실습 2 — 구조화된 출력으로 요청 글에서 조건 뽑기

import os

import pandas as pd
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

# 과목 폴더의 .env 파일에서 OPENAI_API_KEY 를 읽어 환경 변수에 넣는다
# find_dotenv(usecwd=True): 지금 폴더(data)에서 위로 올라가며 .env 를 찾는다
load_dotenv(find_dotenv(usecwd=True))
# 모델 이름도 .env 에서 바꿀 수 있게 하고, 없으면 gpt-4.1-mini 를 쓴다
MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4.1-mini")
model = ChatOpenAI(model=MODEL, temperature=0)


class TripRequest(BaseModel):
    """손님의 여행 조건 (실습 1과 같은 틀)"""
    destination: str = Field(description="여행 목적지. 도시나 섬 이름")
    nights: int = Field(description="몇 박인지. 2박 3일이면 2", ge=1, le=30)
    adults: int = Field(description="어른 수", ge=1)
    children: int = Field(default=0, description="아이 수. 없으면 0", ge=0)
    budget: int = Field(description="일행 전체 예산(만 원). 150만 원이면 150", ge=0)
    interests: list[str] = Field(description="관심사 낱말 목록. 예: 바다, 맛집")


prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "너는 구름다리여행의 상담 직원이다. 손님의 요청 글을 읽고 상담 카드의 칸을 채운다."),
    ("human", "{request}"),
])
# with_structured_output: 틀을 모델에 건네고, 답을 TripRequest 객체로 받는다
extractor = prompt | model.with_structured_output(TripRequest)

trips = pd.read_csv("trip_requests.csv")
print("모델:", MODEL, "/ 요청 글:", len(trips), "개")

text = trips.loc[0, "요청"]
print("요청:", text)

trip = extractor.invoke({"request": text})
# 돌아온 것은 글이 아니라 TripRequest 객체다
print(type(trip).__name__)
print(trip.model_dump())

rows = []
for text in trips["요청"]:
    trip = extractor.invoke({"request": text})
    rows.append(trip.model_dump())

# 뽑은 조건을 표로 만들고, 관심사 목록은 정답처럼 ; 로 잇는다
got = pd.DataFrame(rows)
got["interests"] = got["interests"].map(";".join)
got.insert(0, "번호", trips["번호"])
print(got.to_string(index=False))

got.to_csv("out_ch04_extracted.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
print("저장: out_ch04_extracted.csv")

# 정답 열(한국어)과 뽑은 칸(영어)을 짝짓는다
PAIRS = {"목적지": "destination", "박수": "nights", "어른": "adults", "아이": "children", "예산": "budget"}

total = 0
for ko, en in PAIRS.items():
    same = trips[ko] == got[en]          # 행마다 같으면 True
    total += int(same.sum())
    print(f"{ko}: {int(same.sum())} / {len(trips)}")
print("다섯 칸 합:", total, "/", len(trips) * len(PAIRS))

# 관심사는 낱말이 하나라도 겹치면 맞은 것으로 센다
overlap = [bool(set(a.split(";")) & set(b.split(";"))) for a, b in zip(trips["관심사"], got["interests"])]
print("관심사가 하나라도 겹친 행:", sum(overlap), "/", len(trips))

# 어긋난 칸만 모아 본다
for ko, en in PAIRS.items():
    for i in trips.index[trips[ko] != got[en]]:
        print(f"{trips.loc[i, '번호']}번 {ko}: 정답 {trips.loc[i, ko]} / 모델 {got.loc[i, en]}")