feat: implement P&ID extraction and tag mapping, update MCP server and web UI
This commit is contained in:
windpacer
@@ -60,6 +60,121 @@ def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
# ── PaddleOCR 싱글톤 (PDF fallback용) ──────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
"""PaddleOCR 인스턴스 (한/영, GPU). 첫 호출 시 ~50MB 모델 다운로드."""
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
import os
|
||||
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
ocr = PaddleOCR(
|
||||
use_angle_cls=True,
|
||||
lang="korean",
|
||||
use_gpu=use_gpu,
|
||||
show_log=False,
|
||||
)
|
||||
return ocr
|
||||
except Exception as e:
|
||||
# GPU 실패 시 CPU 폴백
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise e
|
||||
|
||||
|
||||
# ── DXF/PDF 텍스트 추출 헬퍼 ───────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
"""ezdxf로 DXF 파일에서 텍스트 추출 (MTEXT 포맷 코드 제거)."""
|
||||
import ezdxf
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
texts = []
|
||||
for entity in msp:
|
||||
if entity.dxftype() == "TEXT":
|
||||
texts.append(entity.dxf.text)
|
||||
elif entity.dxftype() == "MTEXT":
|
||||
try:
|
||||
plain = plain_mtext(entity.dxf.text)
|
||||
if plain.strip():
|
||||
texts.append(plain)
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
return "\n".join(texts)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf(filepath: str) -> str:
|
||||
"""PyMuPDF로 PDF 파일에서 텍스트 추출."""
|
||||
import fitz # pymupdf
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
texts.append(page.get_text())
|
||||
return "\n".join(texts)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
"""PaddleOCR로 PDF에서 이미지 추출 후 OCR (고정밀도)."""
|
||||
import fitz # pymupdf
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
|
||||
for page_idx, page in enumerate(doc):
|
||||
# 페이지를 이미지로 변환
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72) # 300 DPI
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img_data = pix.tobytes("png")
|
||||
img = Image.open(__import__("io").BytesIO(img_data))
|
||||
|
||||
# OCR 실행
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result[0]:
|
||||
for line in result[0]:
|
||||
all_texts.append(line[1][0])
|
||||
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
|
||||
def _convert_dwg_to_dxf_dxflib(filepath: str) -> str:
|
||||
"""libreoffice로 DWG를 DXF로 변환."""
|
||||
import subprocess
|
||||
import os
|
||||
|
||||
dxf_path = filepath.replace(".dwg", ".dxf")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# LibreOffice로 변환
|
||||
result = subprocess.run(
|
||||
[
|
||||
"libreoffice",
|
||||
"--headless",
|
||||
"--convert-to", "dxf:AutoCAD DXF",
|
||||
"--outdir", os.path.dirname(filepath) or ".",
|
||||
filepath
|
||||
],
|
||||
check=True,
|
||||
timeout=120,
|
||||
capture_output=True,
|
||||
text=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
if os.path.exists(dxf_path):
|
||||
return dxf_path
|
||||
else:
|
||||
raise FileNotFoundError("DXF 변환 파일이 생성되지 않았습니다.")
|
||||
|
||||
except subprocess.CalledProcessError as e:
|
||||
raise Exception(f"LibreOffice 변환 실패: {e.stderr}")
|
||||
|
||||
|
||||
# ── Qdrant 검색 헬퍼 ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _search(collection: str, query: str, top_k: int, threshold: float = 0.25) -> str:
|
||||
@@ -442,6 +557,423 @@ def query_with_nl(question: str) -> str:
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, default=str)
|
||||
|
||||
|
||||
# ── P&ID 추출 도구 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
def extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
"""P&ID 도면(DXF/PDF)에서 태그 정보를 추출합니다.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
text: DXF/PDF에서 추출한 텍스트
|
||||
source_type: 'dxf' 또는 'pdf'
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, count, tags: [{tagNo, equipmentName, instrumentType, lineNumber, pidDrawingNo, confidence}] }
|
||||
"""
|
||||
system = (
|
||||
"You are a P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) expert.\n"
|
||||
"Extract all instrument and equipment tags from the provided text.\n"
|
||||
"Return ONLY a valid JSON array. Each element must have exactly these fields:\n"
|
||||
'{"tagNo":"FCV-101","equipmentName":null,"instrumentType":"FCV","lineNumber":null,"pidDrawingNo":null,"confidence":0.95}\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: any token matching [LETTERS]-[DIGITS] or [LETTERS]-[DIGITS]-[SUFFIX]\n"
|
||||
" Examples: FCV-101, P-10101, T-10100, VG-6203-15A-F1A-n, BT-6200, DP-10101\n"
|
||||
"- instrumentType: leading letters of tagNo (e.g. FCV, P, T, VG, BT, DP, PSV)\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present in text near the tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber: null unless a line number is explicitly associated\n"
|
||||
"- pidDrawingNo: null unless a drawing number is explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous ones\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
import json as json_module
|
||||
|
||||
try:
|
||||
truncated_text = text[:100000] if len(text) > 100000 else text
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated_text}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
finish_reason = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
|
||||
# 마크다운 코드 블록 제거
|
||||
if raw.startswith("```"):
|
||||
lines = raw.splitlines()
|
||||
raw = "\n".join(lines[1:-1] if lines and lines[-1].strip() == "```" else lines[1:]).strip()
|
||||
|
||||
# finish_reason=length 로 잘린 경우: 마지막 완전한 객체까지 살린 뒤 배열 닫기
|
||||
if finish_reason == "length":
|
||||
last_close = raw.rfind("}")
|
||||
if last_close != -1:
|
||||
raw = raw[:last_close + 1] + "]"
|
||||
|
||||
# 유효한 JSON 배열 추출 (가장 긴 균형 잡힌 [...] 선택)
|
||||
def _extract_array(s: str) -> str:
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(s):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0: start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = s[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best): best = cand
|
||||
return best if best else "[]"
|
||||
|
||||
raw = _extract_array(raw)
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 — 실패 시 개별 객체 추출로 폴백
|
||||
try:
|
||||
data = json_module.loads(raw)
|
||||
except json_module.JSONDecodeError:
|
||||
objects = re.findall(r'\{[^{}]*\}', raw, re.DOTALL)
|
||||
data = []
|
||||
for obj in objects:
|
||||
try:
|
||||
data.append(json_module.loads(obj))
|
||||
except json_module.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
if not data:
|
||||
return json_module.dumps({"success": False, "count": 0, "tags": []}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
logging.info(f"[extract_pid_tags] source={source_type} count={len(data) if isinstance(data, list) else 0}")
|
||||
|
||||
return json_module.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"tags": data
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"P&ID 태그 추출 실패: {e}")
|
||||
logging.error(f"Raw response: {raw[:1000]}")
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"P&ID 태그 추출 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
def match_pid_tags(pid_tags: list[str], experion_tags: list[str]) -> str:
|
||||
"""P&ID 태그를 Experion 태그에 매핑합니다.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pid_tags: P&ID에서 추출한 태그 목록 (예: ["FT-101", "PT-201"])
|
||||
experion_tags: Experion 시스템 태그 목록 (예: ["ficq-6113.pv", "pt-201.pv"])
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, count, mappings: [{pidTag, experionTag, confidence}] }
|
||||
"""
|
||||
system = (
|
||||
"You are a P&ID to Experion tag matching expert.\n"
|
||||
"Match P&ID tags to Experion tags based on similarity.\n"
|
||||
"Return ONLY a JSON array of objects with the following structure:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"IMPORTANT rules:\n"
|
||||
"- pidTag: The original P&ID tag from input\n"
|
||||
"- experionTag: The matched Experion tag (lowercase, with .pv/.sp/.mv suffix)\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0 based on match quality\n"
|
||||
"- If no good match found, set confidence < 0.5 and leave experionTag null\n"
|
||||
"- Do NOT include any explanation, only the JSON array.\n"
|
||||
"- If no matches found, return an empty array: []\n"
|
||||
"- temperature=0.1 for deterministic output.\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
import re
|
||||
import json as json_module
|
||||
|
||||
try:
|
||||
pid_str = "\n".join(pid_tags)
|
||||
experion_str = "\n".join(experion_tags)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"P&ID Tags:\n{pid_str}\n\nExperion Tags:\n{experion_str}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
finish_reason = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
|
||||
if raw.startswith("```"):
|
||||
lines = raw.splitlines()
|
||||
raw = "\n".join(lines[1:-1] if lines and lines[-1].strip() == "```" else lines[1:]).strip()
|
||||
|
||||
if finish_reason == "length":
|
||||
last_close = raw.rfind("}")
|
||||
if last_close != -1:
|
||||
raw = raw[:last_close + 1] + "]"
|
||||
|
||||
match = re.search(r'\[.*\]', raw, re.DOTALL)
|
||||
raw = match.group(0) if match else "[]"
|
||||
|
||||
data = json_module.loads(raw)
|
||||
return json_module.dumps({"success": True, "count": len(data), "mappings": data},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"P&ID 태그 매핑 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
# ── P&ID 파싱 도구 (DXF/PDF/DWG) ───────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
def parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
"""ezdxf 기반 DXF 파일 파싱. 텍스트 추출 후 LLM으로 태그 자동 추출.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
filepath: DXF 파일 경로
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, text, count, tags: [{tagNo, equipmentName, ...}] }
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"text": "",
|
||||
"count": 0,
|
||||
"tags": []
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# LLM으로 태그 추출
|
||||
system = (
|
||||
"You are a P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) expert.\n"
|
||||
"Extract instrument and equipment tags from the provided text.\n"
|
||||
"Return ONLY a JSON array of objects with the following structure:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FT" OR "FIT OR "TIA","lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"IMPORTANT rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Standard tag format with these patterns:\n"
|
||||
" * Instrument: [Function][Loop]-[Number] (e.g., FT-101, PT-201, LI-301, FICQ-6113)\n"
|
||||
" * Equipment: [Type]-[Number] (e.g., P-10101, T-10100, C-9111, E-10119)\n"
|
||||
" * Complex: [Type]-[Number]-[Size]-[Class]-[Material]-[Option] (e.g., VG-6203-15A-F1A-n, CD-10513-40A-S1A-H50)\n"
|
||||
" * Real examples from DXF: BT-6200, SARF-#6-PID-002, P-6101, DP-10101, CHS-6630-100A-F-C50\n"
|
||||
"- instrumentType: First 2-4 letters of tagNo (FIT, PT, LI, FICQ, TCV, FCV, PCV, PG, TG, etc.)\n"
|
||||
"- equipmentName: Descriptive name if available, otherwise null\n"
|
||||
"- lineNumber: Line number if available, otherwise null\n"
|
||||
"- pidDrawingNo: Drawing number if available, otherwise null\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0 based on how clearly the tag was identified\n"
|
||||
"- Do NOT include any explanation, only the JSON array.\n"
|
||||
"- If no tags found, return an empty array: []\n"
|
||||
"- temperature=0.1 for deterministic output.\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
truncated_text = text[:12000] if len(text) > 12000 else text
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{truncated_text}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
|
||||
# 마크다운 코드 블록 제거
|
||||
if raw.startswith("```"):
|
||||
lines = raw.splitlines()
|
||||
raw = "\n".join(lines[1:-1] if lines and lines[-1].strip() == "```" else lines[1:]).strip()
|
||||
|
||||
# JSON 배열 추출
|
||||
import re
|
||||
match = re.search(r'\[.*\]', raw, re.DOTALL)
|
||||
if match:
|
||||
raw = match.group(0)
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 시도
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
# JSON 배열 추출 시도 (더 엄격한 패턴)
|
||||
match = re.search(r'\[\s*\{.*?\}\s*\]', raw, re.DOTALL)
|
||||
if match:
|
||||
raw_clean = match.group(0)
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(raw_clean)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
# 마지막으로, JSON 배열을 개별 객체로 분리하여 파싱 시도
|
||||
objects = re.findall(r'\{[^{}]*\}', raw, re.DOTALL)
|
||||
data = []
|
||||
for obj in objects:
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"text": text[:10000], # 제한
|
||||
"count": len(text),
|
||||
"tags": data
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"DXF 파싱 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
def parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
"""PyMuPDF 기반 PDF 파일 파싱. 텍스트 추출 후 LLM으로 태그 자동 추출.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
filepath: PDF 파일 경로
|
||||
use_ocr: OCR 사용 여부 (기본 True, 고정밀도)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, text, count, tags: [{tagNo, equipmentName, ...}] }
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
if use_ocr:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath)
|
||||
else:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"text": "",
|
||||
"count": 0,
|
||||
"tags": []
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# LLM으로 태그 추출
|
||||
system = (
|
||||
"You are a P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) expert.\n"
|
||||
"Extract instrument and equipment tags from the provided text.\n"
|
||||
"Return ONLY a JSON array of objects with the following structure:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FT" OR "FIT OR "TIA","lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"IMPORTANT rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Standard tag format with these patterns:\n"
|
||||
" * Instrument: [Function][Loop]-[Number] (e.g., FT-101, PT-201, LI-301, FICQ-6113)\n"
|
||||
" * Equipment: [Type]-[Number] (e.g., P-10101, T-10100, C-9111, E-10119)\n"
|
||||
" * Complex: [Type]-[Number]-[Size]-[Class]-[Material]-[Option] (e.g., VG-6203-15A-F1A-n, CD-10513-40A-S1A-H50)\n"
|
||||
" * Real examples from DXF: BT-6200, SARF-#6-PID-002, P-6101, DP-10101, CHS-6630-100A-F-C50\n"
|
||||
"- instrumentType: First 2-4 letters of tagNo (FIT, PT, LI, FICQ, TCV, FCV, PCV, PG, TG, etc.)\n"
|
||||
"- equipmentName: Descriptive name if available, otherwise null\n"
|
||||
"- lineNumber: Line number if available, otherwise null\n"
|
||||
"- pidDrawingNo: Drawing number if available, otherwise null\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0 based on how clearly the tag was identified\n"
|
||||
"- Do NOT include any explanation, only the JSON array.\n"
|
||||
"- If no tags found, return an empty array: []\n"
|
||||
"- temperature=0.1 for deterministic output.\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
truncated_text = text[:12000] if len(text) > 12000 else text
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{truncated_text}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
|
||||
# 마크다운 코드 블록 제거
|
||||
if raw.startswith("```"):
|
||||
lines = raw.splitlines()
|
||||
raw = "\n".join(lines[1:-1] if lines and lines[-1].strip() == "```" else lines[1:]).strip()
|
||||
|
||||
# JSON 배열 추출
|
||||
import re
|
||||
match = re.search(r'\[.*\]', raw, re.DOTALL)
|
||||
if match:
|
||||
raw = match.group(0)
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 시도
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
# JSON 배열 추출 시도 (더 엄격한 패턴)
|
||||
match = re.search(r'\[\s*\{.*?\}\s*\]', raw, re.DOTALL)
|
||||
if match:
|
||||
raw_clean = match.group(0)
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(raw_clean)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
# 마지막으로, JSON 배열을 개별 객체로 분리하여 파싱 시도
|
||||
objects = re.findall(r'\{[^{}]*\}', raw, re.DOTALL)
|
||||
data = []
|
||||
for obj in objects:
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"text": text[:10000],
|
||||
"count": len(text),
|
||||
"tags": data
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"PDF 파싱 실패: {e}"}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
def parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
"""확장자 자동 감지하여 P&ID 도면 파싱.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
filepath: DXF/DWG/PDF 파일 경로
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
JSON: { success, text, count, tags, format }
|
||||
"""
|
||||
import os
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
# DWG 파일은 사전에 DXF로 변환하여 업로드해야 합니다.
|
||||
# Linux에서 DWG를 DXF로 변환하는 도구는 제한되어 있습니다.
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": "DWG 파일은 현재 직접 파싱할 수 없습니다.\n" +
|
||||
"사전에 DXF로 변환하여 업로드해 주세요.\n" +
|
||||
"\n변환 방법:\n" +
|
||||
"1. Windows에서 AutoCAD 또는 ODA File Converter 사용\n" +
|
||||
"2. 온라인 DWG → DXF 변환기 사용\n" +
|
||||
"3. LibreOffice Draw (Windows/macOS 전용) 사용"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"Unsupported format: {ext}. Supported: .dxf, .dwg, .pdf"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
# ── 엔트리포인트 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user