=5, minute=0),
+        (),
     ),  # 매년 1월1일 05:00
+
+
+    (
+        "kobart_first_summary_job",
+        kobart_summary_scheduler, 
+        dict(hour=20, minute=24, second=0),
+        ("first",), 
+    ),  # 매일 23:55:00
+    (
+        "kobart_second_summary_job",
+        kobart_summary_scheduler,
+        dict(hour=5, minute=55, second=0),
+        ("second",),
+    ),  # 매일 05:55:00
+    (
+        "kobart_third_summary_job",
+        kobart_summary_scheduler,
+        dict(hour=11, minute=55, second=0),
+        ("third",),
+    ),  # 매일 11:55:00
+    (
+        "kobart_fourth_summary_job",
+        kobart_summary_scheduler,
+        dict(hour=17, minute=55, second=0),
+        ("fourth",),
+    ),  # 매일 17:55:00
 ]
 
-for job_id, func, cron_kwargs in jobs:
+for job_id, func, cron_kwargs, args_tuple in jobs: # args_tuple 추가
     trigger = CronTrigger(**cron_kwargs)
     scheduler.add_job(
         func,
         trigger,
         id=job_id,
+        args=args_tuple, # <-- 여기에 args 전달
         replace_existing=True,
     )
-
 scheduler.start()

service/summary.py

@@ -2,7 +2,6 @@
 import os
 import re
 import json
-import time
 from config import settings
 from pydantic import BaseModel, Field
 from openai import OpenAI
@@ -16,7 +15,7 @@ class Persona(BaseModel):
     name: str
     relationship: str | None = ""
     speech_style: str | None = ""
-    preferences: str | None = ""
+    preferences: List[str]
     critical_flags: List[str]
 
 
@@ -56,6 +55,8 @@ class AssistantSummary(BaseModel):
     persona: List[Persona]
     summaries: Summaries
     today_messages: List[Message]
+    quarter_messages: List[Message] = None
+    quarter: List[str]
 
 
 def extract_plain_reply(messages: str) -> str:
@@ -103,7 +104,7 @@ def user_prompt(response, userId) -> list[dict]:
     ### TASK
     1) 상황 파악 → 사고 단계 기록  
     2) 반드시 요약에서 2개의 주제 "hobbies_and_interests"와 "relationship_context"를 먼저 파악하라.
-    3) 최근 대화에 가장 많은 비중을 두어 {speaker} 입장에서 마지막 발화에 자연스럽게 이어질 **한 문장**을 작성해야 한다.
+    3) 최근 대화에 가장 많은 비중을 두어 {speaker} 입장에서 마지막 발화에 자연스럽게 이어질 한 문장을 작성해야 한다.
     3) 나머지 요약 내용도 최근 대화에 필요한 내용이라면 참고하여 최고의 한 문장으로 작성해라.
     4) 문장을 총 7개 제안 → 셀프체크 후 3개 → 최종 1개 제안
     5) JSON 만 출력  
@@ -113,7 +114,7 @@ def user_prompt(response, userId) -> list[dict]:
     return [
         {
             "role": "system",
-            "content": "너는 한국어 어르신 대화 코치이다. 두 어르신의 건강을 고려해 한 문장으로 답한다.",
+            "content": "너는 한국어 어르신 대화 코치이다. 두 어르신의 인간 관계를 고려하고 최근 대화에 큰 비중을 고려해 한 문장으로 답하자",
         },
         {"role": "user", "content": user_content},
     ]
@@ -144,6 +145,19 @@ def get_summary(roomId: str) -> requests.Response:
     # chat 서버에 요약본 요청
     url = f"{settings.CHAT_SERVER_URL}/summary"
     response = requests.get(url, params={"roomId": roomId})
+    print(response)
+    if response.status_code == 404:
+        # 원하는 대로 처리 (빈 응답, 기본 메시지 반환 등)
+        raise ValueError(f"Summary not found for roomId={roomId}")
+    response.raise_for_status()
+
+    return response
+
+
+def get_quarter_summary(roomId: str) -> requests.Response:
+    # chat 서버에 요약본 요청
+    url = f"{settings.CHAT_SERVER_URL}/summary/quarter"
+    response = requests.get(url, params={"roomId": roomId})
     if response.status_code == 404:
         # 원하는 대로 처리 (빈 응답, 기본 메시지 반환 등)
         raise ValueError(f"Summary not found for roomId={roomId}")
@@ -153,10 +167,12 @@ def get_summary(roomId: str) -> requests.Response:
 
 
 # 프론트에서 대답 time out으로 추천대화 get 요청
-def call_assistant_summary(userId: int, roomId: str) -> str:
+def call_assistant_summary(userId: str, roomId: str) -> str:
 
     # chat 서버에 요약본 요청
+
     response = get_summary(roomId)
+    print(response.json())
     # 파싱 모듈
     parsing_json_response = AssistantSummary.model_validate(response.json())