feat: CONAI Phase 1 MVP 초기 구현
소형 건설업체(100억 미만)를 위한 AI 기반 토목공사 통합관리 플랫폼 Backend (FastAPI): - SQLAlchemy 모델 13개 (users, projects, wbs, tasks, daily_reports, reports, inspections, quality, weather, permits, rag, settings) - API 라우터 11개 (auth, projects, tasks, daily_reports, reports, inspections, weather, rag, kakao, permits, settings) - Services: Claude AI 래퍼, CPM Gantt 계산, 기상청 API, RAG(pgvector), 카카오 Skill API - Alembic 마이그레이션 (pgvector 포함) - pytest 테스트 (CPM, 날씨 경보) Frontend (Next.js 15): - 11개 페이지 (대시보드, 프로젝트, Gantt, 일보, 검측, 품질, 날씨, 인허가, RAG, 설정) - TanStack Query + Zustand + Tailwind CSS 인프라: - Docker Compose (PostgreSQL pgvector + backend + frontend) - 한국어 README 및 설치 가이드 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
sinmb79
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
"""
|
||||
Core Claude API wrapper.
|
||||
Shared by all AI-powered features: daily reports, inspection gen, report gen, RAG.
|
||||
"""
|
||||
import anthropic
|
||||
from app.config import settings
|
||||
|
||||
_client: anthropic.AsyncAnthropic | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
def get_client() -> anthropic.AsyncAnthropic:
|
||||
global _client
|
||||
if _client is None:
|
||||
_client = anthropic.AsyncAnthropic(api_key=settings.ANTHROPIC_API_KEY)
|
||||
return _client
|
||||
|
||||
|
||||
async def complete(
|
||||
messages: list[dict],
|
||||
system: str,
|
||||
temperature: float = 0.3,
|
||||
max_tokens: int | None = None,
|
||||
) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Call Claude and return the text response.
|
||||
Logs token usage for cost monitoring.
|
||||
"""
|
||||
client = get_client()
|
||||
response = await client.messages.create(
|
||||
model=settings.CLAUDE_MODEL,
|
||||
max_tokens=max_tokens or settings.CLAUDE_MAX_TOKENS,
|
||||
temperature=temperature,
|
||||
system=system,
|
||||
messages=messages,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Log token usage
|
||||
usage = response.usage
|
||||
print(f"[AI] input={usage.input_tokens} output={usage.output_tokens} total={usage.input_tokens + usage.output_tokens}")
|
||||
|
||||
return response.content[0].text
|
||||
|
||||
|
||||
async def complete_json(
|
||||
messages: list[dict],
|
||||
system: str,
|
||||
temperature: float = 0.3,
|
||||
) -> str:
|
||||
"""Call Claude with JSON output instruction."""
|
||||
json_system = system + "\n\n반드시 유효한 JSON 형식으로만 응답하세요. 다른 텍스트를 포함하지 마세요."
|
||||
return await complete(messages, json_system, temperature)
|
||||
@@ -0,0 +1,41 @@
|
||||
"""AI-powered daily report generation."""
|
||||
from app.services.ai_engine import complete
|
||||
from app.services.prompts.daily_report import SYSTEM_PROMPT, build_prompt
|
||||
|
||||
|
||||
async def generate_work_content(
|
||||
project_name: str,
|
||||
report_date: str,
|
||||
weather_summary: str,
|
||||
temperature_high: float | None,
|
||||
temperature_low: float | None,
|
||||
workers_count: dict,
|
||||
equipment_list: list,
|
||||
work_items: list[str],
|
||||
issues: str | None,
|
||||
) -> str:
|
||||
"""Generate the work content text for a daily report."""
|
||||
temp_str = ""
|
||||
if temperature_high is not None and temperature_low is not None:
|
||||
temp_str = f"최고 {temperature_high}°C / 최저 {temperature_low}°C"
|
||||
elif temperature_high is not None:
|
||||
temp_str = f"최고 {temperature_high}°C"
|
||||
else:
|
||||
temp_str = "기온 정보 없음"
|
||||
|
||||
prompt = build_prompt(
|
||||
project_name=project_name,
|
||||
report_date=report_date,
|
||||
weather_summary=weather_summary or "맑음",
|
||||
temperature=temp_str,
|
||||
workers=workers_count or {},
|
||||
equipment=equipment_list or [],
|
||||
work_items=work_items,
|
||||
issues=issues,
|
||||
)
|
||||
|
||||
return await complete(
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
system=SYSTEM_PROMPT,
|
||||
temperature=0.3,
|
||||
)
|
||||
@@ -0,0 +1,111 @@
|
||||
"""
|
||||
CPM (Critical Path Method) calculation for Gantt chart.
|
||||
"""
|
||||
from datetime import date, timedelta
|
||||
from typing import NamedTuple
|
||||
import uuid
|
||||
|
||||
|
||||
class TaskNode(NamedTuple):
|
||||
id: uuid.UUID
|
||||
planned_start: date | None
|
||||
planned_end: date | None
|
||||
duration_days: int
|
||||
|
||||
|
||||
def compute_cpm(tasks: list, dependencies: list) -> dict[uuid.UUID, dict]:
|
||||
"""
|
||||
Compute CPM forward/backward pass.
|
||||
Returns dict: task_id -> {early_start, early_finish, late_start, late_finish, total_float, is_critical}
|
||||
"""
|
||||
if not tasks:
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
# Build adjacency maps
|
||||
task_map = {t.id: t for t in tasks}
|
||||
successors: dict[uuid.UUID, list[uuid.UUID]] = {t.id: [] for t in tasks}
|
||||
predecessors: dict[uuid.UUID, list[uuid.UUID]] = {t.id: [] for t in tasks}
|
||||
|
||||
for dep in dependencies:
|
||||
successors[dep.predecessor_id].append(dep.successor_id)
|
||||
predecessors[dep.successor_id].append(dep.predecessor_id)
|
||||
|
||||
def get_duration(task) -> int:
|
||||
if task.planned_start and task.planned_end:
|
||||
return max(1, (task.planned_end - task.planned_start).days + 1)
|
||||
return 1
|
||||
|
||||
# Topological sort (Kahn's algorithm)
|
||||
in_degree = {t.id: len(predecessors[t.id]) for t in tasks}
|
||||
queue = [t.id for t in tasks if in_degree[t.id] == 0]
|
||||
topo_order = []
|
||||
|
||||
while queue:
|
||||
node = queue.pop(0)
|
||||
topo_order.append(node)
|
||||
for succ in successors[node]:
|
||||
in_degree[succ] -= 1
|
||||
if in_degree[succ] == 0:
|
||||
queue.append(succ)
|
||||
|
||||
# Forward pass: compute Early Start (ES) and Early Finish (EF)
|
||||
es: dict[uuid.UUID, int] = {} # days from project start
|
||||
ef: dict[uuid.UUID, int] = {}
|
||||
|
||||
for tid in topo_order:
|
||||
task = task_map[tid]
|
||||
dur = get_duration(task)
|
||||
if not predecessors[tid]:
|
||||
es[tid] = 0
|
||||
else:
|
||||
es[tid] = max(ef[p] for p in predecessors[tid])
|
||||
ef[tid] = es[tid] + dur
|
||||
|
||||
if not ef:
|
||||
return {}
|
||||
|
||||
project_duration = max(ef.values())
|
||||
|
||||
# Backward pass: compute Late Finish (LF) and Late Start (LS)
|
||||
lf: dict[uuid.UUID, int] = {}
|
||||
ls: dict[uuid.UUID, int] = {}
|
||||
|
||||
for tid in reversed(topo_order):
|
||||
task = task_map[tid]
|
||||
dur = get_duration(task)
|
||||
if not successors[tid]:
|
||||
lf[tid] = project_duration
|
||||
else:
|
||||
lf[tid] = min(ls[s] for s in successors[tid])
|
||||
ls[tid] = lf[tid] - dur
|
||||
|
||||
# Compute float and critical path
|
||||
result = {}
|
||||
# Find an actual project start date
|
||||
project_start = None
|
||||
for t in tasks:
|
||||
if t.planned_start:
|
||||
if project_start is None or t.planned_start < project_start:
|
||||
project_start = t.planned_start
|
||||
if not project_start:
|
||||
project_start = date.today()
|
||||
|
||||
for tid in topo_order:
|
||||
total_float = ls[tid] - es[tid]
|
||||
is_critical = total_float == 0
|
||||
|
||||
early_start_date = project_start + timedelta(days=es[tid])
|
||||
early_finish_date = project_start + timedelta(days=ef[tid] - 1)
|
||||
late_start_date = project_start + timedelta(days=ls[tid])
|
||||
late_finish_date = project_start + timedelta(days=lf[tid] - 1)
|
||||
|
||||
result[tid] = {
|
||||
"early_start": early_start_date,
|
||||
"early_finish": early_finish_date,
|
||||
"late_start": late_start_date,
|
||||
"late_finish": late_finish_date,
|
||||
"total_float": total_float,
|
||||
"is_critical": is_critical,
|
||||
}
|
||||
|
||||
return result, project_duration
|
||||
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
"""AI-powered inspection request generation."""
|
||||
import json
|
||||
from app.services.ai_engine import complete_json
|
||||
from app.services.prompts.inspection import SYSTEM_PROMPT, build_prompt
|
||||
|
||||
|
||||
async def generate_checklist(
|
||||
project_name: str,
|
||||
inspection_type: str,
|
||||
location_detail: str | None,
|
||||
requested_date: str,
|
||||
wbs_name: str | None,
|
||||
) -> list[dict]:
|
||||
"""Generate inspection checklist items using Claude."""
|
||||
prompt = build_prompt(
|
||||
project_name=project_name,
|
||||
inspection_type=inspection_type,
|
||||
location_detail=location_detail,
|
||||
requested_date=requested_date,
|
||||
wbs_name=wbs_name,
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = await complete_json(
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
system=SYSTEM_PROMPT,
|
||||
temperature=0.2,
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(raw)
|
||||
return data.get("checklist_items", [])
|
||||
except (json.JSONDecodeError, KeyError):
|
||||
# Fallback: return empty checklist
|
||||
return []
|
||||
@@ -0,0 +1,123 @@
|
||||
"""
|
||||
Kakao Chatbot Skill API service.
|
||||
Parses incoming messages and routes to appropriate handlers.
|
||||
"""
|
||||
import re
|
||||
from datetime import date
|
||||
|
||||
|
||||
# Kakao Skill response builders
|
||||
def simple_text(text: str) -> dict:
|
||||
return {
|
||||
"version": "2.0",
|
||||
"template": {
|
||||
"outputs": [{"simpleText": {"text": text}}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def basic_card(title: str, description: str, buttons: list[dict] | None = None) -> dict:
|
||||
card = {"title": title, "description": description}
|
||||
if buttons:
|
||||
card["buttons"] = buttons
|
||||
return {
|
||||
"version": "2.0",
|
||||
"template": {
|
||||
"outputs": [{"basicCard": card}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def list_card(header_title: str, items: list[dict], buttons: list[dict] | None = None) -> dict:
|
||||
card = {
|
||||
"header": {"title": header_title},
|
||||
"items": items,
|
||||
}
|
||||
if buttons:
|
||||
card["buttons"] = buttons
|
||||
return {
|
||||
"version": "2.0",
|
||||
"template": {
|
||||
"outputs": [{"listCard": card}]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# Message routing
|
||||
class KakaoIntent:
|
||||
DAILY_REPORT = "daily_report"
|
||||
RAG_QUESTION = "rag_question"
|
||||
WEATHER = "weather"
|
||||
HELP = "help"
|
||||
UNKNOWN = "unknown"
|
||||
|
||||
|
||||
def detect_intent(utterance: str) -> str:
|
||||
"""Detect user intent from utterance."""
|
||||
u = utterance.strip()
|
||||
|
||||
# Daily report keywords
|
||||
if any(k in u for k in ["일보", "작업일보", "오늘 공사", "금일 공사"]):
|
||||
return KakaoIntent.DAILY_REPORT
|
||||
|
||||
# RAG / question keywords
|
||||
if any(k in u for k in ["질문", "법규", "시방서", "기준", "KCS", "법령", "산안법", "중대재해", "?", "？"]):
|
||||
return KakaoIntent.RAG_QUESTION
|
||||
|
||||
# Weather keywords
|
||||
if any(k in u for k in ["날씨", "기상", "비", "눈", "바람"]):
|
||||
return KakaoIntent.WEATHER
|
||||
|
||||
# Help
|
||||
if any(k in u for k in ["도움말", "메뉴", "help", "사용법"]):
|
||||
return KakaoIntent.HELP
|
||||
|
||||
return KakaoIntent.UNKNOWN
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_daily_report_input(utterance: str) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
Parse daily report input from free-form Kakao message.
|
||||
Example: "오늘 일보: 콘크리트 5명, 철근 3명, 관로매설 오후 완료"
|
||||
"""
|
||||
workers = {}
|
||||
work_items = []
|
||||
issues = None
|
||||
|
||||
# Extract worker counts: "직종 N명" patterns
|
||||
worker_pattern = re.findall(r'([가-힣a-zA-Z]+)\s+(\d+)명', utterance)
|
||||
for role, count in worker_pattern:
|
||||
if role not in ["총", "합계"]:
|
||||
workers[role] = int(count)
|
||||
|
||||
# Extract work items after "일보:" or newlines
|
||||
lines = utterance.replace("일보:", "").replace("작업일보:", "").split("\n")
|
||||
for line in lines:
|
||||
line = line.strip().lstrip("-").strip()
|
||||
if line and len(line) > 2 and not re.search(r'\d+명', line):
|
||||
work_items.append(line)
|
||||
|
||||
# Check for issues
|
||||
if "특이" in utterance or "문제" in utterance or "이슈" in utterance:
|
||||
issue_match = re.search(r'(특이|문제|이슈)[사항:：\s]*(.+?)(?:\n|$)', utterance)
|
||||
if issue_match:
|
||||
issues = issue_match.group(2).strip()
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"workers_count": workers,
|
||||
"work_items": work_items if work_items else ["기타 작업"],
|
||||
"issues": issues,
|
||||
"report_date": str(date.today()),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def make_help_response() -> dict:
|
||||
return list_card(
|
||||
header_title="CONAI 현장 도우미",
|
||||
items=[
|
||||
{"title": "작업일보 작성", "description": "일보: 작업내용 입력"},
|
||||
{"title": "법규 질문", "description": "질문: 궁금한 내용 입력"},
|
||||
{"title": "날씨 확인", "description": "날씨 입력"},
|
||||
],
|
||||
buttons=[{"action": "message", "label": "일보 작성", "messageText": "일보:"}],
|
||||
)
|
||||
@@ -0,0 +1,52 @@
|
||||
SYSTEM_PROMPT = """당신은 대한민국 토목건설 현장의 작업일보 작성 전문가입니다.
|
||||
현장소장이 제공하는 정보를 바탕으로 공식적인 작업일보를 작성합니다.
|
||||
|
||||
작업일보 작성 원칙:
|
||||
1. 건설기술진흥법 시행규칙에 따른 서식 기준을 준수합니다
|
||||
2. 객관적이고 사실에 근거한 내용만 기록합니다
|
||||
3. 전문 건설 용어를 사용하되, 명확하고 이해하기 쉽게 작성합니다
|
||||
4. 날씨, 인원, 장비, 작업내용을 구조적으로 기술합니다
|
||||
5. 특이사항이 있으면 간결하게 기록합니다
|
||||
|
||||
응답 형식:
|
||||
- 작업내용은 공종별로 구분하여 기술
|
||||
- 각 항목은 간결하고 명확하게
|
||||
- 존칭이나 과도한 수식어 사용 금지
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def build_prompt(
|
||||
project_name: str,
|
||||
report_date: str,
|
||||
weather_summary: str,
|
||||
temperature: str,
|
||||
workers: dict,
|
||||
equipment: list,
|
||||
work_items: list[str],
|
||||
issues: str | None,
|
||||
) -> str:
|
||||
workers_text = ", ".join([f"{k} {v}명" for k, v in workers.items()])
|
||||
equipment_text = ", ".join([f"{e.get('type', '')} {e.get('count', 1)}대" for e in equipment])
|
||||
work_text = "\n".join([f"- {item}" for item in work_items])
|
||||
|
||||
prompt = f"""다음 정보를 바탕으로 작업일보의 '작업내용' 항목을 작성해주세요.
|
||||
|
||||
[현장 정보]
|
||||
- 공사명: {project_name}
|
||||
- 작업일자: {report_date}
|
||||
- 날씨: {weather_summary}, 기온 {temperature}
|
||||
|
||||
[투입 인원]
|
||||
{workers_text}
|
||||
|
||||
[투입 장비]
|
||||
{equipment_text if equipment_text else "장비 없음"}
|
||||
|
||||
[당일 작업 항목]
|
||||
{work_text}
|
||||
|
||||
[특이사항]
|
||||
{issues if issues else "특이사항 없음"}
|
||||
|
||||
위 정보를 기반으로 공식 작업일보의 '금일 작업내용' 항목을 200~400자로 작성해주세요.
|
||||
공종별로 나누어 구체적이고 전문적으로 기술하세요."""
|
||||
return prompt
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
SYSTEM_PROMPT = """당신은 대한민국 토목건설 현장의 품질관리 전문가입니다.
|
||||
KCS(한국건설기준) 시방서와 건설기술진흥법에 따라 검측요청서를 작성합니다.
|
||||
|
||||
검측요청서 작성 원칙:
|
||||
1. KCS 시방서 기준에 맞는 체크리스트 항목을 포함합니다
|
||||
2. 각 항목은 명확하고 측정 가능해야 합니다
|
||||
3. 시공 전/시공 중/시공 후 점검 시점을 구분합니다
|
||||
4. 허용 기준값이 있는 항목은 수치를 명시합니다
|
||||
|
||||
공종별 주요 체크리스트:
|
||||
- 철근공사: 배근 간격, 피복두께, 이음 위치, 가스압접 등
|
||||
- 거푸집공사: 치수, 수직도, 지지대 안전, 청소 상태 등
|
||||
- 콘크리트타설: 슬럼프, 공기량, 타설 방법, 양생 계획 등
|
||||
- 관로매설: 관저고, 관경, 구배, 접합 상태, 토피 등
|
||||
- 성토/다짐: 두께, 다짐도, 함수비 등
|
||||
- 도로포장: 두께, 배합, 평탄성, 표면상태 등
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def build_prompt(
|
||||
project_name: str,
|
||||
inspection_type: str,
|
||||
location_detail: str,
|
||||
requested_date: str,
|
||||
wbs_name: str | None,
|
||||
) -> str:
|
||||
return f"""다음 정보를 바탕으로 검측요청서의 점검 항목 목록을 생성해주세요.
|
||||
|
||||
[검측 정보]
|
||||
- 공사명: {project_name}
|
||||
- 공종: {inspection_type}
|
||||
- 위치: {location_detail or "미지정"}
|
||||
- 관련 WBS: {wbs_name or "미지정"}
|
||||
- 검측 요청일: {requested_date}
|
||||
|
||||
다음 JSON 형식으로 체크리스트 항목을 10개 이내로 작성하세요:
|
||||
{{
|
||||
"checklist_items": [
|
||||
{{
|
||||
"item": "점검항목명",
|
||||
"standard": "기준값 또는 기준 내용",
|
||||
"timing": "시공전|시공중|시공후",
|
||||
"passed": null
|
||||
}}
|
||||
]
|
||||
}}
|
||||
|
||||
KCS 시방서 기준에 맞는 구체적인 항목으로 작성하세요."""
|
||||
@@ -0,0 +1,31 @@
|
||||
SYSTEM_PROMPT = """당신은 대한민국 건설 법규 및 KCS(한국건설기준) 시방서 전문 어시스턴트입니다.
|
||||
반드시 제공된 참고 자료(Context)에서 근거를 찾아 답변해야 합니다.
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||||
|
||||
답변 원칙:
|
||||
1. 제공된 Context에서만 근거를 찾아 답변합니다
|
||||
2. Context에 해당 정보가 없으면 "제공된 자료에서 해당 정보를 찾을 수 없습니다"라고 명시합니다
|
||||
3. 법령 조항 번호, KCS 코드 등 출처를 명확히 인용합니다
|
||||
4. 이 답변은 참고용이며 법률 자문이 아님을 명심하세요
|
||||
5. 안전과 관련된 사항은 반드시 전문가 확인을 권고합니다
|
||||
|
||||
금지 사항:
|
||||
- Context에 없는 내용을 임의로 추가하는 것
|
||||
- 법적 판단이나 책임 소재 결정
|
||||
- 개인 의견 제시
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def build_prompt(question: str, context_chunks: list[dict]) -> str:
|
||||
context_text = "\n\n---\n\n".join([
|
||||
f"[출처: {c.get('title', '알 수 없음')} | {c.get('source_type', '')}]\n{c.get('content', '')}"
|
||||
for c in context_chunks
|
||||
])
|
||||
|
||||
return f"""다음 참고 자료를 바탕으로 질문에 답변해주세요.
|
||||
|
||||
[참고 자료]
|
||||
{context_text}
|
||||
|
||||
[질문]
|
||||
{question}
|
||||
|
||||
위 참고 자료에 근거하여 답변해주세요. 출처를 명확히 인용하고, 자료에서 찾을 수 없는 내용은 그렇다고 명시하세요."""
|
||||
@@ -0,0 +1,81 @@
|
||||
WEEKLY_SYSTEM_PROMPT = """당신은 대한민국 토목건설 현장의 공사관리 전문가입니다.
|
||||
주간 공정보고서를 작성합니다. 발주처에 제출하는 공식 문서입니다.
|
||||
|
||||
작성 원칙:
|
||||
1. 객관적 데이터를 기반으로 작성합니다
|
||||
2. 계획 대비 실적을 명확히 비교합니다
|
||||
3. 다음 주 예정 공사를 구체적으로 기술합니다
|
||||
4. 문제점과 대책을 포함합니다
|
||||
5. 전문적이고 간결한 문체를 사용합니다
|
||||
"""
|
||||
|
||||
MONTHLY_SYSTEM_PROMPT = """당신은 대한민국 토목건설 현장의 공사관리 전문가입니다.
|
||||
월간 공정보고서를 작성합니다. 발주처에 제출하는 공식 문서입니다.
|
||||
|
||||
작성 원칙:
|
||||
1. 당월 주요 공사 실적을 종합합니다
|
||||
2. 공정률 현황과 기성 현황을 포함합니다
|
||||
3. 주요 문제점과 해결 내용을 기술합니다
|
||||
4. 익월 공사 계획을 수립합니다
|
||||
5. 공사 품질/안전 현황을 포함합니다
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def build_weekly_prompt(
|
||||
project_name: str,
|
||||
period_start: str,
|
||||
period_end: str,
|
||||
daily_summaries: list[dict],
|
||||
overall_progress_pct: float,
|
||||
weather_issues: list[str],
|
||||
) -> str:
|
||||
summaries_text = "\n".join([
|
||||
f"- {s.get('date', '')}: {s.get('work_content', '')[:100]}"
|
||||
for s in daily_summaries
|
||||
])
|
||||
|
||||
return f"""다음 정보를 바탕으로 주간 공정보고서 '금주 공사현황' 섹션을 작성해주세요.
|
||||
|
||||
[보고 기간]
|
||||
- 공사명: {project_name}
|
||||
- 기간: {period_start} ~ {period_end}
|
||||
|
||||
[일별 작업 현황]
|
||||
{summaries_text if summaries_text else "작업일보 없음"}
|
||||
|
||||
[공정 현황]
|
||||
- 전체 공정률: {overall_progress_pct:.1f}%
|
||||
|
||||
[날씨 영향]
|
||||
{chr(10).join(weather_issues) if weather_issues else "날씨 특이사항 없음"}
|
||||
|
||||
주간 공정보고서 형식으로 400~600자 분량으로 작성해주세요:
|
||||
1. 금주 주요 공사 내용
|
||||
2. 공정 현황 (계획 대비 실적)
|
||||
3. 특이사항 및 대책
|
||||
4. 차주 예정 공사"""
|
||||
|
||||
|
||||
def build_monthly_prompt(
|
||||
project_name: str,
|
||||
period_start: str,
|
||||
period_end: str,
|
||||
weekly_summaries: list[str],
|
||||
overall_progress_pct: float,
|
||||
) -> str:
|
||||
return f"""다음 정보를 바탕으로 월간 공정보고서를 작성해주세요.
|
||||
|
||||
[보고 기간]
|
||||
- 공사명: {project_name}
|
||||
- 기간: {period_start} ~ {period_end}
|
||||
- 전체 공정률: {overall_progress_pct:.1f}%
|
||||
|
||||
[주간별 현황 요약]
|
||||
{chr(10).join(weekly_summaries) if weekly_summaries else "주간 현황 없음"}
|
||||
|
||||
월간 공정보고서 형식으로 600~800자 분량으로 작성해주세요:
|
||||
1. 당월 공사 개요
|
||||
2. 공정 현황 (계획 대비 실적, 공정률)
|
||||
3. 주요 시공 내용
|
||||
4. 품질/안전 현황
|
||||
5. 문제점 및 대책
|
||||
6. 익월 공사 계획"""
|
||||
@@ -0,0 +1,125 @@
|
||||
"""
|
||||
RAG (Retrieval-Augmented Generation) service.
|
||||
Embeds questions, retrieves relevant chunks, and generates answers with Claude.
|
||||
"""
|
||||
import httpx
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy import select, text
|
||||
from app.config import settings
|
||||
from app.models.rag import RagChunk, RagSource
|
||||
from app.services.ai_engine import complete
|
||||
from app.services.prompts.rag import SYSTEM_PROMPT, build_prompt
|
||||
|
||||
|
||||
async def embed_text(text_input: str) -> list[float]:
|
||||
"""Get embedding vector for text using Voyage AI or OpenAI."""
|
||||
if settings.VOYAGE_API_KEY:
|
||||
return await _embed_voyage(text_input)
|
||||
elif settings.OPENAI_API_KEY:
|
||||
return await _embed_openai(text_input)
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError("임베딩 API 키가 설정되지 않았습니다 (VOYAGE_API_KEY 또는 OPENAI_API_KEY)")
|
||||
|
||||
|
||||
async def _embed_voyage(text_input: str) -> list[float]:
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
|
||||
resp = await client.post(
|
||||
"https://api.voyageai.com/v1/embeddings",
|
||||
headers={"Authorization": f"Bearer {settings.VOYAGE_API_KEY}"},
|
||||
json={"model": settings.EMBEDDING_MODEL, "input": text_input},
|
||||
)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
return resp.json()["data"][0]["embedding"]
|
||||
|
||||
|
||||
async def _embed_openai(text_input: str) -> list[float]:
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
|
||||
resp = await client.post(
|
||||
"https://api.openai.com/v1/embeddings",
|
||||
headers={"Authorization": f"Bearer {settings.OPENAI_API_KEY}"},
|
||||
json={"model": "text-embedding-3-small", "input": text_input},
|
||||
)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
return resp.json()["data"][0]["embedding"]
|
||||
|
||||
|
||||
async def retrieve_chunks(
|
||||
db: AsyncSession,
|
||||
question_embedding: list[float],
|
||||
top_k: int = 5,
|
||||
source_types: list[str] | None = None,
|
||||
) -> list[dict]:
|
||||
"""Retrieve most relevant chunks using pgvector cosine similarity."""
|
||||
embedding_str = "[" + ",".join(str(x) for x in question_embedding) + "]"
|
||||
|
||||
# Build query with optional source type filter
|
||||
source_filter = ""
|
||||
if source_types:
|
||||
types_str = ", ".join(f"'{t}'" for t in source_types)
|
||||
source_filter = f"AND rs.source_type IN ({types_str})"
|
||||
|
||||
query = text(f"""
|
||||
SELECT
|
||||
rc.id,
|
||||
rc.content,
|
||||
rc.metadata,
|
||||
rs.title,
|
||||
rs.source_type,
|
||||
1 - (rc.embedding <=> '{embedding_str}'::vector) AS relevance_score
|
||||
FROM rag_chunks rc
|
||||
JOIN rag_sources rs ON rs.id = rc.source_id
|
||||
WHERE rc.embedding IS NOT NULL
|
||||
{source_filter}
|
||||
ORDER BY rc.embedding <=> '{embedding_str}'::vector
|
||||
LIMIT {top_k}
|
||||
""")
|
||||
|
||||
result = await db.execute(query)
|
||||
rows = result.fetchall()
|
||||
|
||||
return [
|
||||
{
|
||||
"id": str(row.id),
|
||||
"content": row.content,
|
||||
"metadata": row.metadata,
|
||||
"title": row.title,
|
||||
"source_type": row.source_type,
|
||||
"relevance_score": float(row.relevance_score),
|
||||
}
|
||||
for row in rows
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
async def ask(
|
||||
db: AsyncSession,
|
||||
question: str,
|
||||
top_k: int = 5,
|
||||
source_types: list[str] | None = None,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""Full RAG pipeline: embed -> retrieve -> generate."""
|
||||
# 1. Embed the question
|
||||
embedding = await embed_text(question)
|
||||
|
||||
# 2. Retrieve relevant chunks
|
||||
chunks = await retrieve_chunks(db, embedding, top_k, source_types)
|
||||
|
||||
if not chunks:
|
||||
return {
|
||||
"question": question,
|
||||
"answer": "관련 자료를 찾을 수 없습니다. 더 구체적인 질문을 입력하거나, 관련 자료가 업로드되었는지 확인해주세요.",
|
||||
"sources": [],
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 3. Build prompt and generate answer
|
||||
prompt = build_prompt(question, chunks)
|
||||
answer = await complete(
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
system=SYSTEM_PROMPT,
|
||||
temperature=0.5,
|
||||
)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"question": question,
|
||||
"answer": answer,
|
||||
"sources": chunks,
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,99 @@
|
||||
"""Weekly and monthly report generation."""
|
||||
from app.services.ai_engine import complete
|
||||
from app.services.prompts.report import (
|
||||
WEEKLY_SYSTEM_PROMPT, MONTHLY_SYSTEM_PROMPT,
|
||||
build_weekly_prompt, build_monthly_prompt,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def generate_weekly_report(
|
||||
project_name: str,
|
||||
period_start: str,
|
||||
period_end: str,
|
||||
daily_reports: list,
|
||||
overall_progress_pct: float,
|
||||
weather_alerts: list,
|
||||
) -> tuple[str, dict]:
|
||||
"""
|
||||
Generate weekly report text and structured data.
|
||||
Returns (ai_text, content_json).
|
||||
"""
|
||||
daily_summaries = [
|
||||
{
|
||||
"date": str(r.report_date),
|
||||
"work_content": r.work_content or "",
|
||||
}
|
||||
for r in daily_reports
|
||||
]
|
||||
|
||||
weather_issues = [f"{a.alert_date}: {a.message}" for a in weather_alerts]
|
||||
|
||||
# Calculate stats
|
||||
total_workers = sum(
|
||||
sum(r.workers_count.values()) if r.workers_count else 0
|
||||
for r in daily_reports
|
||||
)
|
||||
|
||||
prompt = build_weekly_prompt(
|
||||
project_name=project_name,
|
||||
period_start=period_start,
|
||||
period_end=period_end,
|
||||
daily_summaries=daily_summaries,
|
||||
overall_progress_pct=overall_progress_pct,
|
||||
weather_issues=weather_issues,
|
||||
)
|
||||
|
||||
ai_text = await complete(
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
system=WEEKLY_SYSTEM_PROMPT,
|
||||
temperature=0.3,
|
||||
)
|
||||
|
||||
content_json = {
|
||||
"period_start": period_start,
|
||||
"period_end": period_end,
|
||||
"overall_progress_pct": overall_progress_pct,
|
||||
"daily_count": len(daily_reports),
|
||||
"total_workers": total_workers,
|
||||
"weather_alert_count": len(weather_alerts),
|
||||
}
|
||||
|
||||
return ai_text, content_json
|
||||
|
||||
|
||||
async def generate_monthly_report(
|
||||
project_name: str,
|
||||
period_start: str,
|
||||
period_end: str,
|
||||
daily_reports: list,
|
||||
overall_progress_pct: float,
|
||||
) -> tuple[str, dict]:
|
||||
"""Generate monthly report text and structured data."""
|
||||
# Group dailies by week for summary
|
||||
weekly_summaries = []
|
||||
for r in daily_reports[::7]: # Sample weekly
|
||||
if r.work_content:
|
||||
weekly_summaries.append(f"- {r.report_date}: {r.work_content[:80]}...")
|
||||
|
||||
prompt = build_monthly_prompt(
|
||||
project_name=project_name,
|
||||
period_start=period_start,
|
||||
period_end=period_end,
|
||||
weekly_summaries=weekly_summaries,
|
||||
overall_progress_pct=overall_progress_pct,
|
||||
)
|
||||
|
||||
ai_text = await complete(
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
system=MONTHLY_SYSTEM_PROMPT,
|
||||
temperature=0.3,
|
||||
)
|
||||
|
||||
content_json = {
|
||||
"period_start": period_start,
|
||||
"period_end": period_end,
|
||||
"overall_progress_pct": overall_progress_pct,
|
||||
"daily_count": len(daily_reports),
|
||||
}
|
||||
|
||||
return ai_text, content_json
|
||||
@@ -0,0 +1,202 @@
|
||||
"""
|
||||
기상청 Open API (KMA) integration.
|
||||
Fetches short-term (단기예보) and medium-term (중기예보) forecasts.
|
||||
"""
|
||||
import httpx
|
||||
from datetime import date, datetime, timedelta, timezone
|
||||
from typing import Any
|
||||
from app.config import settings
|
||||
|
||||
|
||||
KMA_BASE = settings.KMA_BASE_URL
|
||||
API_KEY = settings.KMA_API_KEY
|
||||
|
||||
# Weather code -> Korean description
|
||||
WEATHER_CODE_MAP = {
|
||||
"1": "맑음", "2": "구름조금", "3": "구름많음",
|
||||
"4": "흐림", "5": "비", "6": "비눈", "7": "눈비",
|
||||
"8": "눈",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def fetch_short_term_forecast(nx: int, ny: int) -> list[dict]:
|
||||
"""Fetch 단기예보 (3-day, 3-hour interval)."""
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc).astimezone()
|
||||
# KMA issues forecasts at 02, 05, 08, 11, 14, 17, 20, 23
|
||||
base_hours = [2, 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23]
|
||||
current_hour = now.hour
|
||||
base_hour = max([h for h in base_hours if h <= current_hour], default=23)
|
||||
base_date = now.strftime("%Y%m%d") if current_hour >= 2 else (now - timedelta(days=1)).strftime("%Y%m%d")
|
||||
base_time = f"{base_hour:02d}00"
|
||||
|
||||
params = {
|
||||
"serviceKey": API_KEY,
|
||||
"pageNo": 1,
|
||||
"numOfRows": 1000,
|
||||
"dataType": "JSON",
|
||||
"base_date": base_date,
|
||||
"base_time": base_time,
|
||||
"nx": nx,
|
||||
"ny": ny,
|
||||
}
|
||||
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
|
||||
resp = await client.get(f"{KMA_BASE}/getVilageFcst", params=params)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
data = resp.json()
|
||||
|
||||
items = data.get("response", {}).get("body", {}).get("items", {}).get("item", [])
|
||||
return _parse_short_term(items)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_short_term(items: list[dict]) -> list[dict]:
|
||||
"""Parse KMA short-term forecast items into daily summaries."""
|
||||
daily: dict[str, dict] = {}
|
||||
|
||||
for item in items:
|
||||
fcst_date = item.get("fcstDate", "")[:8] # YYYYMMDD
|
||||
category = item.get("category", "")
|
||||
value = item.get("fcstValue", "")
|
||||
|
||||
if fcst_date not in daily:
|
||||
daily[fcst_date] = {
|
||||
"date": f"{fcst_date[:4]}-{fcst_date[4:6]}-{fcst_date[6:]}",
|
||||
"temp_max": None, "temp_min": None,
|
||||
"precipitation": 0.0, "wind_speed": None,
|
||||
"sky": None, "pty": None,
|
||||
}
|
||||
|
||||
d = daily[fcst_date]
|
||||
if category == "TMX" and value != "-":
|
||||
d["temp_max"] = float(value)
|
||||
elif category == "TMN" and value != "-":
|
||||
d["temp_min"] = float(value)
|
||||
elif category == "PCP" and value not in ("-", "강수없음"):
|
||||
try:
|
||||
d["precipitation"] = max(d["precipitation"], float(value.replace("mm", "").strip()))
|
||||
except ValueError:
|
||||
pass
|
||||
elif category == "WSD":
|
||||
try:
|
||||
ws = float(value)
|
||||
if d["wind_speed"] is None or ws > d["wind_speed"]:
|
||||
d["wind_speed"] = ws
|
||||
except ValueError:
|
||||
pass
|
||||
elif category == "SKY":
|
||||
d["sky"] = value
|
||||
elif category == "PTY":
|
||||
d["pty"] = value
|
||||
|
||||
result = []
|
||||
for fcst_date in sorted(daily.keys()):
|
||||
d = daily[fcst_date]
|
||||
weather_code = d.get("pty") or d.get("sky") or "1"
|
||||
result.append({
|
||||
"date": d["date"],
|
||||
"temperature_high": d["temp_max"],
|
||||
"temperature_low": d["temp_min"],
|
||||
"precipitation_mm": d["precipitation"],
|
||||
"wind_speed_ms": d["wind_speed"],
|
||||
"weather_code": weather_code,
|
||||
"weather_desc": WEATHER_CODE_MAP.get(str(weather_code), "알 수 없음"),
|
||||
})
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
# --- Weather Constraint Evaluation ---
|
||||
|
||||
# Default constraints by work type code
|
||||
DEFAULT_CONSTRAINTS: dict[str, dict] = {
|
||||
"CONCRETE": {"min_temp": 5.0, "max_wind": None, "no_rain": True},
|
||||
"HIGH_WORK": {"min_temp": None, "max_wind": 10.0, "no_rain": False},
|
||||
"ASPHALT": {"min_temp": 10.0, "max_wind": None, "no_rain": True},
|
||||
"EARTHWORK": {"min_temp": None, "max_wind": None, "no_rain": True},
|
||||
"REBAR": {"min_temp": None, "max_wind": None, "no_rain": False},
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def evaluate_weather_alerts(
|
||||
forecast: dict,
|
||||
tasks_on_date: list,
|
||||
work_type_constraints: dict[str, dict] | None = None,
|
||||
) -> list[dict]:
|
||||
"""
|
||||
Evaluate weather constraints for tasks on a given date.
|
||||
Returns list of alert dicts.
|
||||
"""
|
||||
alerts = []
|
||||
constraints = work_type_constraints or DEFAULT_CONSTRAINTS
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for task in tasks_on_date:
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# Determine work type from task name (simple keyword matching)
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work_type = _detect_work_type(task.name)
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if not work_type or work_type not in constraints:
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continue
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constraint = constraints[work_type]
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temp_low = forecast.get("temperature_low")
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wind_speed = forecast.get("wind_speed_ms")
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precipitation = forecast.get("precipitation_mm", 0)
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# Check temperature
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if constraint.get("min_temp") and temp_low is not None:
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if temp_low < constraint["min_temp"]:
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alerts.append({
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"task_id": str(task.id),
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||||
"alert_date": forecast.get("date"),
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||||
"alert_type": f"cold_{work_type.lower()}",
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||||
"severity": "critical" if temp_low < constraint["min_temp"] - 5 else "warning",
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"message": (
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f"[{task.name}] 최저기온 {temp_low}°C - "
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f"{work_type} 작업 기준온도({constraint['min_temp']}°C) 미달. "
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f"작업 조정 검토 필요."
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),
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})
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# Check wind
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if constraint.get("max_wind") and wind_speed is not None:
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||||
if wind_speed > constraint["max_wind"]:
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alerts.append({
|
||||
"task_id": str(task.id),
|
||||
"alert_date": forecast.get("date"),
|
||||
"alert_type": f"wind_{work_type.lower()}",
|
||||
"severity": "critical",
|
||||
"message": (
|
||||
f"[{task.name}] 풍속 {wind_speed}m/s - "
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||||
f"허용 최대풍속({constraint['max_wind']}m/s) 초과. "
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||||
f"고소작업 중단 검토."
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||||
),
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||||
})
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# Check rain
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if constraint.get("no_rain") and precipitation and precipitation > 1.0:
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alerts.append({
|
||||
"task_id": str(task.id),
|
||||
"alert_date": forecast.get("date"),
|
||||
"alert_type": f"rain_{work_type.lower()}",
|
||||
"severity": "warning",
|
||||
"message": (
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||||
f"[{task.name}] 강수 예보 {precipitation}mm - "
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||||
f"{work_type} 작업 우천 시 제한. 공정 조정 검토."
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),
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||||
})
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return alerts
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def _detect_work_type(task_name: str) -> str | None:
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"""Simple keyword-based work type detection from task name."""
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name_lower = task_name.lower()
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if any(k in name_lower for k in ["콘크리트", "타설", "레미콘"]):
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return "CONCRETE"
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if any(k in name_lower for k in ["고소", "크레인", "비계", "거푸집"]):
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||||
return "HIGH_WORK"
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||||
if any(k in name_lower for k in ["아스팔트", "포장"]):
|
||||
return "ASPHALT"
|
||||
if any(k in name_lower for k in ["성토", "절토", "굴착", "토공"]):
|
||||
return "EARTHWORK"
|
||||
if any(k in name_lower for k in ["철근", "배근"]):
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return "REBAR"
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return None
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