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windpacer
2812
.rooBackup/2026-05-04-114600/src/Web/wwwroot/js/app.js
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2812
.rooBackup/2026-05-04-114600/src/Web/wwwroot/js/app.js
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144
.rooBackup/2026-05-04-124100/mcp-server/pipeline/mapper.py
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.rooBackup/2026-05-04-124100/mcp-server/pipeline/mapper.py
Normal file
@@ -0,0 +1,144 @@
|
||||
import networkx as nx
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
from typing import List, Optional, Dict, Any, Tuple
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from rapidfuzz import process, fuzz
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
# --- 응답 구조화를 위한 Pydantic 모델 ---
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||||
class MappingResult(BaseModel):
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||||
resolved_tag: str = Field(..., description="The final mapped system tag")
|
||||
reason: str = Field(..., description="Reason for this mapping based on context")
|
||||
confidence: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0, description="Confidence score from 0 to 1")
|
||||
|
||||
class IntelligentMapper:
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||||
def __init__(self, graph: nx.Graph, system_tags: List[str], api_client: Optional[AsyncOpenAI] = None):
|
||||
self.graph = graph # Phase 2에서 생성된 NetworkX 그래프
|
||||
self.system_tags = system_tags # Experion 시스템의 전체 태그 리스트
|
||||
self.client = api_client
|
||||
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||||
def get_node_context(self, node_id: str) -> str:
|
||||
"""노드의 주변 위상 정보를 텍스트로 변환 (확장된 컨텍스트 제공)"""
|
||||
if not self.graph.has_node(node_id):
|
||||
return "Node not found in graph"
|
||||
|
||||
node_attr = self.graph.nodes[node_id]
|
||||
node_type = node_attr.get('type', 'Unknown')
|
||||
node_val = node_attr.get('value', 'Unknown')
|
||||
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||||
# 1. 직접 연결된 이웃 노드 정보
|
||||
neighbors = list(self.graph.neighbors(node_id))
|
||||
neighbor_info = []
|
||||
for n in neighbors:
|
||||
attr = self.graph.nodes[n]
|
||||
val = attr.get('value', n)
|
||||
typ = attr.get('type', 'Unknown')
|
||||
# 엣지 속성(관계) 추가
|
||||
rel = self.graph.get_edge_data(node_id, n).get('relation', 'connected')
|
||||
neighbor_info.append(f"[{rel}] {val} (Type: {typ})")
|
||||
|
||||
# 2. 2-hop 연결 정보 (더 넓은 맥락 파악)
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||||
extended_context = []
|
||||
for n in neighbors:
|
||||
second_neighbors = list(self.graph.neighbors(n))
|
||||
for sn in second_neighbors:
|
||||
if sn == node_id: continue
|
||||
s_attr = self.graph.nodes[sn]
|
||||
extended_context.append(f"Indirectly connected via {self.graph.nodes[n].get('value', n)} to {s_attr.get('value', sn)} (Type: {s_attr.get('type', 'Unknown')})")
|
||||
|
||||
context_str = (
|
||||
f"Target Node: {node_val} (Type: {node_type})\n"
|
||||
f"Direct Neighbors: {', '.join(neighbor_info) if neighbor_info else 'None'}\n"
|
||||
f"Extended Context: {', '.join(extended_context[:10]) if extended_context else 'None'}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return context_str
|
||||
|
||||
async def _resolve_generic(self, node_id: str, category_prompt: str) -> MappingResult:
|
||||
"""공통 매핑 로직 (비동기 + 구조화 응답)"""
|
||||
if not self.client:
|
||||
return MappingResult(resolved_tag="UNKNOWN", reason="API Client not provided", confidence=0.0)
|
||||
|
||||
# Phase 2에서 'value'에 clean_value가 저장됨
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||||
node_data = self.graph.nodes.get(node_id, {})
|
||||
tag_text = node_data.get('value', '')
|
||||
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||||
# 1차 후보 추출 (RapidFuzz)
|
||||
candidates = process.extract(tag_text, self.system_tags, scorer=fuzz.WRatio, limit=5)
|
||||
context = self.get_node_context(node_id)
|
||||
|
||||
prompt = f"""
|
||||
{category_prompt}
|
||||
P&ID 도면의 태그 '{tag_text}'를 실제 시스템 태그와 매핑해야 합니다.
|
||||
위상 맥락: {context}
|
||||
후보 리스트: {candidates}
|
||||
|
||||
반드시 다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
|
||||
{{
|
||||
"resolved_tag": "태그명 또는 UNKNOWN",
|
||||
"reason": "매핑 이유",
|
||||
"confidence": 0.0~1.0
|
||||
}}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = await self.client.chat.completions.create(
|
||||
model="Qwen3.6-27B-FP8", # MCP 서버 설정 모델 사용
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
response_format={ "type": "json_object" }
|
||||
)
|
||||
raw_content = response.choices[0].message.content
|
||||
return MappingResult.model_validate_json(raw_content)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Error resolving node {node_id}: {e}")
|
||||
return MappingResult(resolved_tag="UNKNOWN", reason=f"Error: {str(e)}", confidence=0.0)
|
||||
|
||||
# --- 전문화된 Worker 함수들 ---
|
||||
async def extract_transmitters(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 계측기 전문 엔지니어입니다. 특히 Pressure/Flow/Level Transmitter 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
tasks = [self._resolve_generic(nid, prompt) for nid in node_ids]
|
||||
results = await asyncio.gather(*tasks)
|
||||
return dict(zip(node_ids, results))
|
||||
|
||||
async def extract_valves(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 밸브 및 액추에이터 전문 엔지니어입니다. 밸브의 개폐 상태 및 제어 태그 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
tasks = [self._resolve_generic(nid, prompt) for nid in node_ids]
|
||||
results = await asyncio.gather(*tasks)
|
||||
return dict(zip(node_ids, results))
|
||||
|
||||
async def extract_equipment(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 공정 설비 전문 엔지니어입니다. 펌프, 탱크, 열교환기 등의 메인 설비 태그 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
tasks = [self._resolve_generic(nid, prompt) for nid in node_ids]
|
||||
results = await asyncio.gather(*tasks)
|
||||
return dict(zip(node_ids, results))
|
||||
|
||||
def validate_mapping(resolved_tag: str, symbol_type: str, tag_metadata: Dict[str, Any]) -> Tuple[bool, str]:
|
||||
"""심볼 타입과 실제 태그 메타데이터의 엄격한 일치 여부 검증"""
|
||||
if resolved_tag == "UNKNOWN":
|
||||
return False, "Tag not resolved"
|
||||
|
||||
unit_map = {
|
||||
"Pressure Transmitter": ["bar", "psi", "kPa", "Pa", "kg/cm2"],
|
||||
"Flow Meter": ["m3/h", "lpm", "kg/h"],
|
||||
"Temperature Sensor": ["°C", "C", "K", "°F"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
actual_unit = tag_metadata.get('unit', '').strip()
|
||||
allowed_units = unit_map.get(symbol_type, [])
|
||||
|
||||
if actual_unit and actual_unit in allowed_units:
|
||||
return True, "Unit Match"
|
||||
|
||||
actual_desc = tag_metadata.get('description', '').lower()
|
||||
expected_keywords = {
|
||||
"Pressure Transmitter": ["pressure", "press"],
|
||||
"Flow Meter": ["flow", "flowrate"],
|
||||
"Temperature Sensor": ["temp", "temperature"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
keywords = expected_keywords.get(symbol_type, [])
|
||||
if any(kw in actual_desc for kw in keywords):
|
||||
return True, "Description Match (Unit Missing)"
|
||||
|
||||
return False, "Mismatch: Symbol type and Tag metadata do not align"
|
||||
1579
.rooBackup/2026-05-04-124100/mcp-server/server.py
Normal file
1579
.rooBackup/2026-05-04-124100/mcp-server/server.py
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490
.rooBackup/2026-05-04-124100/mcp-server/worker/pid_worker.py
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490
.rooBackup/2026-05-04-124100/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,490 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
from pipeline.mapper import IntelligentMapper
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# Phase 1: 기하 추출
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, os.path.basename(filepath) + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
|
||||
# 시스템 태그 조회
|
||||
system_tags: list[str] = []
|
||||
try:
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute("SELECT tagname FROM realtime_table")
|
||||
system_tags = [r[0] for r in cur.fetchall()]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.warning(f"시스템 태그 조회 실패: {e}")
|
||||
|
||||
# Phase 2: 1차 위상 빌더 (Mapper용 그래프)
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
|
||||
# Phase 3: 병렬 LLM 매핑
|
||||
api_client = AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
mapper = IntelligentMapper(builder.G, system_tags, api_client=api_client)
|
||||
|
||||
transmitter_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FIT", "FT", "LT", "PT", "TE"}
|
||||
]
|
||||
valve_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FCV", "LCV", "TCV", "PCV", "XV"}
|
||||
]
|
||||
equipment_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in {"TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE"}
|
||||
]
|
||||
|
||||
extracted_results = await asyncio.gather(
|
||||
mapper.extract_transmitters(transmitter_nodes),
|
||||
mapper.extract_valves(valve_nodes),
|
||||
mapper.extract_equipment(equipment_nodes),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 매핑 결과 통합
|
||||
all_mapped_tags = []
|
||||
for res_dict in extracted_results:
|
||||
for node_id, mapping in res_dict.items():
|
||||
if mapping.resolved_tag != "UNKNOWN":
|
||||
node_data = builder.G.nodes[node_id]
|
||||
all_mapped_tags.append({
|
||||
"entity_id": node_id,
|
||||
"tagName": mapping.resolved_tag,
|
||||
"bbox": (
|
||||
node_data["bbox"].bounds
|
||||
if hasattr(node_data["bbox"], "bounds")
|
||||
else node_data["bbox"]
|
||||
),
|
||||
"clean_value": mapping.resolved_tag,
|
||||
})
|
||||
|
||||
# Phase 4: 최종 위상 모델링 + 저장
|
||||
final_builder = PidTopologyBuilder(geo_data, all_extracted_tags=all_mapped_tags)
|
||||
final_builder.build_graph()
|
||||
|
||||
graph_id = os.path.basename(filepath).replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
final_builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
logging.info(f"build_pid_graph_parallel graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={final_builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={final_builder.G.number_of_edges()}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": final_builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": final_builder.G.number_of_edges(),
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_function(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
506
.rooBackup/2026-05-04/mcp-server/pid_worker.py
Normal file
506
.rooBackup/2026-05-04/mcp-server/pid_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,506 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
from pipeline.mapper import IntelligentMapper
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 기하 추출 시작")
|
||||
|
||||
# Phase 1: 기하 추출
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티 추출")
|
||||
|
||||
# 시스템 태그 조회
|
||||
system_tags: list[str] = []
|
||||
try:
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute("SELECT tagname FROM realtime_table")
|
||||
system_tags = [r[0] for r in cur.fetchall()]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.warning(f"시스템 태그 조회 실패: {e}")
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시스템 태그 {len(system_tags)}개 로드")
|
||||
|
||||
# Phase 2: 1차 위상 빌더 (Mapper용 그래프)
|
||||
t1 = time.time()
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t1:.1f}s) - 그래프: {builder.G.number_of_nodes()}노드, {builder.G.number_of_edges()}엣지")
|
||||
|
||||
# Phase 3: 병렬 LLM 매핑
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
api_client = AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
mapper = IntelligentMapper(builder.G, system_tags, api_client=api_client)
|
||||
|
||||
transmitter_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FIT", "FT", "LT", "PT", "TE"}
|
||||
]
|
||||
valve_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FCV", "LCV", "TCV", "PCV", "XV"}
|
||||
]
|
||||
equipment_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in {"TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE"}
|
||||
]
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 시작 - transmitter:{len(transmitter_nodes)}, valve:{len(valve_nodes)}, equipment:{len(equipment_nodes)}")
|
||||
|
||||
extracted_results = await asyncio.gather(
|
||||
mapper.extract_transmitters(transmitter_nodes),
|
||||
mapper.extract_valves(valve_nodes),
|
||||
mapper.extract_equipment(equipment_nodes),
|
||||
)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t2:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# 매핑 결과 통합
|
||||
all_mapped_tags = []
|
||||
for res_dict in extracted_results:
|
||||
for node_id, mapping in res_dict.items():
|
||||
if mapping.resolved_tag != "UNKNOWN":
|
||||
node_data = builder.G.nodes[node_id]
|
||||
all_mapped_tags.append({
|
||||
"entity_id": node_id,
|
||||
"tagName": mapping.resolved_tag,
|
||||
"bbox": (
|
||||
node_data["bbox"].bounds
|
||||
if hasattr(node_data["bbox"], "bounds")
|
||||
else node_data["bbox"]
|
||||
),
|
||||
"clean_value": mapping.resolved_tag,
|
||||
})
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 매핑 완료: {len(all_mapped_tags)}개 태그 해결")
|
||||
|
||||
# Phase 4: 최종 위상 모델링 + 저장
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
final_builder = PidTopologyBuilder(geo_data, all_extracted_tags=all_mapped_tags)
|
||||
final_builder.build_graph()
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
final_builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={final_builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={final_builder.G.number_of_edges()}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": final_builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": final_builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_function(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
189
.rooBackup/2026-05-04/mcp-server/pipeline/extractor.py
Normal file
189
.rooBackup/2026-05-04/mcp-server/pipeline/extractor.py
Normal file
@@ -0,0 +1,189 @@
|
||||
import ezdxf
|
||||
import re
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
from typing import List, Optional, Tuple, Union
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from shapely.geometry import box, Point
|
||||
|
||||
# 로깅 설정
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# --- Data Models ---
|
||||
|
||||
class BoundingBox(BaseModel):
|
||||
min_x: float
|
||||
min_y: float
|
||||
max_x: float
|
||||
max_y: float
|
||||
center: Tuple[float, float]
|
||||
|
||||
class GeometricEntity(BaseModel):
|
||||
entity_id: str
|
||||
entity_type: str # TEXT, MTEXT, LINE, LWPOLYLINE, CIRCLE, ARC
|
||||
layer: str
|
||||
bbox: BoundingBox
|
||||
raw_value: Optional[str] = None
|
||||
clean_value: Optional[str] = None
|
||||
coordinates: List[Union[Tuple[float, float], List[float]]] = Field(default_factory=list)
|
||||
properties: dict = Field(default_factory=dict)
|
||||
|
||||
# --- Extractor Implementation ---
|
||||
|
||||
class PidGeometricExtractor:
|
||||
def __init__(self, file_path: str):
|
||||
try:
|
||||
self.doc = ezdxf.readfile(file_path)
|
||||
self.msp = self.doc.modelspace()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise IOError(f"Failed to load DXF file: {e}")
|
||||
|
||||
def clean_text(self, text: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
DXF 특수 제어 문자 및 MTEXT 포맷팅을 제거하여 정제된 텍스트 반환.
|
||||
"""
|
||||
if not text:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
# 1. MTEXT 포맷팅 및 제어 문자 제거 (\P, \W, \L, \A, \C, \H, \S, \T 등)
|
||||
text = re.sub(r'\\([P|W|L|A|C|H|S|T])\d*;?', ' ', text)
|
||||
|
||||
# 2. 중괄호 { } 제거
|
||||
text = re.sub(r'[\{\}]', ' ', text)
|
||||
|
||||
# 3. DXF 특수 제어 문자 제거 (%%U: Underline, %%O: Overline, %%S: Strikethrough, %%R: Registered)
|
||||
text = re.sub(r'%%[U|O|S|R]', ' ', text)
|
||||
|
||||
# 4. 불필요한 특수 기호 및 반복되는 공백 정제
|
||||
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
|
||||
|
||||
return text
|
||||
|
||||
def get_bbox(self, entity) -> Optional[BoundingBox]:
|
||||
"""
|
||||
엔티티 타입별로 동적인 Bounding Box를 계산하여 반환.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
if entity.dxftype() == 'TEXT':
|
||||
p = entity.dxf.insert
|
||||
h = entity.dxf.height
|
||||
# 텍스트 길이에 따른 대략적인 너비 계산 (글자수 * 높이 * 0.6)
|
||||
width = len(entity.dxf.text) * h * 0.6
|
||||
return self._create_bbox(p.x, p.y, p.x + width, p.y + h)
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() == 'MTEXT':
|
||||
p = entity.dxf.insert
|
||||
h = entity.dxf.char_height if hasattr(entity.dxf, 'char_height') else 2.5
|
||||
w = entity.dxf.width if entity.dxf.width > 0 else len(entity.text) * h * 0.6
|
||||
return self._create_bbox(p.x, p.y, p.x + w, p.y + h)
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() == 'LINE':
|
||||
start = entity.dxf.start
|
||||
end = entity.dxf.end
|
||||
return self._create_bbox(
|
||||
min(start.x, end.x), min(start.y, end.y),
|
||||
max(start.x, end.x), max(start.y, end.y)
|
||||
)
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() == 'LWPOLYLINE':
|
||||
points = entity.get_points()
|
||||
if not points: return None
|
||||
xs = [p[0] for p in points]
|
||||
ys = [p[1] for p in points]
|
||||
return self._create_bbox(min(xs), min(ys), max(xs), max(ys))
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() in ('CIRCLE', 'ARC'):
|
||||
center = entity.dxf.center
|
||||
radius = entity.dxf.radius
|
||||
return self._create_bbox(
|
||||
center.x - radius, center.y - radius,
|
||||
center.x + radius, center.y + radius
|
||||
)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Error calculating bbox for {entity.dxftype()} ({entity.dxf.handle}): {e}", exc_info=True)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _create_bbox(self, min_x, min_y, max_x, max_y) -> BoundingBox:
|
||||
return BoundingBox(
|
||||
min_x=min_x,
|
||||
min_y=min_y,
|
||||
max_x=max_x,
|
||||
max_y=max_y,
|
||||
center=((min_x + max_x) / 2, (min_y + max_y) / 2)
|
||||
)
|
||||
|
||||
def extract_and_save(self, output_path: str):
|
||||
"""
|
||||
기하학적 데이터를 추출하여 JSON 파일로 저장.
|
||||
"""
|
||||
results = []
|
||||
logger.info(f"Starting DXF extraction from {self.doc.filename if hasattr(self.doc, 'filename') else 'unknown file'}")
|
||||
|
||||
for entity in self.msp:
|
||||
try:
|
||||
bbox_obj = self.get_bbox(entity)
|
||||
if not bbox_obj:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
raw_text = ""
|
||||
if entity.dxftype() == 'TEXT':
|
||||
raw_text = entity.dxf.text
|
||||
elif entity.dxftype() == 'MTEXT':
|
||||
raw_text = entity.text
|
||||
|
||||
# 좌표 추출 (3D 좌표를 2D로 변환)
|
||||
coords = []
|
||||
if hasattr(entity, 'get_points'):
|
||||
# ezdxf의 get_points()는 (x, y, z) 튜플 리스트를 반환함
|
||||
coords = [(p[0], p[1]) for p in entity.get_points()]
|
||||
elif entity.dxftype() == 'LINE':
|
||||
coords = [(entity.dxf.start.x, entity.dxf.start.y), (entity.dxf.end.x, entity.dxf.end.y)]
|
||||
elif entity.dxftype() in ('CIRCLE', 'ARC'):
|
||||
coords = [(entity.dxf.center.x, entity.dxf.center.y)]
|
||||
|
||||
entity_data = GeometricEntity(
|
||||
entity_id=entity.dxf.handle,
|
||||
entity_type=entity.dxftype(),
|
||||
layer=entity.dxf.layer,
|
||||
bbox=bbox_obj,
|
||||
raw_value=raw_text if raw_text else None,
|
||||
clean_value=self.clean_text(raw_text) if raw_text else None,
|
||||
coordinates=coords,
|
||||
properties={
|
||||
"color": entity.dxf.color,
|
||||
"lineweight": entity.dxf.lineweight if hasattr(entity.dxf, 'lineweight') else None,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
results.append(entity_data.model_dump())
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Unexpected error processing entity {entity.dxftype()} ({entity.dxf.handle}): {e}")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=4)
|
||||
logger.info(f"Successfully saved {len(results)} entities to {output_path}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Failed to save extraction results to {output_path}: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
return output_path
|
||||
|
||||
# --- Proximity Utilities ---
|
||||
|
||||
def is_near(bbox_a: BoundingBox, bbox_b: BoundingBox, threshold=5.0) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
두 Bounding Box 간의 최단 거리가 임계값 이내인지 확인.
|
||||
shapely box를 사용하여 거리 계산.
|
||||
"""
|
||||
box_a = box(bbox_a.min_x, bbox_a.min_y, bbox_a.max_x, bbox_a.max_y)
|
||||
box_b = box(bbox_b.min_x, bbox_b.min_y, bbox_b.max_x, bbox_b.max_y)
|
||||
return box_a.distance(box_b) <= threshold
|
||||
|
||||
def is_inside(point: Tuple[float, float], bbox: BoundingBox) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
특정 점이 Bounding Box 내부에 있는지 확인.
|
||||
"""
|
||||
return (bbox.min_x <= point[0] <= bbox.max_x) and (bbox.min_y <= point[1] <= bbox.max_y)
|
||||
200
.rooBackup/2026-05-04/mcp-server/pipeline/topology.py
Normal file
200
.rooBackup/2026-05-04/mcp-server/pipeline/topology.py
Normal file
@@ -0,0 +1,200 @@
|
||||
import networkx as nx
|
||||
from shapely.geometry import box, Point, LineString
|
||||
import json
|
||||
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
|
||||
|
||||
class PidTopologyBuilder:
|
||||
def __init__(self, geometric_data: List[Dict[str, Any]], all_extracted_tags: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None, config: Optional[Dict[str, float]] = None):
|
||||
"""
|
||||
- geometric_data: Phase 1에서 추출된 기하학적 데이터 (List of dicts)
|
||||
- all_extracted_tags: 통합된 태그 리스트
|
||||
- config: {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0} 등 설정값
|
||||
"""
|
||||
self.data = geometric_data
|
||||
self.all_tags = all_extracted_tags if all_extracted_tags else []
|
||||
|
||||
# 기본 설정값
|
||||
default_config = {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0}
|
||||
self.config = config if config else default_config
|
||||
|
||||
# 동적 스케일링 적용
|
||||
self._apply_dynamic_scaling()
|
||||
|
||||
self.G = nx.DiGraph() # 방향성 그래프 생성
|
||||
|
||||
def _apply_dynamic_scaling(self):
|
||||
"""도면의 전체 크기를 기반으로 임계값을 동적으로 조정"""
|
||||
if not self.data:
|
||||
return
|
||||
|
||||
# 모든 BBox를 포함하는 전체 영역 계산
|
||||
all_min_x = min((item['bbox']['min_x'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=0)
|
||||
all_max_x = max((item['bbox']['max_x'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=1000)
|
||||
all_min_y = min((item['bbox']['min_y'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=0)
|
||||
all_max_y = max((item['bbox']['max_y'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=1000)
|
||||
|
||||
drawing_width = all_max_x - all_min_x
|
||||
drawing_height = all_max_y - all_min_y
|
||||
diag = (drawing_width**2 + drawing_height**2)**0.5
|
||||
|
||||
if diag == 0: return
|
||||
|
||||
# 기준 대각선 길이 (예: 5000 units) 대비 현재 도면 크기 비율 계산
|
||||
# 기준 도면 크기가 5000일 때 dist_threshold=50 (1%)
|
||||
scale_factor = diag / 5000.0
|
||||
|
||||
# 임계값 업데이트 (최소/최대 범위 제한)
|
||||
self.config['dist_threshold'] = max(5.0, min(200.0, 50.0 * scale_factor))
|
||||
self.config['tag_threshold'] = max(20.0, min(500.0, 100.0 * scale_factor))
|
||||
|
||||
def build_graph(self):
|
||||
# 1. 모든 객체를 노드로 추가
|
||||
for item in self.data:
|
||||
bbox_vals = item['bbox']
|
||||
# BoundingBox 모델의 필드명에 맞춰 추출 (min_x, min_y, max_x, max_y)
|
||||
bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
|
||||
|
||||
self.G.add_node(item['entity_id'],
|
||||
type=item['entity_type'],
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=item.get('clean_value'),
|
||||
layer=item.get('layer'))
|
||||
|
||||
# 2. 분산 추출된 태그 통합 및 노드 추가
|
||||
for tag in self.all_tags:
|
||||
bbox_vals = tag['bbox']
|
||||
bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
|
||||
self.G.add_node(tag['entity_id'],
|
||||
type='TEXT',
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag.get('clean_value') or tag.get('tagName'))
|
||||
|
||||
# 3. 태그-설비 논리적 연결 (Association)
|
||||
tags = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] == 'TEXT']
|
||||
equipments = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] not in ['TEXT', 'LINE', 'LWPOLYLINE']]
|
||||
|
||||
for tag in tags:
|
||||
best_match = self._find_nearest_equipment(tag, equipments)
|
||||
if best_match:
|
||||
self.G.add_edge(tag, best_match, relation='associated_with')
|
||||
|
||||
# 4. 배관 기반 물리적 연결 (Pipe) [개선됨: End-point 기반]
|
||||
lines = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] in ['LINE', 'LWPOLYLINE']]
|
||||
for line_id in lines:
|
||||
original_item = next((item for item in self.data if item['entity_id'] == line_id), None)
|
||||
if not original_item or not original_item.get('coordinates'):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
coords = original_item['coordinates']
|
||||
line_geom = LineString(coords)
|
||||
# 개선: 끝점뿐만 아니라 라인 전체가 설비 BBox와 교차하거나 매우 가까운지 확인
|
||||
connected_nodes = []
|
||||
for eq_id in equipments:
|
||||
eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
|
||||
# 1. 라인이 BBox와 교차하는지 확인 (관통 포함)
|
||||
if line_geom.intersects(eq_bbox):
|
||||
connected_nodes.append(eq_id)
|
||||
# 2. 교차하지 않더라도 임계값 이내에 있는지 확인 (근접 연결)
|
||||
elif line_geom.distance(eq_bbox) < self.config['dist_threshold']:
|
||||
connected_nodes.append(eq_id)
|
||||
|
||||
# 중복 제거
|
||||
connected_nodes = list(set(connected_nodes))
|
||||
|
||||
if len(connected_nodes) >= 2:
|
||||
# 개선: 단순 순서가 아닌, 기하학적 좌표 기반의 흐름 방향 추론 (왼쪽 -> 오른쪽, 위 -> 아래 우선)
|
||||
# 실제 공정 도면의 일반적인 흐름 방향을 반영
|
||||
node0_bbox = self.G.nodes[connected_nodes[0]]['bbox']
|
||||
node1_bbox = self.G.nodes[connected_nodes[1]]['bbox']
|
||||
|
||||
center0 = ((node0_bbox.bounds[0] + node0_bbox.bounds[2])/2, (node0_bbox.bounds[1] + node0_bbox.bounds[3])/2)
|
||||
center1 = ((node1_bbox.bounds[0] + node1_bbox.bounds[2])/2, (node1_bbox.bounds[1] + node1_bbox.bounds[3])/2)
|
||||
|
||||
# X축 차이가 Y축 차이보다 크면 X축 기준, 아니면 Y축 기준으로 방향 결정
|
||||
if abs(center1[0] - center0[0]) > abs(center1[1] - center0[1]):
|
||||
# X축 기준: 왼쪽 -> 오른쪽
|
||||
if center0[0] < center1[0]:
|
||||
self.G.add_edge(connected_nodes[0], connected_nodes[1], relation='pipe', flow_direction='forward')
|
||||
else:
|
||||
self.G.add_edge(connected_nodes[1], connected_nodes[0], relation='pipe', flow_direction='forward')
|
||||
else:
|
||||
# Y축 기준: 위 -> 아래 (도면 좌표계에 따라 다를 수 있으나 일반적인 관례 적용)
|
||||
if center0[1] > center1[1]:
|
||||
self.G.add_edge(connected_nodes[0], connected_nodes[1], relation='pipe', flow_direction='forward')
|
||||
else:
|
||||
self.G.add_edge(connected_nodes[1], connected_nodes[0], relation='pipe', flow_direction='forward')
|
||||
elif len(connected_nodes) == 1:
|
||||
# 단일 연결의 경우, 일단 엣지를 생성하되 방향은 미정(undirected-like)으로 처리하거나
|
||||
# 추후 전파 로직에서 결정하도록 함
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def _find_nearest_equipment(self, tag_id, equipment_ids):
|
||||
"""
|
||||
단순 거리 기반 매핑에서 위상 기반 가중치 매핑으로 개선.
|
||||
가중치 = 거리 점수 + 연결성 점수
|
||||
"""
|
||||
tag_bbox = self.G.nodes[tag_id]['bbox']
|
||||
best_score = float('inf')
|
||||
nearest = None
|
||||
|
||||
# 태그 노드와 연결된 배관(LINE/LWPOLYLINE) 확인
|
||||
connected_pipes = [n for n in self.G.neighbors(tag_id) if self.G.nodes[n]['type'] in ['LINE', 'LWPOLYLINE']]
|
||||
|
||||
for eq_id in equipment_ids:
|
||||
eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
|
||||
dist = tag_bbox.distance(eq_bbox)
|
||||
|
||||
if dist > self.config['tag_threshold']:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 1. 거리 점수 (낮을수록 좋음)
|
||||
score = dist
|
||||
|
||||
# 2. 연결성 가중치 (태그와 설비가 동일한 배관에 연결되어 있다면 점수 대폭 감점 = 우선순위 상승)
|
||||
# 태그가 직접 배관에 연결되어 있지는 않지만, 태그 근처의 배관이 설비에 연결되어 있는지 확인
|
||||
for pipe_id in connected_pipes:
|
||||
if self.G.has_edge(pipe_id, eq_id) or self.G.has_edge(eq_id, pipe_id):
|
||||
score -= self.config['tag_threshold'] * 0.5 # 연결성 보너스
|
||||
|
||||
if score < best_score:
|
||||
best_score = score
|
||||
nearest = eq_id
|
||||
|
||||
return nearest
|
||||
|
||||
def validate_topology(self):
|
||||
"""위상 무결성 검증"""
|
||||
isolated = list(nx.isolates(self.G))
|
||||
return {
|
||||
"isolated_nodes": isolated,
|
||||
"node_count": self.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edge_count": self.G.number_of_edges()
|
||||
}
|
||||
|
||||
def save_graph(self, output_path: str):
|
||||
"""그래프 구조를 JSON 형태로 저장"""
|
||||
from networkx.readwrite import json_graph
|
||||
data = json_graph.node_link_data(self.G)
|
||||
|
||||
# shapely geometry 객체는 JSON 직렬화가 안 되므로 변환
|
||||
for node in data['nodes']:
|
||||
if 'bbox' in node:
|
||||
bbox = node['bbox']
|
||||
node['bbox'] = {
|
||||
'min_x': bbox.bounds[0],
|
||||
'min_y': bbox.bounds[1],
|
||||
'max_x': bbox.bounds[2],
|
||||
'max_y': bbox.bounds[3]
|
||||
}
|
||||
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
|
||||
return output_path
|
||||
|
||||
def analyze_impact(graph, start_node):
|
||||
"""특정 설비 장애 시 하류(Downstream)에 영향을 받는 모든 노드 추출"""
|
||||
if start_node not in graph:
|
||||
return []
|
||||
# BFS를 통해 도달 가능한 모든 노드 탐색
|
||||
impacted_nodes = nx.descendants(graph, start_node)
|
||||
return list(impacted_nodes)
|
||||
350
.rooBackup/2026-05-05-105400/P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
350
.rooBackup/2026-05-05-105400/P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
@@ -0,0 +1,350 @@
|
||||
# P&ID 재설계 - 코딩 계획
|
||||
|
||||
> 작성일: 2026-05-04
|
||||
> 상태: 진행 중
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||||
> 목표: `No-10_Plant_PID.dxf`(28,819 엔티티) 처리 시 30분 타임아웃 해결
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 현황 요약
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||||
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||||
| 단계 | 내용 | 상태 |
|
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|------|------|------|
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||||
| Step 1 | 현황 분석 (DXF 구조 파악) | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 2 | 성공 테스트 분석 (분할+병렬 성공 요인) | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 3 | 레전드 페이지 분석 (legend_parser.py 생성) | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 4 | 해결 방향 정의 | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 5~10 | 구현 (아래 상세 계획) | 🔲 미시작 |
|
||||
|
||||
---
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||||
## 핵심 전략
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||||
1. **도면 분할** — 한 DXF 파일 내 여러 도면을 좌표 기반으로 분리 (9개 도면 → 각각 독립 처리)
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||||
2. **계측기 유형별 병렬 LLM 호출** — Sensor/Valve/System/Gauge/Pump 동시 처리
|
||||
3. **위치 정보 저장** — 태그의 DXF 상 좌표 + 근처 텍스트
|
||||
4. **AREA 그룹핑** — 태그명에서 플랜트 번호 유추
|
||||
|
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---
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|
||||
## 변경 대상 파일
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||||
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| 파일 | 변경 내용 |
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|------|-----------|
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||||
| `mcp-server/pipeline/extractor.py` | 도면 분할 로직 추가 |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_worker.py` | 도면 분할 + 병렬 LLM 호출 |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/mapper.py` | 기존 유지 (이미 배치 처리 구현됨) |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/topology.py` | 기존 유지 (이미 SpatialGrid 구현됨) |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/legend_parser.py` | 기존 유지 (이미 계측기 그룹 정의됨) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 상세 코딩 계획
|
||||
|
||||
### Phase 1: 도면 분할 로직 (extractor.py)
|
||||
|
||||
#### 1-1. 도면 분할 테스트 스크립트 작성
|
||||
- **파일**: `test_drawing_split.py` (신규)
|
||||
- **목표**: `No-10_Plant_PID.dxf`를 TITLE 레이어 LINE으로 분할하는 로직 프로토타입
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- ezdxf로 DXF 로드
|
||||
- TITLE 레이어의 LINE 엔티티 탐색
|
||||
- 수직 LINE(X 좌표가 일정)을 도면 경계로 감지
|
||||
- 각 도면별 X/Y 범위 출력
|
||||
- **검증**: 9개 도면 영역이 올바르게 분리되는지 확인
|
||||
- **완료 기준**: 콘솔에 9개 도면의 X/Y 범위가 출력됨
|
||||
|
||||
#### 1-2. PidGeometricExtractor에 도면 분할 메서드 추가
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `split_drawings()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `split_drawings() -> List[DrawingRegion]` 메서드 추가
|
||||
- DrawingRegion 데이터클래스 정의 (drawing_no, x_min, x_max, y_min, y_max)
|
||||
- TITLE 레이어 LINE 기반 경계 감지
|
||||
- 레전드 페이지(X < 2000) 제외
|
||||
- FFD 페이지도 제외 (최상단 텍스트 기반)
|
||||
- **완료 기준**: `split_drawings()` 호출 시 9개 DrawingRegion 반환
|
||||
|
||||
#### 1-3. 영역별 추출 메서드 추가
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `extract_region()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `extract_region(region: DrawingRegion) -> List[GeometricEntity]` 메서드 추가
|
||||
- bbox가 region 범위 내에 있는 엔티티만 필터링
|
||||
- 기존 `extract_and_save()` 로직 재사용
|
||||
- **완료 기준**: 각 도면별 엔티티 수 합계가 전체 엔티티 수와 일치
|
||||
|
||||
#### 1-4. 도면 분할 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_drawing_split.py`
|
||||
- **목표**: 전체 파이프라인 테스트
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- DXF 로드 → 분할 → 영역별 추출 → 결과 검증
|
||||
- 각 도면별 엔티티 수, 태그 수 확인
|
||||
- 처리 시간 측정
|
||||
- **완료 기준**: 9개 도면 모두 정상 추출, 총 처리 시간 < 30초
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Phase 2: 계측기 유형별 병렬 LLM 호출 (pid_worker.py)
|
||||
|
||||
#### 2-1. 계측기 유형별 프롬프트 정의
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 각 유형별 전용 프롬프트 상수 정의
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `_SENSOR_EXTRACT_SYSTEM` — FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG 추출
|
||||
- `_VALVE_EXTRACT_SYSTEM` — FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV 추출
|
||||
- `_SYSTEM_EXTRACT_SYSTEM` — LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA 추출
|
||||
- `_GAUGE_EXTRACT_SYSTEM` — PG, TG, LG 추출
|
||||
- `_PUMP_EXTRACT_SYSTEM` — P-10101, VP-10117, DP-10101 등 펌프 추출
|
||||
- 각 프롬프트는 `max_tokens=65536` 적용
|
||||
- **완료 기준**: 5개 프롬프트 상수 정의 완료
|
||||
|
||||
#### 2-2. 유형별 추출 함수 작성
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_extract_tags_by_type()` 함수 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `_extract_tags_by_type(text: str, type_name: str, system_prompt: str) -> List[dict]` 함수
|
||||
- LLM 호출 → JSON 파싱 → 태그 목록 반환
|
||||
- `max_tokens=65536` 적용
|
||||
- finish_reason=length 복구 로직 포함
|
||||
- **완료 기준**: 단일 유형 추출 테스트 통과
|
||||
|
||||
#### 2-3. 병렬 호출 로직 구현
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_extract_all_types_parallel()` async 함수 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `asyncio.gather()`로 5개 유형 동시 호출
|
||||
- 각 유형별 결과 통합
|
||||
- 중복 태그 제거 (tagNo 기준)
|
||||
- **완료 기준**: 5개 유형 병렬 호출 테스트, 총 처리 시간 < 120초
|
||||
|
||||
#### 2-4. `_build_pid_graph_parallel()` 리팩토링
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 기존 함수를 도면 분할 + 병렬 LLM 호출로 변경
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- Phase 1: 도면 분할 (extractor.split_drawings())
|
||||
- Phase 2: 각 도면별 기하 추출 (extractor.extract_region())
|
||||
- Phase 3: 각 도면별 유형별 병렬 LLM 호출
|
||||
- Phase 4: 결과 통합 + 그래프 빌드
|
||||
- Phase 5: 저장
|
||||
- **완료 기준**: 기존 API 호환 유지, 처리 시간 30분 → 5분 이내
|
||||
|
||||
#### 2-5. 병렬 처리 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_parallel_extraction.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 전체 병렬 처리 파이프라인 테스트
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `No-10_Plant_PID.dxf` 전체 처리
|
||||
- 각 단계별 시간 측정
|
||||
- 추출된 태그 수, 매핑 수 확인
|
||||
- **완료 기준**: 전체 처리 < 5분, 태그 추출 수 > 기존
|
||||
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||||
---
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||||
### Phase 3: 위치 정보 저장
|
||||
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||||
#### 3-1. 위치 정보 스키마 정의
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 태그 추출 결과에 위치 정보 포함
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 각 태그에 `bbox` (min_x, min_y, max_x, max_y) 필드 추가
|
||||
- `drawing_no` (도면 번호) 필드 추가
|
||||
- `nearby_text` (근처 텍스트) 필드 추가
|
||||
- **완료 기준**: 추출 결과 JSON에 위치 정보 포함
|
||||
|
||||
#### 3-2. 근처 텍스트 추출 로직
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `get_nearby_text()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 특정 좌표 주변 threshold 이내 TEXT 엔티티 검색
|
||||
- SpatialGrid 활용 (O(1) 조회)
|
||||
- 상하좌우 위치 파악 (direction 필드)
|
||||
- **완료 기준**: 태그 주변 텍스트 정상 추출
|
||||
|
||||
#### 3-3. 위치 정보 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_location_info.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 위치 정보 정확도 검증
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 알려진 태그 위치와 추출된 위치 비교
|
||||
- 근처 텍스트 정확도 확인
|
||||
- **완료 기준**: 위치 정보 정확도 > 90%
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### Phase 4: AREA 그룹핑
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||||
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||||
#### 4-1. AREA 추출 로직 개선
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/legend_parser.py`
|
||||
- **목표**: `extract_area_from_tag()` 정확도 향상
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- FICQ-6113 → "6" (6호 플랜트)
|
||||
- FICQ-10113 → "10" (10호 플랜트)
|
||||
- 패턴 매칭 개선 (정규식 튜닝)
|
||||
- **완료 기준**: 테스트 케이스 10개 모두 정확
|
||||
|
||||
#### 4-2. AREA별 그룹핑 함수
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_group_by_area()` 함수 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 추출된 태그 목록을 AREA별로 그룹핑
|
||||
- AREA 번호가 없는 태그는 "unknown" 그룹
|
||||
- 그룹별 통계 출력
|
||||
- **완료 기준**: AREA별 그룹핑 결과 정상 출력
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### Phase 5: Experion 태그 매핑
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||||
|
||||
#### 5-1. 기존 매핑 로직 확인
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/mapper.py`
|
||||
- **목표**: 기존 IntelligentMapper 동작 확인
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `_batch_gather()` 배치 처리 확인 (이미 구현됨)
|
||||
- RapidFuzz 기반 후보 추출 확인
|
||||
- LLM 기반 최종 매핑 확인
|
||||
- **완료 기준**: 기존 매핑 정확도 확인
|
||||
|
||||
#### 5-2. 매핑 결과 통합
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_build_pid_graph_parallel()`에 매핑 결과 통합
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- Phase 3 결과 (추출된 태그)를 IntelligentMapper에 전달
|
||||
- 매핑 결과를 그래프에 추가
|
||||
- 매핑 통계 출력
|
||||
- **완료 기준**: 매핑 결과 그래프에 정상 반영
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### Phase 6: UI 연동
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||||
|
||||
#### 6-1. API 엔드포인트 확인
|
||||
- **파일**: `src/Web/Controllers/PidController.cs`
|
||||
- **목표**: 기존 API 엔드포인트 확인
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 태그 검색 API 확인
|
||||
- 위치 정보 반환 여부 확인
|
||||
- **완료 기준**: API 스펙 파악
|
||||
|
||||
#### 6-2. 위치 정보 API 추가
|
||||
- **파일**: `src/Web/Controllers/PidController.cs`
|
||||
- **목표**: 태그 위치 조회 API 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `GET /api/pid/tags/{tagName}/location` 엔드포인트 추가
|
||||
- DXF 좌표, 도면 번호, 근처 텍스트 반환
|
||||
- 현재 실시간 값 연동
|
||||
- **완료 기준**: API 테스트 통과
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||||
|
||||
#### 6-3. 프론트엔드 UI 수정
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||||
- **파일**: `src/Web/wwwroot/js/app.js`
|
||||
- **목표**: 태그 검색 시 위치 표시
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 태그 검색 결과에 위치 정보 표시
|
||||
- "6호 정제탑, 밑에서 3번째 온도 센서입니다. 현재 온도 105도" 형식
|
||||
- DXF 도면 상 위치 시각화 (선택사항)
|
||||
- **완료 기준**: UI에서 위치 정보 확인 가능
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 실행 순서 및 의존성
|
||||
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||||
```
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||||
Phase 1 (도면 분할)
|
||||
├── 1-1 → 1-2 → 1-3 → 1-4 (순차)
|
||||
│
|
||||
Phase 2 (병렬 LLM)
|
||||
├── 2-1 → 2-2 → 2-3 → 2-4 → 2-5 (순차, Phase 1 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 3 (위치 정보)
|
||||
├── 3-1 → 3-2 → 3-3 (순차, Phase 2 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 4 (AREA 그룹핑)
|
||||
├── 4-1 → 4-2 (순차, 독립 실행 가능)
|
||||
│
|
||||
Phase 5 (매핑 통합)
|
||||
├── 5-1 → 5-2 (순차, Phase 2+3 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 6 (UI 연동)
|
||||
├── 6-1 → 6-2 → 6-3 (순차, Phase 5 완료 후)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 각 단계 완료 기준
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||||
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||||
| 단계 | 완료 기준 | 예상 시간 |
|
||||
|------|-----------|-----------|
|
||||
| 1-1 | 9개 도면 영역 콘솔 출력 | 30분 |
|
||||
| 1-2 | `split_drawings()` 9개 Region 반환 | 1시간 |
|
||||
| 1-3 | `extract_region()` 정상 동작 | 30분 |
|
||||
| 1-4 | 전체 분할 테스트 통과 | 30분 |
|
||||
| 2-1 | 5개 프롬프트 상수 정의 | 30분 |
|
||||
| 2-2 | 단일 유형 추출 테스트 통과 | 1시간 |
|
||||
| 2-3 | 5개 유형 병렬 호출 테스트 | 1시간 |
|
||||
| 2-4 | `_build_pid_graph_parallel()` 리팩토링 완료 | 2시간 |
|
||||
| 2-5 | 전체 병렬 처리 테스트 통과 | 1시간 |
|
||||
| 3-1 | 위치 정보 JSON 필드 추가 | 30분 |
|
||||
| 3-2 | `get_nearby_text()` 구현 | 1시간 |
|
||||
| 3-3 | 위치 정보 정확도 검증 | 30분 |
|
||||
| 4-1 | AREA 추출 테스트 10개 통과 | 30분 |
|
||||
| 4-2 | AREA별 그룹핑 결과 출력 | 30분 |
|
||||
| 5-1 | 기존 매핑 정확도 확인 | 30분 |
|
||||
| 5-2 | 매핑 결과 그래프 반영 | 1시간 |
|
||||
| 6-1 | API 스펙 파악 | 30분 |
|
||||
| 6-2 | 위치 조회 API 추가 | 1시간 |
|
||||
| 6-3 | UI 수정 완료 | 1시간 |
|
||||
|
||||
**총 예상 시간: 약 18시간**
|
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||||
## 체크리스트
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### Phase 1: 도면 분할
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||||
- [ ] 1-1. 도면 분할 테스트 스크립트 작성
|
||||
- [ ] 1-2. PidGeometricExtractor에 도면 분할 메서드 추가
|
||||
- [ ] 1-3. 영역별 추출 메서드 추가
|
||||
- [ ] 1-4. 도면 분할 통합 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 2: 계측기 유형별 병렬 LLM 호출
|
||||
- [ ] 2-1. 계측기 유형별 프롬프트 정의
|
||||
- [ ] 2-2. 유형별 추출 함수 작성
|
||||
- [ ] 2-3. 병렬 호출 로직 구현
|
||||
- [ ] 2-4. `_build_pid_graph_parallel()` 리팩토링
|
||||
- [ ] 2-5. 병렬 처리 통합 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 3: 위치 정보 저장
|
||||
- [ ] 3-1. 위치 정보 스키마 정의
|
||||
- [ ] 3-2. 근처 텍스트 추출 로직
|
||||
- [ ] 3-3. 위치 정보 통합 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 4: AREA 그룹핑
|
||||
- [ ] 4-1. AREA 추출 로직 개선
|
||||
- [ ] 4-2. AREA별 그룹핑 함수
|
||||
|
||||
### Phase 5: Experion 태그 매핑
|
||||
- [ ] 5-1. 기존 매핑 로직 확인
|
||||
- [ ] 5-2. 매핑 결과 통합
|
||||
|
||||
### Phase 6: UI 연동
|
||||
- [ ] 6-1. API 엔드포인트 확인
|
||||
- [ ] 6-2. 위치 정보 API 추가
|
||||
- [ ] 6-3. 프론트엔드 UI 수정
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 주의 사항
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||||
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||||
1. **백업 필수**: 각 파일 수정 전 `.rooBackup/`에 백업
|
||||
2. **diff 제시**: 변경 내용 diff 형식으로 제시 후 확인
|
||||
3. **작은 단계**: 각 단계를 독립적으로 완료하고 검증
|
||||
4. **테스트 우선**: 테스트 스크립트 먼저 작성 후 구현
|
||||
5. **기존 코드 유지**: topology.py, mapper.py는 기존 유지 (이미 잘 구현됨)
|
||||
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||||
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||||
|
||||
## 다음 시작 시
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1. 이 파일의 체크리스트에서 첫 번째 미완료 항목부터 시작
|
||||
2. 각 단계 완료 시 체크리스트 업데이트
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||||
3. 문제가 발생하면 해당 단계에서 중단하고 원인 분석
|
||||
4. 완료 기준을 충족해야 다음 단계로 진행
|
||||
|
||||
350
.rooBackup/2026-05-05-113300/P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
350
.rooBackup/2026-05-05-113300/P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
@@ -0,0 +1,350 @@
|
||||
# P&ID 재설계 - 코딩 계획
|
||||
|
||||
> 작성일: 2026-05-04
|
||||
> 상태: 진행 중
|
||||
> 목표: `No-10_Plant_PID.dxf`(28,819 엔티티) 처리 시 30분 타임아웃 해결
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 현황 요약
|
||||
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||||
| 단계 | 내용 | 상태 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| Step 1 | 현황 분석 (DXF 구조 파악) | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 2 | 성공 테스트 분석 (분할+병렬 성공 요인) | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 3 | 레전드 페이지 분석 (legend_parser.py 생성) | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 4 | 해결 방향 정의 | ✅ 완료 |
|
||||
| Step 5~10 | 구현 (아래 상세 계획) | 🔲 미시작 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 핵심 전략
|
||||
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||||
1. **도면 분할** — 한 DXF 파일 내 여러 도면을 좌표 기반으로 분리 (9개 도면 → 각각 독립 처리)
|
||||
2. **계측기 유형별 병렬 LLM 호출** — Sensor/Valve/System/Gauge/Pump 동시 처리
|
||||
3. **위치 정보 저장** — 태그의 DXF 상 좌표 + 근처 텍스트
|
||||
4. **AREA 그룹핑** — 태그명에서 플랜트 번호 유추
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 변경 대상 파일
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||||
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||||
| 파일 | 변경 내용 |
|
||||
|------|-----------|
|
||||
| `mcp-server/pipeline/extractor.py` | 도면 분할 로직 추가 |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_worker.py` | 도면 분할 + 병렬 LLM 호출 |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/mapper.py` | 기존 유지 (이미 배치 처리 구현됨) |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/topology.py` | 기존 유지 (이미 SpatialGrid 구현됨) |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/legend_parser.py` | 기존 유지 (이미 계측기 그룹 정의됨) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 상세 코딩 계획
|
||||
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||||
### Phase 1: 도면 분할 로직 (extractor.py)
|
||||
|
||||
#### 1-1. 도면 분할 테스트 스크립트 작성
|
||||
- **파일**: `test_drawing_split.py` (신규)
|
||||
- **목표**: `No-10_Plant_PID.dxf`를 TITLE 레이어 LINE으로 분할하는 로직 프로토타입
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- ezdxf로 DXF 로드
|
||||
- TITLE 레이어의 LINE 엔티티 탐색
|
||||
- 수직 LINE(X 좌표가 일정)을 도면 경계로 감지
|
||||
- 각 도면별 X/Y 범위 출력
|
||||
- **검증**: 9개 도면 영역이 올바르게 분리되는지 확인
|
||||
- **완료 기준**: 콘솔에 9개 도면의 X/Y 범위가 출력됨
|
||||
|
||||
#### 1-2. PidGeometricExtractor에 도면 분할 메서드 추가
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `split_drawings()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `split_drawings() -> List[DrawingRegion]` 메서드 추가
|
||||
- DrawingRegion 데이터클래스 정의 (drawing_no, x_min, x_max, y_min, y_max)
|
||||
- TITLE 레이어 LINE 기반 경계 감지
|
||||
- 레전드 페이지(X < 2000) 제외
|
||||
- FFD 페이지도 제외 (최상단 텍스트 기반)
|
||||
- **완료 기준**: `split_drawings()` 호출 시 9개 DrawingRegion 반환
|
||||
|
||||
#### 1-3. 영역별 추출 메서드 추가
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `extract_region()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `extract_region(region: DrawingRegion) -> List[GeometricEntity]` 메서드 추가
|
||||
- bbox가 region 범위 내에 있는 엔티티만 필터링
|
||||
- 기존 `extract_and_save()` 로직 재사용
|
||||
- **완료 기준**: 각 도면별 엔티티 수 합계가 전체 엔티티 수와 일치
|
||||
|
||||
#### 1-4. 도면 분할 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_drawing_split.py`
|
||||
- **목표**: 전체 파이프라인 테스트
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- DXF 로드 → 분할 → 영역별 추출 → 결과 검증
|
||||
- 각 도면별 엔티티 수, 태그 수 확인
|
||||
- 처리 시간 측정
|
||||
- **완료 기준**: 9개 도면 모두 정상 추출, 총 처리 시간 < 30초
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Phase 2: 계측기 유형별 병렬 LLM 호출 (pid_worker.py)
|
||||
|
||||
#### 2-1. 계측기 유형별 프롬프트 정의
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 각 유형별 전용 프롬프트 상수 정의
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `_SENSOR_EXTRACT_SYSTEM` — FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG 추출
|
||||
- `_VALVE_EXTRACT_SYSTEM` — FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV 추출
|
||||
- `_SYSTEM_EXTRACT_SYSTEM` — LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA 추출
|
||||
- `_GAUGE_EXTRACT_SYSTEM` — PG, TG, LG 추출
|
||||
- `_PUMP_EXTRACT_SYSTEM` — P-10101, VP-10117, DP-10101 등 펌프 추출
|
||||
- 각 프롬프트는 `max_tokens=65536` 적용
|
||||
- **완료 기준**: 5개 프롬프트 상수 정의 완료
|
||||
|
||||
#### 2-2. 유형별 추출 함수 작성
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_extract_tags_by_type()` 함수 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `_extract_tags_by_type(text: str, type_name: str, system_prompt: str) -> List[dict]` 함수
|
||||
- LLM 호출 → JSON 파싱 → 태그 목록 반환
|
||||
- `max_tokens=65536` 적용
|
||||
- finish_reason=length 복구 로직 포함
|
||||
- **완료 기준**: 단일 유형 추출 테스트 통과
|
||||
|
||||
#### 2-3. 병렬 호출 로직 구현
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_extract_all_types_parallel()` async 함수 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `asyncio.gather()`로 5개 유형 동시 호출
|
||||
- 각 유형별 결과 통합
|
||||
- 중복 태그 제거 (tagNo 기준)
|
||||
- **완료 기준**: 5개 유형 병렬 호출 테스트, 총 처리 시간 < 120초
|
||||
|
||||
#### 2-4. `_build_pid_graph_parallel()` 리팩토링
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 기존 함수를 도면 분할 + 병렬 LLM 호출로 변경
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- Phase 1: 도면 분할 (extractor.split_drawings())
|
||||
- Phase 2: 각 도면별 기하 추출 (extractor.extract_region())
|
||||
- Phase 3: 각 도면별 유형별 병렬 LLM 호출
|
||||
- Phase 4: 결과 통합 + 그래프 빌드
|
||||
- Phase 5: 저장
|
||||
- **완료 기준**: 기존 API 호환 유지, 처리 시간 30분 → 5분 이내
|
||||
|
||||
#### 2-5. 병렬 처리 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_parallel_extraction.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 전체 병렬 처리 파이프라인 테스트
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `No-10_Plant_PID.dxf` 전체 처리
|
||||
- 각 단계별 시간 측정
|
||||
- 추출된 태그 수, 매핑 수 확인
|
||||
- **완료 기준**: 전체 처리 < 5분, 태그 추출 수 > 기존
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Phase 3: 위치 정보 저장
|
||||
|
||||
#### 3-1. 위치 정보 스키마 정의
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 태그 추출 결과에 위치 정보 포함
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 각 태그에 `bbox` (min_x, min_y, max_x, max_y) 필드 추가
|
||||
- `drawing_no` (도면 번호) 필드 추가
|
||||
- `nearby_text` (근처 텍스트) 필드 추가
|
||||
- **완료 기준**: 추출 결과 JSON에 위치 정보 포함
|
||||
|
||||
#### 3-2. 근처 텍스트 추출 로직
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `get_nearby_text()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 특정 좌표 주변 threshold 이내 TEXT 엔티티 검색
|
||||
- SpatialGrid 활용 (O(1) 조회)
|
||||
- 상하좌우 위치 파악 (direction 필드)
|
||||
- **완료 기준**: 태그 주변 텍스트 정상 추출
|
||||
|
||||
#### 3-3. 위치 정보 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_location_info.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 위치 정보 정확도 검증
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 알려진 태그 위치와 추출된 위치 비교
|
||||
- 근처 텍스트 정확도 확인
|
||||
- **완료 기준**: 위치 정보 정확도 > 90%
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### Phase 4: AREA 그룹핑
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||||
|
||||
#### 4-1. AREA 추출 로직 개선
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/legend_parser.py`
|
||||
- **목표**: `extract_area_from_tag()` 정확도 향상
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- FICQ-6113 → "6" (6호 플랜트)
|
||||
- FICQ-10113 → "10" (10호 플랜트)
|
||||
- 패턴 매칭 개선 (정규식 튜닝)
|
||||
- **완료 기준**: 테스트 케이스 10개 모두 정확
|
||||
|
||||
#### 4-2. AREA별 그룹핑 함수
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_group_by_area()` 함수 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 추출된 태그 목록을 AREA별로 그룹핑
|
||||
- AREA 번호가 없는 태그는 "unknown" 그룹
|
||||
- 그룹별 통계 출력
|
||||
- **완료 기준**: AREA별 그룹핑 결과 정상 출력
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### Phase 5: Experion 태그 매핑
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||||
|
||||
#### 5-1. 기존 매핑 로직 확인
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/mapper.py`
|
||||
- **목표**: 기존 IntelligentMapper 동작 확인
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `_batch_gather()` 배치 처리 확인 (이미 구현됨)
|
||||
- RapidFuzz 기반 후보 추출 확인
|
||||
- LLM 기반 최종 매핑 확인
|
||||
- **완료 기준**: 기존 매핑 정확도 확인
|
||||
|
||||
#### 5-2. 매핑 결과 통합
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `_build_pid_graph_parallel()`에 매핑 결과 통합
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- Phase 3 결과 (추출된 태그)를 IntelligentMapper에 전달
|
||||
- 매핑 결과를 그래프에 추가
|
||||
- 매핑 통계 출력
|
||||
- **완료 기준**: 매핑 결과 그래프에 정상 반영
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### Phase 6: UI 연동
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||||
|
||||
#### 6-1. API 엔드포인트 확인
|
||||
- **파일**: `src/Web/Controllers/PidController.cs`
|
||||
- **목표**: 기존 API 엔드포인트 확인
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 태그 검색 API 확인
|
||||
- 위치 정보 반환 여부 확인
|
||||
- **완료 기준**: API 스펙 파악
|
||||
|
||||
#### 6-2. 위치 정보 API 추가
|
||||
- **파일**: `src/Web/Controllers/PidController.cs`
|
||||
- **목표**: 태그 위치 조회 API 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `GET /api/pid/tags/{tagName}/location` 엔드포인트 추가
|
||||
- DXF 좌표, 도면 번호, 근처 텍스트 반환
|
||||
- 현재 실시간 값 연동
|
||||
- **완료 기준**: API 테스트 통과
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||||
|
||||
#### 6-3. 프론트엔드 UI 수정
|
||||
- **파일**: `src/Web/wwwroot/js/app.js`
|
||||
- **목표**: 태그 검색 시 위치 표시
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 태그 검색 결과에 위치 정보 표시
|
||||
- "6호 정제탑, 밑에서 3번째 온도 센서입니다. 현재 온도 105도" 형식
|
||||
- DXF 도면 상 위치 시각화 (선택사항)
|
||||
- **완료 기준**: UI에서 위치 정보 확인 가능
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 실행 순서 및 의존성
|
||||
|
||||
```
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||||
Phase 1 (도면 분할)
|
||||
├── 1-1 → 1-2 → 1-3 → 1-4 (순차)
|
||||
│
|
||||
Phase 2 (병렬 LLM)
|
||||
├── 2-1 → 2-2 → 2-3 → 2-4 → 2-5 (순차, Phase 1 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 3 (위치 정보)
|
||||
├── 3-1 → 3-2 → 3-3 (순차, Phase 2 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 4 (AREA 그룹핑)
|
||||
├── 4-1 → 4-2 (순차, 독립 실행 가능)
|
||||
│
|
||||
Phase 5 (매핑 통합)
|
||||
├── 5-1 → 5-2 (순차, Phase 2+3 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 6 (UI 연동)
|
||||
├── 6-1 → 6-2 → 6-3 (순차, Phase 5 완료 후)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 각 단계 완료 기준
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||||
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||||
| 단계 | 완료 기준 | 예상 시간 |
|
||||
|------|-----------|-----------|
|
||||
| 1-1 | 9개 도면 영역 콘솔 출력 | 30분 |
|
||||
| 1-2 | `split_drawings()` 9개 Region 반환 | 1시간 |
|
||||
| 1-3 | `extract_region()` 정상 동작 | 30분 |
|
||||
| 1-4 | 전체 분할 테스트 통과 | 30분 |
|
||||
| 2-1 | 5개 프롬프트 상수 정의 | 30분 |
|
||||
| 2-2 | 단일 유형 추출 테스트 통과 | 1시간 |
|
||||
| 2-3 | 5개 유형 병렬 호출 테스트 | 1시간 |
|
||||
| 2-4 | `_build_pid_graph_parallel()` 리팩토링 완료 | 2시간 |
|
||||
| 2-5 | 전체 병렬 처리 테스트 통과 | 1시간 |
|
||||
| 3-1 | 위치 정보 JSON 필드 추가 | 30분 |
|
||||
| 3-2 | `get_nearby_text()` 구현 | 1시간 |
|
||||
| 3-3 | 위치 정보 정확도 검증 | 30분 |
|
||||
| 4-1 | AREA 추출 테스트 10개 통과 | 30분 |
|
||||
| 4-2 | AREA별 그룹핑 결과 출력 | 30분 |
|
||||
| 5-1 | 기존 매핑 정확도 확인 | 30분 |
|
||||
| 5-2 | 매핑 결과 그래프 반영 | 1시간 |
|
||||
| 6-1 | API 스펙 파악 | 30분 |
|
||||
| 6-2 | 위치 조회 API 추가 | 1시간 |
|
||||
| 6-3 | UI 수정 완료 | 1시간 |
|
||||
|
||||
**총 예상 시간: 약 18시간**
|
||||
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---
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||||
## 체크리스트
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||||
### Phase 1: 도면 분할
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||||
- [ ] 1-1. 도면 분할 테스트 스크립트 작성
|
||||
- [ ] 1-2. PidGeometricExtractor에 도면 분할 메서드 추가
|
||||
- [ ] 1-3. 영역별 추출 메서드 추가
|
||||
- [ ] 1-4. 도면 분할 통합 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 2: 계측기 유형별 병렬 LLM 호출
|
||||
- [ ] 2-1. 계측기 유형별 프롬프트 정의
|
||||
- [ ] 2-2. 유형별 추출 함수 작성
|
||||
- [ ] 2-3. 병렬 호출 로직 구현
|
||||
- [ ] 2-4. `_build_pid_graph_parallel()` 리팩토링
|
||||
- [ ] 2-5. 병렬 처리 통합 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 3: 위치 정보 저장
|
||||
- [ ] 3-1. 위치 정보 스키마 정의
|
||||
- [ ] 3-2. 근처 텍스트 추출 로직
|
||||
- [ ] 3-3. 위치 정보 통합 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 4: AREA 그룹핑
|
||||
- [ ] 4-1. AREA 추출 로직 개선
|
||||
- [ ] 4-2. AREA별 그룹핑 함수
|
||||
|
||||
### Phase 5: Experion 태그 매핑
|
||||
- [ ] 5-1. 기존 매핑 로직 확인
|
||||
- [ ] 5-2. 매핑 결과 통합
|
||||
|
||||
### Phase 6: UI 연동
|
||||
- [ ] 6-1. API 엔드포인트 확인
|
||||
- [ ] 6-2. 위치 정보 API 추가
|
||||
- [ ] 6-3. 프론트엔드 UI 수정
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 주의 사항
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||||
1. **백업 필수**: 각 파일 수정 전 `.rooBackup/`에 백업
|
||||
2. **diff 제시**: 변경 내용 diff 형식으로 제시 후 확인
|
||||
3. **작은 단계**: 각 단계를 독립적으로 완료하고 검증
|
||||
4. **테스트 우선**: 테스트 스크립트 먼저 작성 후 구현
|
||||
5. **기존 코드 유지**: topology.py, mapper.py는 기존 유지 (이미 잘 구현됨)
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 다음 시작 시
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||||
1. 이 파일의 체크리스트에서 첫 번째 미완료 항목부터 시작
|
||||
2. 각 단계 완료 시 체크리스트 업데이트
|
||||
3. 문제가 발생하면 해당 단계에서 중단하고 원인 분석
|
||||
4. 완료 기준을 충족해야 다음 단계로 진행
|
||||
|
||||
367
.rooBackup/2026-05-05-113700/P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
367
.rooBackup/2026-05-05-113700/P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
@@ -0,0 +1,367 @@
|
||||
# P&ID 재설계 - 코딩 계획 (독립 프로세스 병렬 아키텍처)
|
||||
|
||||
> 작성일: 2026-05-05
|
||||
> 상태: 진행 중
|
||||
> 목표: `No-10_Plant_PID.dxf`(28,819 엔티티) 처리 시 30분 타임아웃 해결
|
||||
> 아키텍처: pid_worker.py(코디네이터) + 5개 독립 추출 프로세스
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 제안 아키텍처
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||||
|
||||
```
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||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ pid_worker.py (코디네이터) │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 (순차) │
|
||||
│ ├─ extractor.split_drawings() → 9개 도면 영역 │
|
||||
│ └─ extractor.extract_and_save() → geo.json │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 │
|
||||
│ └─ DXF에서 TEXT/MTEXT → full_text.txt (1회만 읽기) │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 3: 5개 독립 프로세스 병렬 실행 ← 진짜 병렬 │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_sensor.py → results/sensor.json │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_valve.py → results/valve.json │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_system.py → results/system.json │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_gauge.py → results/gauge.json │
|
||||
│ └─ subprocess: pid_extract_pump.py → results/pump.json │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 4: pid_worker가 결과 파일 읽어서 통합 │
|
||||
│ ├─ 5개 JSON 파일 로드 │
|
||||
│ ├─ 중복 제거 (tagNo 기준) │
|
||||
│ └─ 위상 그래프 빌드 + 태그 매핑 │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 5: 저장 + 응답 │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 기존 접근 vs 개선안 비교
|
||||
|
||||
| 항목 | 기존 (asyncio.gather) | 개선안 (독립 프로세스) |
|
||||
|------|----------------------|----------------------|
|
||||
| vLLM 요청 | 단일 프로세스 → 단일 GPU | 5개 프로세스 → 5개 GPU/큐 병렬 |
|
||||
| 실제 병렬 | ❌ 가짜 (순차 처리) | ✅ 진짜 동시 처리 |
|
||||
| 메모리 | pid_worker가 모든 텍스트 보유 | 각 프로세스 독립 |
|
||||
| 실패 격리 | 하나 실패 → 전체 실패 | 하나 실패 → 나머지 결과 활용 |
|
||||
| 테스트 | 통합 테스트만 가능 | 각 추출기 독립 테스트 가능 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 변경 대상 파일
|
||||
|
||||
| 파일 | 변경 내용 |
|
||||
|------|-----------|
|
||||
| `mcp-server/pipeline/extractor.py` | 도면 분할 로직 추가 |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_worker.py` | 코디네이터 로직: 프로세스 관리, 결과 통합 |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_sensor.py` | 신규: 센서 전용 추출기 (독립 프로세스) |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_valve.py` | 신규: 밸브 전용 추출기 (독립 프로세스) |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_system.py` | 신규: 시스템 전용 추출기 (독립 프로세스) |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_gauge.py` | 신규: 게이지 전용 추출기 (독립 프로세스) |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_pump.py` | 신규: 펌프 전용 추출기 (독립 프로세스) |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/mapper.py` | 기존 유지 (이미 배치 처리 구현됨) |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/topology.py` | 기존 유지 (이미 SpatialGrid 구현됨) |
|
||||
| `mcp-server/pipeline/legend_parser.py` | 기존 유지 (이미 계측기 그룹 정의됨) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 2: 독립 추출기 공통 템플릿
|
||||
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||||
### 2-1. 공통 추출기 템플릿 작성
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||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_extract_template.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 5개 추출기가 공유하는 공통 로직 템플릿
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- CLI 인자 파싱 (input_text, output_path, system_prompt)
|
||||
- vLLM HTTP 클라이언트 연결 (환경 변수 VLLM_ENDPOINT)
|
||||
- LLM 호출 → JSON 파싱 → 태그 목록 반환
|
||||
- `max_tokens=65536` 적용
|
||||
- finish_reason=length 복구 로직
|
||||
- 결과를 JSON 파일로 쓰기
|
||||
- **완료 기준**: 템플릿 스크립트가 단독 실행 가능
|
||||
|
||||
### 2-2. 계측기 유형별 프롬프트 정의
|
||||
- **파일**: 각 추출기 스크립트 상단에 상수로 정의
|
||||
- **목표**: 각 유형별 전용 프롬프트
|
||||
- **프롬프트 목록**:
|
||||
- `_SENSOR_PROMPT` — FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG
|
||||
- `_VALVE_PROMPT` — FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV
|
||||
- `_SYSTEM_PROMPT` — LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA
|
||||
- `_GAUGE_PROMPT` — PG, TG, LG
|
||||
- `_PUMP_PROMPT` — P-10101, VP-10117, DP-10101 등 펌프
|
||||
- **완료 기준**: 5개 프롬프트 상수 정의 완료
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 3: 5개 독립 추출기 스크립트 생성
|
||||
|
||||
### 3-1. pid_extract_sensor.py
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_extract_sensor.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 센서/계측기 전용 추출
|
||||
- **작업 내용**: Phase 2 템플릿 기반, _SENSOR_PROMPT 적용
|
||||
- **완료 기준**: 단독 실행 시 sensor.json 출력
|
||||
|
||||
### 3-2. pid_extract_valve.py
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_extract_valve.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 밸브 전용 추출
|
||||
- **작업 내용**: Phase 2 템플릿 기반, _VALVE_PROMPT 적용
|
||||
- **완료 기준**: 단독 실행 시 valve.json 출력
|
||||
|
||||
### 3-3. pid_extract_system.py
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_extract_system.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 시스템/제어기 전용 추출
|
||||
- **작업 내용**: Phase 2 템플릿 기반, _SYSTEM_PROMPT 적용
|
||||
- **완료 기준**: 단독 실행 시 system.json 출력
|
||||
|
||||
### 3-4. pid_extract_gauge.py
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_extract_gauge.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 게이지 전용 추출
|
||||
- **작업 내용**: Phase 2 템플릿 기반, _GAUGE_PROMPT 적용
|
||||
- **완료 기준**: 단독 실행 시 gauge.json 출력
|
||||
|
||||
### 3-5. pid_extract_pump.py
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_extract_pump.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 펌프 전용 추출
|
||||
- **작업 내용**: Phase 2 템플릿 기반, _PUMP_PROMPT 적용
|
||||
- **완료 기준**: 단독 실행 시 pump.json 출력
|
||||
|
||||
### 3-6. 개별 추출기 테스트
|
||||
- **파일**: `test_individual_extractors.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 5개 추출기 각각 단독 실행 테스트
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- full_text.txt를 각 추출기에 입력
|
||||
- 출력 JSON 검증 (schema, tagNo 필수 필드)
|
||||
- 처리 시간 측정
|
||||
- **완료 기준**: 5개 모두 정상 출력, 각각 < 60초
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 4: pid_worker.py 코디네이터 리팩토링
|
||||
|
||||
### 4-1. 전체 텍스트 1회 추출 로직
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: DXF에서 TEXT/MTEXT를 한 번만 읽어 full_text.txt 생성
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- ezdxf로 DXF 로드 → TEXT/MTEXT 엔티티 순회
|
||||
- 좌표 순 정렬 후 텍스트 연결
|
||||
- 결과를 임시 디렉토리의 `full_text.txt`에 저장
|
||||
- **완료 기준**: full_text.txt 생성, 파일 크기 < 10MB
|
||||
|
||||
### 4-2. 5개 프로세스 병렬 실행 로직
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: `subprocess.Popen`으로 5개 추출기 동시 실행
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 임시 디렉토리 생성 (`results/` 폴더)
|
||||
- 5개 스크립트 경로 확인 (동일 디렉토리)
|
||||
- `subprocess.Popen()`으로 5개 프로세스 동시 시작
|
||||
- `proc.wait()`로 전체 완료 대기 (timeout=300초)
|
||||
- 각 프로세스 returncode 확인 (실패 시 로깅 + 계속)
|
||||
- **완료 기준**: 5개 프로세스 동시 실행, results/에 5개 JSON 생성
|
||||
|
||||
### 4-3. 결과 통합 + 중복 제거
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 5개 JSON 파일 로드 → tagNo 기준 중복 제거
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `results/*.json` 로드 (실패한 파일 스킵)
|
||||
- tagNo를 키로 하는 딕셔너리에 병합 (첫 번째 우선)
|
||||
- 통합 통계 출력 (총 태그 수, 유형별 수)
|
||||
- **완료 기준**: 중복 없는 통합 태그 목록 생성
|
||||
|
||||
### 4-4. 위상 그래프 빌드 + 태그 매핑 호출
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 기존 topology.py, mapper.py 호출
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 통합 태그 목록을 `IntelligentMapper`에 전달
|
||||
- 매핑 결과를 `TopologyBuilder`에 전달
|
||||
- 그래프 JSON 생성
|
||||
- **완료 기준**: 기존 API 호환 유지
|
||||
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||||
### 4-5. `_build_pid_graph_parallel()` 전체 리팩토링
|
||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
|
||||
- **목표**: 기존 함수를 새 아키텍처로 교체
|
||||
- **전체 흐름**:
|
||||
```
|
||||
1. 도면 분할 (extractor.split_drawings())
|
||||
2. 기하 추출 (extractor.extract_and_save() → geo.json)
|
||||
3. 전체 텍스트 1회 추출 (→ full_text.txt)
|
||||
4. 5개 프로세스 병렬 실행 (→ results/*.json)
|
||||
5. 결과 통합 + 중복 제거
|
||||
6. 위상 그래프 빌드 + 태그 매핑
|
||||
7. 저장 + 응답
|
||||
```
|
||||
- **완료 기준**: 전체 처리 < 5분, 기존 API 호환
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 1: 도면 분할 로직 (extractor.py)
|
||||
|
||||
### 1-1. 도면 분할 테스트 스크립트 작성
|
||||
- **파일**: `test_drawing_split.py` (신규)
|
||||
- **목표**: `No-10_Plant_PID.dxf`를 TITLE 레이어 LINE으로 분할하는 로직 프로토타입
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- ezdxf로 DXF 로드
|
||||
- TITLE 레이어의 LINE 엔티티 탐색
|
||||
- 수직 LINE(X 좌표가 일정)을 도면 경계로 감지
|
||||
- 각 도면별 X/Y 범위 출력
|
||||
- **검증**: 9개 도면 영역이 올바르게 분리되는지 확인
|
||||
- **완료 기준**: 콘솔에 9개 도면의 X/Y 범위가 출력됨
|
||||
|
||||
### 1-2. PidGeometricExtractor에 도면 분할 메서드 추가
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `split_drawings()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `split_drawings() -> List[DrawingRegion]` 메서드 추가
|
||||
- DrawingRegion 데이터클래스 정의 (drawing_no, x_min, x_max, y_min, y_max)
|
||||
- TITLE 레이어 LINE 기반 경계 감지
|
||||
- 레전드 페이지(X < 2000) 제외
|
||||
- FFD 페이지도 제외 (최상단 텍스트 기반)
|
||||
- **완료 기준**: `split_drawings()` 호출 시 9개 DrawingRegion 반환
|
||||
|
||||
### 1-3. 영역별 추출 메서드 추가
|
||||
- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
|
||||
- **목표**: `extract_region()` 메서드 추가
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `extract_region(region: DrawingRegion) -> List[GeometricEntity]` 메서드 추가
|
||||
- bbox가 region 범위 내에 있는 엔티티만 필터링
|
||||
- 기존 `extract_and_save()` 로직 재사용
|
||||
- **완료 기준**: 각 도면별 엔티티 수 합계가 전체 엔티티 수와 일치
|
||||
|
||||
### 1-4. 도면 분할 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_drawing_split.py`
|
||||
- **목표**: 전체 파이프라인 테스트
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- DXF 로드 → 분할 → 영역별 추출 → 결과 검증
|
||||
- 각 도면별 엔티티 수, 태그 수 확인
|
||||
- 처리 시간 측정
|
||||
- **완료 기준**: 9개 도면 모두 정상 추출, 총 처리 시간 < 30초
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Phase 5: 통합 테스트 + 검증
|
||||
|
||||
### 5-1. 전체 파이프라인 통합 테스트
|
||||
- **파일**: `test_full_pipeline_parallel.py` (신규)
|
||||
- **목표**: `No-10_Plant_PID.dxf` 전체 처리
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- `_build_pid_graph_parallel()` 호출
|
||||
- 각 단계별 시간 측정 (Phase 1~5)
|
||||
- 추출된 태그 수, 매핑 수, 그래프 노드/에지 수 확인
|
||||
- **완료 기준**: 전체 처리 < 5분, 태그 추출 수 >= 기존
|
||||
|
||||
### 5-2. 실패 격리 테스트
|
||||
- **파일**: `test_failure_isolation.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 일부 추출기 실패 시 나머지 결과 활용 확인
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 하나의 추출기 스크립트 고의 실패 유도
|
||||
- 나머지 4개 결과로 정상 통합되는지 확인
|
||||
- 에러 로깅 확인
|
||||
- **완료 기준**: 4/5 성공 시 정상 통합, 에러 로그 출력
|
||||
|
||||
### 5-3. 메모리 사용량 측정
|
||||
- **파일**: `test_memory_usage.py` (신규)
|
||||
- **목표**: 각 프로세스 메모리 독립성 확인
|
||||
- **작업 내용**:
|
||||
- 5개 프로세스 각각 메모리 사용량 측정
|
||||
- pid_worker 메모리 사용량 확인 (텍스트 불보유)
|
||||
- **완료 기준**: pid_worker 메모리 < 500MB, 각 추출기 < 1GB
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 실행 순서 및 의존성
|
||||
|
||||
```
|
||||
Phase 1 (도면 분할)
|
||||
├── 1-1 → 1-2 → 1-3 → 1-4 (순차)
|
||||
│
|
||||
Phase 2 (공통 템플릿)
|
||||
├── 2-1 → 2-2 (순차, Phase 1 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 3 (5개 추출기 생성)
|
||||
├── 3-1 ~ 3-5 (병렬 가능, Phase 2 완료 후)
|
||||
├── 3-6 (순차, 3-1~3-5 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 4 (pid_worker 코디네이터)
|
||||
├── 4-1 → 4-2 → 4-3 → 4-4 → 4-5 (순차, Phase 3 완료 후)
|
||||
│
|
||||
Phase 5 (통합 테스트)
|
||||
├── 5-1 → 5-2 → 5-3 (순차, Phase 4 완료 후)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 각 단계 완료 기준 및 예상 시간
|
||||
|
||||
| 단계 | 완료 기준 | 예상 시간 |
|
||||
|------|-----------|-----------|
|
||||
| 1-1 | 9개 도면 영역 콘솔 출력 | 30분 |
|
||||
| 1-2 | `split_drawings()` 9개 Region 반환 | 1시간 |
|
||||
| 1-3 | `extract_region()` 정상 동작 | 30분 |
|
||||
| 1-4 | 전체 분할 테스트 통과 | 30분 |
|
||||
| 2-1 | 템플릿 스크립트 단독 실행 가능 | 1시간 |
|
||||
| 2-2 | 5개 프롬프트 상수 정의 | 30분 |
|
||||
| 3-1~3-5 | 5개 추출기 각각 JSON 출력 | 각 30분 (병렬 가능) |
|
||||
| 3-6 | 5개 모두 단독 테스트 통과 | 30분 |
|
||||
| 4-1 | full_text.txt 생성 | 30분 |
|
||||
| 4-2 | 5개 프로세스 동시 실행 | 1시간 |
|
||||
| 4-3 | 중복 없는 통합 태그 목록 | 30분 |
|
||||
| 4-4 | 그래프 빌드 + 매핑 호출 | 30분 |
|
||||
| 4-5 | 전체 리팩토링 완료, API 호환 | 1시간 |
|
||||
| 5-1 | 전체 처리 < 5분 | 1시간 |
|
||||
| 5-2 | 실패 격리 테스트 통과 | 30분 |
|
||||
| 5-3 | 메모리 사용량 확인 | 30분 |
|
||||
|
||||
**총 예상 시간: 약 14시간**
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 체크리스트
|
||||
|
||||
### Phase 1: 도면 분할
|
||||
- [ ] 1-1. 도면 분할 테스트 스크립트 작성
|
||||
- [ ] 1-2. PidGeometricExtractor에 도면 분할 메서드 추가
|
||||
- [ ] 1-3. 영역별 추출 메서드 추가
|
||||
- [ ] 1-4. 도면 분할 통합 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 2: 독립 추출기 공통 템플릿
|
||||
- [ ] 2-1. 공통 추출기 템플릿 작성
|
||||
- [ ] 2-2. 계측기 유형별 프롬프트 정의
|
||||
|
||||
### Phase 3: 5개 독립 추출기 스크립트
|
||||
- [ ] 3-1. pid_extract_sensor.py
|
||||
- [ ] 3-2. pid_extract_valve.py
|
||||
- [ ] 3-3. pid_extract_system.py
|
||||
- [ ] 3-4. pid_extract_gauge.py
|
||||
- [ ] 3-5. pid_extract_pump.py
|
||||
- [ ] 3-6. 개별 추출기 테스트
|
||||
|
||||
### Phase 4: pid_worker.py 코디네이터
|
||||
- [ ] 4-1. 전체 텍스트 1회 추출 로직
|
||||
- [ ] 4-2. 5개 프로세스 병렬 실행 로직
|
||||
- [ ] 4-3. 결과 통합 + 중복 제거
|
||||
- [ ] 4-4. 위상 그래프 빌드 + 태그 매핑 호출
|
||||
- [ ] 4-5. `_build_pid_graph_parallel()` 전체 리팩토링
|
||||
|
||||
### Phase 5: 통합 테스트
|
||||
- [ ] 5-1. 전체 파이프라인 통합 테스트
|
||||
- [ ] 5-2. 실패 격리 테스트
|
||||
- [ ] 5-3. 메모리 사용량 측정
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 주의 사항
|
||||
|
||||
1. **백업 필수**: 각 파일 수정 전 `.rooBackup/`에 백업
|
||||
2. **diff 제시**: 변경 내용 diff 형식으로 제시 후 확인
|
||||
3. **작은 단계**: 각 단계를 독립적으로 완료하고 검증
|
||||
4. **테스트 우선**: 테스트 스크립트 먼저 작성 후 구현
|
||||
5. **기존 코드 유지**: topology.py, mapper.py는 기존 유지 (이미 잘 구현됨)
|
||||
6. **프로세스 간 통신**: 파일 기반 (JSON)으로만 통신. 공유 메모리 금지
|
||||
7. **임시 파일 정리**: 각 요청 완료 후 임시 디렉토리 삭제
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 다음 시작 시
|
||||
|
||||
1. 이 파일의 체크리스트에서 첫 번째 미완료 항목부터 시작
|
||||
2. 각 단계 완료 시 체크리스트 업데이트
|
||||
3. 문제가 발생하면 해당 단계에서 중단하고 원인 분석
|
||||
4. 완료 기준을 충족해야 다음 단계로 진행
|
||||
|
||||
528
.rooBackup/2026-05-05-114600/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
528
.rooBackup/2026-05-05-114600/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,528 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
from pipeline.mapper import IntelligentMapper
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 기하 추출 시작")
|
||||
|
||||
# Phase 1: 기하 추출
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티 추출")
|
||||
|
||||
# 시스템 태그 조회
|
||||
system_tags: list[str] = []
|
||||
try:
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute("SELECT tagname FROM realtime_table")
|
||||
system_tags = [r[0] for r in cur.fetchall()]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.warning(f"시스템 태그 조회 실패: {e}")
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시스템 태그 {len(system_tags)}개 로드")
|
||||
|
||||
# Phase 2: 1차 위상 빌더 (Mapper용 그래프)
|
||||
t1 = time.time()
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t1:.1f}s) - 그래프: {builder.G.number_of_nodes()}노드, {builder.G.number_of_edges()}엣지")
|
||||
|
||||
# Phase 3: 병렬 LLM 매핑
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
api_client = AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
mapper = IntelligentMapper(builder.G, system_tags, api_client=api_client)
|
||||
|
||||
transmitter_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FIT", "FT", "LT", "PT", "TE"}
|
||||
]
|
||||
valve_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FCV", "LCV", "TCV", "PCV", "XV"}
|
||||
]
|
||||
equipment_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in {"TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE"}
|
||||
]
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 시작 - transmitter:{len(transmitter_nodes)}, valve:{len(valve_nodes)}, equipment:{len(equipment_nodes)}")
|
||||
|
||||
extracted_results = await asyncio.gather(
|
||||
mapper.extract_transmitters(transmitter_nodes),
|
||||
mapper.extract_valves(valve_nodes),
|
||||
mapper.extract_equipment(equipment_nodes),
|
||||
)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t2:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# 매핑 결과 통합
|
||||
all_mapped_tags = []
|
||||
for res_dict in extracted_results:
|
||||
for node_id, mapping in res_dict.items():
|
||||
if mapping.resolved_tag != "UNKNOWN":
|
||||
node_data = builder.G.nodes[node_id]
|
||||
all_mapped_tags.append({
|
||||
"entity_id": node_id,
|
||||
"tagName": mapping.resolved_tag,
|
||||
"bbox": (
|
||||
node_data["bbox"].bounds
|
||||
if hasattr(node_data["bbox"], "bounds")
|
||||
else node_data["bbox"]
|
||||
),
|
||||
"clean_value": mapping.resolved_tag,
|
||||
})
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 매핑 완료: {len(all_mapped_tags)}개 태그 해결")
|
||||
|
||||
# Phase 4: 매핑 태그를 기존 그래프에 추가 + 저장 (build_graph() 중복 호출 제거)
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
|
||||
# 기존 builder.G에 매핑 태그 노드를 추가하고 연결
|
||||
for tag in all_mapped_tags:
|
||||
bbox_vals = tag['bbox']
|
||||
# bbox가 tuple 또는 dict 형태 처리
|
||||
if isinstance(bbox_vals, (list, tuple)):
|
||||
bbox_geom = shapely_box(bbox_vals[0], bbox_vals[1], bbox_vals[2], bbox_vals[3])
|
||||
else:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'],
|
||||
bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
|
||||
builder.G.add_node(tag['entity_id'],
|
||||
type='TEXT',
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag.get('clean_value') or tag.get('tagName'))
|
||||
|
||||
# 매핑 태그-설비 연결 (SpatialGrid 사용)
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True) if d['type'] not in ['TEXT', 'LINE', 'LWPOLYLINE']]
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
new_tags = [tag['entity_id'] for tag in all_mapped_tags]
|
||||
for tag_id in new_tags:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation='associated_with')
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_function(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
190
.rooBackup/2026-05-05-151600/mcp-server/pipeline/extractor.py
Normal file
190
.rooBackup/2026-05-05-151600/mcp-server/pipeline/extractor.py
Normal file
@@ -0,0 +1,190 @@
|
||||
import ezdxf
|
||||
import re
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
from typing import List, Optional, Tuple, Union
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from shapely.geometry import box, Point
|
||||
|
||||
# 로깅 설정
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# --- Data Models ---
|
||||
|
||||
class BoundingBox(BaseModel):
|
||||
min_x: float
|
||||
min_y: float
|
||||
max_x: float
|
||||
max_y: float
|
||||
center: Tuple[float, float]
|
||||
|
||||
class GeometricEntity(BaseModel):
|
||||
entity_id: str
|
||||
entity_type: str # TEXT, MTEXT, LINE, LWPOLYLINE, CIRCLE, ARC
|
||||
layer: str
|
||||
bbox: BoundingBox
|
||||
raw_value: Optional[str] = None
|
||||
clean_value: Optional[str] = None
|
||||
coordinates: List[Union[Tuple[float, float], List[float]]] = Field(default_factory=list)
|
||||
properties: dict = Field(default_factory=dict)
|
||||
|
||||
# --- Extractor Implementation ---
|
||||
|
||||
class PidGeometricExtractor:
|
||||
def __init__(self, file_path: str):
|
||||
try:
|
||||
self.doc = ezdxf.readfile(file_path)
|
||||
self.msp = self.doc.modelspace()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise IOError(f"Failed to load DXF file: {e}")
|
||||
|
||||
def clean_text(self, text: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
DXF 특수 제어 문자 및 MTEXT 포맷팅을 제거하여 정제된 텍스트 반환.
|
||||
"""
|
||||
if not text:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
# 1. MTEXT 포맷팅 및 제어 문자 제거 (\P, \W, \L, \A, \C, \H, \S, \T 등)
|
||||
text = re.sub(r'\\([P|W|L|A|C|H|S|T])\d*;?', ' ', text)
|
||||
|
||||
# 2. 중괄호 { } 제거
|
||||
text = re.sub(r'[\{\}]', ' ', text)
|
||||
|
||||
# 3. DXF 특수 제어 문자 제거 (%%U: Underline, %%O: Overline, %%S: Strikethrough, %%R: Registered)
|
||||
text = re.sub(r'%%[U|O|S|R]', ' ', text)
|
||||
|
||||
# 4. 불필요한 특수 기호 및 반복되는 공백 정제
|
||||
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
|
||||
|
||||
return text
|
||||
|
||||
def get_bbox(self, entity) -> Optional[BoundingBox]:
|
||||
"""
|
||||
엔티티 타입별로 동적인 Bounding Box를 계산하여 반환.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
if entity.dxftype() == 'TEXT':
|
||||
p = entity.dxf.insert
|
||||
h = entity.dxf.height
|
||||
# 텍스트 길이에 따른 대략적인 너비 계산 (글자수 * 높이 * 0.6)
|
||||
width = len(entity.dxf.text) * h * 0.6
|
||||
return self._create_bbox(p.x, p.y, p.x + width, p.y + h)
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() == 'MTEXT':
|
||||
p = entity.dxf.insert
|
||||
h = entity.dxf.char_height if hasattr(entity.dxf, 'char_height') else 2.5
|
||||
w = entity.dxf.width if entity.dxf.width > 0 else len(entity.text) * h * 0.6
|
||||
return self._create_bbox(p.x, p.y, p.x + w, p.y + h)
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() == 'LINE':
|
||||
start = entity.dxf.start
|
||||
end = entity.dxf.end
|
||||
return self._create_bbox(
|
||||
min(start.x, end.x), min(start.y, end.y),
|
||||
max(start.x, end.x), max(start.y, end.y)
|
||||
)
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() == 'LWPOLYLINE':
|
||||
points = entity.get_points()
|
||||
if not points: return None
|
||||
xs = [p[0] for p in points]
|
||||
ys = [p[1] for p in points]
|
||||
return self._create_bbox(min(xs), min(ys), max(xs), max(ys))
|
||||
|
||||
elif entity.dxftype() in ('CIRCLE', 'ARC'):
|
||||
center = entity.dxf.center
|
||||
radius = entity.dxf.radius
|
||||
return self._create_bbox(
|
||||
center.x - radius, center.y - radius,
|
||||
center.x + radius, center.y + radius
|
||||
)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Error calculating bbox for {entity.dxftype()} ({entity.dxf.handle}): {e}", exc_info=True)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _create_bbox(self, min_x, min_y, max_x, max_y) -> BoundingBox:
|
||||
return BoundingBox(
|
||||
min_x=min_x,
|
||||
min_y=min_y,
|
||||
max_x=max_x,
|
||||
max_y=max_y,
|
||||
center=((min_x + max_x) / 2, (min_y + max_y) / 2)
|
||||
)
|
||||
|
||||
def extract_and_save(self, output_path: str):
|
||||
"""
|
||||
기하학적 데이터를 추출하여 JSON 파일로 저장.
|
||||
"""
|
||||
results = []
|
||||
logger.info(f"Starting DXF extraction from {self.doc.filename if hasattr(self.doc, 'filename') else 'unknown file'}")
|
||||
|
||||
for entity in self.msp:
|
||||
try:
|
||||
bbox_obj = self.get_bbox(entity)
|
||||
if not bbox_obj:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
raw_text = ""
|
||||
if entity.dxftype() == 'TEXT':
|
||||
raw_text = entity.dxf.text
|
||||
elif entity.dxftype() == 'MTEXT':
|
||||
raw_text = entity.text
|
||||
|
||||
# 좌표 추출 (3D 좌표를 2D로 변환)
|
||||
coords = []
|
||||
if hasattr(entity, 'get_points'):
|
||||
# ezdxf의 get_points()는 (x, y, z) 튜플 리스트를 반환함
|
||||
coords = [(p[0], p[1]) for p in entity.get_points()]
|
||||
elif entity.dxftype() == 'LINE':
|
||||
coords = [(entity.dxf.start.x, entity.dxf.start.y), (entity.dxf.end.x, entity.dxf.end.y)]
|
||||
elif entity.dxftype() in ('CIRCLE', 'ARC'):
|
||||
coords = [(entity.dxf.center.x, entity.dxf.center.y)]
|
||||
|
||||
entity_data = GeometricEntity(
|
||||
entity_id=entity.dxf.handle,
|
||||
entity_type=entity.dxftype(),
|
||||
layer=entity.dxf.layer,
|
||||
bbox=bbox_obj,
|
||||
raw_value=raw_text if raw_text else None,
|
||||
clean_value=self.clean_text(raw_text) if raw_text else None,
|
||||
coordinates=coords,
|
||||
properties={
|
||||
"color": entity.dxf.color,
|
||||
"lineweight": entity.dxf.lineweight if hasattr(entity.dxf, 'lineweight') else None,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
results.append(entity_data.model_dump())
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Unexpected error processing entity {entity.dxftype()} ({entity.dxf.handle}): {e}")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=4)
|
||||
logger.info(f"Successfully saved {len(results)} entities to {output_path}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Failed to save extraction results to {output_path}: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
return output_path
|
||||
|
||||
# --- Proximity Utilities ---
|
||||
|
||||
def is_near(bbox_a: BoundingBox, bbox_b: BoundingBox, threshold=5.0) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
두 Bounding Box 간의 최단 거리가 임계값 이내인지 확인.
|
||||
shapely 없이 BBox 좌표만으로 O(1) 계산.
|
||||
"""
|
||||
dx = max(0, bbox_b.min_x - bbox_a.max_x, bbox_a.min_x - bbox_b.max_x)
|
||||
dy = max(0, bbox_b.min_y - bbox_a.max_y, bbox_a.min_y - bbox_b.max_y)
|
||||
dist = (dx * dx + dy * dy) ** 0.5
|
||||
return dist <= threshold
|
||||
|
||||
def is_inside(point: Tuple[float, float], bbox: BoundingBox) -> bool:
|
||||
"""
|
||||
특정 점이 Bounding Box 내부에 있는지 확인.
|
||||
"""
|
||||
return (bbox.min_x <= point[0] <= bbox.max_x) and (bbox.min_y <= point[1] <= bbox.max_y)
|
||||
528
.rooBackup/2026-05-05-152400/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
528
.rooBackup/2026-05-05-152400/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,528 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
from pipeline.mapper import IntelligentMapper
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 기하 추출 시작")
|
||||
|
||||
# Phase 1: 기하 추출
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티 추출")
|
||||
|
||||
# 시스템 태그 조회
|
||||
system_tags: list[str] = []
|
||||
try:
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute("SELECT tagname FROM realtime_table")
|
||||
system_tags = [r[0] for r in cur.fetchall()]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.warning(f"시스템 태그 조회 실패: {e}")
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시스템 태그 {len(system_tags)}개 로드")
|
||||
|
||||
# Phase 2: 1차 위상 빌더 (Mapper용 그래프)
|
||||
t1 = time.time()
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t1:.1f}s) - 그래프: {builder.G.number_of_nodes()}노드, {builder.G.number_of_edges()}엣지")
|
||||
|
||||
# Phase 3: 병렬 LLM 매핑
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
api_client = AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
mapper = IntelligentMapper(builder.G, system_tags, api_client=api_client)
|
||||
|
||||
transmitter_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FIT", "FT", "LT", "PT", "TE"}
|
||||
]
|
||||
valve_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if (d.get("value") or "").upper() in {"FCV", "LCV", "TCV", "PCV", "XV"}
|
||||
]
|
||||
equipment_nodes = [
|
||||
n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in {"TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE"}
|
||||
]
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 시작 - transmitter:{len(transmitter_nodes)}, valve:{len(valve_nodes)}, equipment:{len(equipment_nodes)}")
|
||||
|
||||
extracted_results = await asyncio.gather(
|
||||
mapper.extract_transmitters(transmitter_nodes),
|
||||
mapper.extract_valves(valve_nodes),
|
||||
mapper.extract_equipment(equipment_nodes),
|
||||
)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t2:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# 매핑 결과 통합
|
||||
all_mapped_tags = []
|
||||
for res_dict in extracted_results:
|
||||
for node_id, mapping in res_dict.items():
|
||||
if mapping.resolved_tag != "UNKNOWN":
|
||||
node_data = builder.G.nodes[node_id]
|
||||
all_mapped_tags.append({
|
||||
"entity_id": node_id,
|
||||
"tagName": mapping.resolved_tag,
|
||||
"bbox": (
|
||||
node_data["bbox"].bounds
|
||||
if hasattr(node_data["bbox"], "bounds")
|
||||
else node_data["bbox"]
|
||||
),
|
||||
"clean_value": mapping.resolved_tag,
|
||||
})
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 매핑 완료: {len(all_mapped_tags)}개 태그 해결")
|
||||
|
||||
# Phase 4: 매핑 태그를 기존 그래프에 추가 + 저장 (build_graph() 중복 호출 제거)
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
|
||||
# 기존 builder.G에 매핑 태그 노드를 추가하고 연결
|
||||
for tag in all_mapped_tags:
|
||||
bbox_vals = tag['bbox']
|
||||
# bbox가 tuple 또는 dict 형태 처리
|
||||
if isinstance(bbox_vals, (list, tuple)):
|
||||
bbox_geom = shapely_box(bbox_vals[0], bbox_vals[1], bbox_vals[2], bbox_vals[3])
|
||||
else:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'],
|
||||
bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
|
||||
builder.G.add_node(tag['entity_id'],
|
||||
type='TEXT',
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag.get('clean_value') or tag.get('tagName'))
|
||||
|
||||
# 매핑 태그-설비 연결 (SpatialGrid 사용)
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True) if d['type'] not in ['TEXT', 'LINE', 'LWPOLYLINE']]
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
new_tags = [tag['entity_id'] for tag in all_mapped_tags]
|
||||
for tag_id in new_tags:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation='associated_with')
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_function(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
153
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/pipeline/mapper.py
Normal file
153
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/pipeline/mapper.py
Normal file
@@ -0,0 +1,153 @@
|
||||
import networkx as nx
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
from typing import List, Optional, Dict, Any, Tuple
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from rapidfuzz import process, fuzz
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
# --- 응답 구조화를 위한 Pydantic 모델 ---
|
||||
class MappingResult(BaseModel):
|
||||
resolved_tag: str = Field(..., description="The final mapped system tag")
|
||||
reason: str = Field(..., description="Reason for this mapping based on context")
|
||||
confidence: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0, description="Confidence score from 0 to 1")
|
||||
|
||||
class IntelligentMapper:
|
||||
def __init__(self, graph: nx.Graph, system_tags: List[str], api_client: Optional[AsyncOpenAI] = None):
|
||||
self.graph = graph # Phase 2에서 생성된 NetworkX 그래프
|
||||
self.system_tags = system_tags # Experion 시스템의 전체 태그 리스트
|
||||
self.client = api_client
|
||||
|
||||
def get_node_context(self, node_id: str) -> str:
|
||||
"""노드의 주변 위상 정보를 텍스트로 변환 (확장된 컨텍스트 제공)"""
|
||||
if not self.graph.has_node(node_id):
|
||||
return "Node not found in graph"
|
||||
|
||||
node_attr = self.graph.nodes[node_id]
|
||||
node_type = node_attr.get('type', 'Unknown')
|
||||
node_val = node_attr.get('value', 'Unknown')
|
||||
|
||||
# 1. 직접 연결된 이웃 노드 정보
|
||||
neighbors = list(self.graph.neighbors(node_id))
|
||||
neighbor_info = []
|
||||
for n in neighbors:
|
||||
attr = self.graph.nodes[n]
|
||||
val = attr.get('value', n)
|
||||
typ = attr.get('type', 'Unknown')
|
||||
# 엣지 속성(관계) 추가
|
||||
rel = self.graph.get_edge_data(node_id, n).get('relation', 'connected')
|
||||
neighbor_info.append(f"[{rel}] {val} (Type: {typ})")
|
||||
|
||||
# 2. 2-hop 연결 정보 (더 넓은 맥락 파악)
|
||||
extended_context = []
|
||||
for n in neighbors:
|
||||
second_neighbors = list(self.graph.neighbors(n))
|
||||
for sn in second_neighbors:
|
||||
if sn == node_id: continue
|
||||
s_attr = self.graph.nodes[sn]
|
||||
extended_context.append(f"Indirectly connected via {self.graph.nodes[n].get('value', n)} to {s_attr.get('value', sn)} (Type: {s_attr.get('type', 'Unknown')})")
|
||||
|
||||
context_str = (
|
||||
f"Target Node: {node_val} (Type: {node_type})\n"
|
||||
f"Direct Neighbors: {', '.join(neighbor_info) if neighbor_info else 'None'}\n"
|
||||
f"Extended Context: {', '.join(extended_context[:10]) if extended_context else 'None'}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return context_str
|
||||
|
||||
async def _resolve_generic(self, node_id: str, category_prompt: str) -> MappingResult:
|
||||
"""공통 매핑 로직 (비동기 + 구조화 응답)"""
|
||||
if not self.client:
|
||||
return MappingResult(resolved_tag="UNKNOWN", reason="API Client not provided", confidence=0.0)
|
||||
|
||||
# Phase 2에서 'value'에 clean_value가 저장됨
|
||||
node_data = self.graph.nodes.get(node_id, {})
|
||||
tag_text = node_data.get('value', '')
|
||||
|
||||
# 1차 후보 추출 (RapidFuzz)
|
||||
candidates = process.extract(tag_text, self.system_tags, scorer=fuzz.WRatio, limit=5)
|
||||
context = self.get_node_context(node_id)
|
||||
|
||||
prompt = f"""
|
||||
{category_prompt}
|
||||
P&ID 도면의 태그 '{tag_text}'를 실제 시스템 태그와 매핑해야 합니다.
|
||||
위상 맥락: {context}
|
||||
후보 리스트: {candidates}
|
||||
|
||||
반드시 다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
|
||||
{{
|
||||
"resolved_tag": "태그명 또는 UNKNOWN",
|
||||
"reason": "매핑 이유",
|
||||
"confidence": 0.0~1.0
|
||||
}}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = await self.client.chat.completions.create(
|
||||
model="Qwen3.6-27B-FP8", # MCP 서버 설정 모델 사용
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
response_format={ "type": "json_object" }
|
||||
)
|
||||
raw_content = response.choices[0].message.content
|
||||
return MappingResult.model_validate_json(raw_content)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Error resolving node {node_id}: {e}")
|
||||
return MappingResult(resolved_tag="UNKNOWN", reason=f"Error: {str(e)}", confidence=0.0)
|
||||
|
||||
# --- 전문화된 Worker 함수들 ---
|
||||
# vLLM 컨커런시 제한으로 인해 배치 처리 (한 번에 15개 요청)
|
||||
_BATCH_SIZE = 15
|
||||
|
||||
async def _batch_gather(self, node_ids: List[str], prompt: str) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
"""노드를 배치로 나누어 순차적으로 LLM 요청.
|
||||
모든 노드를 동시에 요청하면 vLLM 큐가 가득 차 타임아웃 발생.
|
||||
"""
|
||||
all_results = {}
|
||||
for i in range(0, len(node_ids), self._BATCH_SIZE):
|
||||
batch = node_ids[i : i + self._BATCH_SIZE]
|
||||
tasks = [self._resolve_generic(nid, prompt) for nid in batch]
|
||||
batch_results = await asyncio.gather(*tasks)
|
||||
all_results.update(dict(zip(batch, batch_results)))
|
||||
return all_results
|
||||
|
||||
async def extract_transmitters(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 계측기 전문 엔지니어입니다. 특히 Pressure/Flow/Level Transmitter 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
return await self._batch_gather(node_ids, prompt)
|
||||
|
||||
async def extract_valves(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 밸브 및 액추에이터 전문 엔지니어입니다. 밸브의 개폐 상태 및 제어 태그 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
return await self._batch_gather(node_ids, prompt)
|
||||
|
||||
async def extract_equipment(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 공정 설비 전문 엔지니어입니다. 펌프, 탱크, 열교환기 등의 메인 설비 태그 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
return await self._batch_gather(node_ids, prompt)
|
||||
|
||||
def validate_mapping(resolved_tag: str, symbol_type: str, tag_metadata: Dict[str, Any]) -> Tuple[bool, str]:
|
||||
"""심볼 타입과 실제 태그 메타데이터의 엄격한 일치 여부 검증"""
|
||||
if resolved_tag == "UNKNOWN":
|
||||
return False, "Tag not resolved"
|
||||
|
||||
unit_map = {
|
||||
"Pressure Transmitter": ["bar", "psi", "kPa", "Pa", "kg/cm2"],
|
||||
"Flow Meter": ["m3/h", "lpm", "kg/h"],
|
||||
"Temperature Sensor": ["°C", "C", "K", "°F"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
actual_unit = tag_metadata.get('unit', '').strip()
|
||||
allowed_units = unit_map.get(symbol_type, [])
|
||||
|
||||
if actual_unit and actual_unit in allowed_units:
|
||||
return True, "Unit Match"
|
||||
|
||||
actual_desc = tag_metadata.get('description', '').lower()
|
||||
expected_keywords = {
|
||||
"Pressure Transmitter": ["pressure", "press"],
|
||||
"Flow Meter": ["flow", "flowrate"],
|
||||
"Temperature Sensor": ["temp", "temperature"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
keywords = expected_keywords.get(symbol_type, [])
|
||||
if any(kw in actual_desc for kw in keywords):
|
||||
return True, "Description Match (Unit Missing)"
|
||||
|
||||
return False, "Mismatch: Symbol type and Tag metadata do not align"
|
||||
1579
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/server.py
Normal file
1579
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/server.py
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
339
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/worker/nl2sql_worker.py
Normal file
339
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/worker/nl2sql_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,339 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""NL2SQL 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python nl2sql_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
run_sql, query_pv_history, get_tag_metadata, list_drawings, query_with_nl
|
||||
|
||||
특징:
|
||||
- PostgreSQL 직접 연결
|
||||
- LLM SQL 생성 + DB 실행 분리
|
||||
- 메모리: ~1GB (SQL 생성용 LLM)
|
||||
- 생명주기: 메인 서버 종료 시까지 유지
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
import asyncio
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
import httpx
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [nl2sql_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── DB 연결 풀 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── LLM 클라이언트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm_client():
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
return AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
# DB 스키마 — server.py::_DB_SCHEMA와 동일
|
||||
DB_SCHEMA = """
|
||||
PostgreSQL 시계열 데이터베이스 스키마
|
||||
|
||||
테이블: history_table (시계열 이력)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자, 예: 'ficq-6113.pv') — 대소문자 구분
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
value TEXT - 측정값, 수치 연산 시 ::double precision 캐스트 필요
|
||||
recorded_at TIMESTAMPTZ - 기록 시각(UTC), 스냅샷 주기 약 60초
|
||||
|
||||
테이블: realtime_table (실시간 최신값)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자)
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
livevalue TEXT - 현재값
|
||||
timestamp TIMESTAMPTZ - 최종 갱신 시각
|
||||
|
||||
N분 간격 집계 공식 (time_bucket 금지, date_trunc 사용):
|
||||
1분 버킷: date_trunc('minute', recorded_at) AS bucket
|
||||
2분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket
|
||||
5분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/300)*300) AS bucket
|
||||
10분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/600)*600) AS bucket
|
||||
N분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket
|
||||
|
||||
예시 (2분 간격, 여러 태그):
|
||||
SELECT to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket,
|
||||
tagname, AVG(value::double precision) AS avg_val
|
||||
FROM history_table
|
||||
WHERE tagname IN ('tag1', 'tag2')
|
||||
AND recorded_at >= NOW() - INTERVAL '3 hours'
|
||||
GROUP BY bucket, tagname ORDER BY bucket, tagname
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- SELECT만 허용 (INSERT/UPDATE/DELETE/DROP 등 불가)
|
||||
- tagname은 모두 소문자로 정확히 입력
|
||||
- value 컬럼은 TEXT이므로 집계 시 ::double precision 캐스트 필수
|
||||
- time_bucket 함수 사용 금지 — 위의 to_timestamp/FLOOR/EPOCH 공식 사용
|
||||
"""
|
||||
|
||||
async def _generate_sql(natural_language: str) -> str:
|
||||
"""자연어를 SQL로 변환."""
|
||||
client = _llm_client()
|
||||
|
||||
system = (
|
||||
"You are a PostgreSQL SQL expert.\n"
|
||||
"Convert the user's question into a SELECT SQL using the schema below.\n"
|
||||
"IMPORTANT rules:\n"
|
||||
"- Use ONLY PostgreSQL syntax. No DATE_FORMAT, no INTERVAL N DAY.\n"
|
||||
"- Time column is 'recorded_at' (TIMESTAMPTZ). Do NOT use 'timestamp'.\n"
|
||||
"- NEVER use time_bucket(). For N-minute buckets use to_timestamp/FLOOR/EPOCH formula.\n"
|
||||
"- INTERVAL rule:\n"
|
||||
" * If the question specifies an interval (e.g. '2분 간격', '5-minute interval'):\n"
|
||||
" use: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket\n"
|
||||
" with GROUP BY bucket, tagname and AVG(value::double precision) AS avg_val\n"
|
||||
" * If NO interval is specified: SELECT recorded_at, tagname, value — NO GROUP BY.\n"
|
||||
"- Current year is 2026. '4월 27일' means 2026-04-27.\n"
|
||||
"- All times in DB are UTC. Korean input is KST (UTC+9). Convert: KST 12:00 = UTC 03:00.\n"
|
||||
"- value column is TEXT; cast with ::double precision only when aggregating.\n"
|
||||
"- All tagnames are lowercase (e.g. 'ficq-6113.pv'). Match exactly.\n"
|
||||
"- PostgreSQL LIKE: dot has no special meaning, no escaping needed.\n"
|
||||
"- Return ONLY the SQL statement. No explanation, no markdown.\n\n"
|
||||
f"{DB_SCHEMA}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
response = await client.chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": natural_language},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
sql = response.choices[0].message.content.strip()
|
||||
# 마크다운 코드 블록 제거
|
||||
if sql.startswith("```"):
|
||||
lines = sql.splitlines()
|
||||
sql = "\n".join(lines[1:-1] if lines[-1].strip() == "```" else lines[1:]).strip()
|
||||
return sql
|
||||
|
||||
# ── NL2SQL 도구 구현 ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
"""워커 헬스체크."""
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
"""HTTP 요청을 MCP 도구 호출로 변환."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
tool = body["tool"]
|
||||
params = body["params"]
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if tool == "run_sql":
|
||||
result = await _run_sql(**params)
|
||||
elif tool == "query_pv_history":
|
||||
result = await _query_pv_history(**params)
|
||||
elif tool == "get_tag_metadata":
|
||||
result = await _get_tag_metadata(**params)
|
||||
elif tool == "list_drawings":
|
||||
result = await _list_drawings(**params)
|
||||
elif tool == "query_with_nl":
|
||||
result = await _query_with_nl(**params)
|
||||
else:
|
||||
return {"success": False, "error": f"Unknown tool: {tool}"}
|
||||
|
||||
return result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Error executing {tool}: {e}")
|
||||
return {"success": False, "error": str(e)}
|
||||
|
||||
async def _run_sql(sql: str) -> str:
|
||||
"""SQL 실행."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(sql)
|
||||
if cur.description:
|
||||
columns = [desc[0] for desc in cur.description]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"columns": columns,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
conn.commit()
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"message": f"Query executed successfully. {cur.rowcount} rows affected.",
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _query_pv_history(tag_names: list[str], time_from: str, time_to: str, limit: int = 100) -> str:
|
||||
"""과거 값(PV) 히스토리 조회."""
|
||||
if not tag_names:
|
||||
return {"success": False, "error": "tag_names is required"}
|
||||
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
# TimescaleDB의 time_bucket 함수 사용
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT time_bucket('1 min', ts) AS time, tag_name, value
|
||||
FROM realtime_table
|
||||
WHERE tag_name = ANY(%s)
|
||||
AND ts >= %s
|
||||
AND ts <= %s
|
||||
ORDER BY time DESC
|
||||
LIMIT %s
|
||||
""",
|
||||
(tag_names, time_from, time_to, limit),
|
||||
)
|
||||
columns = ["time", "tag_name", "value"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"tag_names": tag_names,
|
||||
"time_range": {"from": time_from, "to": time_to},
|
||||
"limit": limit,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _get_tag_metadata(query: str, limit: int = 10) -> str:
|
||||
"""태그 메타데이터 검색."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT tag_name, unit, description
|
||||
FROM realtime_table
|
||||
WHERE tag_name ILIKE %s
|
||||
ORDER BY tag_name
|
||||
LIMIT %s
|
||||
""",
|
||||
(f"%{query}%", limit),
|
||||
)
|
||||
columns = ["tag_name", "unit", "description"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"query": query,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"tags": data,
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _list_drawings(unit_no: str = None) -> str:
|
||||
"""단위별 도면 목록 조회."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
if unit_no:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT name
|
||||
FROM node_map_master
|
||||
WHERE name LIKE %s
|
||||
ORDER BY name
|
||||
""",
|
||||
(f"{unit_no}%",),
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT name
|
||||
FROM node_map_master
|
||||
ORDER BY name
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
columns = ["name"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row[0])) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"unit_no": unit_no,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"names": [d["name"] for d in data],
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _query_with_nl(question: str) -> str:
|
||||
"""자연어로 SQL 쿼리 실행."""
|
||||
import json
|
||||
sql = await _generate_sql(question)
|
||||
|
||||
# SQL이 비어있으면 오류 반환
|
||||
if not sql:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "sql": "", "error": "LLM이 SQL을 생성하지 못했습니다."}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(sql)
|
||||
if cur.description:
|
||||
columns = [desc[0] for desc in cur.description]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"columns": columns,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
conn.commit()
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"message": f"Query executed successfully. {cur.rowcount} rows affected.",
|
||||
}
|
||||
except Exception as db_error:
|
||||
return {
|
||||
"success": False,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"error": str(db_error),
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
# ── 메인 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5003
|
||||
logging.info(f"Starting NL2SQL worker on port {port}")
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)
|
||||
@@ -0,0 +1,187 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 태그 추출기 공통 템플릿
|
||||
|
||||
독립 프로세스로서 CLI에서 실행되며,
|
||||
입력 텍스트 파일에서 P&ID 태그를 추출하여 JSON 파일로 출력합니다.
|
||||
|
||||
사용법:
|
||||
python pid_extract_template.py --input full_text.txt --output result.json --prompt "system prompt text"
|
||||
python pid_extract_template.py --input full_text.txt --output result.json --prompt-file prompt.txt
|
||||
|
||||
환경 변수:
|
||||
VLLM_BASE_URL: vLLM 엔드포인트 (기본: http://localhost:8000/v1)
|
||||
VLLM_MODEL: 모델명 (기본: Qwen3.6-27B-FP8)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
from typing import List
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
logger = logging.getLogger("pid_extractor")
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
|
||||
def call_llm(system_prompt: str, user_text: str, max_tokens: int = 65536) -> List[dict]:
|
||||
"""
|
||||
vLLM에 LLM 호출하여 태그 목록 추출.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
system_prompt: 시스템 프롬프트
|
||||
user_text: 입력 텍스트
|
||||
max_tokens: 최대 토큰 수
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
추출된 태그 목록 (JSON 배열)
|
||||
"""
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
base_url = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
model = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
|
||||
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
logger.info(f"vLLM 호출: {base_url}, 모델: {model}, max_tokens: {max_tokens}")
|
||||
logger.info(f"입력 텍스트 길이: {len(user_text)}자")
|
||||
|
||||
resp = client.chat.completions.create(
|
||||
model=model,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||||
{"role": "user", "content": user_text},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=max_tokens,
|
||||
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
|
||||
|
||||
logger.info(f"LLM 응답: finish_reason={finish_reason}, 응답 길이={len(raw)}자")
|
||||
|
||||
data = parse_json_array(raw, finish_reason)
|
||||
|
||||
if finish_reason == "length":
|
||||
logger.warning(f"finish_reason=length: 응답이 잘렸습니다. 복구 시도됨. 추출된 태그 수: {len(data)}")
|
||||
|
||||
return data
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="P&ID 태그 추출기")
|
||||
parser.add_argument("--input", required=True, help="입력 텍스트 파일 경로")
|
||||
parser.add_argument("--output", required=True, help="출력 JSON 파일 경로")
|
||||
parser.add_argument("--prompt", type=str, default=None, help="시스템 프롬프트 (인라인)")
|
||||
parser.add_argument("--prompt-file", type=str, default=None, help="시스템 프롬프트 파일 경로")
|
||||
parser.add_argument("--max-tokens", type=int, default=65536, help="최대 토큰 수 (기본: 65536)")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
# 1. 입력 텍스트 읽기
|
||||
if not os.path.exists(args.input):
|
||||
logger.error(f"입력 파일을 찾을 수 없습니다: {args.input}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
with open(args.input, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
input_text = f.read()
|
||||
|
||||
logger.info(f"입력 파일 읽기 완료: {len(input_text)}자")
|
||||
|
||||
# 2. 시스템 프롬프트 읽기
|
||||
system_prompt = None
|
||||
if args.prompt:
|
||||
system_prompt = args.prompt
|
||||
elif args.prompt_file:
|
||||
if not os.path.exists(args.prompt_file):
|
||||
logger.error(f"프롬프트 파일을 찾을 수 없습니다: {args.prompt_file}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
with open(args.prompt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
system_prompt = f.read()
|
||||
else:
|
||||
logger.error("--prompt 또는 --prompt-file 중 하나를 지정해야 합니다.")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
logger.info(f"시스템 프롬프트: {len(system_prompt)}자")
|
||||
|
||||
# 3. LLM 호출
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
tags = call_llm(system_prompt, input_text, max_tokens=args.max_tokens)
|
||||
elapsed = time.time() - t0
|
||||
|
||||
logger.info(f"추출 완료: {len(tags)}개 태그, 소요 시간: {elapsed:.1f}초")
|
||||
|
||||
# 4. 결과 JSON 쓰기
|
||||
output_dir = os.path.dirname(args.output)
|
||||
if output_dir:
|
||||
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(tags),
|
||||
"tags": tags,
|
||||
"processing_time_sec": round(elapsed, 1),
|
||||
}
|
||||
|
||||
with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
logger.info(f"결과 저장 완료: {args.output}")
|
||||
|
||||
# 5. 요약 출력
|
||||
print(json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(tags),
|
||||
"time": round(elapsed, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
609
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
609
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,609 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
P&ID 그래프 빌드 — 독립 프로세스 병렬 아키텍처.
|
||||
|
||||
Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출
|
||||
Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출
|
||||
Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 (subprocess.Popen)
|
||||
Phase 4: 결과 통합 + tagNo 기준 중복 제거
|
||||
Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장
|
||||
"""
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
|
||||
import subprocess
|
||||
import tempfile
|
||||
import shutil
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
worker_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] === 독립 프로세스 병렬 아키텍처 시작 ===")
|
||||
|
||||
# ── Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 ──────────────────────────────
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 시작")
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
regions = extractor.split_drawings()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 도면 분할: {len(regions)}개 영역")
|
||||
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티")
|
||||
|
||||
# ── Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 ───────────────────────────────
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출")
|
||||
full_text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 생성 (프로세스 간 통신용)
|
||||
temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix=f"pid_{basename.replace('.dxf', '')}_")
|
||||
text_path = os.path.join(temp_dir, "full_text.txt")
|
||||
with open(text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(full_text)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t2:.1f}s) - {len(full_text)}자")
|
||||
|
||||
# ── Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 ───────────────────
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행")
|
||||
|
||||
extractors = [
|
||||
("sensor", "pid_extract_sensor.py"),
|
||||
("valve", "pid_extract_valve.py"),
|
||||
("system", "pid_extract_system.py"),
|
||||
("gauge", "pid_extract_gauge.py"),
|
||||
("pump", "pid_extract_pump.py"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
results_dir = os.path.join(temp_dir, "results")
|
||||
os.makedirs(results_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
processes = []
|
||||
for name, script in extractors:
|
||||
output_path = os.path.join(results_dir, f"{name}.json")
|
||||
script_path = os.path.join(worker_dir, script)
|
||||
cmd = [
|
||||
sys.executable, script_path,
|
||||
"--input", text_path,
|
||||
"--output", output_path,
|
||||
]
|
||||
try:
|
||||
proc = subprocess.Popen(
|
||||
cmd,
|
||||
stdout=subprocess.PIPE,
|
||||
stderr=subprocess.PIPE,
|
||||
text=True,
|
||||
)
|
||||
processes.append((name, proc, output_path))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시작: {name} (pid={proc.pid})")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 실행 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
# 모든 프로세스 대기 (timeout=300초)
|
||||
for name, proc, output_path in processes:
|
||||
try:
|
||||
stdout, stderr = proc.communicate(timeout=300)
|
||||
if proc.returncode != 0:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 실패 (rc={proc.returncode}): {stderr[:200]}")
|
||||
else:
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name} 완료: {stdout.strip()[:100]}")
|
||||
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||
proc.kill()
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 타임아웃 (300초)")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t3:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# ── Phase 4: 결과 JSON 통합 + tagNo 기준 중복 제거 ──────────────
|
||||
t4 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4: 결과 통합 + 중복 제거")
|
||||
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tagnos = set()
|
||||
|
||||
for name, _, output_path in processes:
|
||||
if not os.path.exists(output_path):
|
||||
logging.warning(f"[{basename}] 결과 없음: {name}")
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
result = json.load(f)
|
||||
tags = result.get("tags", [])
|
||||
count_new = 0
|
||||
for tag in tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "")
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tagnos:
|
||||
seen_tagnos.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append(tag)
|
||||
count_new += 1
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name}: {len(tags)}개 중 {count_new}개 신규")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 결과 로드 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4 완료 ({time.time()-t4:.1f}s) - 총 {len(all_tags)}개 태그")
|
||||
|
||||
# ── Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장 ────────────────────────────
|
||||
t5 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 5: 위상 그래프 빌드")
|
||||
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
|
||||
# 추출된 태그를 그래프에 추가
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
for tag in all_tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "UNKNOWN")
|
||||
eq_name = tag.get("equipmentName")
|
||||
inst_type = tag.get("instrumentType")
|
||||
confidence = tag.get("confidence", 0.5)
|
||||
|
||||
# 해당 태그의 bbox 찾기 (geo_data에서 clean_value 매칭)
|
||||
matched_bbox = None
|
||||
for entity in geo_data:
|
||||
if entity.get("clean_value", "").upper() == tag_no.upper():
|
||||
bbox = entity.get("bbox", {})
|
||||
matched_bbox = (
|
||||
bbox.get("min_x"), bbox.get("min_y"),
|
||||
bbox.get("max_x"), bbox.get("max_y")
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
|
||||
node_id = f"tag_{tag_no}"
|
||||
if matched_bbox:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(matched_bbox[0], matched_bbox[1],
|
||||
matched_bbox[2], matched_bbox[3])
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
else:
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=shapely_box(0, 0, 1, 1),
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
|
||||
# 태그-설비 연결
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in ("TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE")]
|
||||
if equipments:
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
tag_ids = [f"tag_{t.get('tagNo', '')}" for t in all_tags]
|
||||
for tag_id in tag_ids:
|
||||
if tag_id in builder.G:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation="associated_with")
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 정리
|
||||
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()} "
|
||||
f"tags={len(all_tags)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"tags_extracted": len(all_tags),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_function(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
229
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/worker/rag_worker.py
Normal file
229
.rooBackup/2026-05-05-152500/mcp-server/worker/rag_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,229 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""RAG 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python rag_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
search_codebase, search_r530_docs, ask_iiot_llm, rag_query
|
||||
|
||||
특징:
|
||||
- Ollama Embedding + Qdrant 검색 + vLLM LLM 조합
|
||||
- 메모리: ~200MB (워커 자체, vLLM 외부 서비스 사용 시)
|
||||
- 생명주기: 메인 서버 종료 시까지 유지
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
import asyncio
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
import httpx
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
|
||||
QDRANT_URL = os.environ.get("QDRANT_URL", "http://localhost:6333")
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
EMBED_MODEL = os.environ.get("EMBED_MODEL", "nomic-embed-text")
|
||||
|
||||
COL_CODEBASE = os.environ.get("COL_CODEBASE", "ws-65f457145aee80b2")
|
||||
COL_OPC_DOCS = os.environ.get("COL_OPC_DOCS", "experion-opc-docs")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [rag_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── HTTP 클라이언트 싱글톤 ────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _get_http_client():
|
||||
return httpx.AsyncClient(timeout=30)
|
||||
|
||||
# ── 임베딩 (Ollama) ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _embed(text: str) -> list[float]:
|
||||
"""Ollama nomic-embed-text로 768-dim 벡터 생성."""
|
||||
async with _get_http_client() as client:
|
||||
resp = await client.post(
|
||||
f"{OLLAMA_URL}/api/embeddings",
|
||||
json={"model": EMBED_MODEL, "prompt": text},
|
||||
)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
return resp.json()["embedding"]
|
||||
|
||||
# ── Qdrant 검색 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _qdrant_search(collection: str, query_vector: list[float], top_k: int = 6) -> list[dict]:
|
||||
"""Qdrant에서 벡터 유사도 검색."""
|
||||
async with _get_http_client() as client:
|
||||
resp = await client.post(
|
||||
f"{QDRANT_URL}/collections/{collection}/points/search",
|
||||
json={
|
||||
"vector": query_vector,
|
||||
"limit": top_k,
|
||||
"with_payload": True,
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
return resp.json().get("result", [])
|
||||
|
||||
# ── LLM (vLLM) ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm_client():
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
return AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
async def _ask_llm(question: str, context: str = "") -> str:
|
||||
"""vLLM LLM으로 질문 응답."""
|
||||
client = _llm_client()
|
||||
|
||||
if context:
|
||||
prompt = f"""주어진 컨텍스트를 바탕으로 질문에 답변하세요.
|
||||
|
||||
컨텍스트:
|
||||
{context}
|
||||
|
||||
질문:
|
||||
{question}
|
||||
|
||||
답변:"""
|
||||
else:
|
||||
prompt = question
|
||||
|
||||
response = await client.chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
return response.choices[0].message.content
|
||||
|
||||
# ── RAG 도구 구현 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
"""워커 헬스체크."""
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
"""HTTP 요청을 MCP 도구 호출로 변환."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
tool = body["tool"]
|
||||
params = body["params"]
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if tool == "search_codebase":
|
||||
result = await _search_codebase(**params)
|
||||
elif tool == "search_r530_docs":
|
||||
result = await _search_r530_docs(**params)
|
||||
elif tool == "ask_iiot_llm":
|
||||
result = await _ask_iiot_llm(**params)
|
||||
elif tool == "rag_query":
|
||||
result = await _rag_query(**params)
|
||||
else:
|
||||
return {"success": False, "error": f"Unknown tool: {tool}"}
|
||||
|
||||
return result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Error executing {tool}: {e}")
|
||||
return {"success": False, "error": str(e)}
|
||||
|
||||
async def _search_codebase(query: str, top_k: int = 6) -> str:
|
||||
"""소스코드 검색."""
|
||||
query_vector = await _embed(query)
|
||||
results = await _qdrant_search(COL_CODEBASE, query_vector, top_k)
|
||||
|
||||
items = []
|
||||
for hit in results:
|
||||
payload = hit.get("payload", {})
|
||||
items.append({
|
||||
"score": hit.get("score", 0),
|
||||
"file": payload.get("file", "unknown"),
|
||||
"content": payload.get("content", "")[:500],
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(items),
|
||||
"items": items,
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def _search_r530_docs(query: str, top_k: int = 5) -> str:
|
||||
"""Experion HS R530 공식 문서 검색."""
|
||||
query_vector = await _embed(query)
|
||||
results = await _qdrant_search(COL_OPC_DOCS, query_vector, top_k)
|
||||
|
||||
items = []
|
||||
for hit in results:
|
||||
payload = hit.get("payload", {})
|
||||
items.append({
|
||||
"score": hit.get("score", 0),
|
||||
"title": payload.get("title", "unknown"),
|
||||
"content": payload.get("content", "")[:500],
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(items),
|
||||
"items": items,
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def _ask_iiot_llm(question: str, context: str = "") -> str:
|
||||
"""IIoT/OPC UA 질문 응답."""
|
||||
answer = await _ask_llm(question, context)
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"question": question,
|
||||
"answer": answer,
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def _rag_query(question: str, search_code: bool = False, search_docs: bool = True) -> str:
|
||||
"""통합 RAG 검색."""
|
||||
contexts = []
|
||||
|
||||
if search_code:
|
||||
query_vector = await _embed(question)
|
||||
code_results = await _qdrant_search(COL_CODEBASE, query_vector, 3)
|
||||
for hit in code_results:
|
||||
contexts.append(hit.get("payload", {}).get("content", ""))
|
||||
|
||||
if search_docs:
|
||||
query_vector = await _embed(question)
|
||||
doc_results = await _qdrant_search(COL_OPC_DOCS, query_vector, 3)
|
||||
for hit in doc_results:
|
||||
contexts.append(hit.get("payload", {}).get("content", ""))
|
||||
|
||||
context = "\n\n".join(contexts[:5])
|
||||
answer = await _ask_llm(question, context)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"question": question,
|
||||
"context_count": len(contexts),
|
||||
"answer": answer,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 메인 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5002
|
||||
logging.info(f"Starting RAG worker on port {port}")
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid-PG.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid-PG.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Gauges',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract instruments tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: PG, TG, LG\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"PG-10101A","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of PG, TG,LG from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='Qwen3.6-27B-FP8',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted_PG.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
162
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid.py
Normal file
162
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid.py
Normal file
@@ -0,0 +1,162 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Sensors',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract sensor tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FT, FIT, LT, PT, TE, LI, PI, TI\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FT-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FT, FIT, LT, PT, TE, LI, PI, TI, FIQ from the text below:\n\n{text}'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Valves',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract valve tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FCV-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV from the text below:\n\n{text}'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
'name': 'System Tags',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract system tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FICQ-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='Qwen3.6-27B-FP8',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.7,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid1.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid1.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Sensors',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract sensor tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FT-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='Qwen3.6-27B-FP8',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted1.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid2.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid2.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Valves',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract valve tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FCV-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='Qwen3.6-27B-FP8',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted2.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid3.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-152500/test_dxf_extract_pid3.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'System Tags',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract system tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FICQ-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='Qwen3.6-27B-FP8',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted3.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
609
.rooBackup/2026-05-05-153000/pid_worker.py
Normal file
609
.rooBackup/2026-05-05-153000/pid_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,609 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
P&ID 그래프 빌드 — 독립 프로세스 병렬 아키텍처.
|
||||
|
||||
Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출
|
||||
Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출
|
||||
Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 (subprocess.Popen)
|
||||
Phase 4: 결과 통합 + tagNo 기준 중복 제거
|
||||
Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장
|
||||
"""
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
|
||||
import subprocess
|
||||
import tempfile
|
||||
import shutil
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
worker_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] === 독립 프로세스 병렬 아키텍처 시작 ===")
|
||||
|
||||
# ── Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 ──────────────────────────────
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 시작")
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
regions = extractor.split_drawings()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 도면 분할: {len(regions)}개 영역")
|
||||
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티")
|
||||
|
||||
# ── Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 ───────────────────────────────
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출")
|
||||
full_text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 생성 (프로세스 간 통신용)
|
||||
temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix=f"pid_{basename.replace('.dxf', '')}_")
|
||||
text_path = os.path.join(temp_dir, "full_text.txt")
|
||||
with open(text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(full_text)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t2:.1f}s) - {len(full_text)}자")
|
||||
|
||||
# ── Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 ───────────────────
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행")
|
||||
|
||||
extractors = [
|
||||
("sensor", "pid_extract_sensor.py"),
|
||||
("valve", "pid_extract_valve.py"),
|
||||
("system", "pid_extract_system.py"),
|
||||
("gauge", "pid_extract_gauge.py"),
|
||||
("pump", "pid_extract_pump.py"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
results_dir = os.path.join(temp_dir, "results")
|
||||
os.makedirs(results_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
processes = []
|
||||
for name, script in extractors:
|
||||
output_path = os.path.join(results_dir, f"{name}.json")
|
||||
script_path = os.path.join(worker_dir, script)
|
||||
cmd = [
|
||||
sys.executable, script_path,
|
||||
"--input", text_path,
|
||||
"--output", output_path,
|
||||
]
|
||||
try:
|
||||
proc = subprocess.Popen(
|
||||
cmd,
|
||||
stdout=subprocess.PIPE,
|
||||
stderr=subprocess.PIPE,
|
||||
text=True,
|
||||
)
|
||||
processes.append((name, proc, output_path))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시작: {name} (pid={proc.pid})")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 실행 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
# 모든 프로세스 대기 (timeout=300초)
|
||||
for name, proc, output_path in processes:
|
||||
try:
|
||||
stdout, stderr = proc.communicate(timeout=300)
|
||||
if proc.returncode != 0:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 실패 (rc={proc.returncode}): {stderr[:200]}")
|
||||
else:
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name} 완료: {stdout.strip()[:100]}")
|
||||
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||
proc.kill()
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 타임아웃 (300초)")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t3:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# ── Phase 4: 결과 JSON 통합 + tagNo 기준 중복 제거 ──────────────
|
||||
t4 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4: 결과 통합 + 중복 제거")
|
||||
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tagnos = set()
|
||||
|
||||
for name, _, output_path in processes:
|
||||
if not os.path.exists(output_path):
|
||||
logging.warning(f"[{basename}] 결과 없음: {name}")
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
result = json.load(f)
|
||||
tags = result.get("tags", [])
|
||||
count_new = 0
|
||||
for tag in tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "")
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tagnos:
|
||||
seen_tagnos.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append(tag)
|
||||
count_new += 1
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name}: {len(tags)}개 중 {count_new}개 신규")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 결과 로드 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4 완료 ({time.time()-t4:.1f}s) - 총 {len(all_tags)}개 태그")
|
||||
|
||||
# ── Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장 ────────────────────────────
|
||||
t5 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 5: 위상 그래프 빌드")
|
||||
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
|
||||
# 추출된 태그를 그래프에 추가
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
for tag in all_tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "UNKNOWN")
|
||||
eq_name = tag.get("equipmentName")
|
||||
inst_type = tag.get("instrumentType")
|
||||
confidence = tag.get("confidence", 0.5)
|
||||
|
||||
# 해당 태그의 bbox 찾기 (geo_data에서 clean_value 매칭)
|
||||
matched_bbox = None
|
||||
for entity in geo_data:
|
||||
if entity.get("clean_value", "").upper() == tag_no.upper():
|
||||
bbox = entity.get("bbox", {})
|
||||
matched_bbox = (
|
||||
bbox.get("min_x"), bbox.get("min_y"),
|
||||
bbox.get("max_x"), bbox.get("max_y")
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
|
||||
node_id = f"tag_{tag_no}"
|
||||
if matched_bbox:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(matched_bbox[0], matched_bbox[1],
|
||||
matched_bbox[2], matched_bbox[3])
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
else:
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=shapely_box(0, 0, 1, 1),
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
|
||||
# 태그-설비 연결
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in ("TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE")]
|
||||
if equipments:
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
tag_ids = [f"tag_{t.get('tagNo', '')}" for t in all_tags]
|
||||
for tag_id in tag_ids:
|
||||
if tag_id in builder.G:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation="associated_with")
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 정리
|
||||
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()} "
|
||||
f"tags={len(all_tags)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"tags_extracted": len(all_tags),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_function(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
608
.rooBackup/2026-05-05-153100/pid_worker_test.py
Normal file
608
.rooBackup/2026-05-05-153100/pid_worker_test.py
Normal file
@@ -0,0 +1,608 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스 (테스트용 - 절대 경로 지원)
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker_test.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
P&ID 그래프 빌드 — 독립 프로세스 병렬 아키텍처.
|
||||
|
||||
Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출
|
||||
Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출
|
||||
Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 (subprocess.Popen)
|
||||
Phase 4: 결과 통합 + tagNo 기준 중복 제거
|
||||
Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장
|
||||
"""
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
|
||||
import subprocess
|
||||
import tempfile
|
||||
import shutil
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
# 절대 경로로 변환하여 파일 경로 문제 해결
|
||||
filepath = os.path.abspath(filepath)
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
worker_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] === 독립 프로세스 병렬 아키텍처 시작 ===")
|
||||
|
||||
# ── Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 ──────────────────────────────
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 시작")
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
regions = extractor.split_drawings()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 도면 분할: {len(regions)}개 영역")
|
||||
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티")
|
||||
|
||||
# ── Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 ───────────────────────────────
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출")
|
||||
full_text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 생성 (프로세스 간 통신용)
|
||||
temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix=f"pid_{basename.replace('.dxf', '')}_")
|
||||
text_path = os.path.join(temp_dir, "full_text.txt")
|
||||
with open(text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(full_text)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t2:.1f}s) - {len(full_text)}자")
|
||||
|
||||
# ── Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 ───────────────────
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행")
|
||||
|
||||
extractors = [
|
||||
("sensor", "pid_extract_sensor.py"),
|
||||
("valve", "pid_extract_valve.py"),
|
||||
("system", "pid_extract_system.py"),
|
||||
("gauge", "pid_extract_gauge.py"),
|
||||
("pump", "pid_extract_pump.py"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
results_dir = os.path.join(temp_dir, "results")
|
||||
os.makedirs(results_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
processes = []
|
||||
for name, script in extractors:
|
||||
output_path = os.path.join(results_dir, f"{name}.json")
|
||||
script_path = os.path.join(worker_dir, script)
|
||||
cmd = [
|
||||
sys.executable, script_path,
|
||||
"--input", text_path,
|
||||
"--output", output_path,
|
||||
]
|
||||
try:
|
||||
proc = subprocess.Popen(
|
||||
cmd,
|
||||
stdout=subprocess.PIPE,
|
||||
stderr=subprocess.PIPE,
|
||||
text=True,
|
||||
)
|
||||
processes.append((name, proc, output_path))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시작: {name} (pid={proc.pid})")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 실행 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
# 모든 프로세스 대기 (timeout=300초)
|
||||
for name, proc, output_path in processes:
|
||||
try:
|
||||
stdout, stderr = proc.communicate(timeout=300)
|
||||
if proc.returncode != 0:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 실패 (rc={proc.returncode}): {stderr[:200]}")
|
||||
else:
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name} 완료: {stdout.strip()[:100]}")
|
||||
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||
proc.kill()
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 타임아웃 (300초)")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t3:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# ── Phase 4: 결과 JSON 통합 + tagNo 기준 중복 제거 ──────────────
|
||||
t4 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4: 결과 통합 + 중복 제거")
|
||||
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tagnos = set()
|
||||
|
||||
for name, _, output_path in processes:
|
||||
if not os.path.exists(output_path):
|
||||
logging.warning(f"[{basename}] 결과 없음: {name}")
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
result = json.load(f)
|
||||
tags = result.get("tags", [])
|
||||
count_new = 0
|
||||
for tag in tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "")
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tagnos:
|
||||
seen_tagnos.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append(tag)
|
||||
count_new += 1
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name}: {len(tags)}개 중 {count_new}개 신규")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 결과 로드 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4 완료 ({time.time()-t4:.1f}s) - 총 {len(all_tags)}개 태그")
|
||||
|
||||
# ── Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장 ────────────────────────────
|
||||
t5 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 5: 위상 그래프 빌드")
|
||||
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
|
||||
# 추출된 태그를 그래프에 추가
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
for tag in all_tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "UNKNOWN")
|
||||
eq_name = tag.get("equipmentName")
|
||||
inst_type = tag.get("instrumentType")
|
||||
confidence = tag.get("confidence", 0.5)
|
||||
|
||||
# 해당 태그의 bbox 찾기 (geo_data에서 clean_value 매칭)
|
||||
matched_bbox = None
|
||||
for entity in geo_data:
|
||||
if entity.get("clean_value", "").upper() == tag_no.upper():
|
||||
bbox = entity.get("bbox", {})
|
||||
matched_bbox = (
|
||||
bbox.get("min_x"), bbox.get("min_y"),
|
||||
bbox.get("max_x"), bbox.get("max_y")
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
|
||||
node_id = f"tag_{tag_no}"
|
||||
if matched_bbox:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(matched_bbox[0], matched_bbox[1],
|
||||
matched_bbox[2], matched_bbox[3])
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
else:
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=shapely_box(0, 0, 1, 1),
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
|
||||
# 태그-설비 연결
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in ("TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE")]
|
||||
if equipments:
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
tag_ids = [f"tag_{t.get('tagNo', '')}" for t in all_tags]
|
||||
for tag_id in tag_ids:
|
||||
if tag_id in builder.G:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation="associated_with")
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 정리
|
||||
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()} "
|
||||
f"tags={len(all_tags)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"tags_extracted": len(all_tags),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_task(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
609
.rooBackup/2026-05-05-153200/pid_worker_test.py
Normal file
609
.rooBackup/2026-05-05-153200/pid_worker_test.py
Normal file
@@ -0,0 +1,609 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스 (테스트용 - 절대 경로 지원)
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker_test.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# 프로젝트 루트를 Python 경로에 추가
|
||||
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = PROJECT_ROOT
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "mcp-server", "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
P&ID 그래프 빌드 — 독립 프로세스 병렬 아키텍처.
|
||||
|
||||
Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출
|
||||
Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출
|
||||
Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 (subprocess.Popen)
|
||||
Phase 4: 결과 통합 + tagNo 기준 중복 제거
|
||||
Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장
|
||||
"""
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
|
||||
import subprocess
|
||||
import tempfile
|
||||
import shutil
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
# 절대 경로로 변환하여 파일 경로 문제 해결
|
||||
filepath = os.path.abspath(filepath)
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
worker_dir = os.path.join(PROJECT_ROOT, "mcp-server", "worker")
|
||||
logging.info(f"[{basename}] === 독립 프로세스 병렬 아키텍처 시작 ===")
|
||||
|
||||
# ── Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 ──────────────────────────────
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 시작")
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
regions = extractor.split_drawings()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 도면 분할: {len(regions)}개 영역")
|
||||
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티")
|
||||
|
||||
# ── Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 ───────────────────────────────
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출")
|
||||
full_text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 생성 (프로세스 간 통신용)
|
||||
temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix=f"pid_{basename.replace('.dxf', '')}_")
|
||||
text_path = os.path.join(temp_dir, "full_text.txt")
|
||||
with open(text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(full_text)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t2:.1f}s) - {len(full_text)}자")
|
||||
|
||||
# ── Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 ───────────────────
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행")
|
||||
|
||||
extractors = [
|
||||
("sensor", "pid_extract_sensor.py"),
|
||||
("valve", "pid_extract_valve.py"),
|
||||
("system", "pid_extract_system.py"),
|
||||
("gauge", "pid_extract_gauge.py"),
|
||||
("pump", "pid_extract_pump.py"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
results_dir = os.path.join(temp_dir, "results")
|
||||
os.makedirs(results_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
processes = []
|
||||
for name, script in extractors:
|
||||
output_path = os.path.join(results_dir, f"{name}.json")
|
||||
script_path = os.path.join(worker_dir, script)
|
||||
cmd = [
|
||||
sys.executable, script_path,
|
||||
"--input", text_path,
|
||||
"--output", output_path,
|
||||
]
|
||||
try:
|
||||
proc = subprocess.Popen(
|
||||
cmd,
|
||||
stdout=subprocess.PIPE,
|
||||
stderr=subprocess.PIPE,
|
||||
text=True,
|
||||
)
|
||||
processes.append((name, proc, output_path))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시작: {name} (pid={proc.pid})")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 실행 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
# 모든 프로세스 대기 (timeout=300초)
|
||||
for name, proc, output_path in processes:
|
||||
try:
|
||||
stdout, stderr = proc.communicate(timeout=300)
|
||||
if proc.returncode != 0:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 실패 (rc={proc.returncode}): {stderr[:200]}")
|
||||
else:
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name} 완료: {stdout.strip()[:100]}")
|
||||
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||
proc.kill()
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 타임아웃 (300초)")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t3:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# ── Phase 4: 결과 JSON 통합 + tagNo 기준 중복 제거 ──────────────
|
||||
t4 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4: 결과 통합 + 중복 제거")
|
||||
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tagnos = set()
|
||||
|
||||
for name, _, output_path in processes:
|
||||
if not os.path.exists(output_path):
|
||||
logging.warning(f"[{basename}] 결과 없음: {name}")
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
result = json.load(f)
|
||||
tags = result.get("tags", [])
|
||||
count_new = 0
|
||||
for tag in tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "")
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tagnos:
|
||||
seen_tagnos.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append(tag)
|
||||
count_new += 1
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name}: {len(tags)}개 중 {count_new}개 신규")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 결과 로드 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4 완료 ({time.time()-t4:.1f}s) - 총 {len(all_tags)}개 태그")
|
||||
|
||||
# ── Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장 ────────────────────────────
|
||||
t5 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 5: 위상 그래프 빌드")
|
||||
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
|
||||
# 추출된 태그를 그래프에 추가
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
for tag in all_tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "UNKNOWN")
|
||||
eq_name = tag.get("equipmentName")
|
||||
inst_type = tag.get("instrumentType")
|
||||
confidence = tag.get("confidence", 0.5)
|
||||
|
||||
# 해당 태그의 bbox 찾기 (geo_data에서 clean_value 매칭)
|
||||
matched_bbox = None
|
||||
for entity in geo_data:
|
||||
if entity.get("clean_value", "").upper() == tag_no.upper():
|
||||
bbox = entity.get("bbox", {})
|
||||
matched_bbox = (
|
||||
bbox.get("min_x"), bbox.get("min_y"),
|
||||
bbox.get("max_x"), bbox.get("max_y")
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
|
||||
node_id = f"tag_{tag_no}"
|
||||
if matched_bbox:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(matched_bbox[0], matched_bbox[1],
|
||||
matched_bbox[2], matched_bbox[3])
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
else:
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=shapely_box(0, 0, 1, 1),
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
|
||||
# 태그-설비 연결
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in ("TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE")]
|
||||
if equipments:
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
tag_ids = [f"tag_{t.get('tagNo', '')}" for t in all_tags]
|
||||
for tag_id in tag_ids:
|
||||
if tag_id in builder.G:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation="associated_with")
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 정리
|
||||
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()} "
|
||||
f"tags={len(all_tags)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"tags_extracted": len(all_tags),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_task(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5005
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
106
.rooBackup/2026-05-05-222700/bench_qwen3.py
Normal file
106
.rooBackup/2026-05-05-222700/bench_qwen3.py
Normal file
@@ -0,0 +1,106 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
Qwen3-Coder-Next-FP8 출력 토큰 속도 벤치마크
|
||||
- 스트리밍 모드로 수신하며 토큰/초 실시간 측정
|
||||
- usage.completion_tokens 기반 최종 속도 산출
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import time
|
||||
import sys
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = "http://localhost:8000/v1"
|
||||
VLLM_MODEL = "glm-4.7-flash"
|
||||
|
||||
# ── 프로그램 작성 예제 프롬프트 ────────────────────────────────────────────────
|
||||
PROMPT = """\
|
||||
Python으로 다음 조건을 만족하는 TTL-LRU 캐시 클래스를 작성해줘.
|
||||
|
||||
요구사항:
|
||||
1. `capacity` (최대 항목 수)와 `ttl_seconds` (항목 유효 시간)를 생성자에서 받는다.
|
||||
2. `get(key)` — 없거나 만료된 항목은 None 반환.
|
||||
3. `set(key, value)` — 캐시가 가득 차면 가장 오래된 항목을 제거한다.
|
||||
4. `delete(key)` — 명시적 삭제.
|
||||
5. `size()` — 현재 유효한 항목 수 반환 (만료된 항목 제외).
|
||||
6. 스레드 안전해야 한다 (threading.Lock 사용).
|
||||
7. 클래스 하단에 동작을 검증하는 `if __name__ == '__main__':` 테스트 코드를 포함한다.
|
||||
|
||||
추가 조건:
|
||||
- 외부 라이브러리 사용 금지 (표준 라이브러리만).
|
||||
- 타입 힌트를 모든 메서드에 명시한다.
|
||||
- 각 메서드에 한 줄 docstring을 작성한다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def run_benchmark():
|
||||
client = OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
print(f"모델 : {VLLM_MODEL}")
|
||||
print(f"프롬프트 길이: {len(PROMPT)} chars")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# ── 스트리밍 요청 ──────────────────────────────────────────────
|
||||
stream = client.chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{
|
||||
"role": "system",
|
||||
"content": "당신은 숙련된 Python 개발자입니다. 명확하고 실용적인 코드를 작성합니다.",
|
||||
},
|
||||
{"role": "user", "content": PROMPT},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=2048,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
stream=True,
|
||||
stream_options={"include_usage": True}, # 마지막 청크에 usage 포함
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ── 스트리밍 수신 + 측정 ────────────────────────────────────────
|
||||
first_token_time = None
|
||||
start_time = time.perf_counter()
|
||||
char_count = 0
|
||||
completion_tokens = 0
|
||||
full_text = []
|
||||
|
||||
for chunk in stream:
|
||||
# usage 청크 (마지막)
|
||||
if chunk.usage:
|
||||
completion_tokens = chunk.usage.completion_tokens
|
||||
|
||||
if not chunk.choices:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
delta = chunk.choices[0].delta
|
||||
if delta.content:
|
||||
if first_token_time is None:
|
||||
first_token_time = time.perf_counter()
|
||||
ttft = first_token_time - start_time
|
||||
print(f"[TTFT: {ttft:.3f}s] ", end="", flush=True)
|
||||
|
||||
sys.stdout.write(delta.content)
|
||||
sys.stdout.flush()
|
||||
full_text.append(delta.content)
|
||||
char_count += len(delta.content)
|
||||
|
||||
end_time = time.perf_counter()
|
||||
|
||||
# ── 결과 출력 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
total_time = end_time - start_time
|
||||
gen_time = end_time - (first_token_time or start_time)
|
||||
tps_wall = completion_tokens / total_time if total_time > 0 else 0
|
||||
tps_gen = completion_tokens / gen_time if gen_time > 0 else 0
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print()
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"총 출력 토큰 : {completion_tokens:,}")
|
||||
print(f"총 소요 시간 : {total_time:.2f}s")
|
||||
print(f"생성 시간 : {gen_time:.2f}s (첫 토큰 이후)")
|
||||
print(f"TTFT : {(first_token_time or start_time) - start_time:.3f}s")
|
||||
print(f"토큰 속도 : {tps_gen:.1f} tok/s (생성 구간)")
|
||||
print(f"토큰 속도 : {tps_wall:.1f} tok/s (전체 구간, TTFT 포함)")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
run_benchmark()
|
||||
175
.rooBackup/2026-05-05-222700/bench_qwen3_rag.py
Normal file
175
.rooBackup/2026-05-05-222700/bench_qwen3_rag.py
Normal file
@@ -0,0 +1,175 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
Qwen3-Coder-Next-FP8 RAG 연동 벤치마크
|
||||
- Qdrant 코드베이스 + OPC UA 문서에서 컨텍스트 수집
|
||||
- 수집된 실제 코드/문서 기반으로 복잡한 신규 기능 구현 요청
|
||||
- 스트리밍으로 토큰/초 측정
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import time
|
||||
import sys
|
||||
import httpx
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = "http://localhost:8000/v1"
|
||||
VLLM_MODEL = "glm-4.7-flash"
|
||||
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434"
|
||||
EMBED_MODEL = "nomic-embed-text"
|
||||
QDRANT_URL = "http://localhost:6333"
|
||||
COL_CODEBASE = "ws-65f457145aee80b2"
|
||||
COL_OPC_DOCS = "experion-opc-docs"
|
||||
|
||||
|
||||
def embed(text: str) -> list[float]:
|
||||
with httpx.Client(timeout=30) as c:
|
||||
r = c.post(f"{OLLAMA_URL}/api/embeddings", json={"model": EMBED_MODEL, "prompt": text})
|
||||
r.raise_for_status()
|
||||
return r.json()["embedding"]
|
||||
|
||||
|
||||
def search(collection: str, query: str, top_k: int = 5) -> list[dict]:
|
||||
vec = embed(query)
|
||||
with httpx.Client(timeout=20) as c:
|
||||
r = c.post(
|
||||
f"{QDRANT_URL}/collections/{collection}/points/search",
|
||||
json={"vector": vec, "limit": top_k, "with_payload": True},
|
||||
)
|
||||
r.raise_for_status()
|
||||
return r.json()["result"]
|
||||
|
||||
|
||||
def fmt_hits(hits: list[dict], label: str) -> str:
|
||||
chunks = []
|
||||
for i, h in enumerate(hits, 1):
|
||||
p = h["payload"]
|
||||
src = p.get("file_path") or p.get("source") or p.get("filename") or "unknown"
|
||||
text = p.get("text") or p.get("content") or p.get("chunk") or str(p)
|
||||
score = h.get("score", 0)
|
||||
chunks.append(f"[{label} #{i} | {src} | score={score:.3f}]\n{text}")
|
||||
return "\n\n".join(chunks)
|
||||
|
||||
|
||||
def run_benchmark():
|
||||
client = OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
# ── RAG 컨텍스트 수집 ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||
print("RAG 검색 중...")
|
||||
t0 = time.perf_counter()
|
||||
|
||||
# 코드베이스: 실시간 서비스 구조 + DB 저장 패턴
|
||||
hits_realtime = search(COL_CODEBASE, "ExperionRealtimeService FlushLoop subscription MonitoredItem", top_k=4)
|
||||
hits_db = search(COL_CODEBASE, "ExperionDbContext history snapshot PostgreSQL EF Core", top_k=3)
|
||||
|
||||
# OPC UA 문서: 알람/이벤트 관련
|
||||
hits_alarm = search(COL_OPC_DOCS, "alarm event notification EventNotifier condition OPC UA", top_k=4)
|
||||
|
||||
rag_time = time.perf_counter() - t0
|
||||
total_hits = len(hits_realtime) + len(hits_db) + len(hits_alarm)
|
||||
print(f"검색 완료: {total_hits}개 청크 ({rag_time:.2f}s)")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
ctx_realtime = fmt_hits(hits_realtime, "코드베이스/Realtime")
|
||||
ctx_db = fmt_hits(hits_db, "코드베이스/DB")
|
||||
ctx_alarm = fmt_hits(hits_alarm, "OPC UA 문서/Alarm")
|
||||
|
||||
# ── 프롬프트 구성 ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
prompt = f"""\
|
||||
아래는 ExperionCrawler 프로젝트의 실제 코드와 OPC UA 공식 문서 발췌입니다.
|
||||
이 컨텍스트를 기반으로 새로운 기능을 구현해줘.
|
||||
|
||||
━━━ 코드베이스 컨텍스트 ━━━
|
||||
|
||||
{ctx_realtime}
|
||||
|
||||
{ctx_db}
|
||||
|
||||
━━━ OPC UA 문서 컨텍스트 ━━━
|
||||
|
||||
{ctx_alarm}
|
||||
|
||||
━━━ 구현 요청 ━━━
|
||||
|
||||
위 컨텍스트를 바탕으로 ExperionAlarmService를 C#으로 구현해줘.
|
||||
|
||||
요구사항:
|
||||
1. `IHostedService` + `IExperionAlarmService` 패턴 (기존 ExperionRealtimeService와 동일한 구조).
|
||||
2. OPC UA `EventNotifier` 방식으로 알람/이벤트를 구독한다.
|
||||
구독 대상 EventType: ConditionType, AlarmConditionType (OPC UA 표준).
|
||||
3. 이벤트 수신 시 다음 정보를 `alarm_history` PostgreSQL 테이블에 저장한다:
|
||||
- `id` (bigserial), `tagname`, `event_type`, `severity` (int), `message`, `active` (bool), `occurred_at` (timestamptz)
|
||||
4. 기존 `ExperionDbContext` / EF Core 패턴을 따른다 (새 DbSet 추가).
|
||||
5. 컨트롤러 `ExperionAlarmController` — start/stop/status + 최근 알람 조회 (GET /api/alarm/recent?limit=50).
|
||||
6. `appsettings.json`에 `AlarmServer` 섹션 추가 (NodeId 목록, MaxSeverityFilter).
|
||||
7. 각 클래스/메서드에 한 줄 XML 문서 주석 포함.
|
||||
|
||||
코드는 완성된 형태로 작성하고, 파일별로 명확히 구분해줘.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
prompt_chars = len(prompt)
|
||||
print(f"프롬프트 길이: {prompt_chars:,} chars (RAG 컨텍스트 포함)")
|
||||
print(f"모델: {VLLM_MODEL}")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# ── 스트리밍 LLM 요청 ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||
stream = client.chat.completions.create(
|
||||
model=VLLM_MODEL,
|
||||
messages=[
|
||||
{
|
||||
"role": "system",
|
||||
"content": (
|
||||
"당신은 C#/.NET 백엔드와 OPC UA 프로토콜 전문가입니다. "
|
||||
"ExperionCrawler 프로젝트의 기존 코드 스타일과 패턴을 그대로 따르며 "
|
||||
"완성도 높은 코드를 작성합니다."
|
||||
),
|
||||
},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
stream=True,
|
||||
stream_options={"include_usage": True},
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ── 스트리밍 수신 + 측정 ────────────────────────────────────────────────────
|
||||
first_token_time = None
|
||||
start_time = time.perf_counter()
|
||||
completion_tokens = 0
|
||||
|
||||
for chunk in stream:
|
||||
if chunk.usage:
|
||||
completion_tokens = chunk.usage.completion_tokens
|
||||
if not chunk.choices:
|
||||
continue
|
||||
delta = chunk.choices[0].delta
|
||||
if delta.content:
|
||||
if first_token_time is None:
|
||||
first_token_time = time.perf_counter()
|
||||
ttft = first_token_time - start_time
|
||||
print(f"[TTFT: {ttft:.3f}s] ", end="", flush=True)
|
||||
sys.stdout.write(delta.content)
|
||||
sys.stdout.flush()
|
||||
|
||||
end_time = time.perf_counter()
|
||||
|
||||
# ── 결과 출력 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
total_time = end_time - start_time
|
||||
gen_time = end_time - (first_token_time or start_time)
|
||||
tps_gen = completion_tokens / gen_time if gen_time > 0 else 0
|
||||
tps_wall = completion_tokens / total_time if total_time > 0 else 0
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print()
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"RAG 검색 시간 : {rag_time:.2f}s ({total_hits}개 청크)")
|
||||
print(f"총 출력 토큰 : {completion_tokens:,}")
|
||||
print(f"총 소요 시간 : {total_time:.2f}s")
|
||||
print(f"생성 시간 : {gen_time:.2f}s (첫 토큰 이후)")
|
||||
print(f"TTFT : {(first_token_time or start_time) - start_time:.3f}s")
|
||||
print(f"토큰 속도 : {tps_gen:.1f} tok/s (생성 구간)")
|
||||
print(f"토큰 속도 : {tps_wall:.1f} tok/s (전체 구간)")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
run_benchmark()
|
||||
375
.rooBackup/2026-05-05-222700/extract_pid_tags_direct.py
Normal file
375
.rooBackup/2026-05-05-222700/extract_pid_tags_direct.py
Normal file
@@ -0,0 +1,375 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그를 추출하는 스크립트
|
||||
- MCP 서버를 거치지 않고 LLM에 직접 요청
|
||||
- 전처리 과정에서 의미 없는 텍스트는 필터링
|
||||
- CSV 형식으로 LLM에 전달
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
import csv
|
||||
import io
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from typing import List, Optional
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class TextEntity:
|
||||
"""DXF 텍스트 엔티티"""
|
||||
entity_type: str
|
||||
text: str
|
||||
x: float
|
||||
y: float
|
||||
z: float
|
||||
layer: str
|
||||
height: float
|
||||
style: str
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_dxf_text_entities(file_path: str) -> List[TextEntity]:
|
||||
"""DXF 파일에서 TEXT, MTEXT, ATTRIB 엔티티를 파싱"""
|
||||
entities = []
|
||||
|
||||
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
|
||||
lines = f.readlines()
|
||||
|
||||
i = 0
|
||||
while i < len(lines):
|
||||
line = lines[i].strip()
|
||||
|
||||
if line in ('TEXT', 'MTEXT', 'ATTRIB'):
|
||||
entity_type = line
|
||||
entity = {
|
||||
'entity_type': entity_type,
|
||||
'text': '',
|
||||
'x': 0.0,
|
||||
'y': 0.0,
|
||||
'z': 0.0,
|
||||
'layer': '',
|
||||
'height': 0.0,
|
||||
'style': ''
|
||||
}
|
||||
|
||||
i += 1
|
||||
while i < len(lines):
|
||||
code = lines[i].strip()
|
||||
if code == '0':
|
||||
break
|
||||
|
||||
if i + 1 < len(lines):
|
||||
value = lines[i + 1].strip()
|
||||
|
||||
if code == '1':
|
||||
if entity['text']:
|
||||
entity['text'] += ' ' + value
|
||||
else:
|
||||
entity['text'] = value
|
||||
elif code == '10':
|
||||
entity['x'] = float(value)
|
||||
elif code == '20':
|
||||
entity['y'] = float(value)
|
||||
elif code == '30':
|
||||
entity['z'] = float(value)
|
||||
elif code == '8':
|
||||
entity['layer'] = value
|
||||
elif code == '40':
|
||||
entity['height'] = float(value)
|
||||
elif code == '7':
|
||||
entity['style'] = value
|
||||
|
||||
i += 1
|
||||
|
||||
i += 1
|
||||
|
||||
if entity['text']:
|
||||
entities.append(TextEntity(
|
||||
entity_type=entity['entity_type'],
|
||||
text=entity['text'],
|
||||
x=entity['x'],
|
||||
y=entity['y'],
|
||||
z=entity['z'],
|
||||
layer=entity['layer'],
|
||||
height=entity['height'],
|
||||
style=entity['style']
|
||||
))
|
||||
else:
|
||||
i += 1
|
||||
|
||||
return entities
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_meaningful_text(entities: List[TextEntity]) -> List[TextEntity]:
|
||||
"""
|
||||
의미 있는 텍스트만 필터링
|
||||
"""
|
||||
meaningful = []
|
||||
|
||||
remove_patterns = [
|
||||
r'^\$[A-Z]+$', # DXV 시스템 변수
|
||||
r'^[0-9]+$', # 숫자만 있는 텍스트
|
||||
r'^[0-9.]+$', # 숫자와 점만 있는 텍스트
|
||||
r'^[a-zA-Z0-9_]{1}$', # 1자 알파벳/숫자/언더스코어
|
||||
r'^[ \t]+$', # 공백만 있는 텍스트
|
||||
r'^[a-zA-Z0-9]{1,2}$', # 2자 이하의 알파벳/숫자 조합
|
||||
]
|
||||
|
||||
for entity in entities:
|
||||
text = entity.text.strip()
|
||||
|
||||
if not text:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
is_system_var = False
|
||||
for pattern in remove_patterns:
|
||||
if re.match(pattern, text):
|
||||
is_system_var = True
|
||||
break
|
||||
|
||||
if is_system_var:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
is_meaningful = False
|
||||
|
||||
# 태그명 패턴 확인 (예: P-101, PIC-6211, T-10101)
|
||||
if re.match(r'^[A-Z]+[-_][A-Z0-9]+$', text):
|
||||
is_meaningful = True
|
||||
# 3자 이상이고 알파벳/숫자/한글이 포함된 경우
|
||||
elif len(text) >= 3 and (re.search(r'[A-Z]', text) or re.search(r'[0-9]', text)):
|
||||
is_meaningful = True
|
||||
# 한글 포함
|
||||
elif re.search(r'[가-힣]', text):
|
||||
is_meaningful = True
|
||||
|
||||
if is_meaningful:
|
||||
meaningful.append(TextEntity(
|
||||
entity_type=entity.entity_type,
|
||||
text=text,
|
||||
x=entity.x,
|
||||
y=entity.y,
|
||||
z=entity.z,
|
||||
layer=entity.layer,
|
||||
height=entity.height,
|
||||
style=entity.style
|
||||
))
|
||||
|
||||
return meaningful
|
||||
|
||||
|
||||
def filter_tag_candidates_strict(entities: List[TextEntity]) -> List[TextEntity]:
|
||||
"""
|
||||
P&ID 태그 후보만 필터링 (엄격한 기준 - 실제 태그 패턴에만 매칭)
|
||||
"""
|
||||
tag_candidates = []
|
||||
|
||||
for entity in entities:
|
||||
text = entity.text.strip()
|
||||
|
||||
if not text:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 태그 패턴: P-101, PIC-6211, T-10101, FT-201 등
|
||||
# 첫 글자는 대문자(1-4자), 뒤에 하이픈 또는 언더스코어, 그리고 알파벳/숫자가 옴
|
||||
if re.match(r'^[A-Z]{1,4}[-_][A-Z0-9]+$', text):
|
||||
tag_candidates.append(entity)
|
||||
|
||||
return tag_candidates
|
||||
|
||||
|
||||
def export_to_csv(entities: List[TextEntity]) -> str:
|
||||
"""CSV 형식으로 변환 (LLM 파싱 용이)"""
|
||||
lines = []
|
||||
# 헤더 추가
|
||||
lines.append("entity_type,text,x,y,z,layer,height,style")
|
||||
for entity in entities:
|
||||
# CSV 이스케이프: 쉼표, 따옴표, 줄바꿈이 포함된 경우 따옴표로 감싸기
|
||||
text = entity.text.replace('"', '""')
|
||||
if ',' in text or '"' in text or '\n' in text:
|
||||
text = f'"{text}"'
|
||||
lines.append(f"{entity.entity_type},{text},{entity.x},{entity.y},{entity.z},{entity.layer},{entity.height},{entity.style}")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def export_to_simple_text(entities: List[TextEntity]) -> str:
|
||||
"""간단한 텍스트 형식으로 변환 (LLM 파싱 용이)"""
|
||||
lines = []
|
||||
for entity in entities:
|
||||
lines.append(f"TEXT: {entity.text}")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_pid_tags_with_llm_simple(text_data: str, model_url: str = "http://localhost:8000/v1/chat/completions") -> dict:
|
||||
"""
|
||||
LLM을 사용하여 P&ID 태그 추출 (간단한 텍스트 형식)
|
||||
MCP 서버를 거치지 않고 vLLM 직접 요청
|
||||
"""
|
||||
prompt = f"""당신은 P&ID(Piping and Instrumentation Diagram) 도면에서 태그 정보를 추출하는 전문가입니다.
|
||||
|
||||
주어진 텍스트는 DXF 파일에서 추출한 P&ID 태그 후보입니다. 이 데이터에서 실제 P&ID 태그를 추출해주세요.
|
||||
|
||||
**태그 형식 (예시):**
|
||||
- P-101: Pump (펌프)
|
||||
- PIC-6211: Pressure Indicating Controller (압력 측정 및 제어)
|
||||
- T-10101: Tank (탱크)
|
||||
- FT-201: Flow Transmitter (유량 측정)
|
||||
- PT-101: Pressure Transmitter (압력 측정)
|
||||
- LIC-6201: Level Indicating Controller (유량 측정 및 제어)
|
||||
- FIC-6113: Flow Indicating Controller (유량 측정 및 제어)
|
||||
- DP-10101: Differential Pressure (차압)
|
||||
- VP-10117: Valve Positioner (밸브 포지셔너)
|
||||
- SP-10601: Switch Pressure (압력 스위치)
|
||||
|
||||
**태그 패턴:**
|
||||
- 첫 글자는 장비/계기 유형을 나타냅니다 (P, T, F, L, P, V, S, C, E, D 등)
|
||||
- 뒤에 숫자가 붙어 고유 식별자를 만듭니다
|
||||
- 계기 유형은 PIC, FIC, LIC, TIC 등으로 확장될 수 있습니다
|
||||
|
||||
**추출할 필드:**
|
||||
- tagNo: 태그 번호 (예: P-101, PIC-6211)
|
||||
- equipmentName: 장비 이름 (예: Pump, Tank, Pressure Transmitter)
|
||||
- instrumentType: 계기 유형 (P, T, FT, PT, PIC, LIC, FIC, LV, MV 등)
|
||||
- lineNumber: 파이프 라인 번호 (있는 경우)
|
||||
- pidDrawingNo: 도면 번호 (있는 경우)
|
||||
- confidence: 추출 신뢰도 (0.0 ~ 1.0)
|
||||
|
||||
**텍스트 데이터:**
|
||||
{text_data}
|
||||
|
||||
**요청:**
|
||||
1. 텍스트 데이터에서 실제 P&ID 태그만 추출하세요 (의미 없는 텍스트는 제외)
|
||||
2. JSON 배열 형식으로 응답하세요
|
||||
3. 각 태그는 위의 필드를 포함해야 합니다
|
||||
4. 알 수 없는 정보는 null로 설정하세요
|
||||
5. 신뢰도 점수를 부여하세요
|
||||
|
||||
**응답 형식 (JSON만, 추가 설명 없이):**
|
||||
[
|
||||
{{"tagNo": "P-101", "equipmentName": "Pump", "instrumentType": "P", "lineNumber": null, "pidDrawingNo": null, "confidence": 0.95}},
|
||||
{{"tagNo": "PIC-6211", "equipmentName": "Pressure Indicating Controller", "instrumentType": "PIC", "lineNumber": null, "pidDrawingNo": null, "confidence": 0.90}}
|
||||
]
|
||||
"""
|
||||
|
||||
payload = {
|
||||
"model": "glm-4.7-flash",
|
||||
"messages": [
|
||||
{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": prompt
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"temperature": 0.1,
|
||||
"max_tokens": 8192,
|
||||
"stream": False
|
||||
}
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = requests.post(model_url, json=payload, timeout=300)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
|
||||
result = response.json()
|
||||
content = result.get('choices', [{}])[0].get('message', {}).get('content', '')
|
||||
|
||||
# JSON 파싱
|
||||
try:
|
||||
# 코드 블록으로 감싸진 JSON 제거
|
||||
json_match = re.search(r'\[.*\]', content, re.DOTALL)
|
||||
if json_match:
|
||||
json_str = json_match.group()
|
||||
return json.loads(json_str)
|
||||
else:
|
||||
return json.loads(content)
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
# 원본 응답을 파일로 저장
|
||||
error_output_path = dxf_path.replace('.dxf', '_error_response.txt')
|
||||
with open(error_output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
f.write(content)
|
||||
return {"error": f"JSON 파싱 실패: {str(e)}", "raw_response": content, "error_output_path": error_output_path}
|
||||
|
||||
except requests.exceptions.RequestException as e:
|
||||
return {"error": f"LLM 요청 실패: {str(e)}"}
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
if len(sys.argv) < 2:
|
||||
print("사용법: python extract_pid_tags.py <dxf_file_path> [model_url]")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
dxf_path = sys.argv[1]
|
||||
model_url = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "http://localhost:8000/v1/chat/completions"
|
||||
|
||||
print(f"DXF 파일 파싱 중: {dxf_path}")
|
||||
entities = parse_dxf_text_entities(dxf_path)
|
||||
print(f"총 {len(entities)}개 텍스트 엔티티 found")
|
||||
|
||||
print("의미 있는 텍스트 필터링 중...")
|
||||
meaningful = filter_meaningful_text(entities)
|
||||
print(f"의미 있는 텍스트: {len(meaningful)}개")
|
||||
|
||||
# P&ID 태그 후보만 필터링 (엄격한 기준)
|
||||
tag_candidates = filter_tag_candidates_strict(meaningful)
|
||||
print(f"P&ID 태그 후보 (엄격한 기준): {len(tag_candidates)}개")
|
||||
|
||||
# 상위 200개만 전달 (토큰 제한 대응)
|
||||
top_meaningful = tag_candidates[:200]
|
||||
print(f"LLM에 전달할 텍스트 수: {len(top_meaningful)}개")
|
||||
|
||||
# 간단한 텍스트 형식으로 변환
|
||||
simple_text = export_to_simple_text(top_meaningful)
|
||||
|
||||
print("\n" + "="*80)
|
||||
print("LLM에 전달할 텍스트 데이터 (첫 50줄):")
|
||||
print("="*80)
|
||||
lines = simple_text.split('\n')
|
||||
for line in lines[:50]:
|
||||
print(line)
|
||||
if len(lines) > 50:
|
||||
print(f"... (총 {len(lines)}줄)")
|
||||
|
||||
print("\n" + "="*80)
|
||||
print("LLM에 P&ID 태그 추출 요청 중...")
|
||||
print("="*80)
|
||||
|
||||
result = extract_pid_tags_with_llm_simple(simple_text, model_url)
|
||||
|
||||
if 'error' in result:
|
||||
print(f"오류: {result['error']}")
|
||||
if 'raw_response' in result:
|
||||
print(f"원본 응답: {result['raw_response'][:500]}")
|
||||
if 'error_output_path' in result:
|
||||
print(f"오류 응답 저장 경로: {result['error_output_path']}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"\n성공적으로 추출된 태그: {len(result)}개")
|
||||
print("\n추출 결과:")
|
||||
for i, tag in enumerate(result[:20], 1):
|
||||
print(f"{i}. {tag.get('tagNo', 'N/A')} - {tag.get('equipmentName', 'N/A')} ({tag.get('instrumentType', 'N/A')}) - confidence: {tag.get('confidence', 0)}")
|
||||
|
||||
if len(result) > 20:
|
||||
print(f"... (총 {len(result)}개)")
|
||||
|
||||
# 결과를 JSON 파일로 저장
|
||||
json_output_path = dxf_path.replace('.dxf', '_extracted.json')
|
||||
with open(json_output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
print(f"\nJSON 결과가 저장되었습니다: {json_output_path}")
|
||||
|
||||
# 결과를 CSV 파일로 저장
|
||||
csv_output_path = dxf_path.replace('.dxf', '_extracted.csv')
|
||||
with open(csv_output_path, 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
|
||||
writer = csv.writer(f)
|
||||
writer.writerow(['tagNo', 'equipmentName', 'instrumentType', 'lineNumber', 'pidDrawingNo', 'confidence'])
|
||||
for tag in result:
|
||||
writer.writerow([
|
||||
tag.get('tagNo', ''),
|
||||
tag.get('equipmentName', ''),
|
||||
tag.get('instrumentType', ''),
|
||||
tag.get('lineNumber', ''),
|
||||
tag.get('pidDrawingNo', ''),
|
||||
tag.get('confidence', 0)
|
||||
])
|
||||
print(f"CSV 결과가 저장되었습니다: {csv_output_path}")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
main()
|
||||
153
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/pipeline/mapper.py
Normal file
153
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/pipeline/mapper.py
Normal file
@@ -0,0 +1,153 @@
|
||||
import networkx as nx
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
from typing import List, Optional, Dict, Any, Tuple
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from rapidfuzz import process, fuzz
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
# --- 응답 구조화를 위한 Pydantic 모델 ---
|
||||
class MappingResult(BaseModel):
|
||||
resolved_tag: str = Field(..., description="The final mapped system tag")
|
||||
reason: str = Field(..., description="Reason for this mapping based on context")
|
||||
confidence: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0, description="Confidence score from 0 to 1")
|
||||
|
||||
class IntelligentMapper:
|
||||
def __init__(self, graph: nx.Graph, system_tags: List[str], api_client: Optional[AsyncOpenAI] = None):
|
||||
self.graph = graph # Phase 2에서 생성된 NetworkX 그래프
|
||||
self.system_tags = system_tags # Experion 시스템의 전체 태그 리스트
|
||||
self.client = api_client
|
||||
|
||||
def get_node_context(self, node_id: str) -> str:
|
||||
"""노드의 주변 위상 정보를 텍스트로 변환 (확장된 컨텍스트 제공)"""
|
||||
if not self.graph.has_node(node_id):
|
||||
return "Node not found in graph"
|
||||
|
||||
node_attr = self.graph.nodes[node_id]
|
||||
node_type = node_attr.get('type', 'Unknown')
|
||||
node_val = node_attr.get('value', 'Unknown')
|
||||
|
||||
# 1. 직접 연결된 이웃 노드 정보
|
||||
neighbors = list(self.graph.neighbors(node_id))
|
||||
neighbor_info = []
|
||||
for n in neighbors:
|
||||
attr = self.graph.nodes[n]
|
||||
val = attr.get('value', n)
|
||||
typ = attr.get('type', 'Unknown')
|
||||
# 엣지 속성(관계) 추가
|
||||
rel = self.graph.get_edge_data(node_id, n).get('relation', 'connected')
|
||||
neighbor_info.append(f"[{rel}] {val} (Type: {typ})")
|
||||
|
||||
# 2. 2-hop 연결 정보 (더 넓은 맥락 파악)
|
||||
extended_context = []
|
||||
for n in neighbors:
|
||||
second_neighbors = list(self.graph.neighbors(n))
|
||||
for sn in second_neighbors:
|
||||
if sn == node_id: continue
|
||||
s_attr = self.graph.nodes[sn]
|
||||
extended_context.append(f"Indirectly connected via {self.graph.nodes[n].get('value', n)} to {s_attr.get('value', sn)} (Type: {s_attr.get('type', 'Unknown')})")
|
||||
|
||||
context_str = (
|
||||
f"Target Node: {node_val} (Type: {node_type})\n"
|
||||
f"Direct Neighbors: {', '.join(neighbor_info) if neighbor_info else 'None'}\n"
|
||||
f"Extended Context: {', '.join(extended_context[:10]) if extended_context else 'None'}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return context_str
|
||||
|
||||
async def _resolve_generic(self, node_id: str, category_prompt: str) -> MappingResult:
|
||||
"""공통 매핑 로직 (비동기 + 구조화 응답)"""
|
||||
if not self.client:
|
||||
return MappingResult(resolved_tag="UNKNOWN", reason="API Client not provided", confidence=0.0)
|
||||
|
||||
# Phase 2에서 'value'에 clean_value가 저장됨
|
||||
node_data = self.graph.nodes.get(node_id, {})
|
||||
tag_text = node_data.get('value', '')
|
||||
|
||||
# 1차 후보 추출 (RapidFuzz)
|
||||
candidates = process.extract(tag_text, self.system_tags, scorer=fuzz.WRatio, limit=5)
|
||||
context = self.get_node_context(node_id)
|
||||
|
||||
prompt = f"""
|
||||
{category_prompt}
|
||||
P&ID 도면의 태그 '{tag_text}'를 실제 시스템 태그와 매핑해야 합니다.
|
||||
위상 맥락: {context}
|
||||
후보 리스트: {candidates}
|
||||
|
||||
반드시 다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
|
||||
{{
|
||||
"resolved_tag": "태그명 또는 UNKNOWN",
|
||||
"reason": "매핑 이유",
|
||||
"confidence": 0.0~1.0
|
||||
}}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
try:
|
||||
response = await self.client.chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash", # MCP 서버 설정 모델 사용
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
response_format={ "type": "json_object" }
|
||||
)
|
||||
raw_content = response.choices[0].message.content
|
||||
return MappingResult.model_validate_json(raw_content)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Error resolving node {node_id}: {e}")
|
||||
return MappingResult(resolved_tag="UNKNOWN", reason=f"Error: {str(e)}", confidence=0.0)
|
||||
|
||||
# --- 전문화된 Worker 함수들 ---
|
||||
# vLLM 컨커런시 제한으로 인해 배치 처리 (한 번에 15개 요청)
|
||||
_BATCH_SIZE = 15
|
||||
|
||||
async def _batch_gather(self, node_ids: List[str], prompt: str) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
"""노드를 배치로 나누어 순차적으로 LLM 요청.
|
||||
모든 노드를 동시에 요청하면 vLLM 큐가 가득 차 타임아웃 발생.
|
||||
"""
|
||||
all_results = {}
|
||||
for i in range(0, len(node_ids), self._BATCH_SIZE):
|
||||
batch = node_ids[i : i + self._BATCH_SIZE]
|
||||
tasks = [self._resolve_generic(nid, prompt) for nid in batch]
|
||||
batch_results = await asyncio.gather(*tasks)
|
||||
all_results.update(dict(zip(batch, batch_results)))
|
||||
return all_results
|
||||
|
||||
async def extract_transmitters(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 계측기 전문 엔지니어입니다. 특히 Pressure/Flow/Level Transmitter 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
return await self._batch_gather(node_ids, prompt)
|
||||
|
||||
async def extract_valves(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 밸브 및 액추에이터 전문 엔지니어입니다. 밸브의 개폐 상태 및 제어 태그 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
return await self._batch_gather(node_ids, prompt)
|
||||
|
||||
async def extract_equipment(self, node_ids: List[str]) -> Dict[str, MappingResult]:
|
||||
prompt = "당신은 공정 설비 전문 엔지니어입니다. 펌프, 탱크, 열교환기 등의 메인 설비 태그 매핑에 특화되어 있습니다."
|
||||
return await self._batch_gather(node_ids, prompt)
|
||||
|
||||
def validate_mapping(resolved_tag: str, symbol_type: str, tag_metadata: Dict[str, Any]) -> Tuple[bool, str]:
|
||||
"""심볼 타입과 실제 태그 메타데이터의 엄격한 일치 여부 검증"""
|
||||
if resolved_tag == "UNKNOWN":
|
||||
return False, "Tag not resolved"
|
||||
|
||||
unit_map = {
|
||||
"Pressure Transmitter": ["bar", "psi", "kPa", "Pa", "kg/cm2"],
|
||||
"Flow Meter": ["m3/h", "lpm", "kg/h"],
|
||||
"Temperature Sensor": ["°C", "C", "K", "°F"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
actual_unit = tag_metadata.get('unit', '').strip()
|
||||
allowed_units = unit_map.get(symbol_type, [])
|
||||
|
||||
if actual_unit and actual_unit in allowed_units:
|
||||
return True, "Unit Match"
|
||||
|
||||
actual_desc = tag_metadata.get('description', '').lower()
|
||||
expected_keywords = {
|
||||
"Pressure Transmitter": ["pressure", "press"],
|
||||
"Flow Meter": ["flow", "flowrate"],
|
||||
"Temperature Sensor": ["temp", "temperature"]
|
||||
}
|
||||
|
||||
keywords = expected_keywords.get(symbol_type, [])
|
||||
if any(kw in actual_desc for kw in keywords):
|
||||
return True, "Description Match (Unit Missing)"
|
||||
|
||||
return False, "Mismatch: Symbol type and Tag metadata do not align"
|
||||
1579
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/server.py
Normal file
1579
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/server.py
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
339
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/worker/nl2sql_worker.py
Normal file
339
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/worker/nl2sql_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,339 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""NL2SQL 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python nl2sql_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
run_sql, query_pv_history, get_tag_metadata, list_drawings, query_with_nl
|
||||
|
||||
특징:
|
||||
- PostgreSQL 직접 연결
|
||||
- LLM SQL 생성 + DB 실행 분리
|
||||
- 메모리: ~1GB (SQL 생성용 LLM)
|
||||
- 생명주기: 메인 서버 종료 시까지 유지
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
import asyncio
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
import httpx
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [nl2sql_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── DB 연결 풀 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── LLM 클라이언트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm_client():
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
return AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
# DB 스키마 — server.py::_DB_SCHEMA와 동일
|
||||
DB_SCHEMA = """
|
||||
PostgreSQL 시계열 데이터베이스 스키마
|
||||
|
||||
테이블: history_table (시계열 이력)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자, 예: 'ficq-6113.pv') — 대소문자 구분
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
value TEXT - 측정값, 수치 연산 시 ::double precision 캐스트 필요
|
||||
recorded_at TIMESTAMPTZ - 기록 시각(UTC), 스냅샷 주기 약 60초
|
||||
|
||||
테이블: realtime_table (실시간 최신값)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자)
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
livevalue TEXT - 현재값
|
||||
timestamp TIMESTAMPTZ - 최종 갱신 시각
|
||||
|
||||
N분 간격 집계 공식 (time_bucket 금지, date_trunc 사용):
|
||||
1분 버킷: date_trunc('minute', recorded_at) AS bucket
|
||||
2분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket
|
||||
5분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/300)*300) AS bucket
|
||||
10분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/600)*600) AS bucket
|
||||
N분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket
|
||||
|
||||
예시 (2분 간격, 여러 태그):
|
||||
SELECT to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket,
|
||||
tagname, AVG(value::double precision) AS avg_val
|
||||
FROM history_table
|
||||
WHERE tagname IN ('tag1', 'tag2')
|
||||
AND recorded_at >= NOW() - INTERVAL '3 hours'
|
||||
GROUP BY bucket, tagname ORDER BY bucket, tagname
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- SELECT만 허용 (INSERT/UPDATE/DELETE/DROP 등 불가)
|
||||
- tagname은 모두 소문자로 정확히 입력
|
||||
- value 컬럼은 TEXT이므로 집계 시 ::double precision 캐스트 필수
|
||||
- time_bucket 함수 사용 금지 — 위의 to_timestamp/FLOOR/EPOCH 공식 사용
|
||||
"""
|
||||
|
||||
async def _generate_sql(natural_language: str) -> str:
|
||||
"""자연어를 SQL로 변환."""
|
||||
client = _llm_client()
|
||||
|
||||
system = (
|
||||
"You are a PostgreSQL SQL expert.\n"
|
||||
"Convert the user's question into a SELECT SQL using the schema below.\n"
|
||||
"IMPORTANT rules:\n"
|
||||
"- Use ONLY PostgreSQL syntax. No DATE_FORMAT, no INTERVAL N DAY.\n"
|
||||
"- Time column is 'recorded_at' (TIMESTAMPTZ). Do NOT use 'timestamp'.\n"
|
||||
"- NEVER use time_bucket(). For N-minute buckets use to_timestamp/FLOOR/EPOCH formula.\n"
|
||||
"- INTERVAL rule:\n"
|
||||
" * If the question specifies an interval (e.g. '2분 간격', '5-minute interval'):\n"
|
||||
" use: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket\n"
|
||||
" with GROUP BY bucket, tagname and AVG(value::double precision) AS avg_val\n"
|
||||
" * If NO interval is specified: SELECT recorded_at, tagname, value — NO GROUP BY.\n"
|
||||
"- Current year is 2026. '4월 27일' means 2026-04-27.\n"
|
||||
"- All times in DB are UTC. Korean input is KST (UTC+9). Convert: KST 12:00 = UTC 03:00.\n"
|
||||
"- value column is TEXT; cast with ::double precision only when aggregating.\n"
|
||||
"- All tagnames are lowercase (e.g. 'ficq-6113.pv'). Match exactly.\n"
|
||||
"- PostgreSQL LIKE: dot has no special meaning, no escaping needed.\n"
|
||||
"- Return ONLY the SQL statement. No explanation, no markdown.\n\n"
|
||||
f"{DB_SCHEMA}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
response = await client.chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": natural_language},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
sql = response.choices[0].message.content.strip()
|
||||
# 마크다운 코드 블록 제거
|
||||
if sql.startswith("```"):
|
||||
lines = sql.splitlines()
|
||||
sql = "\n".join(lines[1:-1] if lines[-1].strip() == "```" else lines[1:]).strip()
|
||||
return sql
|
||||
|
||||
# ── NL2SQL 도구 구현 ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
"""워커 헬스체크."""
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
"""HTTP 요청을 MCP 도구 호출로 변환."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
tool = body["tool"]
|
||||
params = body["params"]
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if tool == "run_sql":
|
||||
result = await _run_sql(**params)
|
||||
elif tool == "query_pv_history":
|
||||
result = await _query_pv_history(**params)
|
||||
elif tool == "get_tag_metadata":
|
||||
result = await _get_tag_metadata(**params)
|
||||
elif tool == "list_drawings":
|
||||
result = await _list_drawings(**params)
|
||||
elif tool == "query_with_nl":
|
||||
result = await _query_with_nl(**params)
|
||||
else:
|
||||
return {"success": False, "error": f"Unknown tool: {tool}"}
|
||||
|
||||
return result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Error executing {tool}: {e}")
|
||||
return {"success": False, "error": str(e)}
|
||||
|
||||
async def _run_sql(sql: str) -> str:
|
||||
"""SQL 실행."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(sql)
|
||||
if cur.description:
|
||||
columns = [desc[0] for desc in cur.description]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"columns": columns,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
conn.commit()
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"message": f"Query executed successfully. {cur.rowcount} rows affected.",
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _query_pv_history(tag_names: list[str], time_from: str, time_to: str, limit: int = 100) -> str:
|
||||
"""과거 값(PV) 히스토리 조회."""
|
||||
if not tag_names:
|
||||
return {"success": False, "error": "tag_names is required"}
|
||||
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
# TimescaleDB의 time_bucket 함수 사용
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT time_bucket('1 min', ts) AS time, tag_name, value
|
||||
FROM realtime_table
|
||||
WHERE tag_name = ANY(%s)
|
||||
AND ts >= %s
|
||||
AND ts <= %s
|
||||
ORDER BY time DESC
|
||||
LIMIT %s
|
||||
""",
|
||||
(tag_names, time_from, time_to, limit),
|
||||
)
|
||||
columns = ["time", "tag_name", "value"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"tag_names": tag_names,
|
||||
"time_range": {"from": time_from, "to": time_to},
|
||||
"limit": limit,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _get_tag_metadata(query: str, limit: int = 10) -> str:
|
||||
"""태그 메타데이터 검색."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT tag_name, unit, description
|
||||
FROM realtime_table
|
||||
WHERE tag_name ILIKE %s
|
||||
ORDER BY tag_name
|
||||
LIMIT %s
|
||||
""",
|
||||
(f"%{query}%", limit),
|
||||
)
|
||||
columns = ["tag_name", "unit", "description"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"query": query,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"tags": data,
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _list_drawings(unit_no: str = None) -> str:
|
||||
"""단위별 도면 목록 조회."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
if unit_no:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT name
|
||||
FROM node_map_master
|
||||
WHERE name LIKE %s
|
||||
ORDER BY name
|
||||
""",
|
||||
(f"{unit_no}%",),
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT name
|
||||
FROM node_map_master
|
||||
ORDER BY name
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
columns = ["name"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row[0])) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"unit_no": unit_no,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"names": [d["name"] for d in data],
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _query_with_nl(question: str) -> str:
|
||||
"""자연어로 SQL 쿼리 실행."""
|
||||
import json
|
||||
sql = await _generate_sql(question)
|
||||
|
||||
# SQL이 비어있으면 오류 반환
|
||||
if not sql:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "sql": "", "error": "LLM이 SQL을 생성하지 못했습니다."}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(sql)
|
||||
if cur.description:
|
||||
columns = [desc[0] for desc in cur.description]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"columns": columns,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
conn.commit()
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"message": f"Query executed successfully. {cur.rowcount} rows affected.",
|
||||
}
|
||||
except Exception as db_error:
|
||||
return {
|
||||
"success": False,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"error": str(db_error),
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
# ── 메인 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5003
|
||||
logging.info(f"Starting NL2SQL worker on port {port}")
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)
|
||||
@@ -0,0 +1,187 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 태그 추출기 공통 템플릿
|
||||
|
||||
독립 프로세스로서 CLI에서 실행되며,
|
||||
입력 텍스트 파일에서 P&ID 태그를 추출하여 JSON 파일로 출력합니다.
|
||||
|
||||
사용법:
|
||||
python pid_extract_template.py --input full_text.txt --output result.json --prompt "system prompt text"
|
||||
python pid_extract_template.py --input full_text.txt --output result.json --prompt-file prompt.txt
|
||||
|
||||
환경 변수:
|
||||
VLLM_BASE_URL: vLLM 엔드포인트 (기본: http://localhost:8000/v1)
|
||||
VLLM_MODEL: 모델명 (기본: glm-4.7-flash)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
import sys
|
||||
import time
|
||||
from typing import List
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s [%(name)s] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
logger = logging.getLogger("pid_extractor")
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
|
||||
def call_llm(system_prompt: str, user_text: str, max_tokens: int = 65536) -> List[dict]:
|
||||
"""
|
||||
vLLM에 LLM 호출하여 태그 목록 추출.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
system_prompt: 시스템 프롬프트
|
||||
user_text: 입력 텍스트
|
||||
max_tokens: 최대 토큰 수
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
추출된 태그 목록 (JSON 배열)
|
||||
"""
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
base_url = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
model = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
|
||||
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
logger.info(f"vLLM 호출: {base_url}, 모델: {model}, max_tokens: {max_tokens}")
|
||||
logger.info(f"입력 텍스트 길이: {len(user_text)}자")
|
||||
|
||||
resp = client.chat.completions.create(
|
||||
model=model,
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||||
{"role": "user", "content": user_text},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=max_tokens,
|
||||
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
|
||||
|
||||
logger.info(f"LLM 응답: finish_reason={finish_reason}, 응답 길이={len(raw)}자")
|
||||
|
||||
data = parse_json_array(raw, finish_reason)
|
||||
|
||||
if finish_reason == "length":
|
||||
logger.warning(f"finish_reason=length: 응답이 잘렸습니다. 복구 시도됨. 추출된 태그 수: {len(data)}")
|
||||
|
||||
return data
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="P&ID 태그 추출기")
|
||||
parser.add_argument("--input", required=True, help="입력 텍스트 파일 경로")
|
||||
parser.add_argument("--output", required=True, help="출력 JSON 파일 경로")
|
||||
parser.add_argument("--prompt", type=str, default=None, help="시스템 프롬프트 (인라인)")
|
||||
parser.add_argument("--prompt-file", type=str, default=None, help="시스템 프롬프트 파일 경로")
|
||||
parser.add_argument("--max-tokens", type=int, default=65536, help="최대 토큰 수 (기본: 65536)")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
# 1. 입력 텍스트 읽기
|
||||
if not os.path.exists(args.input):
|
||||
logger.error(f"입력 파일을 찾을 수 없습니다: {args.input}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
with open(args.input, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
input_text = f.read()
|
||||
|
||||
logger.info(f"입력 파일 읽기 완료: {len(input_text)}자")
|
||||
|
||||
# 2. 시스템 프롬프트 읽기
|
||||
system_prompt = None
|
||||
if args.prompt:
|
||||
system_prompt = args.prompt
|
||||
elif args.prompt_file:
|
||||
if not os.path.exists(args.prompt_file):
|
||||
logger.error(f"프롬프트 파일을 찾을 수 없습니다: {args.prompt_file}")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
with open(args.prompt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
system_prompt = f.read()
|
||||
else:
|
||||
logger.error("--prompt 또는 --prompt-file 중 하나를 지정해야 합니다.")
|
||||
sys.exit(1)
|
||||
|
||||
logger.info(f"시스템 프롬프트: {len(system_prompt)}자")
|
||||
|
||||
# 3. LLM 호출
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
tags = call_llm(system_prompt, input_text, max_tokens=args.max_tokens)
|
||||
elapsed = time.time() - t0
|
||||
|
||||
logger.info(f"추출 완료: {len(tags)}개 태그, 소요 시간: {elapsed:.1f}초")
|
||||
|
||||
# 4. 결과 JSON 쓰기
|
||||
output_dir = os.path.dirname(args.output)
|
||||
if output_dir:
|
||||
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
result = {
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(tags),
|
||||
"tags": tags,
|
||||
"processing_time_sec": round(elapsed, 1),
|
||||
}
|
||||
|
||||
with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
logger.info(f"결과 저장 완료: {args.output}")
|
||||
|
||||
# 5. 요약 출력
|
||||
print(json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(tags),
|
||||
"time": round(elapsed, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
609
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
609
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/worker/pid_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,609 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
P&ID 그래프 빌드 — 독립 프로세스 병렬 아키텍처.
|
||||
|
||||
Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출
|
||||
Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출
|
||||
Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 (subprocess.Popen)
|
||||
Phase 4: 결과 통합 + tagNo 기준 중복 제거
|
||||
Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장
|
||||
"""
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
|
||||
import subprocess
|
||||
import tempfile
|
||||
import shutil
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
worker_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] === 독립 프로세스 병렬 아키텍처 시작 ===")
|
||||
|
||||
# ── Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 ──────────────────────────────
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 시작")
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
regions = extractor.split_drawings()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 도면 분할: {len(regions)}개 영역")
|
||||
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티")
|
||||
|
||||
# ── Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 ───────────────────────────────
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출")
|
||||
full_text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 생성 (프로세스 간 통신용)
|
||||
temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix=f"pid_{basename.replace('.dxf', '')}_")
|
||||
text_path = os.path.join(temp_dir, "full_text.txt")
|
||||
with open(text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(full_text)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t2:.1f}s) - {len(full_text)}자")
|
||||
|
||||
# ── Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 ───────────────────
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행")
|
||||
|
||||
extractors = [
|
||||
("sensor", "pid_extract_sensor.py"),
|
||||
("valve", "pid_extract_valve.py"),
|
||||
("system", "pid_extract_system.py"),
|
||||
("gauge", "pid_extract_gauge.py"),
|
||||
("pump", "pid_extract_pump.py"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
results_dir = os.path.join(temp_dir, "results")
|
||||
os.makedirs(results_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
processes = []
|
||||
for name, script in extractors:
|
||||
output_path = os.path.join(results_dir, f"{name}.json")
|
||||
script_path = os.path.join(worker_dir, script)
|
||||
cmd = [
|
||||
sys.executable, script_path,
|
||||
"--input", text_path,
|
||||
"--output", output_path,
|
||||
]
|
||||
try:
|
||||
proc = subprocess.Popen(
|
||||
cmd,
|
||||
stdout=subprocess.PIPE,
|
||||
stderr=subprocess.PIPE,
|
||||
text=True,
|
||||
)
|
||||
processes.append((name, proc, output_path))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시작: {name} (pid={proc.pid})")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 실행 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
# 모든 프로세스 대기 (timeout=300초)
|
||||
for name, proc, output_path in processes:
|
||||
try:
|
||||
stdout, stderr = proc.communicate(timeout=300)
|
||||
if proc.returncode != 0:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 실패 (rc={proc.returncode}): {stderr[:200]}")
|
||||
else:
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name} 완료: {stdout.strip()[:100]}")
|
||||
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||
proc.kill()
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 타임아웃 (300초)")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t3:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# ── Phase 4: 결과 JSON 통합 + tagNo 기준 중복 제거 ──────────────
|
||||
t4 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4: 결과 통합 + 중복 제거")
|
||||
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tagnos = set()
|
||||
|
||||
for name, _, output_path in processes:
|
||||
if not os.path.exists(output_path):
|
||||
logging.warning(f"[{basename}] 결과 없음: {name}")
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
result = json.load(f)
|
||||
tags = result.get("tags", [])
|
||||
count_new = 0
|
||||
for tag in tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "")
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tagnos:
|
||||
seen_tagnos.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append(tag)
|
||||
count_new += 1
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name}: {len(tags)}개 중 {count_new}개 신규")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 결과 로드 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4 완료 ({time.time()-t4:.1f}s) - 총 {len(all_tags)}개 태그")
|
||||
|
||||
# ── Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장 ────────────────────────────
|
||||
t5 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 5: 위상 그래프 빌드")
|
||||
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
|
||||
# 추출된 태그를 그래프에 추가
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
for tag in all_tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "UNKNOWN")
|
||||
eq_name = tag.get("equipmentName")
|
||||
inst_type = tag.get("instrumentType")
|
||||
confidence = tag.get("confidence", 0.5)
|
||||
|
||||
# 해당 태그의 bbox 찾기 (geo_data에서 clean_value 매칭)
|
||||
matched_bbox = None
|
||||
for entity in geo_data:
|
||||
if entity.get("clean_value", "").upper() == tag_no.upper():
|
||||
bbox = entity.get("bbox", {})
|
||||
matched_bbox = (
|
||||
bbox.get("min_x"), bbox.get("min_y"),
|
||||
bbox.get("max_x"), bbox.get("max_y")
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
|
||||
node_id = f"tag_{tag_no}"
|
||||
if matched_bbox:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(matched_bbox[0], matched_bbox[1],
|
||||
matched_bbox[2], matched_bbox[3])
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
else:
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=shapely_box(0, 0, 1, 1),
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
|
||||
# 태그-설비 연결
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in ("TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE")]
|
||||
if equipments:
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
tag_ids = [f"tag_{t.get('tagNo', '')}" for t in all_tags]
|
||||
for tag_id in tag_ids:
|
||||
if tag_id in builder.G:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation="associated_with")
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 정리
|
||||
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()} "
|
||||
f"tags={len(all_tags)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"tags_extracted": len(all_tags),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
from fastapi import BackgroundTasks
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_function(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5004
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,609 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""P&ID 파싱 전용 워커 프로세스 (테스트용 - 절대 경로 지원)
|
||||
|
||||
Usage: python pid_worker_test.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
extract_pid_tags, match_pid_tags,
|
||||
parse_pid_dxf, parse_pid_pdf, parse_pid_drawing,
|
||||
build_pid_graph_parallel, analyze_pid_impact
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# 프로젝트 루트를 Python 경로에 추가
|
||||
PROJECT_ROOT = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
sys.path.insert(0, PROJECT_ROOT)
|
||||
|
||||
import io
|
||||
import json
|
||||
import asyncio
|
||||
import signal
|
||||
import logging
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request, BackgroundTasks
|
||||
import uvicorn
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
_SERVER_DIR = PROJECT_ROOT
|
||||
STORAGE_DIR = os.path.join(_SERVER_DIR, "storage")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [pid_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── 싱글톤 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm():
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
return OpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _ocr():
|
||||
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||
use_gpu = os.environ.get("PADDLE_USE_GPU", "true").lower() == "true"
|
||||
try:
|
||||
return PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="korean", use_gpu=use_gpu, show_log=False)
|
||||
except Exception:
|
||||
if use_gpu:
|
||||
os.environ["PADDLE_USE_GPU"] = "false"
|
||||
return _ocr()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# ── DB ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── 텍스트 추출 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
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:
|
||||
import fitz
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf_ocr(filepath: str) -> str:
|
||||
import fitz
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import numpy as np
|
||||
doc = fitz.open(filepath)
|
||||
all_texts = []
|
||||
for page in doc:
|
||||
mat = fitz.Matrix(300 / 72)
|
||||
pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes("png")))
|
||||
result = _ocr().ocr(np.array(img), cls=True)
|
||||
if result and result[0]:
|
||||
all_texts.extend(line[1][0] for line in result[0])
|
||||
return "\n".join(all_texts)
|
||||
|
||||
# ── JSON 배열 파싱 유틸 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _parse_json_array(raw: str, finish_reason: str = "") -> list:
|
||||
"""LLM 출력에서 JSON 배열 추출. finish_reason=length 잘림 복구 포함."""
|
||||
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] + "]"
|
||||
|
||||
# 가장 긴 균형 잡힌 [...] 추출
|
||||
depth = 0; start = -1; best = ""
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == "[":
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == "]":
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i + 1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
raw = best if best else "[]"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(raw)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
data = []
|
||||
for obj in re.findall(r"\{[^{}]*\}", raw, re.DOTALL):
|
||||
try:
|
||||
data.append(json.loads(obj))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
return data
|
||||
|
||||
# ── 태그 추출/매핑 도구 ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _extract_pid_tags(text: str, source_type: str) -> str:
|
||||
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\n"
|
||||
"- equipmentName: descriptive name if present near tag, else null\n"
|
||||
"- lineNumber/pidDrawingNo: null unless explicitly associated\n"
|
||||
"- confidence: 0.95 for clear tags, lower for ambiguous\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown, no explanation.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
truncated = text[:100000]
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: {source_type}\n\nText:\n{truncated}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=32768,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
logging.info(f"extract_pid_tags source={source_type} count={len(data)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "태그 추출 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _match_pid_tags(pid_tags: list, experion_tags: list) -> str:
|
||||
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:\n"
|
||||
'[{"pidTag":"FT-101","experionTag":"ft-101.pv","confidence":0.92},...]\n'
|
||||
"- If no good match: confidence < 0.5, experionTag null\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array.\n"
|
||||
)
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": (
|
||||
f"P&ID Tags:\n{chr(10).join(pid_tags)}\n\n"
|
||||
f"Experion Tags:\n{chr(10).join(experion_tags)}"
|
||||
)},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=16384,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"count": len(data), "mappings": data},
|
||||
"message": "태그 매핑 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 도면 파싱 도구 ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_TAG_EXTRACT_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:\n"
|
||||
'[{"tagNo":"FIT-10115","equipmentName":"Flow Transmitter","instrumentType":"FIT",'
|
||||
'"lineNumber":"L-101","pidDrawingNo":"P&ID-001","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
"Rules:\n"
|
||||
"- tagNo: Instrument [Function]-[Number], Equipment [Type]-[Number]\n"
|
||||
"- instrumentType: first 2-4 letters of tagNo\n"
|
||||
"- equipmentName/lineNumber/pidDrawingNo: null if not present\n"
|
||||
"- confidence: 0.0 to 1.0\n"
|
||||
"- Output ONLY the JSON array, no markdown.\n"
|
||||
"- If no tags found, return: []\n"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_dxf(filepath: str) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: dxf\n\nText:\n{text[:8000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "DXF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_pdf(filepath: str, use_ocr: bool = True) -> str:
|
||||
text = _extract_text_from_pdf_ocr(filepath) if use_ocr else _extract_text_from_pdf(filepath)
|
||||
if not text.strip():
|
||||
return json.dumps({"success": True, "text": "", "count": 0, "tags": []},
|
||||
ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
resp = _llm().chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": _TAG_EXTRACT_SYSTEM},
|
||||
{"role": "user", "content": f"Source: pdf\n\nText:\n{text[:12000]}"},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or "").strip()
|
||||
data = _parse_json_array(raw, resp.choices[0].finish_reason)
|
||||
if not isinstance(data, list):
|
||||
data = []
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"data": {"text": text[:10000], "count": len(data), "tags": data},
|
||||
"message": "PDF 파싱 완료"
|
||||
}, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_pid_drawing(filepath: str) -> str:
|
||||
ext = os.path.splitext(filepath)[1].lower()
|
||||
if ext == ".dxf":
|
||||
return _parse_pid_dxf(filepath)
|
||||
elif ext == ".pdf":
|
||||
return _parse_pid_pdf(filepath)
|
||||
elif ext == ".dwg":
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"data": None,
|
||||
"error": "DWG 파일은 직접 파싱할 수 없습니다. DXF로 변환 후 사용하세요.",
|
||||
"message": "지원하지 않는 파일 형식"
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": False,
|
||||
"error": f"지원하지 않는 형식: {ext}. 지원: .dxf, .pdf",
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 그래프 도구 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
import time
|
||||
|
||||
async def _build_pid_graph_parallel(filepath: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
P&ID 그래프 빌드 — 독립 프로세스 병렬 아키텍처.
|
||||
|
||||
Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출
|
||||
Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출
|
||||
Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 (subprocess.Popen)
|
||||
Phase 4: 결과 통합 + tagNo 기준 중복 제거
|
||||
Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장
|
||||
"""
|
||||
from pipeline.extractor import PidGeometricExtractor
|
||||
from pipeline.topology import PidTopologyBuilder
|
||||
|
||||
import subprocess
|
||||
import tempfile
|
||||
import shutil
|
||||
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
t0 = time.time()
|
||||
# 절대 경로로 변환하여 파일 경로 문제 해결
|
||||
if not os.path.isabs(filepath):
|
||||
filepath = os.path.join(PROJECT_ROOT, filepath)
|
||||
filepath = os.path.abspath(filepath)
|
||||
basename = os.path.basename(filepath)
|
||||
worker_dir = os.path.join(PROJECT_ROOT, "mcp-server", "worker")
|
||||
logging.info(f"[{basename}] === 독립 프로세스 병렬 아키텍처 시작 ===")
|
||||
|
||||
# ── Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 ──────────────────────────────
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 시작")
|
||||
extractor = PidGeometricExtractor(filepath)
|
||||
regions = extractor.split_drawings()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 도면 분할: {len(regions)}개 영역")
|
||||
|
||||
geo_data_path = os.path.join(STORAGE_DIR, basename + "_geo.json")
|
||||
extractor.extract_and_save(geo_data_path)
|
||||
with open(geo_data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
geo_data = json.load(f)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 1 완료 ({time.time()-t0:.1f}s) - {len(geo_data)}개 엔티티")
|
||||
|
||||
# ── Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 ───────────────────────────────
|
||||
t2 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출")
|
||||
full_text = _extract_text_from_dxf(filepath)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 생성 (프로세스 간 통신용)
|
||||
temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix=f"pid_{basename.replace('.dxf', '')}_")
|
||||
text_path = os.path.join(temp_dir, "full_text.txt")
|
||||
with open(text_path, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(full_text)
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 2 완료 ({time.time()-t2:.1f}s) - {len(full_text)}자")
|
||||
|
||||
# ── Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행 ───────────────────
|
||||
t3 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3: 5개 독립 추출 프로세스 병렬 실행")
|
||||
|
||||
extractors = [
|
||||
("sensor", "pid_extract_sensor.py"),
|
||||
("valve", "pid_extract_valve.py"),
|
||||
("system", "pid_extract_system.py"),
|
||||
("gauge", "pid_extract_gauge.py"),
|
||||
("pump", "pid_extract_pump.py"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
results_dir = os.path.join(temp_dir, "results")
|
||||
os.makedirs(results_dir, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
processes = []
|
||||
for name, script in extractors:
|
||||
output_path = os.path.join(results_dir, f"{name}.json")
|
||||
script_path = os.path.join(worker_dir, script)
|
||||
cmd = [
|
||||
sys.executable, script_path,
|
||||
"--input", text_path,
|
||||
"--output", output_path,
|
||||
]
|
||||
try:
|
||||
proc = subprocess.Popen(
|
||||
cmd,
|
||||
stdout=subprocess.PIPE,
|
||||
stderr=subprocess.PIPE,
|
||||
text=True,
|
||||
)
|
||||
processes.append((name, proc, output_path))
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 시작: {name} (pid={proc.pid})")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 실행 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
# 모든 프로세스 대기 (timeout=300초)
|
||||
for name, proc, output_path in processes:
|
||||
try:
|
||||
stdout, stderr = proc.communicate(timeout=300)
|
||||
if proc.returncode != 0:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 실패 (rc={proc.returncode}): {stderr[:200]}")
|
||||
else:
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name} 완료: {stdout.strip()[:100]}")
|
||||
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||
proc.kill()
|
||||
logging.error(f"[{basename}] {name} 타임아웃 (300초)")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 3 완료 ({time.time()-t3:.1f}s)")
|
||||
|
||||
# ── Phase 4: 결과 JSON 통합 + tagNo 기준 중복 제거 ──────────────
|
||||
t4 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4: 결과 통합 + 중복 제거")
|
||||
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tagnos = set()
|
||||
|
||||
for name, _, output_path in processes:
|
||||
if not os.path.exists(output_path):
|
||||
logging.warning(f"[{basename}] 결과 없음: {name}")
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
with open(output_path, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
result = json.load(f)
|
||||
tags = result.get("tags", [])
|
||||
count_new = 0
|
||||
for tag in tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "")
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tagnos:
|
||||
seen_tagnos.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append(tag)
|
||||
count_new += 1
|
||||
logging.info(f"[{basename}] {name}: {len(tags)}개 중 {count_new}개 신규")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"[{basename}] 결과 로드 실패 {name}: {e}")
|
||||
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 4 완료 ({time.time()-t4:.1f}s) - 총 {len(all_tags)}개 태그")
|
||||
|
||||
# ── Phase 5: 위상 그래프 빌드 + 저장 ────────────────────────────
|
||||
t5 = time.time()
|
||||
logging.info(f"[{basename}] Phase 5: 위상 그래프 빌드")
|
||||
|
||||
builder = PidTopologyBuilder(geo_data)
|
||||
builder.build_graph()
|
||||
|
||||
# 추출된 태그를 그래프에 추가
|
||||
from shapely.geometry import box as shapely_box
|
||||
for tag in all_tags:
|
||||
tag_no = tag.get("tagNo", "UNKNOWN")
|
||||
eq_name = tag.get("equipmentName")
|
||||
inst_type = tag.get("instrumentType")
|
||||
confidence = tag.get("confidence", 0.5)
|
||||
|
||||
# 해당 태그의 bbox 찾기 (geo_data에서 clean_value 매칭)
|
||||
matched_bbox = None
|
||||
for entity in geo_data:
|
||||
if entity.get("clean_value", "").upper() == tag_no.upper():
|
||||
bbox = entity.get("bbox", {})
|
||||
matched_bbox = (
|
||||
bbox.get("min_x"), bbox.get("min_y"),
|
||||
bbox.get("max_x"), bbox.get("max_y")
|
||||
)
|
||||
break
|
||||
|
||||
node_id = f"tag_{tag_no}"
|
||||
if matched_bbox:
|
||||
bbox_geom = shapely_box(matched_bbox[0], matched_bbox[1],
|
||||
matched_bbox[2], matched_bbox[3])
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=bbox_geom,
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
else:
|
||||
builder.G.add_node(node_id,
|
||||
type="TEXT",
|
||||
bbox=shapely_box(0, 0, 1, 1),
|
||||
value=tag_no,
|
||||
equipment_name=eq_name,
|
||||
instrument_type=inst_type,
|
||||
confidence=confidence)
|
||||
|
||||
# 태그-설비 연결
|
||||
equipments = [n for n, d in builder.G.nodes(data=True)
|
||||
if d.get("type") not in ("TEXT", "LINE", "LWPOLYLINE")]
|
||||
if equipments:
|
||||
eq_grid = builder._build_spatial_grid(equipments)
|
||||
tag_ids = [f"tag_{t.get('tagNo', '')}" for t in all_tags]
|
||||
for tag_id in tag_ids:
|
||||
if tag_id in builder.G:
|
||||
best_match = builder._find_nearest_equipment(tag_id, eq_grid)
|
||||
if best_match:
|
||||
builder.G.add_edge(tag_id, best_match, relation="associated_with")
|
||||
|
||||
graph_id = basename.replace(".dxf", "_graph.json")
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
builder.save_graph(graph_path)
|
||||
|
||||
# 임시 디렉토리 정리
|
||||
shutil.rmtree(temp_dir, ignore_errors=True)
|
||||
|
||||
total_time = time.time() - t0
|
||||
logging.info(f"[{basename}] 전체 완료 ({total_time:.1f}s) - graph_id={graph_id} "
|
||||
f"nodes={builder.G.number_of_nodes()} "
|
||||
f"edges={builder.G.number_of_edges()} "
|
||||
f"tags={len(all_tags)}")
|
||||
return json.dumps({
|
||||
"success": True,
|
||||
"graph_id": graph_id,
|
||||
"graph_path": graph_path,
|
||||
"nodes": builder.G.number_of_nodes(),
|
||||
"edges": builder.G.number_of_edges(),
|
||||
"tags_extracted": len(all_tags),
|
||||
"processing_time_sec": round(total_time, 1)
|
||||
}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
|
||||
def _analyze_pid_impact(graph_id: str, start_node_id: str) -> str:
|
||||
from pipeline.analyzer import PidAnalysisEngine
|
||||
|
||||
graph_path = os.path.join(STORAGE_DIR, graph_id)
|
||||
mapping_path = graph_path.replace("_graph.json", "_mapping.json")
|
||||
analyzer = PidAnalysisEngine(graph_path, mapping_path)
|
||||
result = analyzer.analyze_impact(start_node_id)
|
||||
return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
|
||||
# ── 요청 디스패처 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _dispatch(tool: str, params: dict) -> str:
|
||||
try:
|
||||
match tool:
|
||||
# blocking 함수는 asyncio.to_thread로 스레드풀 오프로드
|
||||
case "extract_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_extract_pid_tags, **params)
|
||||
case "match_pid_tags":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_match_pid_tags, **params)
|
||||
case "parse_pid_dxf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_dxf, **params)
|
||||
case "parse_pid_pdf":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_pdf, **params)
|
||||
case "parse_pid_drawing":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_parse_pid_drawing, **params)
|
||||
case "analyze_pid_impact":
|
||||
return await asyncio.to_thread(_analyze_pid_impact, **params)
|
||||
# 이미 async — 직접 await
|
||||
case "build_pid_graph_parallel":
|
||||
return await _build_pid_graph_parallel(**params)
|
||||
case _:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": f"알 수 없는 도구: {tool}"},
|
||||
ensure_ascii=False)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"dispatch error tool={tool}: {e}", exc_info=True)
|
||||
return json.dumps({"success": False, "error": str(e)}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# ── 종료 예약 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _schedule_shutdown():
|
||||
"""
|
||||
응답 전송 완료 후 프로세스 종료 예약.
|
||||
FastAPI의 BackgroundTasks를 사용하여 응답이 완전히 전송된 후 종료되도록 유도함.
|
||||
"""
|
||||
async def _do():
|
||||
# 네트워크 전송 및 커넥션 정리를 위한 최소한의 대기 시간
|
||||
await asyncio.sleep(1.0)
|
||||
logging.info("One-shot worker shutting down...")
|
||||
os.kill(os.getpid(), signal.SIGTERM)
|
||||
asyncio.create_task(_do())
|
||||
|
||||
# ── HTTP 엔드포인트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
body = await request.json()
|
||||
return await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
|
||||
@app.post("/execute/one_shot")
|
||||
async def execute_one_shot(request: Request, background_tasks: BackgroundTasks):
|
||||
"""요청 처리 후 프로세스 자동 종료 (P&ID 워커 전용)."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
result = await _dispatch(body["tool"], body["params"])
|
||||
|
||||
# BackgroundTasks에 등록하여 응답 전송이 완료된 후 _schedule_shutdown이 실행되도록 함
|
||||
background_tasks.add_task(_schedule_shutdown)
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# ── 진입점 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5005
|
||||
os.makedirs(STORAGE_DIR, exist_ok=True)
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port, log_level="warning")
|
||||
229
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/worker/rag_worker.py
Normal file
229
.rooBackup/2026-05-05-222700/mcp-server/worker/rag_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,229 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""RAG 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python rag_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
search_codebase, search_r530_docs, ask_iiot_llm, rag_query
|
||||
|
||||
특징:
|
||||
- Ollama Embedding + Qdrant 검색 + vLLM LLM 조합
|
||||
- 메모리: ~200MB (워커 자체, vLLM 외부 서비스 사용 시)
|
||||
- 생명주기: 메인 서버 종료 시까지 유지
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가 (pipeline 패키지 접근)
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
import asyncio
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
import httpx
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
OLLAMA_URL = os.environ.get("OLLAMA_URL", "http://localhost:11434")
|
||||
QDRANT_URL = os.environ.get("QDRANT_URL", "http://localhost:6333")
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "glm-4.7-flash")
|
||||
EMBED_MODEL = os.environ.get("EMBED_MODEL", "nomic-embed-text")
|
||||
|
||||
COL_CODEBASE = os.environ.get("COL_CODEBASE", "ws-65f457145aee80b2")
|
||||
COL_OPC_DOCS = os.environ.get("COL_OPC_DOCS", "experion-opc-docs")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [rag_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── HTTP 클라이언트 싱글톤 ────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _get_http_client():
|
||||
return httpx.AsyncClient(timeout=30)
|
||||
|
||||
# ── 임베딩 (Ollama) ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _embed(text: str) -> list[float]:
|
||||
"""Ollama nomic-embed-text로 768-dim 벡터 생성."""
|
||||
async with _get_http_client() as client:
|
||||
resp = await client.post(
|
||||
f"{OLLAMA_URL}/api/embeddings",
|
||||
json={"model": EMBED_MODEL, "prompt": text},
|
||||
)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
return resp.json()["embedding"]
|
||||
|
||||
# ── Qdrant 검색 ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def _qdrant_search(collection: str, query_vector: list[float], top_k: int = 6) -> list[dict]:
|
||||
"""Qdrant에서 벡터 유사도 검색."""
|
||||
async with _get_http_client() as client:
|
||||
resp = await client.post(
|
||||
f"{QDRANT_URL}/collections/{collection}/points/search",
|
||||
json={
|
||||
"vector": query_vector,
|
||||
"limit": top_k,
|
||||
"with_payload": True,
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
resp.raise_for_status()
|
||||
return resp.json().get("result", [])
|
||||
|
||||
# ── LLM (vLLM) ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm_client():
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
return AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
async def _ask_llm(question: str, context: str = "") -> str:
|
||||
"""vLLM LLM으로 질문 응답."""
|
||||
client = _llm_client()
|
||||
|
||||
if context:
|
||||
prompt = f"""주어진 컨텍스트를 바탕으로 질문에 답변하세요.
|
||||
|
||||
컨텍스트:
|
||||
{context}
|
||||
|
||||
질문:
|
||||
{question}
|
||||
|
||||
답변:"""
|
||||
else:
|
||||
prompt = question
|
||||
|
||||
response = await client.chat.completions.create(
|
||||
model="glm-4.7-flash",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
return response.choices[0].message.content
|
||||
|
||||
# ── RAG 도구 구현 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
"""워커 헬스체크."""
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
"""HTTP 요청을 MCP 도구 호출로 변환."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
tool = body["tool"]
|
||||
params = body["params"]
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if tool == "search_codebase":
|
||||
result = await _search_codebase(**params)
|
||||
elif tool == "search_r530_docs":
|
||||
result = await _search_r530_docs(**params)
|
||||
elif tool == "ask_iiot_llm":
|
||||
result = await _ask_iiot_llm(**params)
|
||||
elif tool == "rag_query":
|
||||
result = await _rag_query(**params)
|
||||
else:
|
||||
return {"success": False, "error": f"Unknown tool: {tool}"}
|
||||
|
||||
return result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Error executing {tool}: {e}")
|
||||
return {"success": False, "error": str(e)}
|
||||
|
||||
async def _search_codebase(query: str, top_k: int = 6) -> str:
|
||||
"""소스코드 검색."""
|
||||
query_vector = await _embed(query)
|
||||
results = await _qdrant_search(COL_CODEBASE, query_vector, top_k)
|
||||
|
||||
items = []
|
||||
for hit in results:
|
||||
payload = hit.get("payload", {})
|
||||
items.append({
|
||||
"score": hit.get("score", 0),
|
||||
"file": payload.get("file", "unknown"),
|
||||
"content": payload.get("content", "")[:500],
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(items),
|
||||
"items": items,
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def _search_r530_docs(query: str, top_k: int = 5) -> str:
|
||||
"""Experion HS R530 공식 문서 검색."""
|
||||
query_vector = await _embed(query)
|
||||
results = await _qdrant_search(COL_OPC_DOCS, query_vector, top_k)
|
||||
|
||||
items = []
|
||||
for hit in results:
|
||||
payload = hit.get("payload", {})
|
||||
items.append({
|
||||
"score": hit.get("score", 0),
|
||||
"title": payload.get("title", "unknown"),
|
||||
"content": payload.get("content", "")[:500],
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"count": len(items),
|
||||
"items": items,
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def _ask_iiot_llm(question: str, context: str = "") -> str:
|
||||
"""IIoT/OPC UA 질문 응답."""
|
||||
answer = await _ask_llm(question, context)
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"question": question,
|
||||
"answer": answer,
|
||||
}
|
||||
|
||||
async def _rag_query(question: str, search_code: bool = False, search_docs: bool = True) -> str:
|
||||
"""통합 RAG 검색."""
|
||||
contexts = []
|
||||
|
||||
if search_code:
|
||||
query_vector = await _embed(question)
|
||||
code_results = await _qdrant_search(COL_CODEBASE, query_vector, 3)
|
||||
for hit in code_results:
|
||||
contexts.append(hit.get("payload", {}).get("content", ""))
|
||||
|
||||
if search_docs:
|
||||
query_vector = await _embed(question)
|
||||
doc_results = await _qdrant_search(COL_OPC_DOCS, query_vector, 3)
|
||||
for hit in doc_results:
|
||||
contexts.append(hit.get("payload", {}).get("content", ""))
|
||||
|
||||
context = "\n\n".join(contexts[:5])
|
||||
answer = await _ask_llm(question, context)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"question": question,
|
||||
"context_count": len(contexts),
|
||||
"answer": answer,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# ── 메인 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5002
|
||||
logging.info(f"Starting RAG worker on port {port}")
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid-PG.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid-PG.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Gauges',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract instruments tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: PG, TG, LG\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"PG-10101A","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of PG, TG,LG from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='glm-4.7-flash',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted_PG.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
162
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid.py
Normal file
162
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid.py
Normal file
@@ -0,0 +1,162 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Sensors',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract sensor tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FT, FIT, LT, PT, TE, LI, PI, TI\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FT-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FT, FIT, LT, PT, TE, LI, PI, TI, FIQ from the text below:\n\n{text}'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Valves',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract valve tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FCV-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV from the text below:\n\n{text}'
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
'name': 'System Tags',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract system tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FICQ-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='glm-4.7-flash',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.7,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid1.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid1.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Sensors',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract sensor tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FT-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='glm-4.7-flash',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted1.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid2.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid2.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'Field Instruments - Valves',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract valve tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FCV-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='glm-4.7-flash',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted2.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid3.py
Normal file
140
.rooBackup/2026-05-05-222700/test_dxf_extract_pid3.py
Normal file
@@ -0,0 +1,140 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
DXF 파일에서 P&ID 태그 추출 스크립트
|
||||
ezdxf + OpenAI API 사용 (청크 단위 3회 호출)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ezdxf
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
from ezdxf.tools.text import plain_mtext
|
||||
from openai import OpenAI
|
||||
|
||||
# DXF 파일 경로
|
||||
filepath = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100.dxf'
|
||||
|
||||
# DXF 파일 읽기
|
||||
doc = ezdxf.readfile(filepath)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
# 텍스트 추출
|
||||
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
|
||||
|
||||
text = '\n'.join(texts)
|
||||
print(f'총 텍스트: {len(text)}자')
|
||||
|
||||
# OpenAI 클라이언트 생성 (타임아웃 1800초 = 30분)
|
||||
llm = OpenAI(
|
||||
base_url='http://localhost:8000/v1',
|
||||
api_key='dummy',
|
||||
timeout=1800
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 청크별 프롬프트
|
||||
chunks = [
|
||||
{
|
||||
'name': 'System Tags',
|
||||
'system': (
|
||||
'You are a P&ID expert. Extract system tags only.\n'
|
||||
'Return ONLY a JSON array.\n'
|
||||
'\n'
|
||||
'Instrument types to extract: LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC\n'
|
||||
'Format: [{"tagNo":"FICQ-10101","confidence":0.95},...]\n'
|
||||
),
|
||||
'user': 'Extract ALL tags of LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA, FIC, TIC, PIC, LIC from the text below:\n\n{text}'
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 결과 저장
|
||||
all_tags = []
|
||||
seen_tags = set()
|
||||
|
||||
for chunk in chunks:
|
||||
print(f'\n=== {chunk["name"]} ===')
|
||||
|
||||
# 프롬프트 생성
|
||||
system = chunk['system']
|
||||
user = chunk['user'].format(text=text[:100000])
|
||||
|
||||
# LLM 호출
|
||||
resp = llm.chat.completions.create(
|
||||
model='glm-4.7-flash',
|
||||
messages=[
|
||||
{'role': 'system', 'content': system},
|
||||
{'role': 'user', 'content': user},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=65536,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
extra_body={'chat_template_kwargs': {'enable_thinking': False}},
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = (resp.choices[0].message.content or '').strip()
|
||||
finish = resp.choices[0].finish_reason
|
||||
print(f'응답 길이: {len(raw)}자, finish_reason: {finish}')
|
||||
|
||||
# 잘린 경우 복구
|
||||
if finish == 'length' and not raw.rstrip().endswith(']'):
|
||||
last = raw.rfind('}')
|
||||
if last != -1:
|
||||
raw = raw[:last+1] + ']'
|
||||
print('잘린 JSON 복구')
|
||||
|
||||
# 배열 추출
|
||||
depth = 0
|
||||
start = -1
|
||||
best = ''
|
||||
for i, c in enumerate(raw):
|
||||
if c == '[':
|
||||
if depth == 0:
|
||||
start = i
|
||||
depth += 1
|
||||
elif c == ']':
|
||||
depth -= 1
|
||||
if depth == 0 and start >= 0:
|
||||
cand = raw[start:i+1]
|
||||
if len(cand) > len(best):
|
||||
best = cand
|
||||
|
||||
# JSON 파싱 및 결과 저장
|
||||
try:
|
||||
data = json.loads(best) if best else []
|
||||
print(f'추출된 태그 수: {len(data)}개')
|
||||
|
||||
for item in data:
|
||||
tag_no = item.get('tagNo')
|
||||
if tag_no and tag_no not in seen_tags:
|
||||
seen_tags.add(tag_no)
|
||||
all_tags.append({
|
||||
'tagNo': tag_no,
|
||||
'confidence': item.get('confidence', 0.95)
|
||||
})
|
||||
|
||||
print(f'중복 제거 후 총 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
print(f'파싱 실패: {e}')
|
||||
print(repr(best[-300:] if best else ''))
|
||||
|
||||
# 최종 결과
|
||||
print(f'\n=== 최종 결과 ===')
|
||||
print(f'총 추출 태그 수: {len(all_tags)}개')
|
||||
print()
|
||||
for t in all_tags[:30]:
|
||||
print(f' {t["tagNo"]}')
|
||||
if len(all_tags) > 30:
|
||||
print(f' ... (총 {len(all_tags)}개)')
|
||||
|
||||
# JSON 파일로 저장
|
||||
output_path = '/home/windpacer/projects/ExperionCrawler/src/Web/uploads/pid/p-9100_extracted3.json'
|
||||
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
json.dump(all_tags, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||
print(f'\n결과 저장: {output_path}')
|
||||
440
.rooBackup/2026-05-05-223900/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
440
.rooBackup/2026-05-05-223900/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
@@ -0,0 +1,440 @@
|
||||
# DXF 정보추출용 캐드 작업 지침서
|
||||
|
||||
**목적**: DXF 파일만으로 P&ID 도면의 모든 정보를 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙
|
||||
**대상**: P&ID 도면 작성자, CAD 운영자
|
||||
**버전**: v1.0
|
||||
**작성일**: 2026-05-06
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 목차
|
||||
|
||||
1. [총칙](#1-총칙)
|
||||
2. [레이어 규칙](#2-레이어-규칙)
|
||||
3. [블록(Block) 규칙](#3-블록block-규칙)
|
||||
4. [텍스트 규칙](#4-텍스트-규칙)
|
||||
5. [설비(Equipment) 규칙](#5-설비equipment-규칙)
|
||||
6. [배관(Piping) 규칙](#6-배관piping-규칙)
|
||||
7. [흐름 방향(Flow Direction) 규칙](#7-흐름-방향flow-direction-규칙)
|
||||
8. [설비 사양 정보 규칙](#8-설비-사양-정보-규칙)
|
||||
9. [검증 체크리스트](#9-검증-체크리스트)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. 총칙
|
||||
|
||||
### 1.1 목적
|
||||
|
||||
본 지침서는 DXF 파일만으로 P&ID 도면의 다음 정보를 100% 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙을 정의합니다:
|
||||
|
||||
1. **태그명**: 장비, 펌프, 계측기기, 밸브의 고유 식별자
|
||||
2. **설비 인식**: 장비 타입 판별 및 위치 파악
|
||||
3. **연결관계**: 배관과 장비의 연결, 단일 장비에 연결된 계측기기/펌프/밸브
|
||||
4. **흐름방향**: 유체의 이동 방향
|
||||
5. **설비 사양**: SIZE, VOLUME, MATERIAL 등 도면 내 장비 정보
|
||||
|
||||
### 1.2 핵심 원칙
|
||||
|
||||
| 원칙 | 설명 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **블록 우선** | 모든 심볼은 블록(Block/INSERT)으로 작성 |
|
||||
| **레이어 분리** | 요소별로 레이어를 명확히 분리 |
|
||||
| **텍스트 표준화** | 태그명은 표준 형식으로 TEXT 엔티티 사용 |
|
||||
| **속성 활용** | 블록 속성(Attribute)으로 메타데이터 저장 |
|
||||
| **좌표 정렬** | 연결점은 정확한 좌표로 맞닿게 작성 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 레이어 규칙
|
||||
|
||||
### 2.1 필수 레이어 목록
|
||||
|
||||
다음 레이어를 반드시 생성하고 요소별로 분리하여 작성해야 합니다:
|
||||
|
||||
| 레이어명 | 용도 | 필수 |
|
||||
|----------|------|------|
|
||||
| `EQUIPMENT` | 주요 설비 (탱크, 컬럼, 히터, 반응기) | ✅ |
|
||||
| `PUMP` | 펌프 | ✅ |
|
||||
| `VALVE` | 밸브 (모든 타입) | ✅ |
|
||||
| `INSTRUMENT` | 계측기기 (센서, 트랜스미터, 컨트롤러) | ✅ |
|
||||
| `PROCESS_LINE` | 공정 배관 | ✅ |
|
||||
| `STEAM_LINE` | 스팀 배관 | ✅ |
|
||||
| `WATER_LINE` | 물 배관 | ✅ |
|
||||
| `ELECTRIC_SIGNAL` | 전기 신호 라인 (제어선) | ✅ |
|
||||
| `TAG_TEXT` | 태그명 텍스트 | ✅ |
|
||||
| `PIPELINE_NO` | 파이프 라인 번호 | ✅ |
|
||||
| `FLOW_ARROW` | 흐름 방향 화살표 | ✅ |
|
||||
| `SPEC_TEXT` | 설비 사양 텍스트 | ✅ |
|
||||
|
||||
### 2.2 레이어 사용 규칙
|
||||
|
||||
1. **혼용 금지**: 한 레이어에 서로 다른 타입의 요소를 섞지 마세요
|
||||
2. **0 레이어 금지**: 0 레이어에 작업 요소를 작성하지 마세요
|
||||
3. **일관성**: 모든 도면에서 동일한 레이어명 사용
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 블록(Block) 규칙
|
||||
|
||||
### 3.1 블록 사용 의무
|
||||
|
||||
**모든 설비/밸브/계측기기는 반드시 블록(Block Reference/INSERT)으로 작성해야 합니다.**
|
||||
|
||||
블록을 사용하면:
|
||||
- `INSERT.dxf.name`으로 심볼 타입을 직접 식별 가능
|
||||
- `INSERT.dxf.insert`로 정확한 위치 추출 가능
|
||||
- 속성(Attribute)으로 태그명/사양 저장 가능
|
||||
|
||||
### 3.2 블록 명명 규칙
|
||||
|
||||
블록명은 다음 형식을 따릅니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
[타입]_[서브타입]
|
||||
```
|
||||
|
||||
| 블록명 | 설명 | 예시 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| `EQUIP_TANK` | 탱크 | T-10100 |
|
||||
| `EQUIP_COLUMN` | 컬럼/분리탑 | C-10111 |
|
||||
| `EQUIP_HEATER` | 히터/교환기 | E-10119 |
|
||||
| `EQUIP_REACTOR` | 반응기 | R-10101 |
|
||||
| `PUMP_CENTRIFUGAL` | 원심펌프 | P-10101 |
|
||||
| `PUMP_DIAPHRAGM` | 다이어프램 펌프 | DP-10101 |
|
||||
| `PUMP_VACUUM` | 진공펌프 | VP-10117 |
|
||||
| `VALVE_GLOBE` | 글로브 밸브 | FCV-10101 |
|
||||
| `VALVE_BALL` | 볼 밸브 | XV-10111 |
|
||||
| `VALVE_BUTTERFLY` | 버터플라이 밸브 | BV-10100 |
|
||||
| `VALVE_CHECK` | 체크 밸브 | |
|
||||
| `VALVE_PSV` | 안전밸브 | PSV-10101 |
|
||||
| `INST_TRANSMITTER` | 트랜스미터 | PT-10111 |
|
||||
| `INST_INDICATOR` | 지시기 | TI-10103 |
|
||||
| `INST_CONTROLLER` | 컨트롤러 | FICQ-10101 |
|
||||
| `INST_GAUGE` | 게이지 | PG-10101 |
|
||||
| `FLOW_ARROW` | 흐름 방향 화살표 | |
|
||||
|
||||
### 3.3 블록 속성(Attribute) 규칙
|
||||
|
||||
각 블록에는 다음 속성을 반드시 포함합니다:
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` |
|
||||
| `PRESSURE` | 압력 | `0.25MPa` |
|
||||
| `TEMPERATURE` | 온도 | `80°C` |
|
||||
|
||||
**속성 작성 방법**:
|
||||
1. AutoCAD에서 `ATTDEF` 명령으로 속성 정의
|
||||
2. `BLOCK` 명령으로 블록 생성 시 속성 포함
|
||||
3. `INSERT` 시 속성값 입력
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 텍스트 규칙
|
||||
|
||||
### 4.1 태그명 텍스트
|
||||
|
||||
각 장비/밸브/계측기기 옆에 태그명을 TEXT 엔티티로 반드시 작성합니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `TAG_TEXT` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[접두사]-[번호]` (예: `T-10100`, `P-10101`, `FCV-10101`) |
|
||||
| 위치 | 장비 블록에서 10~20 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
| 폰트 | 표준 폰트 (고딕, Arial) — 특수 폰트 금지 |
|
||||
| 회전 | 0도 (수평) — 회전된 텍스트 금지 |
|
||||
|
||||
### 4.2 파이프 라인 번호
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||||
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||||
배관 옆에 파이프 라인 번호를 TEXT 엔티티로 작성합니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `PIPELINE_NO` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[유체코드]-[라인번호]-[규격]-[등급]-[재질]` |
|
||||
| 예시 | `P-10101-25A-F1A-n` |
|
||||
| 위치 | 배관 라인에서 5~10 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
|
||||
### 4.3 금지 사항
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||||
|
||||
- **MTEXT 금지**: 단순 태그명은 TEXT 사용 (MTEXT는 다중 줄 설명용)
|
||||
- **특수 문자 금지**: `%%U`, `%%d` 등 AutoCAD 제어 문자 사용 금지
|
||||
- **한글 태그 금지**: 태그명은 영문/숫자/하이픈만 사용
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 5. 설비(Equipment) 규칙
|
||||
|
||||
### 5.1 설비 블록 작성 규칙
|
||||
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||||
각 설비는 블록으로 작성하고, 다음 정보를 포함합니다:
|
||||
|
||||
**예시: T-10100 FEED BUFFER TANK**
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
위치: (X, Y) — 탱크 중심점
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
PRESSURE = ATM
|
||||
TEMPERATURE = 80°C
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 설비-배관 연결점 규칙
|
||||
|
||||
설비 블록과 배관이 연결되는 지점은 **정확한 좌표**로 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
배관 시작: (1672.2, 1755.3) ← 동일한 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**규칙**:
|
||||
1. 연결점은 LINE 엔티티의 시작/끝 좌표가 정확히 일치해야 함
|
||||
2. 연결점 간격 0.5 단위 이내로 허용
|
||||
3. 연결점이 맞지 않으면 자동 추출 실패
|
||||
|
||||
### 5.3 설비-계측기 연결 규칙
|
||||
|
||||
설비에 연결된 계측기기는 `ELECTRIC_SIGNAL` 레이어의 선으로 연결합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크(T-10100) → LT-10100 (수위 트랜스미터)
|
||||
연결선: ELECTRIC_SIGNAL 레이어
|
||||
시작: 탱크 블록 좌표
|
||||
종료: 계측기 블록 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 설비 블록 위치 확인
|
||||
2. 동일 위치에서 시작하는 ELECTRIC_SIGNAL 라인 추적
|
||||
3. 라인 끝점에 있는 계측기 블록 식별
|
||||
4. 연결 관계 기록: `T-10100 → LT-10100`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 배관(Piping) 규칙
|
||||
|
||||
### 6.1 배관 라인 작성 규칙
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||||
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||||
모든 배관은 LINE 또는 LWPOLYLINE 엔티티로 작성하며, 다음 규칙을 따릅니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | 배관 타입별 레이어 사용 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`) |
|
||||
| 연결점 | LINE의 시작/끝 좌표가 설비 블록 연결점과 정확히 일치 |
|
||||
| 연속성 | 배관 경로가 끊기지 않도록 연속적인 LINE 작성 |
|
||||
| 교차 | 배관 교차점은 좌표가 정확히 일치 (0.5 단위 이내) |
|
||||
|
||||
### 6.2 배관-설비 연결 추출 로직
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 설비 블록의 연결점 좌표 확인
|
||||
2. 동일 좌표에서 시작하는 PROCESS_LINE 레이어의 LINE 찾기
|
||||
3. LINE을 따라 다음 설비 블록까지 추적
|
||||
4. 연결 관계 기록: [설비A] → [배관] → [설비B]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예시**:
|
||||
```
|
||||
T-10100 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
→ PROCESS_LINE: (1672.2, 1755.3) → (1700.0, 1755.3)
|
||||
→ P-10101 입구: (1700.0, 1755.3)
|
||||
결과: T-10100 → P-10101 (배관: P-10101-25A-F1A-n)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.3 밸브-배관 연결 규칙
|
||||
|
||||
밸브는 배관 라인 위에 배치하며, 연결점이 정확히 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
배관: (1700, 1755) → (1720, 1755)
|
||||
밸브 입구: (1720, 1755)
|
||||
밸브 출구: (1730, 1755)
|
||||
배관: (1730, 1755) → (1750, 1755)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 배관 LINE의 끝점 확인
|
||||
2. 동일 좌표에 밸브 블록이 있는지 확인
|
||||
3. 밸브 출구에서 계속되는 배관 LINE 추적
|
||||
4. 연결 관계: `배관 → 밸브 → 배관`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 흐름 방향(Flow Direction) 규칙
|
||||
|
||||
### 7.1 화살표 블록 사용 의무
|
||||
|
||||
**모든 배관 라인의 흐름 방향은 화살표 블록으로 명시해야 합니다.**
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 블록명 | `FLOW_ARROW` |
|
||||
| 레이어 | `FLOW_ARROW` |
|
||||
| 위치 | 배관 라인 중간 또는 끝에 배치 |
|
||||
| 회전 | 흐름 방향에 맞게 회전 (0°=우측, 90°=하측) |
|
||||
|
||||
### 7.2 화살표 블록 속성
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: FLOW_ARROW
|
||||
속성:
|
||||
DIRECTION = RIGHT / LEFT / UP / DOWN
|
||||
PIPELINE = P-10101-25A-F1A-n (연결된 파이프 라인 번호)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.3 흐름 방향 추출 로직
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. FLOW_ARROW 블록 찾기
|
||||
2. INSERT.dxf.rotation으로 방향 확인
|
||||
- 0° = 우측 흐름 (→)
|
||||
- 180° = 좌측 흐름 (←)
|
||||
- 90° = 상측 흐름 (↑)
|
||||
- 270° = 하측 흐름 (↓)
|
||||
3. 화살표 위치에서 연결된 배관 라인 찾기
|
||||
4. 방향 정보 기록: [배관] → [방향]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.4 탱크/컬럼 화살표 심볼
|
||||
|
||||
탱크와 컬럼은 기존처럼 **화살표 모양 경계선**을 유지할 수 있으나,
|
||||
추가로 `FLOW_ARROW` 블록을 배관 라인에 배치해야 합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
T-10100 (탱크)
|
||||
└→ FLOW_ARROW (rotation=0°, RIGHT)
|
||||
└→ 배관: P-10101-25A-F1A-n
|
||||
└→ P-10101 (펌프)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.5 필수 배치 위치
|
||||
|
||||
화살표는 다음 위치에 반드시 배치합니다:
|
||||
|
||||
1. **설비 출구**: 탱크/컬럼/히터에서 나가는 배관
|
||||
2. **분기점**: 배관이 분기되는 지점
|
||||
3. **합류점**: 배관이 합류하는 지점
|
||||
4. **도면 경계**: 도면 밖으로 나가는 배관
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. 설비 사양 정보 규칙
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||||
|
||||
### 8.1 사양 정보 저장 방법
|
||||
|
||||
설비 사양은 **블록 속성(Attribute)**으로 저장합니다. PDF에 표시되는 텍스트는 시각용이며, DXF 추출의 기준은 블록 속성입니다.
|
||||
|
||||
### 8.2 필수 속성 목록
|
||||
|
||||
각 설비 블록에 다음 속성을 반드시 포함합니다:
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 | 필수 |
|
||||
|-----------|------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` | ✅ |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` | ✅ |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` | ✅ |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` | ✅ |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_PRESSURE` | 설계 압력 | `0.25MPa` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_PRESSURE` | 운전 압력 | `ATM` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_TEMP` | 설계 온도 | `80°C` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_TEMP` | 운전 온도 | `AMB` | ✅ |
|
||||
| `INSULATION` | 단열 | `H50` | ❌ |
|
||||
|
||||
### 8.3 펌프 전용 속성
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `CAPACITY` | 용량 | `60L/min` |
|
||||
| `RPM` | 회전수 | `3,520` |
|
||||
| `TYPE` | 펌프 타입 | `CENTRIFUGAL` |
|
||||
|
||||
### 8.4 예시: T-10100 FEED BUFFER TANK
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
레이어: EQUIPMENT
|
||||
위치: (1662.6, 1754.5)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
DESIGN_PRESSURE = ATM
|
||||
OPERATING_PRESSURE = ATM
|
||||
DESIGN_TEMP = 80°C
|
||||
OPERATING_TEMP = AMB
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 8.5 예시: P-10101 FEED PUMP
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: PUMP_CENTRIFUGAL
|
||||
레이어: PUMP
|
||||
위치: (2055.3, 1738.6)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = P-10101
|
||||
NAME = FEED PUMP
|
||||
SIZE = 25A/20A
|
||||
MATERIAL = STS316
|
||||
CAPACITY = 60L/min
|
||||
RPM = 3,520
|
||||
DESIGN_PRESSURE = 0.25MPa
|
||||
TYPE = CENTRIFUGAL
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. 검증 체크리스트
|
||||
|
||||
도면 작성 완료 후 다음 항목을 반드시 확인하세요:
|
||||
|
||||
### 9.1 블록 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 설비가 블록(Block/INSERT)으로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 블록명이 표준 형식을 따르는가? (`EQUIP_TANK`, `PUMP_CENTRIFUGAL` 등)
|
||||
- [ ] 모든 블록에 필수 속성(TAG, NAME, SIZE, MATERIAL)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 속성값이 정확한가?
|
||||
|
||||
### 9.2 레이어 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 요소가 올바른 레이어에 배치되었는가?
|
||||
- [ ] 0 레이어에 작업 요소가 없는가?
|
||||
- [ ] 레이어명이 표준 목록과 일치하는가?
|
||||
|
||||
### 9.3 연결점 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 설비-배관 연결점 좌표가 정확히 일치하는가? (0.5 단위 이내)
|
||||
- [ ] 배관 라인이 끊기지 않고 연속적인가?
|
||||
- [ ] 밸브가 배관 라인 위에 정확히 배치되었는가?
|
||||
|
||||
### 9.4 흐름 방향 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 배관 라인에 FLOW_ARROW 블록이 배치되었는가?
|
||||
- [ ] 화살표 회전 각도가 흐름 방향과 일치하는가?
|
||||
- [ ] 분기점/합류점에 화살표가 배치되었는가?
|
||||
|
||||
### 9.5 텍스트 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 태그명이 TAG_TEXT 레이어에 TEXT 엔티티로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 태그명 형식이 표준을 따르는가? (`T-10100`, `P-10101`)
|
||||
- [ ] 파이프 라인 번호가 PIPELINE_NO 레이어에 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 특수 문자(%%U, %%d)가 없는가?
|
||||
|
||||
### 9.6 DXF 내보내기 검증
|
||||
|
||||
- [ ] DXF 버전이 R2018 이상인가?
|
||||
- [ ] 블록 정의가 정상적으로 내보내졌는가?
|
||||
- [ ] 블록 속성(Attribute)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 레이어 정보가 유지되었는가?
|
||||
469
.rooBackup/2026-05-05-234800/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
469
.rooBackup/2026-05-05-234800/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
@@ -0,0 +1,469 @@
|
||||
# DXF 정보추출용 캐드 작업 지침서
|
||||
|
||||
**목적**: DXF 파일만으로 P&ID 도면의 모든 정보를 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙
|
||||
**대상**: P&ID 도면 작성자, CAD 운영자
|
||||
**버전**: v1.0
|
||||
**작성일**: 2026-05-06
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 목차
|
||||
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||||
1. [총칙](#1-총칙)
|
||||
2. [레이어 규칙](#2-레이어-규칙)
|
||||
3. [블록(Block) 규칙](#3-블록block-규칙)
|
||||
4. [텍스트 규칙](#4-텍스트-규칙)
|
||||
5. [설비(Equipment) 규칙](#5-설비equipment-규칙)
|
||||
6. [배관(Piping) 규칙](#6-배관piping-규칙)
|
||||
7. [흐름 방향(Flow Direction) 규칙](#7-흐름-방향flow-direction-규칙)
|
||||
8. [설비 사양 정보 규칙](#8-설비-사양-정보-규칙)
|
||||
9. [검증 체크리스트](#9-검증-체크리스트)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. 총칙
|
||||
|
||||
### 1.1 목적
|
||||
|
||||
본 지침서는 DXF 파일만으로 P&ID 도면의 다음 정보를 100% 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙을 정의합니다:
|
||||
|
||||
1. **태그명**: 장비, 펌프, 계측기기, 밸브의 고유 식별자
|
||||
2. **설비 인식**: 장비 타입 판별 및 위치 파악
|
||||
3. **연결관계**: 배관과 장비의 연결, 단일 장비에 연결된 계측기기/펌프/밸브
|
||||
4. **흐름방향**: 유체의 이동 방향
|
||||
5. **설비 사양**: SIZE, VOLUME, MATERIAL 등 도면 내 장비 정보
|
||||
|
||||
### 1.2 핵심 원칙
|
||||
|
||||
| 원칙 | 설명 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **블록 우선** | 모든 심볼은 블록(Block/INSERT)으로 작성 |
|
||||
| **레이어 분리** | 요소별로 레이어를 명확히 분리 |
|
||||
| **텍스트 표준화** | 태그명은 표준 형식으로 TEXT 엔티티 사용 |
|
||||
| **속성 활용** | 블록 속성(Attribute)으로 메타데이터 저장 |
|
||||
| **좌표 정렬** | 연결점은 정확한 좌표로 맞닿게 작성 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. 레이어 규칙
|
||||
|
||||
### 2.1 필수 레이어 목록
|
||||
|
||||
다음 레이어를 반드시 생성하고 요소별로 분리하여 작성해야 합니다:
|
||||
|
||||
| 레이어명 | 용도 | 필수 |
|
||||
|----------|------|------|
|
||||
| `EQUIPMENT` | 주요 설비 (탱크, 컬럼, 히터, 반응기) | ✅ |
|
||||
| `PUMP` | 펌프 | ✅ |
|
||||
| `VALVE` | 밸브 (모든 타입) | ✅ |
|
||||
| `INSTRUMENT` | 계측기기 (센서, 트랜스미터, 컨트롤러) | ✅ |
|
||||
| `PROCESS_LINE` | 공정 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `STEAM_LINE` | 스팀 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `WATER_LINE` | 물 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `AIR_LINE` | 공압 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `ELECTRIC_SIGNAL` | 전기 신호 라인 (제어선) | ✅ |
|
||||
| `TAG_TEXT` | 태그명 텍스트 | ✅ |
|
||||
| `PIPELINE_NO` | 파이프 라인 번호 | ✅ |
|
||||
| `SPEC_TEXT` | 설비 사양 텍스트 | ✅ |
|
||||
|
||||
### 2.2 레이어 사용 규칙
|
||||
|
||||
1. **혼용 금지**: 한 레이어에 서로 다른 타입의 요소를 섞지 마세요
|
||||
2. **0 레이어 금지**: 0 레이어에 작업 요소를 작성하지 마세요
|
||||
3. **일관성**: 모든 도면에서 동일한 레이어명 사용
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 블록(Block) 규칙
|
||||
|
||||
### 3.1 블록 사용 의무
|
||||
|
||||
**모든 설비/밸브/계측기기는 반드시 블록(Block Reference/INSERT)으로 작성해야 합니다.**
|
||||
|
||||
블록을 사용하면:
|
||||
- `INSERT.dxf.name`으로 심볼 타입을 직접 식별 가능
|
||||
- `INSERT.dxf.insert`로 정확한 위치 추출 가능
|
||||
- 속성(Attribute)으로 태그명/사양 저장 가능
|
||||
|
||||
### 3.2 블록 명명 규칙
|
||||
|
||||
블록명은 다음 형식을 따릅니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
[타입]_[서브타입]
|
||||
```
|
||||
|
||||
| 블록명 | 설명 | 예시 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| `EQUIP_TANK` | 탱크 | T-10100 |
|
||||
| `EQUIP_COLUMN` | 컬럼/분리탑 | C-10111 |
|
||||
| `EQUIP_HEATER` | 히터/교환기 | E-10119 |
|
||||
| `EQUIP_REACTOR` | 반응기 | R-10101 |
|
||||
| `PUMP_CENTRIFUGAL` | 원심펌프 | P-10101 |
|
||||
| `PUMP_DIAPHRAGM` | 다이어프램 펌프 | DP-10101 |
|
||||
| `PUMP_VACUUM` | 진공펌프 | VP-10117 |
|
||||
| `VALVE_GLOBE` | 글로브 밸브 | FCV-10101 |
|
||||
| `VALVE_BALL` | 볼 밸브 | XV-10111 |
|
||||
| `VALVE_BUTTERFLY` | 버터플라이 밸브 | BV-10100 |
|
||||
| `VALVE_CHECK` | 체크 밸브 | |
|
||||
| `VALVE_PSV` | 안전밸브 | PSV-10101 |
|
||||
| `INST_TRANSMITTER` | 트랜스미터, 센서 | PT-10111, TE-10111A |
|
||||
| `INST_CONTROLLER` | 컨트롤러 | FICQ-10101 |
|
||||
| `INST_GAUGE` | 게이지 | PG-10101 |
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||||
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||||
### 3.3 블록 속성(Attribute) 규칙
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||||
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||||
각 블록에는 다음 속성을 반드시 포함합니다:
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||||
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||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` |
|
||||
| `PRESSURE` | 압력 | `0.25MPa` |
|
||||
| `TEMPERATURE` | 온도 | `80°C` |
|
||||
|
||||
**속성 작성 방법**:
|
||||
1. AutoCAD에서 `ATTDEF` 명령으로 속성 정의
|
||||
2. `BLOCK` 명령으로 블록 생성 시 속성 포함
|
||||
3. `INSERT` 시 속성값 입력
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 4. 텍스트 규칙
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||||
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||||
### 4.1 태그명 텍스트
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||||
|
||||
각 장비/밸브/계측기기 옆에 태그명을 TEXT 엔티티로 반드시 작성합니다:
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||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `TAG_TEXT` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[접두사]-[번호]` (예: `T-10100`, `P-10101`, `FCV-10101`) |
|
||||
| 위치 | 장비 블록에서 10~20 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
| 폰트 | 표준 폰트 (고딕, Arial) — 특수 폰트 금지, 캐드용 SHA 금지 |
|
||||
| 회전 | 0도 (수평) — 회전된 텍스트 금지 |
|
||||
|
||||
### 4.2 파이프 라인 번호
|
||||
|
||||
배관 옆에 파이프 라인 번호를 TEXT 엔티티로 작성합니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `PIPELINE_NO` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[유체코드]-[라인번호]-[규격]-[등급]-[재질]` |
|
||||
| 예시 | `P-10101-25A-F1A-n` |
|
||||
| 위치 | 배관 라인에서 5~10 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
|
||||
### 4.3 금지 사항
|
||||
|
||||
- **MTEXT 금지**: 단순 태그명은 TEXT 사용 (MTEXT는 다중 줄 설명용)
|
||||
- **특수 문자 금지**: `%%U`, `%%d` 등 AutoCAD 제어 문자 사용 금지
|
||||
- **한글 태그 금지**: 태그명은 영문/숫자/하이픈만 사용
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 설비(Equipment) 규칙
|
||||
|
||||
### 5.1 설비 블록 작성 규칙
|
||||
|
||||
각 설비는 블록으로 작성하고, 다음 정보를 포함합니다:
|
||||
|
||||
**예시: T-10100 FEED BUFFER TANK**
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
위치: (X, Y) — 탱크 중심점
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
PRESSURE = ATM
|
||||
TEMPERATURE = 80°C
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 설비-배관 연결점 규칙
|
||||
|
||||
설비 블록과 배관이 연결되는 지점은 **정확한 좌표**로 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
배관 시작: (1672.2, 1755.3) ← 동일한 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**규칙**:
|
||||
1. 연결점은 LINE 엔티티의 시작/끝 좌표가 정확히 일치해야 함
|
||||
2. 연결점 간격 0.5 단위 이내로 허용
|
||||
3. 연결점이 맞지 않으면 자동 추출 실패
|
||||
|
||||
### 5.3 설비-계측기 연결 규칙
|
||||
|
||||
설비에 연결된 계측기기는 `ELECTRIC_SIGNAL` 레이어의 선으로 연결합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크(T-10100) → LT-10100 (레벨 트랜스미터)
|
||||
연결선: ELECTRIC_SIGNAL 레이어
|
||||
시작: 탱크 블록 좌표
|
||||
종료: 계측기 블록 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 설비 블록 위치 확인
|
||||
2. 동일 위치에서 시작하는 ELECTRIC_SIGNAL 라인 추적
|
||||
3. 라인 끝점에 있는 계측기 블록 식별
|
||||
4. 연결 관계 기록: `T-10100 → LT-10100`
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 6. 배관(Piping) 규칙
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||||
|
||||
### 6.1 배관 라인 작성 규칙
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||||
|
||||
모든 배관은 **LWPOLYLINE** 엔티티로 작성하며, 다음 규칙을 따릅니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE 사용 (LINE 대신) — 흐름 화살표를 버텍스 너비로 표현 |
|
||||
| 레이어 | 배관 타입별 레이어 사용 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`, `AIR_LINE`) |
|
||||
| 연결점 | LWPOLYLINE의 시작/끝 좌표가 설비 블록 연결점과 정확히 일치 |
|
||||
| 연속성 | 배관 경로가 끊기지 않도록 연속적인 LWPOLYLINE 작성 |
|
||||
| 교차 | 배관 교차점은 좌표가 정확히 일치 (0.5 단위 이내) |
|
||||
| 화살표 | LWPOLYLINE의 끝점 버텍스 너비(`end_width`)로 흐름 방향 화살표 표현 |
|
||||
|
||||
### 6.2 배관-설비 연결 추출 로직
|
||||
|
||||
```
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||||
1. 설비 블록의 연결점 좌표 확인
|
||||
2. 동일 좌표에서 시작하는 PROCESS_LINE 레이어의 LWPOLYLINE 찾기
|
||||
3. LWPOLYLINE을 따라 다음 설비 블록까지 추적
|
||||
4. 연결 관계 기록: [설비A] → [배관] → [설비B]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예시**:
|
||||
```
|
||||
T-10100 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
→ PROCESS_LINE: (1672.2, 1755.3) → (1700.0, 1755.3)
|
||||
→ P-10101 입구: (1700.0, 1755.3)
|
||||
결과: T-10100 → P-10101 (배관: P-10101-25A-F1A-n)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.3 밸브-배관 연결 규칙
|
||||
|
||||
밸브는 배관 라인 위에 배치하며, 연결점이 정확히 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE: (1700, 1755) → (1720, 1755)
|
||||
밸브 입구: (1720, 1755)
|
||||
밸브 출구: (1730, 1755)
|
||||
LWPOLYLINE: (1730, 1755) → (1750, 1755)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 배관 LWPOLYLINE의 끝점 확인
|
||||
2. 동일 좌표에 밸브 블록이 있는지 확인
|
||||
3. 밸브 출구에서 계속되는 배관 LWPOLYLINE 추적
|
||||
4. 연결 관계: `배관 → 밸브 → 배관`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 흐름 방향(Flow Direction) 규칙
|
||||
|
||||
### 7.1 LWPOLYLINE 버텍스 너비 기반 화살표
|
||||
|
||||
**모든 배관 라인의 흐름 방향은 LWPOLYLINE 엔티티의 버텍스 너비로 명시해야 합니다.**
|
||||
|
||||
AutoCAD에서 `PEDIT` 명령으로 LWPOLYLINE의 끝점 너비를 넓히면 화살표 모양이 됩니다. 이 방식은 배관 라인과 화살표를 **단일 엔티티**로 표현하여 작업 효율과 추출 정확도를 동시에 높입니다.
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE (LINE이 아님) |
|
||||
| 화살표 표현 | 끝점 버텍스의 `end_width` 속성으로 화살표 크기 지정 |
|
||||
| 화살표 크기 | `end_width = 3~5` 단위 (배관 너비 `start_width = 0`과 명확히 구분) |
|
||||
| 방향 판별 | `end_width > start_width`인 방향이 흐름 방향 |
|
||||
| 레이어 | 배관과 동일 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`) |
|
||||
|
||||
**작성 방법 (AutoCAD)**:
|
||||
1. `PLINE` 명령으로 배관 경로 작성
|
||||
2. `PEDIT` 명령 선택 → '너비(W)' 옵션
|
||||
3. 시작 너비: `0`, 끝 너비: `5` 입력
|
||||
4. 결과: 끝점에 화살표 모양의 넓은 버텍스 생성
|
||||
|
||||
**DXF 저장 구조**:
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=0, end_width=0
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 화살표 끝 (우측 흐름)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.2 흐름 방향 추출 로직
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. LWPOLYLINE 엔티티 찾기 (PROCESS_LINE/STEAM_LINE/WATER_LINE 레이어)
|
||||
2. 버텍스 목록 획득: vertices = entity.get_vertices()
|
||||
3. 각 버텍스의 start_width / end_width 확인
|
||||
4. end_width > 0인 버텍스가 있는 방향 = 흐름 방향
|
||||
- 마지막 버텍스 end_width > 0 → 시작→끝 방향 (forward)
|
||||
- 첫 번째 버텍스 start_width > 0 → 끝→시작 방향 (backward)
|
||||
5. 방향 정보 기록: [배관] → [방향]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 코드 예시**:
|
||||
```python
|
||||
vertices = list(entity.get_vertices())
|
||||
if len(vertices) >= 2:
|
||||
last = vertices[-1]
|
||||
if hasattr(last, 'end_width') and last.end_width > 0:
|
||||
flow_direction = "forward" # 시작→끝 방향
|
||||
first = vertices[0]
|
||||
if hasattr(first, 'start_width') and first.start_width > 0:
|
||||
flow_direction = "backward" # 끝→시작 방향
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.3 양방향 화살표
|
||||
|
||||
양방향 흐름이 필요한 경우, 양쪽 끝 버텍스에 너비를 설정합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=5, end_width=0 ← 좌측 화살표
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 우측 화살표
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.4 탱크/컬럼 화살표 심볼
|
||||
|
||||
탱크와 컬럼은 기존처럼 **화살표 모양 경계선**을 유지할 수 있으나,
|
||||
배관 라인은 LWPOLYLINE 버텍스 너비로 화살표를 표현해야 합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
T-10100 (탱크)
|
||||
└→ LWPOLYLINE (end_width=5, forward)
|
||||
└→ 배관: P-10101-25A-F1A-n
|
||||
└→ P-10101 (펌프)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.5 필수 설정 위치
|
||||
|
||||
화살표(버텍스 너비)는 다음 위치에 반드시 설정합니다:
|
||||
|
||||
1. **설비 출구**: 탱크/컬럼/히터에서 나가는 배관
|
||||
2. **분기점**: 배관이 분기되는 지점
|
||||
3. **합류점**: 배관이 합류하는 지점
|
||||
4. **도면 경계**: 도면 밖으로 나가는 배관
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. 설비 사양 정보 규칙
|
||||
|
||||
### 8.1 사양 정보 저장 방법
|
||||
|
||||
설비 사양은 **블록 속성(Attribute)**으로 저장합니다. PDF에 표시되는 텍스트는 시각용이며, DXF 추출의 기준은 블록 속성입니다.
|
||||
|
||||
### 8.2 필수 속성 목록
|
||||
|
||||
각 설비 블록에 다음 속성을 반드시 포함합니다:
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 | 필수 |
|
||||
|-----------|------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` | ✅ |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` | ✅ |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` | ✅ |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` | ✅ |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_PRESSURE` | 설계 압력 | `0.25MPa` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_PRESSURE` | 운전 압력 | `ATM` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_TEMP` | 설계 온도 | `80°C` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_TEMP` | 운전 온도 | `AMB` | ✅ |
|
||||
| `INSULATION` | 단열 | `H50` | ❌ |
|
||||
|
||||
### 8.3 펌프 전용 속성
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `CAPACITY` | 용량 | `60L/min` |
|
||||
| `RPM` | 회전수 | `3,520` |
|
||||
| `TYPE` | 펌프 타입 | `CENTRIFUGAL` |
|
||||
|
||||
### 8.4 예시: T-10100 FEED BUFFER TANK
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
레이어: EQUIPMENT
|
||||
위치: (1662.6, 1754.5)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
DESIGN_PRESSURE = ATM
|
||||
OPERATING_PRESSURE = ATM
|
||||
DESIGN_TEMP = 80°C
|
||||
OPERATING_TEMP = AMB
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 8.5 예시: P-10101 FEED PUMP
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: PUMP_CENTRIFUGAL
|
||||
레이어: PUMP
|
||||
위치: (2055.3, 1738.6)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = P-10101
|
||||
NAME = FEED PUMP
|
||||
SIZE = 25A/20A
|
||||
MATERIAL = STS316
|
||||
CAPACITY = 60L/min
|
||||
RPM = 3,520
|
||||
DESIGN_PRESSURE = 0.25MPa
|
||||
TYPE = CENTRIFUGAL
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. 검증 체크리스트
|
||||
|
||||
도면 작성 완료 후 다음 항목을 반드시 확인하세요:
|
||||
|
||||
### 9.1 블록 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 설비가 블록(Block/INSERT)으로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 블록명이 표준 형식을 따르는가? (`EQUIP_TANK`, `PUMP_CENTRIFUGAL` 등)
|
||||
- [ ] 모든 블록에 필수 속성(TAG, NAME, SIZE, MATERIAL)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 속성값이 정확한가?
|
||||
|
||||
### 9.2 레이어 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 요소가 올바른 레이어에 배치되었는가?
|
||||
- [ ] 0 레이어에 작업 요소가 없는가?
|
||||
- [ ] 레이어명이 표준 목록과 일치하는가?
|
||||
|
||||
### 9.3 연결점 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 설비-배관 연결점 좌표가 정확히 일치하는가? (0.5 단위 이내)
|
||||
- [ ] 배관 라인이 끊기지 않고 연속적인가?
|
||||
- [ ] 밸브가 배관 라인 위에 정확히 배치되었는가?
|
||||
|
||||
### 9.4 흐름 방향 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 배관이 LWPOLYLINE 엔티티로 작성되었는가? (LINE이 아닌가?)
|
||||
- [ ] 배관 끝점 버텍스의 end_width가 3 이상으로 설정되었는가?
|
||||
- [ ] 버텍스 너비 방향이 실제 흐름 방향과 일치하는가?
|
||||
- [ ] 분기점/합류점 배관에 버텍스 너비가 설정되었는가?
|
||||
|
||||
### 9.5 텍스트 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 태그명이 TAG_TEXT 레이어에 TEXT 엔티티로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 태그명 형식이 표준을 따르는가? (`T-10100`, `P-10101`)
|
||||
- [ ] 파이프 라인 번호가 PIPELINE_NO 레이어에 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 특수 문자(%%U, %%d)가 없는가?
|
||||
|
||||
### 9.6 DXF 내보내기 검증
|
||||
|
||||
- [ ] DXF 버전이 R2018 이상인가?
|
||||
- [ ] 블록 정의가 정상적으로 내보내졌는가?
|
||||
- [ ] 블록 속성(Attribute)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 레이어 정보가 유지되었는가?
|
||||
477
.rooBackup/2026-05-06-000700/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
477
.rooBackup/2026-05-06-000700/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
@@ -0,0 +1,477 @@
|
||||
# DXF 정보추출용 캐드 작업 지침서
|
||||
|
||||
**목적**: DXF 파일만으로 P&ID 도면의 모든 정보를 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙
|
||||
**대상**: P&ID 도면 작성자, CAD 운영자
|
||||
**버전**: v1.0
|
||||
**작성일**: 2026-05-06
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 목차
|
||||
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||||
1. [총칙](#1-총칙)
|
||||
2. [레이어 규칙](#2-레이어-규칙)
|
||||
3. [블록(Block) 규칙](#3-블록block-규칙)
|
||||
4. [텍스트 규칙](#4-텍스트-규칙)
|
||||
5. [설비(Equipment) 규칙](#5-설비equipment-규칙)
|
||||
6. [배관(Piping) 규칙](#6-배관piping-규칙)
|
||||
7. [흐름 방향(Flow Direction) 규칙](#7-흐름-방향flow-direction-규칙)
|
||||
8. [설비 사양 정보 규칙](#8-설비-사양-정보-규칙)
|
||||
9. [검증 체크리스트](#9-검증-체크리스트)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. 총칙
|
||||
|
||||
### 1.1 목적
|
||||
|
||||
본 지침서는 DXF 파일만으로 P&ID 도면의 다음 정보를 100% 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙을 정의합니다:
|
||||
|
||||
1. **태그명**: 장비, 펌프, 계측기기, 밸브의 고유 식별자
|
||||
2. **설비 인식**: 장비 타입 판별 및 위치 파악
|
||||
3. **연결관계**: 배관과 장비의 연결, 단일 장비에 연결된 계측기기/펌프/밸브
|
||||
4. **흐름방향**: 유체의 이동 방향
|
||||
5. **설비 사양**: SIZE, VOLUME, MATERIAL 등 도면 내 장비 정보
|
||||
|
||||
### 1.2 핵심 원칙
|
||||
|
||||
| 원칙 | 설명 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **블록 우선** | 모든 심볼은 블록(Block/INSERT)으로 작성 |
|
||||
| **속성 우선** | 태그명·사양은 블록 속성(Attribute)으로 저장 — 별도 TEXT 금지 |
|
||||
| **레이어 분리** | 요소별로 레이어를 명확히 분리 |
|
||||
| **엔티티 최소화** | 같은 정보를 여러 엔티티로 중복 저장하지 않음 |
|
||||
| **좌표 정렬** | 연결점은 정확한 좌표로 맞닿게 작성 |
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 2. 레이어 규칙
|
||||
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||||
### 2.1 필수 레이어 목록
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||||
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||||
다음 레이어를 반드시 생성하고 요소별로 분리하여 작성해야 합니다:
|
||||
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||||
| 레이어명 | 용도 | 필수 |
|
||||
|----------|------|------|
|
||||
| `EQUIPMENT` | 주요 설비 (탱크, 컬럼, 히터, 반응기) | ✅ |
|
||||
| `PUMP` | 펌프 | ✅ |
|
||||
| `VALVE` | 밸브 (모든 타입) | ✅ |
|
||||
| `INSTRUMENT` | 계측기기 (센서, 트랜스미터, 컨트롤러) | ✅ |
|
||||
| `PROCESS_LINE` | 공정 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `STEAM_LINE` | 스팀 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `WATER_LINE` | 물 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `AIR_LINE` | 공압 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `ELECTRIC_SIGNAL` | 전기 신호 라인 (제어선) | ✅ |
|
||||
| `PIPELINE_NO` | 파이프 라인 번호 (배관에만 별도 TEXT 필요) | ✅ |
|
||||
|
||||
### 2.2 레이어 사용 규칙
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||||
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||||
1. **혼용 금지**: 한 레이어에 서로 다른 타입의 요소를 섞지 마세요
|
||||
2. **0 레이어 금지**: 0 레이어에 작업 요소를 작성하지 마세요
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||||
3. **일관성**: 모든 도면에서 동일한 레이어명 사용
|
||||
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||||
---
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||||
## 3. 블록(Block) 규칙
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||||
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||||
### 3.1 블록 사용 의무
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||||
**모든 설비/밸브/계측기기는 반드시 블록(Block Reference/INSERT)으로 작성해야 합니다.**
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||||
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||||
블록을 사용하면:
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||||
- `INSERT.dxf.name`으로 심볼 타입을 직접 식별 가능
|
||||
- `INSERT.dxf.insert`로 정확한 위치 추출 가능
|
||||
- 속성(Attribute)으로 태그명/사양 저장 가능
|
||||
|
||||
### 3.2 블록 명명 규칙
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||||
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||||
블록명은 다음 형식을 따릅니다:
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||||
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||||
```
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||||
[타입]_[서브타입]
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||||
```
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||||
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||||
| 블록명 | 설명 | 예시 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| `EQUIP_TANK` | 탱크 | T-10100 |
|
||||
| `EQUIP_COLUMN` | 컬럼/분리탑 | C-10111 |
|
||||
| `EQUIP_HEATER` | 히터/교환기 | E-10119 |
|
||||
| `EQUIP_REACTOR` | 반응기 | R-10101 |
|
||||
| `PUMP_CENTRIFUGAL` | 원심펌프 | P-10101 |
|
||||
| `PUMP_DIAPHRAGM` | 다이어프램 펌프 | DP-10101 |
|
||||
| `PUMP_VACUUM` | 진공펌프 | VP-10117 |
|
||||
| `VALVE_GLOBE` | 글로브 밸브 | FCV-10101 |
|
||||
| `VALVE_BALL` | 볼 밸브 | XV-10111 |
|
||||
| `VALVE_BUTTERFLY` | 버터플라이 밸브 | BV-10100 |
|
||||
| `VALVE_CHECK` | 체크 밸브 | |
|
||||
| `VALVE_PSV` | 안전밸브 | PSV-10101 |
|
||||
| `INST_TRANSMITTER` | 트랜스미터, 센서 | PT-10111, TE-10111A |
|
||||
| `INST_CONTROLLER` | 컨트롤러 | FICQ-10101 |
|
||||
| `INST_GAUGE` | 게이지 | PG-10101 |
|
||||
|
||||
### 3.3 블록 속성(Attribute) 규칙
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||||
|
||||
각 블록에는 다음 속성을 반드시 포함합니다:
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` |
|
||||
| `PRESSURE` | 압력 | `0.25MPa` |
|
||||
| `TEMPERATURE` | 온도 | `80°C` |
|
||||
|
||||
**속성 작성 방법**:
|
||||
1. AutoCAD에서 `ATTDEF` 명령으로 속성 정의
|
||||
2. `BLOCK` 명령으로 블록 생성 시 속성 포함
|
||||
3. `INSERT` 시 속성값 입력
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 텍스트 규칙
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||||
|
||||
### 4.1 태그명 — 블록 속성만 사용 (별도 TEXT 금지)
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||||
|
||||
**태그명은 블록 속성(Attribute)의 `TAG` 필드에 저장합니다. 별도의 TEXT 엔티티로 태그명을 배치하지 않습니다.**
|
||||
|
||||
이유:
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||||
- 블록 속성에 이미 TAG가 있으므로 별도 TEXT는 정보 중복
|
||||
- ENTITY 수 감소 → DXF 파일 크기 절감, 추출 속도 향상
|
||||
- CAD 작성자가 블록 삽입만 하면 됨 (텍스트 배치 불필요)
|
||||
|
||||
**태그명 형식**: `[접두사]-[번호]` (예: `T-10100`, `P-10101`, `FCV-10101`)
|
||||
|
||||
### 4.2 파이프 라인 번호
|
||||
|
||||
배관 옆에 파이프 라인 번호를 TEXT 엔티티로 작성합니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `PIPELINE_NO` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[유체코드]-[라인번호]-[규격]-[등급]-[재질]` |
|
||||
| 예시 | `P-10101-25A-F1A-n` |
|
||||
| 위치 | 배관 라인에서 5~10 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
| 엔티티 | TEXT 사용 (MTEXT 금지) |
|
||||
|
||||
### 4.3 사양 정보 — 블록 속성만 사용 (별도 TEXT 금지)
|
||||
|
||||
**설비 사양(SIZE, VOLUME, MATERIAL 등)은 블록 속성(Attribute)에 저장합니다. 별도의 SPEC_TEXT 레이어로 텍스트를 배치하지 않습니다.**
|
||||
|
||||
이유:
|
||||
- 블록 속성에 이미 모든 사양이 있으므로 별도 TEXT는 정보 중복
|
||||
- ENTITY 수 감소 → DXF 파일 크기 절감, 추출 속도 향상
|
||||
- CAD 작성자가 블록 속성 입력만 하면 됨
|
||||
|
||||
### 4.4 텍스트 금지 사항
|
||||
|
||||
- **MTEXT 금지**: 단순 태그명은 TEXT 사용 (MTEXT는 다중 줄 설명용)
|
||||
- **특수 문자 금지**: `%%U`, `%%d` 등 AutoCAD 제어 문자 사용 금지
|
||||
- **한글 태그 금지**: 태그명은 영문/숫자/하이픈만 사용
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 설비(Equipment) 규칙
|
||||
|
||||
### 5.1 설비 블록 작성 규칙
|
||||
|
||||
각 설비는 블록으로 작성하고, 다음 정보를 포함합니다:
|
||||
|
||||
**예시: T-10100 FEED BUFFER TANK**
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
위치: (X, Y) — 탱크 중심점
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
PRESSURE = ATM
|
||||
TEMPERATURE = 80°C
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 설비-배관 연결점 규칙
|
||||
|
||||
설비 블록과 배관이 연결되는 지점은 **정확한 좌표**로 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
배관 시작: (1672.2, 1755.3) ← 동일한 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**규칙**:
|
||||
1. 연결점은 LWPOLYLINE의 시작/끝 좌표가 정확히 일치해야 함
|
||||
2. 연결점 간격 0.5 단위 이내로 허용
|
||||
3. 연결점이 맞지 않으면 자동 추출 실패
|
||||
|
||||
### 5.3 설비-계측기 연결 규칙
|
||||
|
||||
설비에 연결된 계측기기는 `ELECTRIC_SIGNAL` 레이어의 선으로 연결합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크(T-10100) → LT-10100 (레벨 트랜스미터)
|
||||
연결선: ELECTRIC_SIGNAL 레이어
|
||||
시작: 탱크 블록 좌표
|
||||
종료: 계측기 블록 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 설비 블록 위치 확인
|
||||
2. 동일 위치에서 시작하는 ELECTRIC_SIGNAL 라인 추적
|
||||
3. 라인 끝점에 있는 계측기 블록 식별
|
||||
4. 연결 관계 기록: `T-10100 → LT-10100`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 배관(Piping) 규칙
|
||||
|
||||
### 6.1 배관 라인 작성 규칙
|
||||
|
||||
모든 배관은 **LWPOLYLINE** 엔티티로 작성하며, 다음 규칙을 따릅니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE 사용 (LINE 대신) — 흐름 화살표를 버텍스 너비로 표현 |
|
||||
| 레이어 | 배관 타입별 레이어 사용 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`, `AIR_LINE`) |
|
||||
| 연결점 | LWPOLYLINE의 시작/끝 좌표가 설비 블록 연결점과 정확히 일치 |
|
||||
| 연속성 | 배관 경로가 끊기지 않도록 연속적인 LWPOLYLINE 작성 |
|
||||
| 교차 | 배관 교차점은 좌표가 정확히 일치 (0.5 단위 이내) |
|
||||
| 화살표 | LWPOLYLINE의 끝점 버텍스 너비(`end_width`)로 흐름 방향 화살표 표현 |
|
||||
|
||||
### 6.2 배관-설비 연결 추출 로직
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 설비 블록의 연결점 좌표 확인
|
||||
2. 동일 좌표에서 시작하는 PROCESS_LINE 레이어의 LWPOLYLINE 찾기
|
||||
3. LWPOLYLINE을 따라 다음 설비 블록까지 추적
|
||||
4. 연결 관계 기록: [설비A] → [배관] → [설비B]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예시**:
|
||||
```
|
||||
T-10100 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
→ PROCESS_LINE: (1672.2, 1755.3) → (1700.0, 1755.3)
|
||||
→ P-10101 입구: (1700.0, 1755.3)
|
||||
결과: T-10100 → P-10101 (배관: P-10101-25A-F1A-n)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.3 밸브-배관 연결 규칙
|
||||
|
||||
밸브는 배관 라인 위에 배치하며, 연결점이 정확히 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE: (1700, 1755) → (1720, 1755)
|
||||
밸브 입구: (1720, 1755)
|
||||
밸브 출구: (1730, 1755)
|
||||
LWPOLYLINE: (1730, 1755) → (1750, 1755)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 배관 LWPOLYLINE의 끝점 확인
|
||||
2. 동일 좌표에 밸브 블록이 있는지 확인
|
||||
3. 밸브 출구에서 계속되는 배관 LWPOLYLINE 추적
|
||||
4. 연결 관계: `배관 → 밸브 → 배관`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 흐름 방향(Flow Direction) 규칙
|
||||
|
||||
### 7.1 LWPOLYLINE 버텍스 너비 기반 화살표
|
||||
|
||||
**모든 배관 라인의 흐름 방향은 LWPOLYLINE 엔티티의 버텍스 너비로 명시해야 합니다.**
|
||||
|
||||
AutoCAD에서 `PEDIT` 명령으로 LWPOLYLINE의 끝점 너비를 넓히면 화살표 모양이 됩니다. 이 방식은 배관 라인과 화살표를 **단일 엔티티**로 표현하여 작업 효율과 추출 정확도를 동시에 높입니다.
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE (LINE이 아님) |
|
||||
| 화살표 표현 | 끝점 버텍스의 `end_width` 속성으로 화살표 크기 지정 |
|
||||
| 화살표 크기 | `end_width = 3~5` 단위 (배관 너비 `start_width = 0`과 명확히 구분) |
|
||||
| 방향 판별 | `end_width > start_width`인 방향이 흐름 방향 |
|
||||
| 레이어 | 배관과 동일 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`) |
|
||||
|
||||
**작성 방법 (AutoCAD)**:
|
||||
1. `PLINE` 명령으로 배관 경로 작성
|
||||
2. `PEDIT` 명령 선택 → '너비(W)' 옵션
|
||||
3. 시작 너비: `0`, 끝 너비: `5` 입력
|
||||
4. 결과: 끝점에 화살표 모양의 넓은 버텍스 생성
|
||||
|
||||
**DXF 저장 구조**:
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=0, end_width=0
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 화살표 끝 (우측 흐름)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.2 흐름 방향 추출 로직
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. LWPOLYLINE 엔티티 찾기 (PROCESS_LINE/STEAM_LINE/WATER_LINE 레이어)
|
||||
2. 버텍스 목록 획득: vertices = entity.get_vertices()
|
||||
3. 각 버텍스의 start_width / end_width 확인
|
||||
4. end_width > 0인 버텍스가 있는 방향 = 흐름 방향
|
||||
- 마지막 버텍스 end_width > 0 → 시작→끝 방향 (forward)
|
||||
- 첫 번째 버텍스 start_width > 0 → 끝→시작 방향 (backward)
|
||||
5. 방향 정보 기록: [배관] → [방향]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 코드 예시**:
|
||||
```python
|
||||
vertices = list(entity.get_vertices())
|
||||
if len(vertices) >= 2:
|
||||
last = vertices[-1]
|
||||
if hasattr(last, 'end_width') and last.end_width > 0:
|
||||
flow_direction = "forward" # 시작→끝 방향
|
||||
first = vertices[0]
|
||||
if hasattr(first, 'start_width') and first.start_width > 0:
|
||||
flow_direction = "backward" # 끝→시작 방향
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.3 양방향 화살표
|
||||
|
||||
양방향 흐름이 필요한 경우, 양쪽 끝 버텍스에 너비를 설정합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=5, end_width=0 ← 좌측 화살표
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 우측 화살표
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.4 탱크/컬럼 화살표 심볼
|
||||
|
||||
탱크와 컬럼은 기존처럼 **화살표 모양 경계선**을 유지할 수 있으나,
|
||||
배관 라인은 LWPOLYLINE 버텍스 너비로 화살표를 표현해야 합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
T-10100 (탱크)
|
||||
└→ LWPOLYLINE (end_width=5, forward)
|
||||
└→ 배관: P-10101-25A-F1A-n
|
||||
└→ P-10101 (펌프)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.5 필수 설정 위치
|
||||
|
||||
화살표(버텍스 너비)는 다음 위치에 반드시 설정합니다:
|
||||
|
||||
1. **설비 출구**: 탱크/컬럼/히터에서 나가는 배관
|
||||
2. **분기점**: 배관이 분기되는 지점
|
||||
3. **합류점**: 배관이 합류하는 지점
|
||||
4. **도면 경계**: 도면 밖으로 나가는 배관
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. 설비 사양 정보 규칙
|
||||
|
||||
### 8.1 사양 정보 저장 방법
|
||||
|
||||
설비 사양은 **블록 속성(Attribute)**으로 저장합니다. PDF에 표시되는 텍스트는 시각용이며, DXF 추출의 기준은 블록 속성입니다.
|
||||
|
||||
### 8.2 필수 속성 목록
|
||||
|
||||
각 설비 블록에 다음 속성을 반드시 포함합니다:
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 | 필수 |
|
||||
|-----------|------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` | ✅ |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` | ✅ |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` | ✅ |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` | ✅ |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_PRESSURE` | 설계 압력 | `0.25MPa` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_PRESSURE` | 운전 압력 | `ATM` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_TEMP` | 설계 온도 | `80°C` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_TEMP` | 운전 온도 | `AMB` | ✅ |
|
||||
| `INSULATION` | 단열 | `H50` | ❌ |
|
||||
|
||||
### 8.3 펌프 전용 속성
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `CAPACITY` | 용량 | `60L/min` |
|
||||
| `RPM` | 회전수 | `3,520` |
|
||||
| `TYPE` | 펌프 타입 | `CENTRIFUGAL` |
|
||||
|
||||
### 8.4 예시: T-10100 FEED BUFFER TANK
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
레이어: EQUIPMENT
|
||||
위치: (1662.6, 1754.5)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
DESIGN_PRESSURE = ATM
|
||||
OPERATING_PRESSURE = ATM
|
||||
DESIGN_TEMP = 80°C
|
||||
OPERATING_TEMP = AMB
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 8.5 예시: P-10101 FEED PUMP
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: PUMP_CENTRIFUGAL
|
||||
레이어: PUMP
|
||||
위치: (2055.3, 1738.6)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = P-10101
|
||||
NAME = FEED PUMP
|
||||
SIZE = 25A/20A
|
||||
MATERIAL = STS316
|
||||
CAPACITY = 60L/min
|
||||
RPM = 3,520
|
||||
DESIGN_PRESSURE = 0.25MPa
|
||||
TYPE = CENTRIFUGAL
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. 검증 체크리스트
|
||||
|
||||
도면 작성 완료 후 다음 항목을 반드시 확인하세요:
|
||||
|
||||
### 9.1 블록 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 설비가 블록(Block/INSERT)으로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 블록명이 표준 형식을 따르는가? (`EQUIP_TANK`, `PUMP_CENTRIFUGAL` 등)
|
||||
- [ ] 모든 블록에 필수 속성(TAG, NAME, SIZE, MATERIAL)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 속성값이 정확한가?
|
||||
|
||||
### 9.2 레이어 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 요소가 올바른 레이어에 배치되었는가?
|
||||
- [ ] 0 레이어에 작업 요소가 없는가?
|
||||
- [ ] 레이어명이 표준 목록과 일치하는가?
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### 9.3 연결점 검증
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- [ ] 설비-배관 연결점 좌표가 정확히 일치하는가? (0.5 단위 이내)
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- [ ] 배관 라인이 끊기지 않고 연속적인가?
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||||
- [ ] 밸브가 배관 라인 위에 정확히 배치되었는가?
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### 9.4 흐름 방향 검증
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||||
- [ ] 모든 배관이 LWPOLYLINE 엔티티로 작성되었는가? (LINE이 아닌가?)
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- [ ] 배관 끝점 버텍스의 end_width가 3 이상으로 설정되었는가?
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||||
- [ ] 버텍스 너비 방향이 실제 흐름 방향과 일치하는가?
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- [ ] 분기점/합류점 배관에 버텍스 너비가 설정되었는가?
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### 9.5 텍스트 검증
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- [ ] 모든 태그명이 블록 속성(Attribute)의 TAG 필드에 저장되었는가?
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- [ ] 태그명 형식이 표준을 따르는가? (`T-10100`, `P-10101`)
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||||
- [ ] 파이프 라인 번호가 PIPELINE_NO 레이어에 TEXT로 작성되었는가?
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- [ ] 특수 문자(%%U, %%d)가 없는가?
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||||
- [ ] TAG_TEXT 또는 SPEC_TEXT 레이어에 불필요한 TEXT 엔티티가 없는가?
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### 9.6 DXF 내보내기 검증
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||||
- [ ] DXF 버전이 R2018 이상인가?
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||||
- [ ] 블록 정의가 정상적으로 내보내졌는가?
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- [ ] 블록 속성(Attribute)이 포함되었는가?
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||||
- [ ] 레이어 정보가 유지되었는가?
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||||
571
.rooBackup/2026-05-06-002100/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
571
.rooBackup/2026-05-06-002100/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
@@ -0,0 +1,571 @@
|
||||
# DXF 정보추출용 캐드 작업 지침서
|
||||
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||||
**목적**: DXF 파일만으로 P&ID 도면의 모든 정보를 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙
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**대상**: P&ID 도면 작성자, CAD 운영자
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**버전**: v1.0
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**작성일**: 2026-05-06
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## 목차
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1. [총칙](#1-총칙)
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2. [레이어 규칙](#2-레이어-규칙)
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||||
3. [블록(Block) 규칙](#3-블록block-규칙)
|
||||
4. [텍스트 규칙](#4-텍스트-규칙)
|
||||
5. [설비(Equipment) 규칙](#5-설비equipment-규칙)
|
||||
6. [배관(Piping) 규칙](#6-배관piping-규칙)
|
||||
7. [흐름 방향(Flow Direction) 규칙](#7-흐름-방향flow-direction-규칙)
|
||||
8. [설비 사양 정보 규칙](#8-설비-사양-정보-규칙)
|
||||
9. [검증 체크리스트](#9-검증-체크리스트)
|
||||
10. [DXF 파일 저장 규칙](#10-dxf-파일-저장-규칙)
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||||
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---
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||||
## 1. 총칙
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||||
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||||
### 1.1 목적
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||||
본 지침서는 DXF 파일만으로 P&ID 도면의 다음 정보를 100% 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙을 정의합니다:
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||||
|
||||
1. **태그명**: 장비, 펌프, 계측기기, 밸브의 고유 식별자
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||||
2. **설비 인식**: 장비 타입 판별 및 위치 파악
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||||
3. **연결관계**: 배관과 장비의 연결, 단일 장비에 연결된 계측기기/펌프/밸브
|
||||
4. **흐름방향**: 유체의 이동 방향
|
||||
5. **설비 사양**: SIZE, VOLUME, MATERIAL 등 도면 내 장비 정보
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||||
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### 1.2 핵심 원칙
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||||
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||||
| 원칙 | 설명 |
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|------|------|
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||||
| **블록 우선** | 모든 심볼은 블록(Block/INSERT)으로 작성 |
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||||
| **속성 우선** | 태그명·사양은 블록 속성(Attribute)으로 저장 — 별도 TEXT 금지 |
|
||||
| **레이어 분리** | 요소별로 레이어를 명확히 분리 |
|
||||
| **엔티티 최소화** | 같은 정보를 여러 엔티티로 중복 저장하지 않음 |
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||||
| **좌표 정렬** | 연결점은 정확한 좌표로 맞닿게 작성 |
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||||
## 2. 레이어 규칙
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||||
### 2.1 필수 레이어 목록
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다음 레이어를 반드시 생성하고 요소별로 분리하여 작성해야 합니다:
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||||
|
||||
| 레이어명 | 용도 | 필수 |
|
||||
|----------|------|------|
|
||||
| `EQUIPMENT` | 주요 설비 (탱크, 컬럼, 히터, 반응기) | ✅ |
|
||||
| `PUMP` | 펌프 | ✅ |
|
||||
| `VALVE` | 밸브 (모든 타입) | ✅ |
|
||||
| `INSTRUMENT` | 계측기기 (센서, 트랜스미터, 컨트롤러) | ✅ |
|
||||
| `PROCESS_LINE` | 공정 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `STEAM_LINE` | 스팀 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `WATER_LINE` | 물 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `AIR_LINE` | 공압 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `ELECTRIC_SIGNAL` | 전기 신호 라인 (제어선) | ✅ |
|
||||
| `PIPELINE_NO` | 파이프 라인 번호 (배관에만 별도 TEXT 필요) | ✅ |
|
||||
|
||||
### 2.2 레이어 사용 규칙
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||||
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||||
1. **혼용 금지**: 한 레이어에 서로 다른 타입의 요소를 섞지 마세요
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||||
2. **0 레이어 금지**: 0 레이어에 작업 요소를 작성하지 마세요
|
||||
3. **일관성**: 모든 도면에서 동일한 레이어명 사용
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 3. 블록(Block) 규칙
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||||
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||||
### 3.1 블록 사용 의무
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||||
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||||
**모든 설비/밸브/계측기기는 반드시 블록(Block Reference/INSERT)으로 작성해야 합니다.**
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||||
|
||||
블록을 사용하면:
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||||
- `INSERT.dxf.name`으로 심볼 타입을 직접 식별 가능
|
||||
- `INSERT.dxf.insert`로 정확한 위치 추출 가능
|
||||
- 속성(Attribute)으로 태그명/사양 저장 가능
|
||||
|
||||
### 3.2 블록 명명 규칙
|
||||
|
||||
블록명은 다음 형식을 따릅니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
[타입]_[서브타입]
|
||||
```
|
||||
|
||||
| 블록명 | 설명 | 예시 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| `EQUIP_TANK` | 탱크 | T-10100 |
|
||||
| `EQUIP_COLUMN` | 컬럼/분리탑 | C-10111 |
|
||||
| `EQUIP_HEATER` | 히터/교환기 | E-10119 |
|
||||
| `EQUIP_REACTOR` | 반응기 | R-10101 |
|
||||
| `PUMP_CENTRIFUGAL` | 원심펌프 | P-10101 |
|
||||
| `PUMP_DIAPHRAGM` | 다이어프램 펌프 | DP-10101 |
|
||||
| `PUMP_VACUUM` | 진공펌프 | VP-10117 |
|
||||
| `VALVE_GLOBE` | 글로브 밸브 | FCV-10101 |
|
||||
| `VALVE_BALL` | 볼 밸브 | XV-10111 |
|
||||
| `VALVE_BUTTERFLY` | 버터플라이 밸브 | BV-10100 |
|
||||
| `VALVE_CHECK` | 체크 밸브 | |
|
||||
| `VALVE_PSV` | 안전밸브 | PSV-10101 |
|
||||
| `INST_TRANSMITTER` | 트랜스미터, 센서 | PT-10111, TE-10111A |
|
||||
| `INST_CONTROLLER` | 컨트롤러 | FICQ-10101 |
|
||||
| `INST_GAUGE` | 게이지 | PG-10101 |
|
||||
|
||||
### 3.3 블록 속성(Attribute) 규칙
|
||||
|
||||
각 블록에는 다음 속성을 반드시 포함합니다:
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` |
|
||||
| `PRESSURE` | 압력 | `0.25MPa` |
|
||||
| `TEMPERATURE` | 온도 | `80°C` |
|
||||
|
||||
**속성 작성 방법**:
|
||||
1. AutoCAD에서 `ATTDEF` 명령으로 속성 정의
|
||||
2. `BLOCK` 명령으로 블록 생성 시 속성 포함
|
||||
3. `INSERT` 시 속성값 입력
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 텍스트 규칙
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||||
|
||||
### 4.1 태그명 — 블록 속성만 사용 (별도 TEXT 금지)
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||||
|
||||
**태그명은 블록 속성(Attribute)의 `TAG` 필드에 저장합니다. 별도의 TEXT 엔티티로 태그명을 배치하지 않습니다.**
|
||||
|
||||
이유:
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||||
- 블록 속성에 이미 TAG가 있으므로 별도 TEXT는 정보 중복
|
||||
- ENTITY 수 감소 → DXF 파일 크기 절감, 추출 속도 향상
|
||||
- CAD 작성자가 블록 삽입만 하면 됨 (텍스트 배치 불필요)
|
||||
|
||||
**태그명 형식**: `[접두사]-[번호]` (예: `T-10100`, `P-10101`, `FCV-10101`)
|
||||
|
||||
### 4.2 파이프 라인 번호
|
||||
|
||||
배관 옆에 파이프 라인 번호를 TEXT 엔티티로 작성합니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `PIPELINE_NO` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[유체코드]-[라인번호]-[규격]-[등급]-[재질]` |
|
||||
| 예시 | `P-10101-25A-F1A-n` |
|
||||
| 위치 | 배관 라인에서 5~10 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
| 엔티티 | TEXT 사용 (MTEXT 금지) |
|
||||
|
||||
### 4.3 사양 정보 — 블록 속성만 사용 (별도 TEXT 금지)
|
||||
|
||||
**설비 사양(SIZE, VOLUME, MATERIAL 등)은 블록 속성(Attribute)에 저장합니다. 별도의 SPEC_TEXT 레이어로 텍스트를 배치하지 않습니다.**
|
||||
|
||||
이유:
|
||||
- 블록 속성에 이미 모든 사양이 있으므로 별도 TEXT는 정보 중복
|
||||
- ENTITY 수 감소 → DXF 파일 크기 절감, 추출 속도 향상
|
||||
- CAD 작성자가 블록 속성 입력만 하면 됨
|
||||
|
||||
### 4.4 텍스트 금지 사항
|
||||
|
||||
- **MTEXT 금지**: 단순 태그명은 TEXT 사용 (MTEXT는 다중 줄 설명용)
|
||||
- **특수 문자 금지**: `%%U`, `%%d` 등 AutoCAD 제어 문자 사용 금지
|
||||
- **한글 태그 금지**: 태그명은 영문/숫자/하이픈만 사용
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. 설비(Equipment) 규칙
|
||||
|
||||
### 5.1 설비 블록 작성 규칙
|
||||
|
||||
각 설비는 블록으로 작성하고, 다음 정보를 포함합니다:
|
||||
|
||||
**예시: T-10100 FEED BUFFER TANK**
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
위치: (X, Y) — 탱크 중심점
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
PRESSURE = ATM
|
||||
TEMPERATURE = 80°C
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 설비-배관 연결점 규칙
|
||||
|
||||
설비 블록과 배관이 연결되는 지점은 **정확한 좌표**로 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
배관 시작: (1672.2, 1755.3) ← 동일한 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**규칙**:
|
||||
1. 연결점은 LWPOLYLINE의 시작/끝 좌표가 정확히 일치해야 함
|
||||
2. 연결점 간격 0.5 단위 이내로 허용
|
||||
3. 연결점이 맞지 않으면 자동 추출 실패
|
||||
|
||||
### 5.3 설비-계측기 연결 규칙
|
||||
|
||||
설비에 연결된 계측기기는 `ELECTRIC_SIGNAL` 레이어의 선으로 연결합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
탱크(T-10100) → LT-10100 (레벨 트랜스미터)
|
||||
연결선: ELECTRIC_SIGNAL 레이어
|
||||
시작: 탱크 블록 좌표
|
||||
종료: 계측기 블록 좌표
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 설비 블록 위치 확인
|
||||
2. 동일 위치에서 시작하는 ELECTRIC_SIGNAL 라인 추적
|
||||
3. 라인 끝점에 있는 계측기 블록 식별
|
||||
4. 연결 관계 기록: `T-10100 → LT-10100`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 배관(Piping) 규칙
|
||||
|
||||
### 6.1 배관 라인 작성 규칙
|
||||
|
||||
모든 배관은 **LWPOLYLINE** 엔티티로 작성하며, 다음 규칙을 따릅니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE 사용 (LINE 대신) — 흐름 화살표를 버텍스 너비로 표현 |
|
||||
| 레이어 | 배관 타입별 레이어 사용 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`, `AIR_LINE`) |
|
||||
| 연결점 | LWPOLYLINE의 시작/끝 좌표가 설비 블록 연결점과 정확히 일치 |
|
||||
| 연속성 | 배관 경로가 끊기지 않도록 연속적인 LWPOLYLINE 작성 |
|
||||
| 교차 | 배관 교차점은 좌표가 정확히 일치 (0.5 단위 이내) |
|
||||
| 화살표 | LWPOLYLINE의 끝점 버텍스 너비(`end_width`)로 흐름 방향 화살표 표현 |
|
||||
|
||||
### 6.2 배관-설비 연결 추출 로직
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. 설비 블록의 연결점 좌표 확인
|
||||
2. 동일 좌표에서 시작하는 PROCESS_LINE 레이어의 LWPOLYLINE 찾기
|
||||
3. LWPOLYLINE을 따라 다음 설비 블록까지 추적
|
||||
4. 연결 관계 기록: [설비A] → [배관] → [설비B]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예시**:
|
||||
```
|
||||
T-10100 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
→ PROCESS_LINE: (1672.2, 1755.3) → (1700.0, 1755.3)
|
||||
→ P-10101 입구: (1700.0, 1755.3)
|
||||
결과: T-10100 → P-10101 (배관: P-10101-25A-F1A-n)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.3 밸브-배관 연결 규칙
|
||||
|
||||
밸브는 배관 라인 위에 배치하며, 연결점이 정확히 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE: (1700, 1755) → (1720, 1755)
|
||||
밸브 입구: (1720, 1755)
|
||||
밸브 출구: (1730, 1755)
|
||||
LWPOLYLINE: (1730, 1755) → (1750, 1755)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 배관 LWPOLYLINE의 끝점 확인
|
||||
2. 동일 좌표에 밸브 블록이 있는지 확인
|
||||
3. 밸브 출구에서 계속되는 배관 LWPOLYLINE 추적
|
||||
4. 연결 관계: `배관 → 밸브 → 배관`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 흐름 방향(Flow Direction) 규칙
|
||||
|
||||
### 7.1 LWPOLYLINE 버텍스 너비 기반 화살표
|
||||
|
||||
**모든 배관 라인의 흐름 방향은 LWPOLYLINE 엔티티의 버텍스 너비로 명시해야 합니다.**
|
||||
|
||||
AutoCAD에서 `PEDIT` 명령으로 LWPOLYLINE의 끝점 너비를 넓히면 화살표 모양이 됩니다. 이 방식은 배관 라인과 화살표를 **단일 엔티티**로 표현하여 작업 효율과 추출 정확도를 동시에 높입니다.
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE (LINE이 아님) |
|
||||
| 화살표 표현 | 끝점 버텍스의 `end_width` 속성으로 화살표 크기 지정 |
|
||||
| 화살표 크기 | `end_width = 3~5` 단위 (배관 너비 `start_width = 0`과 명확히 구분) |
|
||||
| 방향 판별 | `end_width > start_width`인 방향이 흐름 방향 |
|
||||
| 레이어 | 배관과 동일 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`) |
|
||||
|
||||
**작성 방법 (AutoCAD)**:
|
||||
1. `PLINE` 명령으로 배관 경로 작성
|
||||
2. `PEDIT` 명령 선택 → '너비(W)' 옵션
|
||||
3. 시작 너비: `0`, 끝 너비: `5` 입력
|
||||
4. 결과: 끝점에 화살표 모양의 넓은 버텍스 생성
|
||||
|
||||
**DXF 저장 구조**:
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=0, end_width=0
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 화살표 끝 (우측 흐름)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.2 흐름 방향 추출 로직
|
||||
|
||||
```
|
||||
1. LWPOLYLINE 엔티티 찾기 (PROCESS_LINE/STEAM_LINE/WATER_LINE 레이어)
|
||||
2. 버텍스 목록 획득: vertices = entity.get_vertices()
|
||||
3. 각 버텍스의 start_width / end_width 확인
|
||||
4. end_width > 0인 버텍스가 있는 방향 = 흐름 방향
|
||||
- 마지막 버텍스 end_width > 0 → 시작→끝 방향 (forward)
|
||||
- 첫 번째 버텍스 start_width > 0 → 끝→시작 방향 (backward)
|
||||
5. 방향 정보 기록: [배관] → [방향]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 코드 예시**:
|
||||
```python
|
||||
vertices = list(entity.get_vertices())
|
||||
if len(vertices) >= 2:
|
||||
last = vertices[-1]
|
||||
if hasattr(last, 'end_width') and last.end_width > 0:
|
||||
flow_direction = "forward" # 시작→끝 방향
|
||||
first = vertices[0]
|
||||
if hasattr(first, 'start_width') and first.start_width > 0:
|
||||
flow_direction = "backward" # 끝→시작 방향
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.3 양방향 화살표
|
||||
|
||||
양방향 흐름이 필요한 경우, 양쪽 끝 버텍스에 너비를 설정합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=5, end_width=0 ← 좌측 화살표
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 우측 화살표
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.4 탱크/컬럼 화살표 심볼
|
||||
|
||||
탱크와 컬럼은 기존처럼 **화살표 모양 경계선**을 유지할 수 있으나,
|
||||
배관 라인은 LWPOLYLINE 버텍스 너비로 화살표를 표현해야 합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
T-10100 (탱크)
|
||||
└→ LWPOLYLINE (end_width=5, forward)
|
||||
└→ 배관: P-10101-25A-F1A-n
|
||||
└→ P-10101 (펌프)
|
||||
```
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### 7.5 필수 설정 위치
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화살표(버텍스 너비)는 다음 위치에 반드시 설정합니다:
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1. **설비 출구**: 탱크/컬럼/히터에서 나가는 배관
|
||||
2. **분기점**: 배관이 분기되는 지점
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||||
3. **합류점**: 배관이 합류하는 지점
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||||
4. **도면 경계**: 도면 밖으로 나가는 배관
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||||
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---
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## 8. 설비 사양 정보 규칙
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### 8.1 사양 정보 저장 방법
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설비 사양은 **블록 속성(Attribute)**으로 저장합니다. PDF에 표시되는 텍스트는 시각용이며, DXF 추출의 기준은 블록 속성입니다.
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### 8.2 필수 속성 목록
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||||
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||||
각 설비 블록에 다음 속성을 반드시 포함합니다:
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| 속성 태그 | 설명 | 예시 | 필수 |
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|-----------|------|------|------|
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||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` | ✅ |
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||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` | ✅ |
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||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` | ✅ |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` | ✅ |
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||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_PRESSURE` | 설계 압력 | `0.25MPa` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_PRESSURE` | 운전 압력 | `ATM` | ✅ |
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||||
| `DESIGN_TEMP` | 설계 온도 | `80°C` | ✅ |
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||||
| `OPERATING_TEMP` | 운전 온도 | `AMB` | ✅ |
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||||
| `INSULATION` | 단열 | `H50` | ❌ |
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||||
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||||
### 8.3 펌프 전용 속성
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||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
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||||
|-----------|------|------|
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||||
| `CAPACITY` | 용량 | `60L/min` |
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||||
| `RPM` | 회전수 | `3,520` |
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||||
| `TYPE` | 펌프 타입 | `CENTRIFUGAL` |
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||||
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||||
### 8.4 예시: T-10100 FEED BUFFER TANK
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||||
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||||
```
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||||
블록명: EQUIP_TANK
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||||
레이어: EQUIPMENT
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||||
위치: (1662.6, 1754.5)
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||||
속성:
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||||
TAG = T-10100
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||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
DESIGN_PRESSURE = ATM
|
||||
OPERATING_PRESSURE = ATM
|
||||
DESIGN_TEMP = 80°C
|
||||
OPERATING_TEMP = AMB
|
||||
```
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||||
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||||
### 8.5 예시: P-10101 FEED PUMP
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||||
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||||
```
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||||
블록명: PUMP_CENTRIFUGAL
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||||
레이어: PUMP
|
||||
위치: (2055.3, 1738.6)
|
||||
속성:
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||||
TAG = P-10101
|
||||
NAME = FEED PUMP
|
||||
SIZE = 25A/20A
|
||||
MATERIAL = STS316
|
||||
CAPACITY = 60L/min
|
||||
RPM = 3,520
|
||||
DESIGN_PRESSURE = 0.25MPa
|
||||
TYPE = CENTRIFUGAL
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 9. 검증 체크리스트
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||||
도면 작성 완료 후 다음 항목을 반드시 확인하세요:
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||||
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||||
### 9.1 블록 검증
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||||
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||||
- [ ] 모든 설비가 블록(Block/INSERT)으로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 블록명이 표준 형식을 따르는가? (`EQUIP_TANK`, `PUMP_CENTRIFUGAL` 등)
|
||||
- [ ] 모든 블록에 필수 속성(TAG, NAME, SIZE, MATERIAL)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 속성값이 정확한가?
|
||||
|
||||
### 9.2 레이어 검증
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||||
|
||||
- [ ] 모든 요소가 올바른 레이어에 배치되었는가?
|
||||
- [ ] 0 레이어에 작업 요소가 없는가?
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||||
- [ ] 레이어명이 표준 목록과 일치하는가?
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||||
|
||||
### 9.3 연결점 검증
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||||
|
||||
- [ ] 설비-배관 연결점 좌표가 정확히 일치하는가? (0.5 단위 이내)
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||||
- [ ] 배관 라인이 끊기지 않고 연속적인가?
|
||||
- [ ] 밸브가 배관 라인 위에 정확히 배치되었는가?
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||||
|
||||
### 9.4 흐름 방향 검증
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||||
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||||
- [ ] 모든 배관이 LWPOLYLINE 엔티티로 작성되었는가? (LINE이 아닌가?)
|
||||
- [ ] 배관 끝점 버텍스의 end_width가 3 이상으로 설정되었는가?
|
||||
- [ ] 버텍스 너비 방향이 실제 흐름 방향과 일치하는가?
|
||||
- [ ] 분기점/합류점 배관에 버텍스 너비가 설정되었는가?
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||||
|
||||
### 9.5 텍스트 검증
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||||
|
||||
- [ ] 모든 태그명이 블록 속성(Attribute)의 TAG 필드에 저장되었는가?
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||||
- [ ] 태그명 형식이 표준을 따르는가? (`T-10100`, `P-10101`)
|
||||
- [ ] 파이프 라인 번호가 PIPELINE_NO 레이어에 TEXT로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 특수 문자(%%U, %%d)가 없는가?
|
||||
- [ ] TAG_TEXT 또는 SPEC_TEXT 레이어에 불필요한 TEXT 엔티티가 없는가?
|
||||
|
||||
### 9.6 DXF 내보내기 검증
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||||
|
||||
- [ ] DXF 버전이 R2018 이상인가?
|
||||
- [ ] 블록 정의가 정상적으로 내보내졌는가?
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||||
- [ ] 블록 속성(Attribute)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 레이어 정보가 유지되었는가?
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 10. DXF 파일 저장 규칙
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||||
### 10.1 1 도면 = 1 DXF 파일 원칙
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||||
**각 P&ID 도면은 반드시 별도의 DXF 파일로 저장합니다.**
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||||
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||||
| 규칙 | 내용 |
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||||
|------|------|
|
||||
| 파일명 형식 | `[플랜트명]-drawing-[도면번호].dxf` |
|
||||
| 예시 | `plant-10100-drawing-01.dxf`, `plant-10100-drawing-02.dxf` |
|
||||
| 금지 | 여러 도면을 1개 DXF 파일에 포함하지 않음 |
|
||||
|
||||
**이유**:
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||||
- **매칭 연산량 감소**: 1개 파일에 N개 도면 → O(N²×M²) → 1개 도면/파일 → O(M²)
|
||||
- **타임아웃 방지**: 처리량이 예측 가능하여 타임아웃 발생 제거
|
||||
- **병렬 처리**: 파일 단위로 워커 분배 가능
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||||
- **에러 격리**: 1개 도면 실패가 다른 도면에 영향 없음
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||||
- **재처리 효율**: 변경된 도면만 재실행 가능
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||||
|
||||
**CAD 작성자 참고**:
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||||
- AutoCAD 작업 시 여러 도면을 단일 DWG 파일로 작성해도 무방
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||||
- **DXF 내보내기 시** 도면 번호별로 분할하여 저장
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||||
|
||||
### 10.2 AutoCAD DXF 내보내기 옵션
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||||
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||||
AutoCAD에서 DXF를 내보낼 때 다음 옵션을 반드시 설정합니다:
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||||
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||||
#### 필수 설정
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||||
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||||
| 옵션 | 설정값 | 이유 |
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||||
|------|--------|------|
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||||
| **DXF 버전** | **AutoCAD 2018 DXF** (또는 이후 버전) | ezdxf 호환성 보장 |
|
||||
| **내보내기 범위** | **현재 도면(Current)** 또는 **선택(Selection)** | 불필요한 도면 제외 |
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||||
| **레이어** | **모든 레이어 포함** | 레이어 정보 필수 |
|
||||
| **블록** | **블록 정의 포함** | 심볼 인식 필수 |
|
||||
| **속성** | **속성 값 포함** | 태그명/사양 정보 필수 |
|
||||
|
||||
#### AutoCAD操作步骤
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||||
|
||||
**방법 1: 다른 이름으로 저장 (권장)**
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||||
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||||
1. `파일` → `다른 이름으로 저장` 선택
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||||
2. 파일 형식: **`*.dxf`** 선택
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||||
3. 버전: **`AutoCAD 2018 DXF`** 선택
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||||
4. 파일명: `[플랜트명]-drawing-[도면번호].dxf` 형식
|
||||
5. `저장` 클릭
|
||||
|
||||
**방법 2: 내보내기 명령**
|
||||
|
||||
1. `EXPORT` 또는 `DXFOUT` 명령 실행
|
||||
2. 내보내기 범위: **현재 뷰(Current View)** 또는 **전체(Extents)**
|
||||
3. 버전: **AutoCAD 2018** 이상 선택
|
||||
4. 파일명 규칙 준수
|
||||
|
||||
#### 주의 사항
|
||||
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
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||||
| **모델 스페이스 vs 레이아웃** | 모델 스페이스(Model Space)에서 작업한 경우, 모델 스페이스 내보내기 |
|
||||
| **블록 정의** | DXF 내보내기 시 블록 정의(Block Definition)가 포함되는지 확인 |
|
||||
| **속성 값** | 블록 속성(Attribute) 값이 텍스트로 저장되는지 확인 |
|
||||
| **레이어 상태** | 숨겨진/잠긴 레이어도 포함되지만, 작업 요소는 반드시 ON/THAW 상태 |
|
||||
| **0 레이어** | 0 레이어에 작업 요소가 없는지 확인 (9.2 체크리스트 참조) |
|
||||
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||||
### 10.3 도면 분할 내보내기 워크플로우
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||||
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||||
여러 도면이 있는 DWG 파일을 DXF로 분할 내보낼 때:
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||||
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||||
1. **도면 영역 확인**: 각 도면의 Bounding Box 확인
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||||
2. **도면 1 내보내기**:
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||||
- 도면 1 영역으로 Zoom Extents
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||||
- `다른 이름으로 저장` → `plant-10100-drawing-01.dxf`
|
||||
3. **도면 2 내보내기**:
|
||||
- 도면 2 영역으로 Zoom Extents
|
||||
- `다른 이름으로 저장` → `plant-10100-drawing-02.dxf`
|
||||
4. **반복**: 모든 도면 완료까지 반복
|
||||
|
||||
> **참고**: 도면 분할이 번거로운 경우, Python 스크립트로 자동 분할 가능
|
||||
> (bbox 기반 분할 로직은 `extractor.py`의 `split_drawings()` 메서드 참조)
|
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||||
### 10.4 DXF 파일 검증
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||||
내보내기 후 다음 항목을 확인하세요:
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||||
- [ ] 파일이 정상적으로 열리는가? (ezdxf 또는 AutoCAD로 확인)
|
||||
- [ ] 블록 정의가 포함되어 있는가?
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||||
- [ ] 블록 속성(Attribute) 값이 있는가?
|
||||
- [ ] 레이어 정보가 유지되었는가?
|
||||
- [ ] LWPOLYLINE 버텍스 너비(end_width)가 유지되었는가?
|
||||
- [ ] 파일 크기가 예상 범위 내인가? (도면 1개당 1~5MB)
|
||||
579
.rooBackup/2026-05-06-010900/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
579
.rooBackup/2026-05-06-010900/정보추출용-캐드작업-지침서.md
Normal file
@@ -0,0 +1,579 @@
|
||||
# DXF 정보추출용 캐드 작업 지침서
|
||||
|
||||
**목적**: DXF 파일만으로 P&ID 도면의 모든 정보를 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙
|
||||
**대상**: P&ID 도면 작성자, CAD 운영자
|
||||
**버전**: v1.0
|
||||
**작성일**: 2026-05-06
|
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---
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||||
## 목차
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||||
1. [총칙](#1-총칙)
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||||
2. [레이어 규칙](#2-레이어-규칙)
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||||
3. [블록(Block) 규칙](#3-블록block-규칙)
|
||||
4. [텍스트 규칙](#4-텍스트-규칙)
|
||||
5. [설비(Equipment) 규칙](#5-설비equipment-규칙)
|
||||
6. [배관(Piping) 규칙](#6-배관piping-규칙)
|
||||
7. [흐름 방향(Flow Direction) 규칙](#7-흐름-방향flow-direction-규칙)
|
||||
8. [설비 사양 정보 규칙](#8-설비-사양-정보-규칙)
|
||||
9. [검증 체크리스트](#9-검증-체크리스트)
|
||||
10. [DXF 파일 저장 규칙](#10-dxf-파일-저장-규칙)
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 1. 총칙
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||||
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||||
### 1.1 목적
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||||
본 지침서는 DXF 파일만으로 P&ID 도면의 다음 정보를 100% 자동 추출할 수 있도록 AutoCAD 작업 시 준수해야 할 규칙을 정의합니다:
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||||
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||||
1. **태그명**: 장비, 펌프, 계측기기, 밸브의 고유 식별자
|
||||
2. **설비 인식**: 장비 타입 판별 및 위치 파악
|
||||
3. **연결관계**: 배관과 장비의 연결, 단일 장비에 연결된 계측기기/펌프/밸브
|
||||
4. **흐름방향**: 유체의 이동 방향
|
||||
5. **설비 사양**: SIZE, VOLUME, MATERIAL 등 도면 내 장비 정보
|
||||
|
||||
### 1.2 핵심 원칙
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||||
|
||||
| 원칙 | 설명 |
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|------|------|
|
||||
| **블록 우선** | 모든 심볼은 블록(Block/INSERT)으로 작성 |
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||||
| **이중 저장** | TAG/SPEC은 블록 속성(기계용) + TEXT(사람용)으로 모두 저장 |
|
||||
| **레이어 분리** | 요소별로 레이어를 명확히 분리 |
|
||||
| **좌표 정렬** | 연결점은 정확한 좌표로 맞닿게 작성 |
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||||
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||||
## 2. 레이어 규칙
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### 2.1 필수 레이어 목록
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다음 레이어를 반드시 생성하고 요소별로 분리하여 작성해야 합니다:
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||||
| 레이어명 | 용도 | 필수 |
|
||||
|----------|------|------|
|
||||
| `EQUIPMENT` | 주요 설비 (탱크, 컬럼, 히터, 반응기) | ✅ |
|
||||
| `PUMP` | 펌프 | ✅ |
|
||||
| `VALVE` | 밸브 (모든 타입) | ✅ |
|
||||
| `INSTRUMENT` | 계측기기 (센서, 트랜스미터, 컨트롤러) | ✅ |
|
||||
| `PROCESS_LINE` | 공정 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `STEAM_LINE` | 스팀 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `WATER_LINE` | 물 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `AIR_LINE` | 공압 배관 (+ 흐름 화살표) | ✅ |
|
||||
| `ELECTRIC_SIGNAL` | 전기 신호 라인 (제어선) | ✅ |
|
||||
| `TAG_TEXT` | 태그명 텍스트 (사람이 읽기 위해 필수) | ✅ |
|
||||
| `PIPELINE_NO` | 파이프 라인 번호 | ✅ |
|
||||
| `SPEC_TEXT` | 설비 사양 텍스트 (사람이 읽기 위해 필수) | ✅ |
|
||||
|
||||
### 2.2 레이어 사용 규칙
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||||
|
||||
1. **혼용 금지**: 한 레이어에 서로 다른 타입의 요소를 섞지 마세요
|
||||
2. **0 레이어 금지**: 0 레이어에 작업 요소를 작성하지 마세요
|
||||
3. **일관성**: 모든 도면에서 동일한 레이어명 사용
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. 블록(Block) 규칙
|
||||
|
||||
### 3.1 블록 사용 의무
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||||
|
||||
**모든 설비/밸브/계측기기는 반드시 블록(Block Reference/INSERT)으로 작성해야 합니다.**
|
||||
|
||||
블록을 사용하면:
|
||||
- `INSERT.dxf.name`으로 심볼 타입을 직접 식별 가능
|
||||
- `INSERT.dxf.insert`로 정확한 위치 추출 가능
|
||||
- 속성(Attribute)으로 태그명/사양 저장 가능
|
||||
|
||||
### 3.2 블록 명명 규칙
|
||||
|
||||
블록명은 다음 형식을 따릅니다:
|
||||
|
||||
```
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||||
[타입]_[서브타입]
|
||||
```
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||||
|
||||
| 블록명 | 설명 | 예시 |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| `EQUIP_TANK` | 탱크 | T-10100 |
|
||||
| `EQUIP_COLUMN` | 컬럼/분리탑 | C-10111 |
|
||||
| `EQUIP_HEATER` | 히터/교환기 | E-10119 |
|
||||
| `EQUIP_REACTOR` | 반응기 | R-10101 |
|
||||
| `PUMP_CENTRIFUGAL` | 원심펌프 | P-10101 |
|
||||
| `PUMP_DIAPHRAGM` | 다이어프램 펌프 | DP-10101 |
|
||||
| `PUMP_VACUUM` | 진공펌프 | VP-10117 |
|
||||
| `VALVE_GLOBE` | 글로브 밸브 | FCV-10101 |
|
||||
| `VALVE_BALL` | 볼 밸브 | XV-10111 |
|
||||
| `VALVE_BUTTERFLY` | 버터플라이 밸브 | BV-10100 |
|
||||
| `VALVE_CHECK` | 체크 밸브 | |
|
||||
| `VALVE_PSV` | 안전밸브 | PSV-10101 |
|
||||
| `INST_TRANSMITTER` | 트랜스미터, 센서 | PT-10111, TE-10111A |
|
||||
| `INST_CONTROLLER` | 컨트롤러 | FICQ-10101 |
|
||||
| `INST_GAUGE` | 게이지 | PG-10101 |
|
||||
|
||||
### 3.3 블록 속성(Attribute) 규칙
|
||||
|
||||
각 블록에는 다음 속성을 반드시 포함합니다:
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` |
|
||||
| `PRESSURE` | 압력 | `0.25MPa` |
|
||||
| `TEMPERATURE` | 온도 | `80°C` |
|
||||
|
||||
**속성 작성 방법**:
|
||||
1. AutoCAD에서 `ATTDEF` 명령으로 속성 정의
|
||||
2. `BLOCK` 명령으로 블록 생성 시 속성 포함
|
||||
3. `INSERT` 시 속성값 입력
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. 텍스트 규칙
|
||||
|
||||
### 4.1 태그명 텍스트 (TAG_TEXT)
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||||
|
||||
**CAD 도면의 제1원칙은 사람이 읽기 위한 것입니다.** 각 장비/밸브/계측기기 옆에 태그명을 TEXT 엔티티로 반드시 작성합니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `TAG_TEXT` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[접두사]-[번호]` (예: `T-10100`, `P-10101`, `FCV-10101`) |
|
||||
| 위치 | 장비 블록에서 10~20 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
| 폰트 | 표준 폰트 (고딕, Arial) — 특수 폰트 금지, 캐드용 SHA 금지 |
|
||||
| 회전 | 0도 (수평) — 회전된 텍스트 금지 |
|
||||
|
||||
**추출자 참고**: 태그명은 블록 속성(Attribute)의 `TAG` 필드가 "진실의 원천(Source of Truth)"입니다. TAG_TEXT는 사람이 읽기 위한 것이며, 추출 시 블록 속성을 우선하고 TEXT는 검증용 보조로 사용합니다.
|
||||
|
||||
### 4.2 파이프 라인 번호
|
||||
|
||||
배관 옆에 파이프 라인 번호를 TEXT 엔티티로 작성합니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `PIPELINE_NO` 레이어 사용 |
|
||||
| 형식 | `[유체코드]-[라인번호]-[규격]-[등급]-[재질]` |
|
||||
| 예시 | `P-10101-25A-F1A-n` |
|
||||
| 위치 | 배관 라인에서 5~10 단위 떨어진 곳에 배치 |
|
||||
|
||||
### 4.3 사양 정보 텍스트 (SPEC_TEXT)
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||||
|
||||
**도면 하단에 장비/계기 사양 정보를 TEXT로 반드시 작성합니다.** 사람이 도면을 볼 때 사양을 확인할 수 있어야 합니다:
|
||||
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||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 레이어 | `SPEC_TEXT` 레이어 사용 |
|
||||
| 내용 | SIZE, VOLUME, MATERIAL, PRESSURE, TEMPERATURE 등 |
|
||||
| 위치 | 도면 하단 또는 장비 블록 근처 |
|
||||
|
||||
**추출자 참고**: 사양 정보도 블록 속성(Attribute)이 "진실의 원천"입니다. SPEC_TEXT는 사람이 읽기 위한 것이며, 추출 시 블록 속성을 우선합니다.
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||||
|
||||
### 4.4 텍스트 금지 사항
|
||||
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||||
- **MTEXT 금지**: 단순 태그명은 TEXT 사용 (MTEXT는 다중 줄 설명용)
|
||||
- **특수 문자 금지**: `%%U`, `%%d` 등 AutoCAD 제어 문자 사용 금지
|
||||
- **한글 태그 금지**: 태그명은 영문/숫자/하이픈만 사용
|
||||
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||||
---
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||||
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||||
## 5. 설비(Equipment) 규칙
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### 5.1 설비 블록 작성 규칙
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||||
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||||
각 설비는 블록으로 작성하고, 다음 정보를 포함합니다:
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||||
**예시: T-10100 FEED BUFFER TANK**
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||||
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||||
```
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||||
블록명: EQUIP_TANK
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||||
위치: (X, Y) — 탱크 중심점
|
||||
속성:
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||||
TAG = T-10100
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||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
PRESSURE = ATM
|
||||
TEMPERATURE = 80°C
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 설비-배관 연결점 규칙
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||||
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||||
설비 블록과 배관이 연결되는 지점은 **정확한 좌표**로 맞닿게 작성합니다:
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||||
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||||
```
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||||
탱크 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
배관 시작: (1672.2, 1755.3) ← 동일한 좌표
|
||||
```
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||||
|
||||
**규칙**:
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||||
1. 연결점은 LWPOLYLINE의 시작/끝 좌표가 정확히 일치해야 함
|
||||
2. 연결점 간격 0.5 단위 이내로 허용
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||||
3. 연결점이 맞지 않으면 자동 추출 실패
|
||||
|
||||
### 5.3 설비-계측기 연결 규칙
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||||
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||||
설비에 연결된 계측기기는 `ELECTRIC_SIGNAL` 레이어의 선으로 연결합니다:
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||||
|
||||
```
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||||
탱크(T-10100) → LT-10100 (레벨 트랜스미터)
|
||||
연결선: ELECTRIC_SIGNAL 레이어
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||||
시작: 탱크 블록 좌표
|
||||
종료: 계측기 블록 좌표
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||||
```
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||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 설비 블록 위치 확인
|
||||
2. 동일 위치에서 시작하는 ELECTRIC_SIGNAL 라인 추적
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||||
3. 라인 끝점에 있는 계측기 블록 식별
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||||
4. 연결 관계 기록: `T-10100 → LT-10100`
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 6. 배관(Piping) 규칙
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||||
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||||
### 6.1 배관 라인 작성 규칙
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||||
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||||
모든 배관은 **LWPOLYLINE** 엔티티로 작성하며, 다음 규칙을 따릅니다:
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
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||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE 사용 (LINE 대신) — 흐름 화살표를 버텍스 너비로 표현 |
|
||||
| 레이어 | 배관 타입별 레이어 사용 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`, `AIR_LINE`) |
|
||||
| 연결점 | LWPOLYLINE의 시작/끝 좌표가 설비 블록 연결점과 정확히 일치 |
|
||||
| 연속성 | 배관 경로가 끊기지 않도록 연속적인 LWPOLYLINE 작성 |
|
||||
| 교차 | 배관 교차점은 좌표가 정확히 일치 (0.5 단위 이내) |
|
||||
| 화살표 | LWPOLYLINE의 끝점 버텍스 너비(`end_width`)로 흐름 방향 화살표 표현 |
|
||||
|
||||
### 6.2 배관-설비 연결 추출 로직
|
||||
|
||||
```
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||||
1. 설비 블록의 연결점 좌표 확인
|
||||
2. 동일 좌표에서 시작하는 PROCESS_LINE 레이어의 LWPOLYLINE 찾기
|
||||
3. LWPOLYLINE을 따라 다음 설비 블록까지 추적
|
||||
4. 연결 관계 기록: [설비A] → [배관] → [설비B]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**예시**:
|
||||
```
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||||
T-10100 출구: (1672.2, 1755.3)
|
||||
→ PROCESS_LINE: (1672.2, 1755.3) → (1700.0, 1755.3)
|
||||
→ P-10101 입구: (1700.0, 1755.3)
|
||||
결과: T-10100 → P-10101 (배관: P-10101-25A-F1A-n)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.3 밸브-배관 연결 규칙
|
||||
|
||||
밸브는 배관 라인 위에 배치하며, 연결점이 정확히 맞닿게 작성합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE: (1700, 1755) → (1720, 1755)
|
||||
밸브 입구: (1720, 1755)
|
||||
밸브 출구: (1730, 1755)
|
||||
LWPOLYLINE: (1730, 1755) → (1750, 1755)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 로직**:
|
||||
1. 배관 LWPOLYLINE의 끝점 확인
|
||||
2. 동일 좌표에 밸브 블록이 있는지 확인
|
||||
3. 밸브 출구에서 계속되는 배관 LWPOLYLINE 추적
|
||||
4. 연결 관계: `배관 → 밸브 → 배관`
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 7. 흐름 방향(Flow Direction) 규칙
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||||
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||||
### 7.1 LWPOLYLINE 버텍스 너비 기반 화살표
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||||
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||||
**모든 배관 라인의 흐름 방향은 LWPOLYLINE 엔티티의 버텍스 너비로 명시해야 합니다.**
|
||||
|
||||
AutoCAD에서 `PEDIT` 명령으로 LWPOLYLINE의 끝점 너비를 넓히면 화살표 모양이 됩니다. 이 방식은 배관 라인과 화살표를 **단일 엔티티**로 표현하여 작업 효율과 추출 정확도를 동시에 높입니다.
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 엔티티 | LWPOLYLINE (LINE이 아님) |
|
||||
| 화살표 표현 | 끝점 버텍스의 `end_width` 속성으로 화살표 크기 지정 |
|
||||
| 화살표 크기 | `end_width = 3~5` 단위 (배관 너비 `start_width = 0`과 명확히 구분) |
|
||||
| 방향 판별 | `end_width > start_width`인 방향이 흐름 방향 |
|
||||
| 레이어 | 배관과 동일 (`PROCESS_LINE`, `STEAM_LINE`, `WATER_LINE`) |
|
||||
|
||||
**작성 방법 (AutoCAD)**:
|
||||
1. `PLINE` 명령으로 배관 경로 작성
|
||||
2. `PEDIT` 명령 선택 → '너비(W)' 옵션
|
||||
3. 시작 너비: `0`, 끝 너비: `5` 입력
|
||||
4. 결과: 끝점에 화살표 모양의 넓은 버텍스 생성
|
||||
|
||||
**DXF 저장 구조**:
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=0, end_width=0
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 화살표 끝 (우측 흐름)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.2 흐름 방향 추출 로직
|
||||
|
||||
```
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||||
1. LWPOLYLINE 엔티티 찾기 (PROCESS_LINE/STEAM_LINE/WATER_LINE 레이어)
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||||
2. 버텍스 목록 획득: vertices = entity.get_vertices()
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||||
3. 각 버텍스의 start_width / end_width 확인
|
||||
4. end_width > 0인 버텍스가 있는 방향 = 흐름 방향
|
||||
- 마지막 버텍스 end_width > 0 → 시작→끝 방향 (forward)
|
||||
- 첫 번째 버텍스 start_width > 0 → 끝→시작 방향 (backward)
|
||||
5. 방향 정보 기록: [배관] → [방향]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**추출 코드 예시**:
|
||||
```python
|
||||
vertices = list(entity.get_vertices())
|
||||
if len(vertices) >= 2:
|
||||
last = vertices[-1]
|
||||
if hasattr(last, 'end_width') and last.end_width > 0:
|
||||
flow_direction = "forward" # 시작→끝 방향
|
||||
first = vertices[0]
|
||||
if hasattr(first, 'start_width') and first.start_width > 0:
|
||||
flow_direction = "backward" # 끝→시작 방향
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.3 양방향 화살표
|
||||
|
||||
양방향 흐름이 필요한 경우, 양쪽 끝 버텍스에 너비를 설정합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
LWPOLYLINE (PROCESS_LINE 레이어)
|
||||
Vertex 0: (100, 100) start_width=5, end_width=0 ← 좌측 화살표
|
||||
Vertex 1: (200, 100) start_width=0, end_width=5 ← 우측 화살표
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.4 탱크/컬럼 화살표 심볼
|
||||
|
||||
탱크와 컬럼은 기존처럼 **화살표 모양 경계선**을 유지할 수 있으나,
|
||||
배관 라인은 LWPOLYLINE 버텍스 너비로 화살표를 표현해야 합니다:
|
||||
|
||||
```
|
||||
T-10100 (탱크)
|
||||
└→ LWPOLYLINE (end_width=5, forward)
|
||||
└→ 배관: P-10101-25A-F1A-n
|
||||
└→ P-10101 (펌프)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.5 필수 설정 위치
|
||||
|
||||
화살표(버텍스 너비)는 다음 위치에 반드시 설정합니다:
|
||||
|
||||
1. **설비 출구**: 탱크/컬럼/히터에서 나가는 배관
|
||||
2. **분기점**: 배관이 분기되는 지점
|
||||
3. **합류점**: 배관이 합류하는 지점
|
||||
4. **도면 경계**: 도면 밖으로 나가는 배관
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 8. 설비 사양 정보 규칙
|
||||
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||||
### 8.1 사양 정보 저장 방법
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||||
|
||||
설비 사양은 **블록 속성(Attribute)**으로 저장합니다. PDF에 표시되는 텍스트는 시각용이며, DXF 추출의 기준은 블록 속성입니다.
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||||
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||||
### 8.2 필수 속성 목록
|
||||
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||||
각 설비 블록에 다음 속성을 반드시 포함합니다:
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||||
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||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 | 필수 |
|
||||
|-----------|------|------|------|
|
||||
| `TAG` | 장비 태그명 | `T-10100` | ✅ |
|
||||
| `NAME` | 장비 명칭 | `FEED BUFFER TANK` | ✅ |
|
||||
| `SIZE` | 크기 | `Ø2,500 x 3,600H` | ✅ |
|
||||
| `VOLUME` | 용적 | `20.6M3` | ✅ |
|
||||
| `MATERIAL` | 재질 | `STS304` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_PRESSURE` | 설계 압력 | `0.25MPa` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_PRESSURE` | 운전 압력 | `ATM` | ✅ |
|
||||
| `DESIGN_TEMP` | 설계 온도 | `80°C` | ✅ |
|
||||
| `OPERATING_TEMP` | 운전 온도 | `AMB` | ✅ |
|
||||
| `INSULATION` | 단열 | `H50` | ❌ |
|
||||
|
||||
### 8.3 펌프 전용 속성
|
||||
|
||||
| 속성 태그 | 설명 | 예시 |
|
||||
|-----------|------|------|
|
||||
| `CAPACITY` | 용량 | `60L/min` |
|
||||
| `RPM` | 회전수 | `3,520` |
|
||||
| `TYPE` | 펌프 타입 | `CENTRIFUGAL` |
|
||||
|
||||
### 8.4 예시: T-10100 FEED BUFFER TANK
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: EQUIP_TANK
|
||||
레이어: EQUIPMENT
|
||||
위치: (1662.6, 1754.5)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = T-10100
|
||||
NAME = FEED BUFFER TANK
|
||||
SIZE = Ø2,500 x 3,600H
|
||||
VOLUME = 20.6M3
|
||||
MATERIAL = STS304
|
||||
DESIGN_PRESSURE = ATM
|
||||
OPERATING_PRESSURE = ATM
|
||||
DESIGN_TEMP = 80°C
|
||||
OPERATING_TEMP = AMB
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 8.5 예시: P-10101 FEED PUMP
|
||||
|
||||
```
|
||||
블록명: PUMP_CENTRIFUGAL
|
||||
레이어: PUMP
|
||||
위치: (2055.3, 1738.6)
|
||||
속성:
|
||||
TAG = P-10101
|
||||
NAME = FEED PUMP
|
||||
SIZE = 25A/20A
|
||||
MATERIAL = STS316
|
||||
CAPACITY = 60L/min
|
||||
RPM = 3,520
|
||||
DESIGN_PRESSURE = 0.25MPa
|
||||
TYPE = CENTRIFUGAL
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 9. 검증 체크리스트
|
||||
|
||||
도면 작성 완료 후 다음 항목을 반드시 확인하세요:
|
||||
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||||
### 9.1 블록 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 설비가 블록(Block/INSERT)으로 작성되었는가?
|
||||
- [ ] 블록명이 표준 형식을 따르는가? (`EQUIP_TANK`, `PUMP_CENTRIFUGAL` 등)
|
||||
- [ ] 모든 블록에 필수 속성(TAG, NAME, SIZE, MATERIAL)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 속성값이 정확한가?
|
||||
|
||||
### 9.2 레이어 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 요소가 올바른 레이어에 배치되었는가?
|
||||
- [ ] 0 레이어에 작업 요소가 없는가?
|
||||
- [ ] 레이어명이 표준 목록과 일치하는가?
|
||||
|
||||
### 9.3 연결점 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 설비-배관 연결점 좌표가 정확히 일치하는가? (0.5 단위 이내)
|
||||
- [ ] 배관 라인이 끊기지 않고 연속적인가?
|
||||
- [ ] 밸브가 배관 라인 위에 정확히 배치되었는가?
|
||||
|
||||
### 9.4 흐름 방향 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 배관이 LWPOLYLINE 엔티티로 작성되었는가? (LINE이 아닌가?)
|
||||
- [ ] 배관 끝점 버텍스의 end_width가 3 이상으로 설정되었는가?
|
||||
- [ ] 버텍스 너비 방향이 실제 흐름 방향과 일치하는가?
|
||||
- [ ] 분기점/합류점 배관에 버텍스 너비가 설정되었는가?
|
||||
|
||||
### 9.5 텍스트 검증
|
||||
|
||||
- [ ] 모든 태그명이 TAG_TEXT 레이어에 TEXT 엔티티로 작성되었는가? (사람이 읽기 위해)
|
||||
- [ ] 모든 태그명이 블록 속성(Attribute)의 TAG 필드에 저장되었는가? (추출을 위해)
|
||||
- [ ] TAG_TEXT와 블록 속성 TAG 값이 일치하는가?
|
||||
- [ ] 태그명 형식이 표준을 따르는가? (`T-10100`, `P-10101`)
|
||||
- [ ] 파이프 라인 번호가 PIPELINE_NO 레이어에 작성되었는가?
|
||||
- [ ] SPEC_TEXT 레이어에 사양 정보가 작성되었는가? (사람이 읽기 위해)
|
||||
- [ ] 특수 문자(%%U, %%d)가 없는가?
|
||||
|
||||
### 9.6 DXF 내보내기 검증
|
||||
|
||||
- [ ] DXF 버전이 R2018 이상인가?
|
||||
- [ ] 블록 정의가 정상적으로 내보내졌는가?
|
||||
- [ ] 블록 속성(Attribute)이 포함되었는가?
|
||||
- [ ] 레이어 정보가 유지되었는가?
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 10. DXF 파일 저장 규칙
|
||||
|
||||
### 10.1 1 도면 = 1 DXF 파일 원칙
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||||
|
||||
**각 P&ID 도면은 반드시 별도의 DXF 파일로 저장합니다.**
|
||||
|
||||
| 규칙 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 파일명 형식 | `[플랜트명]-drawing-[도면번호].dxf` |
|
||||
| 예시 | `plant-10100-drawing-01.dxf`, `plant-10100-drawing-02.dxf` |
|
||||
| 금지 | 여러 도면을 1개 DXF 파일에 포함하지 않음 |
|
||||
|
||||
**이유**:
|
||||
- **매칭 연산량 감소**: 1개 파일에 N개 도면 → O(N²×M²) → 1개 도면/파일 → O(M²)
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||||
- **타임아웃 방지**: 처리량이 예측 가능하여 타임아웃 발생 제거
|
||||
- **병렬 처리**: 파일 단위로 워커 분배 가능
|
||||
- **에러 격리**: 1개 도면 실패가 다른 도면에 영향 없음
|
||||
- **재처리 효율**: 변경된 도면만 재실행 가능
|
||||
|
||||
**CAD 작성자 참고**:
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||||
- AutoCAD 작업 시 여러 도면을 단일 DWG 파일로 작성해도 무방
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||||
- **DXF 내보내기 시** 도면 번호별로 분할하여 저장
|
||||
|
||||
### 10.2 AutoCAD DXF 내보내기 옵션
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||||
|
||||
AutoCAD에서 DXF를 내보낼 때 다음 옵션을 반드시 설정합니다:
|
||||
|
||||
#### 필수 설정
|
||||
|
||||
| 옵션 | 설정값 | 이유 |
|
||||
|------|--------|------|
|
||||
| **DXF 버전** | **AutoCAD 2018 DXF** (또는 이후 버전) | ezdxf 호환성 보장 |
|
||||
| **내보내기 범위** | **현재 도면(Current)** 또는 **선택(Selection)** | 불필요한 도면 제외 |
|
||||
| **레이어** | **모든 레이어 포함** | 레이어 정보 필수 |
|
||||
| **블록** | **블록 정의 포함** | 심볼 인식 필수 |
|
||||
| **속성** | **속성 값 포함** | 태그명/사양 정보 필수 |
|
||||
|
||||
#### AutoCAD操作步骤
|
||||
|
||||
**방법 1: 다른 이름으로 저장 (권장)**
|
||||
|
||||
1. `파일` → `다른 이름으로 저장` 선택
|
||||
2. 파일 형식: **`*.dxf`** 선택
|
||||
3. 버전: **`AutoCAD 2018 DXF`** 선택
|
||||
4. 파일명: `[플랜트명]-drawing-[도면번호].dxf` 형식
|
||||
5. `저장` 클릭
|
||||
|
||||
**방법 2: 내보내기 명령**
|
||||
|
||||
1. `EXPORT` 또는 `DXFOUT` 명령 실행
|
||||
2. 내보내기 범위: **현재 뷰(Current View)** 또는 **전체(Extents)**
|
||||
3. 버전: **AutoCAD 2018** 이상 선택
|
||||
4. 파일명 규칙 준수
|
||||
|
||||
#### 주의 사항
|
||||
|
||||
| 항목 | 내용 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **모델 스페이스 vs 레이아웃** | 모델 스페이스(Model Space)에서 작업한 경우, 모델 스페이스 내보내기 |
|
||||
| **블록 정의** | DXF 내보내기 시 블록 정의(Block Definition)가 포함되는지 확인 |
|
||||
| **속성 값** | 블록 속성(Attribute) 값이 텍스트로 저장되는지 확인 |
|
||||
| **레이어 상태** | 숨겨진/잠긴 레이어도 포함되지만, 작업 요소는 반드시 ON/THAW 상태 |
|
||||
| **0 레이어** | 0 레이어에 작업 요소가 없는지 확인 (9.2 체크리스트 참조) |
|
||||
|
||||
### 10.3 도면 분할 내보내기 워크플로우
|
||||
|
||||
여러 도면이 있는 DWG 파일을 DXF로 분할 내보낼 때:
|
||||
|
||||
1. **도면 영역 확인**: 각 도면의 Bounding Box 확인
|
||||
2. **도면 1 내보내기**:
|
||||
- 도면 1 영역으로 Zoom Extents
|
||||
- `다른 이름으로 저장` → `plant-10100-drawing-01.dxf`
|
||||
3. **도면 2 내보내기**:
|
||||
- 도면 2 영역으로 Zoom Extents
|
||||
- `다른 이름으로 저장` → `plant-10100-drawing-02.dxf`
|
||||
4. **반복**: 모든 도면 완료까지 반복
|
||||
|
||||
> **참고**: 도면 분할이 번거로운 경우, Python 스크립트로 자동 분할 가능
|
||||
> (bbox 기반 분할 로직은 `extractor.py`의 `split_drawings()` 메서드 참조)
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### 10.4 DXF 파일 검증
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내보내기 후 다음 항목을 확인하세요:
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- [ ] 파일이 정상적으로 열리는가? (ezdxf 또는 AutoCAD로 확인)
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||||
- [ ] 블록 정의가 포함되어 있는가?
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||||
- [ ] 블록 속성(Attribute) 값이 있는가?
|
||||
- [ ] 레이어 정보가 유지되었는가?
|
||||
- [ ] LWPOLYLINE 버텍스 너비(end_width)가 유지되었는가?
|
||||
- [ ] 파일 크기가 예상 범위 내인가? (도면 1개당 1~5MB)
|
||||
@@ -0,0 +1,784 @@
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||||
# 디지털 태그 추가 작업 계획 (Phase 1)
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## 개요
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`realtime-tag-expansion-design.md` 설계안을 기반으로 Phase 1 기본 확장을 구현합니다.
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기존 `realtime_table` 구조를 유지하면서 디지털 장비(Pump, XV) 태그와 메타데이터 지원을 추가합니다.
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---
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## Todo List (작업 진행 상태 추적)
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> 각 단계는 독립적으로 실행 가능하며, 완료 상태를 표시하여 다음 작업에서 바로 읽을 수 있습니다.
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- [ ] **Step 1**: DB Migration — `tag_metadata` 테이블 + `v_tag_summary` 뷰 생성
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- [ ] **Step 2**: TagMetadata Entity — 신규 Entity 클래스 + DbContext 등록
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||||
- [ ] **Step 3**: MetadataLoaderService — OPC UA에서 메타데이터 읽기/저장 서비스
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||||
- [ ] **Step 4**: API Endpoint — `POST /api/tags/metadata/reload` 컨트롤러 추가
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||||
- [ ] **Step 5**: Frontend UI 변경 — 포인트빌더 최대 10개, 메타데이터 재로드 버튼
|
||||
- [ ] **Step 6**: NL2SQL DB_SCHEMA 업데이트 — `tag_metadata`, `v_tag_summary` 추가
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||||
- [ ] **Step 7**: 테스트 계획 — xv-6124 등록 및 OPC UA 구독 확인
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||||
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---
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||||
## Step 1: DB Migration — `tag_metadata` 테이블 + `v_tag_summary` 뷰 생성
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||||
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||||
### 상태: [ ] 미완료
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||||
### 변경 파일
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||||
- `src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs`
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||||
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||||
### 변경 내용
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||||
[`ExperionDbService.InitializeAsync()`](src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs:176) 메서드 내에 다음 DDL을 추가합니다.
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||||
기존 DDL(`realtime_table` 생성 이후, `EnsureCreatedAsync` 설명 주석 이전)에 추가합니다.
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||||
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||||
**추가 위치:** 276번 라인 (`// realtime_table은 실시간 값 저장용이므로 하이퍼테이블로 변환하지 않음`) 직후
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||||
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||||
```sql
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||||
// tag_metadata 테이블 생성 (메타데이터 - 변경 드묾)
|
||||
await _ctx.Database.ExecuteSqlRawAsync("""
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tag_metadata (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
base_tag TEXT NOT NULL,
|
||||
attribute TEXT NOT NULL,
|
||||
value TEXT,
|
||||
node_id TEXT,
|
||||
loaded_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
UNIQUE(base_tag, attribute)
|
||||
)
|
||||
""");
|
||||
|
||||
await _ctx.Database.ExecuteSqlRawAsync("""
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_tag_metadata_base ON tag_metadata(base_tag)
|
||||
""");
|
||||
|
||||
// v_tag_summary 뷰 생성 (실시간 + 메타데이터 통합)
|
||||
await _ctx.Database.ExecuteSqlRawAsync("""
|
||||
CREATE OR REPLACE VIEW v_tag_summary AS
|
||||
SELECT
|
||||
rt_base.base_tag,
|
||||
pv_rt.livevalue AS pv,
|
||||
sp_rt.livevalue AS sp,
|
||||
op_rt.livevalue AS op,
|
||||
instate0_rt.livevalue AS instate0,
|
||||
instate1_rt.livevalue AS instate1,
|
||||
instate2_rt.livevalue AS instate2,
|
||||
desc_md.value AS description,
|
||||
area_md.value AS area,
|
||||
s0d_md.value AS state0_descriptor,
|
||||
s1d_md.value AS state1_descriptor,
|
||||
s2d_md.value AS state2_descriptor
|
||||
FROM (SELECT DISTINCT split_part(tagname, '.', 1) AS base_tag FROM realtime_table) rt_base
|
||||
LEFT JOIN realtime_table pv_rt ON pv_rt.tagname = rt_base.base_tag || '.pv'
|
||||
LEFT JOIN realtime_table sp_rt ON sp_rt.tagname = rt_base.base_tag || '.sp'
|
||||
LEFT JOIN realtime_table op_rt ON op_rt.tagname = rt_base.base_tag || '.op'
|
||||
LEFT JOIN realtime_table instate0_rt ON instate0_rt.tagname = rt_base.base_tag || '.instate0'
|
||||
LEFT JOIN realtime_table instate1_rt ON instate1_rt.tagname = rt_base.base_tag || '.instate1'
|
||||
LEFT JOIN realtime_table instate2_rt ON instate2_rt.tagname = rt_base.base_tag || '.instate2'
|
||||
LEFT JOIN tag_metadata desc_md ON desc_md.base_tag = rt_base.base_tag AND desc_md.attribute = 'desc'
|
||||
LEFT JOIN tag_metadata area_md ON area_md.base_tag = rt_base.base_tag AND area_md.attribute = 'area'
|
||||
LEFT JOIN tag_metadata s0d_md ON s0d_md.base_tag = rt_base.base_tag AND s0d_md.attribute = 'state0descriptor'
|
||||
LEFT JOIN tag_metadata s1d_md ON s1d_md.base_tag = rt_base.base_tag AND s1d_md.attribute = 'state1descriptor'
|
||||
LEFT JOIN tag_metadata s2d_md ON s2d_md.base_tag = rt_base.base_tag AND s2d_md.attribute = 'state2descriptor'
|
||||
""");
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 검증 방법
|
||||
1. 앱을 실행하여 DB 초기화가 자동으로 수행되는지 확인
|
||||
2. psql로 접속하여 `SELECT * FROM tag_metadata LIMIT 1;` 실행
|
||||
3. `SELECT * FROM v_tag_summary LIMIT 5;` 실행하여 뷰가 정상 동작하는지 확인
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 2: TagMetadata Entity — 신규 Entity 클래스 + DbContext 등록
|
||||
|
||||
### 상태: [ ] 미완료
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||||
|
||||
### 변경 파일
|
||||
- `src/Core/Domain/Entities/ExperionEntities.cs` (신규 Entity 추가)
|
||||
- `src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs` (DbSet + ModelBuilder 등록)
|
||||
|
||||
### 2.1 신규 Entity 클래스 추가
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Core/Domain/Entities/ExperionEntities.cs`](src/Core/Domain/Entities/ExperionEntities.cs:138)
|
||||
|
||||
[`FastRecord`](src/Core/Domain/Entities/ExperionEntities.cs:129) 클래스 직후에 다음 Entity를 추가합니다.
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
/// <summary>tag_metadata — 태그 메타데이터 (변경 드묾)</summary>
|
||||
[Table("tag_metadata")]
|
||||
public class TagMetadata
|
||||
{
|
||||
[Column("id")] public int Id { get; set; }
|
||||
[Column("base_tag")] public string BaseTag { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("attribute")] public string Attribute { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("value")] public string? Value { get; set; }
|
||||
[Column("node_id")] public string? NodeId { get; set; }
|
||||
[Column("loaded_at")] public DateTime LoadedAt { get; set; } = DateTime.UtcNow;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.2 DbContext 에 DbSet 등록
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs`](src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs:20)
|
||||
|
||||
기존 DbSet 목록 ([`FastRecords`](src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs:23) 이후, P&ID DbSet 이전) 에 추가:
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
public DbSet<TagMetadata> TagMetadata => Set<TagMetadata>();
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.3 ModelBuilder 설정 추가
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs`](src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs:30)
|
||||
|
||||
[`OnModelCreating()`](src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs:30) 메서드 내, [`FastRecord`](src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs:75) 설정 이후, P&ID 엔티티 설정 이전에 추가:
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
modelBuilder.Entity<TagMetadata>(e =>
|
||||
{
|
||||
e.HasKey(x => x.Id);
|
||||
e.HasIndex(x => new { x.BaseTag, x.Attribute }).IsUnique();
|
||||
e.HasIndex(x => x.BaseTag);
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2.4 변경 후 파일 구조 확인
|
||||
|
||||
[`ExperionEntities.cs`](src/Core/Domain/Entities/ExperionEntities.cs) 최종 구조:
|
||||
```
|
||||
ExperionTag (line 7)
|
||||
ExperionRecord (line 21)
|
||||
ExperionServerConfig (line 32)
|
||||
RawNodeMap (line 47)
|
||||
NodeMapMaster (line 59)
|
||||
RealtimePoint (line 71)
|
||||
HistoryRecord (line 82)
|
||||
ExperionStatusCodeInfo (line 92)
|
||||
PidGraphStatus (line 102)
|
||||
FastSession (line 113)
|
||||
FastRecord (line 130)
|
||||
TagMetadata (신규 추가) ← 여기
|
||||
```
|
||||
|
||||
[`ExperionDbContext.cs`](src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs) DbSet 최종 구조:
|
||||
```csharp
|
||||
public DbSet<ExperionRecord> ExperionRecords => Set<ExperionRecord>();
|
||||
public DbSet<RawNodeMap> RawNodeMaps => Set<RawNodeMap>();
|
||||
public DbSet<NodeMapMaster> NodeMapMasters => Set<NodeMapMaster>();
|
||||
public DbSet<RealtimePoint> RealtimePoints => Set<RealtimePoint>();
|
||||
public DbSet<HistoryRecord> HistoryRecords => Set<HistoryRecord>();
|
||||
public DbSet<FastSession> FastSessions => Set<FastSession>();
|
||||
public DbSet<FastRecord> FastRecords => Set<FastRecord>();
|
||||
public DbSet<TagMetadata> TagMetadata => Set<TagMetadata>(); // ← 신규
|
||||
// P&ID DbSet ...
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 검증 방법
|
||||
1. `dotnet build` 컴파일 오류 없는지 확인
|
||||
2. Entity 클래스가 `[Table("tag_metadata")]` 속성으로 DB 테이블과 매핑되는지 확인
|
||||
3. DbContext에서 `TagMetadata` DbSet를 통해 CRUD가 가능한지 확인
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 3: MetadataLoaderService — OPC UA에서 메타데이터 읽기/저장 서비스
|
||||
|
||||
### 상태: [ ] 미완료
|
||||
|
||||
### 신규 파일
|
||||
- `src/Infrastructure/OpcUa/MetadataLoaderService.cs`
|
||||
|
||||
### 변경 파일
|
||||
- `src/Core/Application/Interfaces/IExperionServices.cs` (인터페이스 추가)
|
||||
- `src/Web/Program.cs` (DI 등록)
|
||||
|
||||
### 3.1 인터페이스 정의
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Core/Application/Interfaces/IExperionServices.cs`](src/Core/Application/Interfaces/IExperionServices.cs)
|
||||
|
||||
파일 끝에 다음 인터페이스 추가:
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
// ── Metadata Loader ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IMetadataLoaderService
|
||||
{
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 태그 등록 시 메타데이터(desc, area, state0~7descriptor)를 OPC UA에서 한 번 읽어서 tag_metadata 저장
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<int> LoadMetadataAsync(ExperionServerConfig cfg, IEnumerable<string> baseTags);
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// UI 재로드 버튼 클릭 시 메타데이터 재조회 + tag_metadata UPDATE + node_map_master UPSERT
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<int> ReloadMetadataAsync(ExperionServerConfig cfg, IEnumerable<string>? baseTags = null);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.2 서비스 구현
|
||||
|
||||
**파일:** `src/Infrastructure/OpcUa/MetadataLoaderService.cs` (신규)
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Domain.Entities;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Database;
|
||||
using Microsoft.Extensions.Logging;
|
||||
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Infrastructure.OpcUa;
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 메타데이터(desc, area, state0~7descriptor)를 OPC UA에서 읽어서 tag_metadata 테이블에 저장/갱신
|
||||
/// </summary>
|
||||
public class MetadataLoaderService : IMetadataLoaderService
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionOpcClient _opcClient;
|
||||
private readonly ExperionDbContext _ctx;
|
||||
private readonly ILogger<MetadataLoaderService> _logger;
|
||||
|
||||
// 로드할 메타데이터 속성 목록
|
||||
private static readonly string[] MetaAttributes =
|
||||
{
|
||||
"desc", "area",
|
||||
"state0descriptor", "state1descriptor", "state2descriptor",
|
||||
"state3descriptor", "state4descriptor", "state5descriptor",
|
||||
"state6descriptor", "state7descriptor"
|
||||
};
|
||||
|
||||
public MetadataLoaderService(
|
||||
IExperionOpcClient opcClient,
|
||||
ExperionDbContext ctx,
|
||||
ILogger<MetadataLoaderService> logger)
|
||||
{
|
||||
_opcClient = opcClient;
|
||||
_ctx = ctx;
|
||||
_logger = logger;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<int> LoadMetadataAsync(ExperionServerConfig cfg, IEnumerable<string> baseTags)
|
||||
{
|
||||
var count = 0;
|
||||
var entries = new List<(string baseTag, string attr, string? value, string nodeId)>();
|
||||
|
||||
foreach (var baseTag in baseTags)
|
||||
{
|
||||
foreach (var attr in MetaAttributes)
|
||||
{
|
||||
var nodeId = $"{cfg.ServerHostName}:{baseTag}.{attr}";
|
||||
var fullNodeId = $"ns=1;s={nodeId}";
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var result = await _opcClient.ReadTagAsync(cfg, fullNodeId);
|
||||
if (result.IsGood && result.Value != null)
|
||||
{
|
||||
entries.Add((baseTag.ToLowerInvariant(), attr, result.Value, fullNodeId));
|
||||
count++;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogWarning(ex, "[Metadata] 읽기 실패: {BaseTag}.{Attr}", baseTag, attr);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 벌크 UPSERT
|
||||
foreach (var (bt, attr, val, nid) in entries)
|
||||
{
|
||||
await _ctx.Database.ExecuteSqlRawAsync(@"
|
||||
INSERT INTO tag_metadata (base_tag, attribute, value, node_id, loaded_at)
|
||||
VALUES (@bt, @attr, @val, @nid, NOW())
|
||||
ON CONFLICT (base_tag, attribute)
|
||||
DO UPDATE SET value = @val, node_id = @nid, loaded_at = NOW()",
|
||||
new NpgsqlTypes.NpgsqlParameter("@bt", bt),
|
||||
new NpgsqlTypes.NpgsqlParameter("@attr", attr),
|
||||
new NpgsqlTypes.NpgsqlParameter("@val", (object?)val ?? DBNull.Value),
|
||||
new NpgsqlTypes.NpgsqlParameter("@nid", nid));
|
||||
}
|
||||
|
||||
await _ctx.Database.ExecuteSqlRawAsync("REFRESH MATERIALIZED VIEW IF EXISTS v_tag_summary");
|
||||
_logger.LogInformation("[Metadata] 로드 완료: {Count}개 속성 ({BaseTags}개 태그)", count, baseTags.Count());
|
||||
return count;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<int> ReloadMetadataAsync(ExperionServerConfig cfg, IEnumerable<string>? baseTags = null)
|
||||
{
|
||||
// baseTags가 null이면 tag_metadata에서 전체 base_tag 조회
|
||||
var tags = baseTags ?? await _ctx.TagMetadata.Select(t => t.BaseTag).Distinct().ToListAsync();
|
||||
return await LoadMetadataAsync(cfg, tags);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.3 DI 등록
|
||||
|
||||
**파일:** `src/Web/Program.cs`
|
||||
|
||||
기존 서비스 등록 부분 근처에 추가:
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
builder.Services.AddScoped<IMetadataLoaderService, MetadataLoaderService>();
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 검증 방법
|
||||
1. `dotnet build` 컴파일 오류 없는지 확인
|
||||
2. 테스트용 코드에서 `LoadMetadataAsync` 호출 시 OPC UA에서 desc/area 값이 정상 읽히는지 로그 확인
|
||||
3. DB에서 `SELECT * FROM tag_metadata;` 실행하여 데이터 저장 확인
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 4: API Endpoint — `POST /api/tags/metadata/reload` 컨트롤러 추가
|
||||
|
||||
### 상태: [ ] 미완료
|
||||
|
||||
### 변경 파일
|
||||
- `src/Web/Controllers/ExperionControllers.cs` (신규 컨트롤러 추가)
|
||||
|
||||
### 4.1 컨트롤러 추가
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Web/Controllers/ExperionControllers.cs`](src/Web/Controllers/ExperionControllers.cs)
|
||||
|
||||
[`ExperionPointBuilderController`](src/Web/Controllers/ExperionControllers.cs:272) 직후, [`ExperionRealtimeController`](src/Web/Controllers/ExperionControllers.cs:348) 이전에 추가:
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
// ── 태그 메타데이터 관리 ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/tags/metadata")]
|
||||
public class TagMetadataController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IMetadataLoaderService _metaSvc;
|
||||
private readonly IOpcUaConfigProvider _configProvider;
|
||||
|
||||
public TagMetadataController(
|
||||
IMetadataLoaderService metaSvc,
|
||||
IOpcUaConfigProvider configProvider)
|
||||
{
|
||||
_metaSvc = metaSvc;
|
||||
_configProvider = configProvider;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 지정된 태그(또는 전체)의 메타데이터를 OPC UA에서 재조회하여 갱신
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpPost("reload")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Reload([FromBody] MetadataReloadRequest? req)
|
||||
{
|
||||
var cfg = new ExperionServerConfig
|
||||
{
|
||||
ServerHostName = req?.ServerHostName ?? "192.168.0.20",
|
||||
Port = req?.Port ?? 4840,
|
||||
ClientHostName = req?.ClientHostName ?? "dbsvr",
|
||||
UserName = req?.UserName ?? "mngr",
|
||||
Password = req?.Password ?? "mngr"
|
||||
};
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var count = await _metaSvc.ReloadMetadataAsync(cfg, req?.BaseTags);
|
||||
return Ok(new { success = true, count, message = $"{count}개 메타데이터 갱신 완료" });
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return StatusCode(500, new { success = false, message = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// tag_metadata 전체 조회
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpGet]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetMetadata([FromQuery] string? baseTag = null)
|
||||
{
|
||||
using var ctx = new ExperionDbContext(/* DI에서 해결 필요 */);
|
||||
var query = ctx.TagMetadata.AsQueryable();
|
||||
if (!string.IsNullOrEmpty(baseTag))
|
||||
query = query.Where(t => t.BaseTag == baseTag.ToLowerInvariant());
|
||||
|
||||
var items = await query.Select(t => new
|
||||
{
|
||||
t.BaseTag,
|
||||
t.Attribute,
|
||||
t.Value,
|
||||
t.NodeId,
|
||||
t.LoadedAt
|
||||
}).ToListAsync();
|
||||
|
||||
return Ok(new { count = items.Count, items });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public record MetadataReloadRequest(
|
||||
string? ServerHostName,
|
||||
int? Port,
|
||||
string? ClientHostName,
|
||||
string? UserName,
|
||||
string? Password,
|
||||
IEnumerable<string>? BaseTags);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4.2 GET 엔드포인트용 DbContext 주입 수정
|
||||
|
||||
위 코드에서 `GetMetadata` 메서드는 DI를 통해 DbContext를 주입받는 방식으로 수정해야 합니다.
|
||||
최종 형태:
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/tags/metadata")]
|
||||
public class TagMetadataController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IMetadataLoaderService _metaSvc;
|
||||
private readonly ExperionDbContext _ctx;
|
||||
|
||||
public TagMetadataController(
|
||||
IMetadataLoaderService metaSvc,
|
||||
ExperionDbContext ctx)
|
||||
{
|
||||
_metaSvc = metaSvc;
|
||||
_ctx = ctx;
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPost("reload")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Reload([FromBody] MetadataReloadRequest? req)
|
||||
{
|
||||
// ... 동일
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetMetadata([FromQuery] string? baseTag = null)
|
||||
{
|
||||
var query = _ctx.TagMetadata.AsQueryable();
|
||||
if (!string.IsNullOrEmpty(baseTag))
|
||||
query = query.Where(t => t.BaseTag == baseTag.ToLowerInvariant());
|
||||
|
||||
var items = await query.Select(t => new
|
||||
{
|
||||
t.BaseTag, t.Attribute, t.Value, t.NodeId, t.LoadedAt
|
||||
}).ToListAsync();
|
||||
|
||||
return Ok(new { count = items.Count, items });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 검증 방법
|
||||
1. `dotnet build` 컴파일 오류 없는지 확인
|
||||
2. Postman/curl로 `POST /api/tags/metadata/reload` 호출하여 메타데이터 갱신 확인
|
||||
3. `GET /api/tags/metadata?baseTag=xv-6124` 호출하여 조회 확인
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 5: Frontend UI 변경 — 포인트빌더 최대 10개, 메타데이터 재로드 버튼
|
||||
|
||||
### 상태: [ ] 미완료
|
||||
|
||||
### 변경 파일
|
||||
- `src/Web/wwwroot/index.html` (포인트빌더 탭 HTML 변경)
|
||||
- `src/Web/wwwroot/js/app.js` (JS 로직 변경)
|
||||
|
||||
### 5.1 HTML 변경 — 포인트빌더 최대 10개로 확장
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Web/wwwroot/index.html`](src/Web/wwwroot/index.html:422)
|
||||
|
||||
현재 포인트빌더 탭(`pane-pb`) 내 name 선택 드롭다운이 8개(`pb-n1`~`pb-n8`)입니다. 10개로 확장:
|
||||
|
||||
**변경 위치:** `pb-name-grid` 내부 select 요소 2개 추가
|
||||
|
||||
```html
|
||||
<!-- 신규 추가 -->
|
||||
<select id="pb-n9" class="inp"><option value="">— 선택 안 함 —</option></select>
|
||||
<select id="pb-n10" class="inp"><option value="">— 선택 안 함 —</option></select>
|
||||
```
|
||||
|
||||
**레이블 텍스트 변경:**
|
||||
```html
|
||||
<label>이름(name) 선택 <em>(OR 조건, 최대 10개)</em>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 HTML 변경 — 메타데이터 재로드 버튼 추가
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Web/wwwroot/index.html`](src/Web/wwwroot/index.html:482)
|
||||
|
||||
`pb-rt-status` 로그 박스 직후, 포인트 목록 카드 이전에 추가:
|
||||
|
||||
```html
|
||||
<div class="card" style="margin-top:18px">
|
||||
<div class="card-cap">메타데이터 관리</div>
|
||||
<p style="color:var(--t2);font-size:13px;margin-bottom:12px">
|
||||
태그의 desc, area, state descriptor 정보를 OPC UA에서 조회하여 저장합니다.
|
||||
</p>
|
||||
<div class="btn-row">
|
||||
<button class="btn-a" onclick="metaReload()">🔄 메타데이터 재로드</button>
|
||||
<button class="btn-b" onclick="metaView()">📋 메타데이터 조회</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div id="meta-log" class="logbox hidden" style="margin-top:8px"></div>
|
||||
<div id="meta-view" class="hidden" style="margin-top:10px;max-height:300px;overflow:auto"></div>
|
||||
</div>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.3 JS 변경 — PB_NAME_IDS 배열 확장
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Web/wwwroot/js/app.js`](src/Web/wwwroot/js/app.js:575)
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 변경 전:
|
||||
const PB_NAME_IDS = ['pb-n1','pb-n2','pb-n3','pb-n4','pb-n5','pb-n6','pb-n7','pb-n8'];
|
||||
|
||||
// 변경 후:
|
||||
const PB_NAME_IDS = ['pb-n1','pb-n2','pb-n3','pb-n4','pb-n5','pb-n6','pb-n7','pb-n8','pb-n9','pb-n10'];
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.4 JS 변경 — 메타데이터 재로드/조회 함수 추가
|
||||
|
||||
**파일:** [`src/Web/wwwroot/js/app.js`](src/Web/wwwroot/js/app.js:723)
|
||||
|
||||
`rtStatus()` 함수 직후에 추가:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
/* ── 메타데이터 관리 ─────────────────────────────────────────── */
|
||||
|
||||
async function metaReload() {
|
||||
const body = {
|
||||
serverHostName: document.getElementById('pb-rt-ip').value.trim(),
|
||||
port: parseInt(document.getElementById('pb-rt-port').value) || 4840,
|
||||
clientHostName: document.getElementById('pb-rt-client').value.trim(),
|
||||
userName: document.getElementById('pb-rt-user').value.trim(),
|
||||
password: document.getElementById('pb-rt-pw').value
|
||||
};
|
||||
const logEl = document.getElementById('meta-log');
|
||||
logEl.classList.remove('hidden');
|
||||
logEl.innerHTML = '<div class="ll inf">⏳ 메타데이터 재로드 중...</div>';
|
||||
try {
|
||||
const d = await api('POST', '/api/tags/metadata/reload', body);
|
||||
logEl.innerHTML = `<div class="ll ${d.success ? 'ok' : 'err'}">${d.success ? '✅' : '❌'} ${esc(d.message)}</div>`;
|
||||
} catch (e) {
|
||||
logEl.innerHTML = `<div class="ll err">❌ ${esc(e.message)}</div>`;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function metaView() {
|
||||
const viewEl = document.getElementById('meta-view');
|
||||
viewEl.classList.remove('hidden');
|
||||
viewEl.innerHTML = '<div class="ll inf">⏳ 조회 중...</div>';
|
||||
try {
|
||||
const d = await api('GET', '/api/tags/metadata');
|
||||
const items = d.items || [];
|
||||
if (items.length === 0) {
|
||||
viewEl.innerHTML = '<div class="ll inf">메타데이터가 없습니다.</div>';
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
viewEl.innerHTML = `
|
||||
<table style="width:100%;font-size:12px">
|
||||
<thead><tr><th>BaseTag</th><th>Attribute</th><th>Value</th><th>LoadedAt</th></tr></thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
${items.map(m => `
|
||||
<tr>
|
||||
<td style="font-weight:600">${esc(m.baseTag)}</td>
|
||||
<td>${esc(m.attribute)}</td>
|
||||
<td>${esc(m.value || '-')}</td>
|
||||
<td class="mut">${m.loadedAt ? new Date(m.loadedAt).toLocaleString('ko-KR') : '-'}</td>
|
||||
</tr>
|
||||
`).join('')}
|
||||
</tbody>
|
||||
</table>
|
||||
`;
|
||||
} catch (e) {
|
||||
viewEl.innerHTML = `<div class="ll err">❌ ${esc(e.message)}</div>`;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 검증 방법
|
||||
1. 브라우저에서 포인트빌더 탭 확인 — 드롭다운이 10개인지 확인
|
||||
2. "메타데이터 재로드" 버튼 클릭 시 API 호출되고 결과 로그 표시 확인
|
||||
3. "메타데이터 조회" 버튼 클릭 시 테이블 형태로 메타데이터 표시 확인
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 6: NL2SQL DB_SCHEMA 업데이트 — `tag_metadata`, `v_tag_summary` 추가
|
||||
|
||||
### 상태: [ ] 미완료
|
||||
|
||||
### 변경 파일
|
||||
- `mcp-server/worker/nl2sql_worker.py` (DB_SCHEMA 변수 업데이트)
|
||||
- `mcp-server/server.py` (_DB_SCHEMA 변수 업데이트)
|
||||
|
||||
### 6.1 nl2sql_worker.py 변경
|
||||
|
||||
**파일:** [`mcp-server/worker/nl2sql_worker.py`](mcp-server/worker/nl2sql_worker.py:61)
|
||||
|
||||
기존 `DB_SCHEMA` 변수에 `tag_metadata` 테이블과 `v_tag_summary` 뷰 정의를 추가:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
DB_SCHEMA = """
|
||||
PostgreSQL 시계열 데이터베이스 스키마
|
||||
|
||||
테이블: history_table (시계열 이력)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자, 예: 'ficq-6113.pv')
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
value TEXT - 측정값, 수치 연산 시 ::double precision 캐스트 필요
|
||||
recorded_at TIMESTAMPTZ - 기록 시각(UTC), 스냅샷 주기 약 60초
|
||||
|
||||
테이블: realtime_table (실시간 최신값)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자)
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
livevalue TEXT - 현재값
|
||||
timestamp TIMESTAMPTZ - 최종 갱신 시각
|
||||
|
||||
테이블: tag_metadata (태그 메타데이터 - 변경 드묾)
|
||||
base_tag TEXT - 기본 태그명 (예: 'ficq-6101', 'xv-6124')
|
||||
attribute TEXT - 속성명 ('desc', 'area', 'state0descriptor', ...)
|
||||
value TEXT - 메타데이터 값
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
loaded_at TIMESTAMPTZ - 마지막 로드 시각
|
||||
|
||||
뷰: v_tag_summary (실시간값 + 메타데이터 통합 뷰)
|
||||
base_tag TEXT - 기본 태그명
|
||||
pv TEXT - 현재 프로세스 값
|
||||
sp TEXT - 설정값
|
||||
op TEXT - 출력값
|
||||
instate0 TEXT - 상태 비트 0 (true/false)
|
||||
instate1 TEXT - 상태 비트 1 (true/false)
|
||||
instate2 TEXT - 상태 비트 2 (true/false)
|
||||
description TEXT - 장비 설명 (tag_metadata.desc)
|
||||
area TEXT - 소속 플랜트 (tag_metadata.area)
|
||||
state0_descriptor TEXT - 비트 0 의미 (예: "Run/Stop")
|
||||
state1_descriptor TEXT - 비트 1 의미 (예: "Remote/Local")
|
||||
state2_descriptor TEXT - 비트 2 의미 (예: "Trip/Normal")
|
||||
|
||||
새로운 태그 타입:
|
||||
- 아날로그: ficq-6101.pv/sp/op (Double)
|
||||
- 디지털 XV: xv-6124.pv/op (Int32), xv-6124.instate0~7 (Boolean)
|
||||
- Pump: p-6102.pv/op (Int32), p-6102.instate0~7 (Boolean)
|
||||
- 메타데이터: desc (String), area (Enum), state0descriptor~7 (String)
|
||||
|
||||
BCD 상태 조회 팁:
|
||||
- instate0~7은 Boolean (true/false)
|
||||
- state0descriptor~7은 해당 비트의 의미 설명
|
||||
- instate0=true이고 state0descriptor="Run/Stop"이면 → "Run" 상태
|
||||
- v_tag_summary 뷰를 사용하면 실시간값+메타데이터 한 번에 조회 가능
|
||||
|
||||
N분 간격 집계 공식 (time_bucket 금지, date_trunc 사용):
|
||||
1분 버킷: date_trunc('minute', recorded_at) AS bucket
|
||||
5분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/300)*300) AS bucket
|
||||
N분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- SELECT만 허용 (INSERT/UPDATE/DELETE/DROP 등 불가)
|
||||
- tagname은 모두 소문자로 정확히 입력
|
||||
- value 컬럼은 TEXT이므로 집계 시 ::double precision 캐스트 필수
|
||||
- time_bucket 함수 사용 금지
|
||||
"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6.2 server.py 변경
|
||||
|
||||
**파일:** [`mcp-server/server.py`](mcp-server/server.py:430)
|
||||
|
||||
`_DB_SCHEMA` 변수도 동일하게 업데이트 (nl2sql_worker.py와 동일한 내용).
|
||||
|
||||
### 6.3 NL2SQL 사용 예시 (새로운 시나리오)
|
||||
|
||||
| 자연어 질문 | 생성 SQL |
|
||||
|------------|----------|
|
||||
| "xv-6124의 현재 상태와 설명을 알려줘" | `SELECT instate0, instate1, state0_descriptor, state1_descriptor, description FROM v_tag_summary WHERE base_tag = 'xv-6124'` |
|
||||
| "Unit-A에 있는 모든 pump의 상태를 보여줘" | `SELECT base_tag, instate0, state0_descriptor, description FROM v_tag_summary WHERE area = 'Unit-A' AND base_tag LIKE 'p-%'` |
|
||||
| "모든 XV 중 instate0이 true인 것" | `SELECT base_tag, instate0, state0_descriptor FROM v_tag_summary WHERE instate0 = 'True' AND base_tag LIKE 'xv-%'` |
|
||||
|
||||
### 검증 방법
|
||||
1. MCP 서버 재시작 후 NL2SQL 도구 호출 시 새로운 스키마가 반영되는지 확인
|
||||
2. "xv-6124 상태 알려줘" 같은 질문으로 v_tag_summary 조회 테스트
|
||||
3. tag_metadata 테이블 조회가 정상적으로 되는지 확인
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Step 7: 테스트 계획 — xv-6124 등록 및 OPC UA 구독 확인
|
||||
|
||||
### 상태: [ ] 미완료
|
||||
|
||||
### 테스트 시나리오
|
||||
|
||||
#### 7.1 디지털 태그 등록 테스트
|
||||
|
||||
**목표:** xv-6124의 pv, op, instate0~2를 realtime_table에 등록하고 OPC UA 구독 확인
|
||||
|
||||
**단계:**
|
||||
1. 포인트빌더 탭에서 이름에 `xv-6124` 선택
|
||||
2. 데이터 타입에 `Int32`, `Boolean` 입력
|
||||
3. "🔨 테이블 작성하기" 클릭
|
||||
4. 포인트 목록에 xv-6124.pv, xv-6124.op, xv-6124.instate0~2가 생성되는지 확인
|
||||
|
||||
**기대 결과:**
|
||||
- `realtime_table`에 xv-6124 관련 행이 INSERT됨
|
||||
- 포인트 목록 UI에 표시됨
|
||||
|
||||
#### 7.2 OPC UA 구독 테스트
|
||||
|
||||
**목표:** 실시간 값 업데이트 확인
|
||||
|
||||
**단계:**
|
||||
1. "▶ 구독 시작" 클릭
|
||||
2. 구독 상태 로그에 xv-6124 관련 노드가 포함된지 확인
|
||||
3. 몇 분 후 포인트 목록 새로고침
|
||||
4. `livevalue` 컬럼에 값이 업데이트되는지 확인
|
||||
|
||||
**기대 결과:**
|
||||
- xv-6124.pv → Int32 BCD 값 (예: 0, 1, 3, 5 등)
|
||||
- xv-6124.instate0 → Boolean (true/false)
|
||||
- 구독 카운터에 xv-6124 태그가 포함됨
|
||||
|
||||
#### 7.3 메타데이터 로드 테스트
|
||||
|
||||
**목표:** desc, area, state descriptor 값이 tag_metadata에 저장되는지 확인
|
||||
|
||||
**단계:**
|
||||
1. "🔄 메타데이터 재로드" 버튼 클릭
|
||||
2. 로그에 갱신된 속성 수 확인
|
||||
3. "📋 메타데이터 조회" 버튼 클릭
|
||||
4. xv-6124 관련 메타데이터 행 확인
|
||||
|
||||
**기대 결과:**
|
||||
- `tag_metadata`에 xv-6124 관련 행 INSERT됨
|
||||
- desc: 장비 설명 문자열
|
||||
- area: 소속 플랜트 (예: "Unit-A")
|
||||
- state0descriptor: "Open/Close" 또는 유사한 문자열
|
||||
|
||||
#### 7.4 v_tag_summary 뷰 테스트
|
||||
|
||||
**목표:** 실시간값 + 메타데이터 통합 조회 확인
|
||||
|
||||
**단계:**
|
||||
```sql
|
||||
-- psql에서 실행
|
||||
SELECT * FROM v_tag_summary WHERE base_tag = 'xv-6124';
|
||||
```
|
||||
|
||||
**기대 결과:**
|
||||
| base_tag | pv | op | instate0 | instate1 | instate2 | description | area | state0_descriptor | state1_descriptor | state2_descriptor |
|
||||
|----------|-----|-----|----------|----------|----------|-------------|------|-------------------|-------------------|-------------------|
|
||||
| xv-6124 | 1 | 1 | true | false | false | XV-6124 설명 | Unit-A | Open/Close | Remote/Local | Fault/Normal |
|
||||
|
||||
#### 7.5 NL2SQL 통합 테스트
|
||||
|
||||
**목표:** 자연어 질문으로 디지털 태그 상태 조회
|
||||
|
||||
**단계:**
|
||||
1. Text-to-SQL 탭에서 "xv-6124 현재 상태 알려줘" 입력
|
||||
2. 생성된 SQL이 v_tag_summary를 사용하는지 확인
|
||||
3. 결과에 instate0~2 값과 state descriptor가 포함되는지 확인
|
||||
|
||||
**기대 결과:**
|
||||
- SQL: `SELECT instate0, instate1, state0_descriptor, state1_descriptor, description FROM v_tag_summary WHERE base_tag = 'xv-6124'`
|
||||
- 결과 테이블에 상태 비트와 의미 표시됨
|
||||
|
||||
### 테스트 체크리스트
|
||||
|
||||
- [ ] xv-6124 포인트 realtime_table에 등록됨
|
||||
- [ ] OPC UA 구독 시 livevalue 업데이트됨
|
||||
- [ ] 메타데이터 재로드 시 tag_metadata에 저장됨
|
||||
- [ ] v_tag_summary 뷰에서 통합 조회 가능
|
||||
- [ ] NL2SQL에서 자연어 질문으로 상태 조회 가능
|
||||
- [ ] 포인트빌더에서 최대 10개 태그 선택 가능
|
||||
1579
.rooBackup/2026-05-07-132000/mcp-server/server.py
Normal file
1579
.rooBackup/2026-05-07-132000/mcp-server/server.py
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
339
.rooBackup/2026-05-07-132000/mcp-server/worker/nl2sql_worker.py
Normal file
339
.rooBackup/2026-05-07-132000/mcp-server/worker/nl2sql_worker.py
Normal file
@@ -0,0 +1,339 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""NL2SQL 전용 워커 프로세스
|
||||
|
||||
Usage: python nl2sql_worker.py <port>
|
||||
|
||||
담당 도구:
|
||||
run_sql, query_pv_history, get_tag_metadata, list_drawings, query_with_nl
|
||||
|
||||
특징:
|
||||
- PostgreSQL 직접 연결
|
||||
- LLM SQL 생성 + DB 실행 분리
|
||||
- 메모리: ~1GB (SQL 생성용 LLM)
|
||||
- 생명주기: 메인 서버 종료 시까지 유지
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
import sys
|
||||
import os
|
||||
|
||||
# mcp-server 디렉토리를 Python 경로에 추가
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
import asyncio
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
|
||||
from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
import uvicorn
|
||||
import httpx
|
||||
|
||||
# ── 설정 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
DB_CONNECTION_STRING = os.environ.get("DB_CONNECTION_STRING", "postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/iiot_platform")
|
||||
DB_TIMEOUT = int(os.environ.get("DB_TIMEOUT", "10"))
|
||||
|
||||
VLLM_BASE_URL = os.environ.get("VLLM_BASE_URL", "http://localhost:8000/v1")
|
||||
VLLM_MODEL = os.environ.get("VLLM_MODEL", "Qwen3.6-27B-FP8")
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
stream=sys.stderr,
|
||||
format="%(asctime)s [nl2sql_worker] %(levelname)s %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
app = FastAPI()
|
||||
|
||||
# ── DB 연결 풀 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def _get_db_connection():
|
||||
import psycopg
|
||||
return psycopg.connect(DB_CONNECTION_STRING, connect_timeout=DB_TIMEOUT)
|
||||
|
||||
# ── LLM 클라이언트 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=1)
|
||||
def _llm_client():
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
return AsyncOpenAI(base_url=VLLM_BASE_URL, api_key="dummy")
|
||||
|
||||
# DB 스키마 — server.py::_DB_SCHEMA와 동일
|
||||
DB_SCHEMA = """
|
||||
PostgreSQL 시계열 데이터베이스 스키마
|
||||
|
||||
테이블: history_table (시계열 이력)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자, 예: 'ficq-6113.pv') — 대소문자 구분
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
value TEXT - 측정값, 수치 연산 시 ::double precision 캐스트 필요
|
||||
recorded_at TIMESTAMPTZ - 기록 시각(UTC), 스냅샷 주기 약 60초
|
||||
|
||||
테이블: realtime_table (실시간 최신값)
|
||||
tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자)
|
||||
node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
|
||||
livevalue TEXT - 현재값
|
||||
timestamp TIMESTAMPTZ - 최종 갱신 시각
|
||||
|
||||
N분 간격 집계 공식 (time_bucket 금지, date_trunc 사용):
|
||||
1분 버킷: date_trunc('minute', recorded_at) AS bucket
|
||||
2분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket
|
||||
5분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/300)*300) AS bucket
|
||||
10분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/600)*600) AS bucket
|
||||
N분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket
|
||||
|
||||
예시 (2분 간격, 여러 태그):
|
||||
SELECT to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket,
|
||||
tagname, AVG(value::double precision) AS avg_val
|
||||
FROM history_table
|
||||
WHERE tagname IN ('tag1', 'tag2')
|
||||
AND recorded_at >= NOW() - INTERVAL '3 hours'
|
||||
GROUP BY bucket, tagname ORDER BY bucket, tagname
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- SELECT만 허용 (INSERT/UPDATE/DELETE/DROP 등 불가)
|
||||
- tagname은 모두 소문자로 정확히 입력
|
||||
- value 컬럼은 TEXT이므로 집계 시 ::double precision 캐스트 필수
|
||||
- time_bucket 함수 사용 금지 — 위의 to_timestamp/FLOOR/EPOCH 공식 사용
|
||||
"""
|
||||
|
||||
async def _generate_sql(natural_language: str) -> str:
|
||||
"""자연어를 SQL로 변환."""
|
||||
client = _llm_client()
|
||||
|
||||
system = (
|
||||
"You are a PostgreSQL SQL expert.\n"
|
||||
"Convert the user's question into a SELECT SQL using the schema below.\n"
|
||||
"IMPORTANT rules:\n"
|
||||
"- Use ONLY PostgreSQL syntax. No DATE_FORMAT, no INTERVAL N DAY.\n"
|
||||
"- Time column is 'recorded_at' (TIMESTAMPTZ). Do NOT use 'timestamp'.\n"
|
||||
"- NEVER use time_bucket(). For N-minute buckets use to_timestamp/FLOOR/EPOCH formula.\n"
|
||||
"- INTERVAL rule:\n"
|
||||
" * If the question specifies an interval (e.g. '2분 간격', '5-minute interval'):\n"
|
||||
" use: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket\n"
|
||||
" with GROUP BY bucket, tagname and AVG(value::double precision) AS avg_val\n"
|
||||
" * If NO interval is specified: SELECT recorded_at, tagname, value — NO GROUP BY.\n"
|
||||
"- Current year is 2026. '4월 27일' means 2026-04-27.\n"
|
||||
"- All times in DB are UTC. Korean input is KST (UTC+9). Convert: KST 12:00 = UTC 03:00.\n"
|
||||
"- value column is TEXT; cast with ::double precision only when aggregating.\n"
|
||||
"- All tagnames are lowercase (e.g. 'ficq-6113.pv'). Match exactly.\n"
|
||||
"- PostgreSQL LIKE: dot has no special meaning, no escaping needed.\n"
|
||||
"- Return ONLY the SQL statement. No explanation, no markdown.\n\n"
|
||||
f"{DB_SCHEMA}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
response = await client.chat.completions.create(
|
||||
model="Qwen3.6-27B-FP8",
|
||||
messages=[
|
||||
{"role": "system", "content": system},
|
||||
{"role": "user", "content": natural_language},
|
||||
],
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
temperature=0.1,
|
||||
)
|
||||
sql = response.choices[0].message.content.strip()
|
||||
# 마크다운 코드 블록 제거
|
||||
if sql.startswith("```"):
|
||||
lines = sql.splitlines()
|
||||
sql = "\n".join(lines[1:-1] if lines[-1].strip() == "```" else lines[1:]).strip()
|
||||
return sql
|
||||
|
||||
# ── NL2SQL 도구 구현 ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@app.get("/health")
|
||||
async def health():
|
||||
"""워커 헬스체크."""
|
||||
return {"status": "ok"}
|
||||
|
||||
@app.post("/execute")
|
||||
async def execute(request: Request):
|
||||
"""HTTP 요청을 MCP 도구 호출로 변환."""
|
||||
body = await request.json()
|
||||
tool = body["tool"]
|
||||
params = body["params"]
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if tool == "run_sql":
|
||||
result = await _run_sql(**params)
|
||||
elif tool == "query_pv_history":
|
||||
result = await _query_pv_history(**params)
|
||||
elif tool == "get_tag_metadata":
|
||||
result = await _get_tag_metadata(**params)
|
||||
elif tool == "list_drawings":
|
||||
result = await _list_drawings(**params)
|
||||
elif tool == "query_with_nl":
|
||||
result = await _query_with_nl(**params)
|
||||
else:
|
||||
return {"success": False, "error": f"Unknown tool: {tool}"}
|
||||
|
||||
return result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.error(f"Error executing {tool}: {e}")
|
||||
return {"success": False, "error": str(e)}
|
||||
|
||||
async def _run_sql(sql: str) -> str:
|
||||
"""SQL 실행."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(sql)
|
||||
if cur.description:
|
||||
columns = [desc[0] for desc in cur.description]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"columns": columns,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
conn.commit()
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"message": f"Query executed successfully. {cur.rowcount} rows affected.",
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _query_pv_history(tag_names: list[str], time_from: str, time_to: str, limit: int = 100) -> str:
|
||||
"""과거 값(PV) 히스토리 조회."""
|
||||
if not tag_names:
|
||||
return {"success": False, "error": "tag_names is required"}
|
||||
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
# TimescaleDB의 time_bucket 함수 사용
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT time_bucket('1 min', ts) AS time, tag_name, value
|
||||
FROM realtime_table
|
||||
WHERE tag_name = ANY(%s)
|
||||
AND ts >= %s
|
||||
AND ts <= %s
|
||||
ORDER BY time DESC
|
||||
LIMIT %s
|
||||
""",
|
||||
(tag_names, time_from, time_to, limit),
|
||||
)
|
||||
columns = ["time", "tag_name", "value"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"tag_names": tag_names,
|
||||
"time_range": {"from": time_from, "to": time_to},
|
||||
"limit": limit,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _get_tag_metadata(query: str, limit: int = 10) -> str:
|
||||
"""태그 메타데이터 검색."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT tag_name, unit, description
|
||||
FROM realtime_table
|
||||
WHERE tag_name ILIKE %s
|
||||
ORDER BY tag_name
|
||||
LIMIT %s
|
||||
""",
|
||||
(f"%{query}%", limit),
|
||||
)
|
||||
columns = ["tag_name", "unit", "description"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"query": query,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"tags": data,
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _list_drawings(unit_no: str = None) -> str:
|
||||
"""단위별 도면 목록 조회."""
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
if unit_no:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT name
|
||||
FROM node_map_master
|
||||
WHERE name LIKE %s
|
||||
ORDER BY name
|
||||
""",
|
||||
(f"{unit_no}%",),
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
cur.execute(
|
||||
"""
|
||||
SELECT DISTINCT name
|
||||
FROM node_map_master
|
||||
ORDER BY name
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
columns = ["name"]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row[0])) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"unit_no": unit_no,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"names": [d["name"] for d in data],
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
async def _query_with_nl(question: str) -> str:
|
||||
"""자연어로 SQL 쿼리 실행."""
|
||||
import json
|
||||
sql = await _generate_sql(question)
|
||||
|
||||
# SQL이 비어있으면 오류 반환
|
||||
if not sql:
|
||||
return json.dumps({"success": False, "sql": "", "error": "LLM이 SQL을 생성하지 못했습니다."}, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
conn = _get_db_connection()
|
||||
try:
|
||||
with conn.cursor() as cur:
|
||||
cur.execute(sql)
|
||||
if cur.description:
|
||||
columns = [desc[0] for desc in cur.description]
|
||||
rows = cur.fetchall()
|
||||
data = [dict(zip(columns, row)) for row in rows]
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"columns": columns,
|
||||
"count": len(data),
|
||||
"data": data,
|
||||
}
|
||||
else:
|
||||
conn.commit()
|
||||
return {
|
||||
"success": True,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"message": f"Query executed successfully. {cur.rowcount} rows affected.",
|
||||
}
|
||||
except Exception as db_error:
|
||||
return {
|
||||
"success": False,
|
||||
"sql": sql,
|
||||
"error": str(db_error),
|
||||
}
|
||||
finally:
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
# ── 메인 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 5003
|
||||
logging.info(f"Starting NL2SQL worker on port {port}")
|
||||
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port)
|
||||
@@ -0,0 +1,304 @@
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.DTOs;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Domain.Entities;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Database;
|
||||
using Opc.Ua;
|
||||
using System.Collections.Generic;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
|
||||
// ── Certificate ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IExperionCertificateService
|
||||
{
|
||||
/// <summary>인증서가 없으면 생성, 있으면 기존 반환</summary>
|
||||
Task<ExperionCertResult> EnsureCertificateAsync(
|
||||
string applicationUri,
|
||||
string clientHostName,
|
||||
IEnumerable<string> subjectAltNames,
|
||||
string pfxPassword = "");
|
||||
|
||||
bool CertificateExists(string clientHostName);
|
||||
ExperionCertInfo GetCertificateInfo(string clientHostName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── OPC UA Client ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
/// <summary>OPC UA ApplicationConfiguration 생성을 위한 공유 설정 공급자</summary>
|
||||
public interface IOpcUaConfigProvider
|
||||
{
|
||||
Task<ApplicationConfiguration> GetConfigAsync(ExperionServerConfig cfg);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public interface IExperionOpcClient
|
||||
{
|
||||
Task<ExperionConnectResult> TestConnectionAsync(ExperionServerConfig cfg);
|
||||
Task<ExperionReadResult> ReadTagAsync(ExperionServerConfig cfg, string nodeId);
|
||||
Task<IEnumerable<ExperionReadResult>> ReadTagsAsync(ExperionServerConfig cfg, IEnumerable<string> nodeIds);
|
||||
Task<ExperionBrowseResult> BrowseNodesAsync(ExperionServerConfig cfg, string? startNodeId = null);
|
||||
Task<ExperionNodeMapResult> BrowseAllNodesAsync(ExperionServerConfig cfg, int maxDepth = 10, CancellationToken ct = default);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── CSV ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IExperionCsvService
|
||||
{
|
||||
Task<string> ExportAsync(IEnumerable<ExperionRecord> records, string fileName);
|
||||
Task<IEnumerable<ExperionRecord>> ImportAsync(string filePath);
|
||||
IEnumerable<string> GetAvailableFiles();
|
||||
Task<string> ExportNodeMapAsync(IEnumerable<ExperionNodeMapEntry> entries, string fileName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── Database ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IExperionDbService
|
||||
{
|
||||
Task<bool> InitializeAsync();
|
||||
|
||||
// ── TimeScaleDB 하이퍼테이블 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
Task<HypertableStatusInfo> GetHypertableStatusAsync();
|
||||
Task<HypertableCreateResult> CreateHypertableAsync(HypertableCreateRequest request);
|
||||
|
||||
Task<int> SaveRecordsAsync(IEnumerable<ExperionRecord> records);
|
||||
Task<int> ClearRecordsAsync();
|
||||
Task<int> BuildMasterFromRawAsync(bool truncate = false);
|
||||
Task<IEnumerable<ExperionRecord>> GetRecordsAsync(DateTime? from = null, DateTime? to = null, int limit = 1000);
|
||||
Task<int> GetTotalCountAsync();
|
||||
Task<IEnumerable<string>> GetNameListAsync();
|
||||
Task<NodeMapStats> GetMasterStatsAsync();
|
||||
Task<NodeMapQueryResult> QueryMasterAsync(
|
||||
int? minLevel, int? maxLevel, string? nodeClass,
|
||||
IEnumerable<string>? names, string? nodeId, string? dataType,
|
||||
int limit, int offset);
|
||||
|
||||
// ── RealtimeTable ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
Task<int> BuildRealtimeTableAsync(IEnumerable<string> names, IEnumerable<string> dataTypes);
|
||||
Task<IEnumerable<RealtimePoint>> GetRealtimePointsAsync();
|
||||
Task<RealtimePoint> AddRealtimePointAsync(string nodeId);
|
||||
Task<bool> DeleteRealtimePointAsync(int id);
|
||||
Task<int> UpdateLiveValueAsync(string nodeId, string? value, DateTime timestamp);
|
||||
Task<int> BatchUpdateLiveValuesAsync(IEnumerable<LiveValueUpdate> updates);
|
||||
|
||||
// ── HistoryTable ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
Task<int> SnapshotToHistoryAsync();
|
||||
Task<IEnumerable<string>> GetTagNamesAsync();
|
||||
Task<HistoryQueryResult> QueryHistoryAsync(
|
||||
IEnumerable<string> tagNames, DateTime? from, DateTime? to, int limit);
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 사용자 지정 간격으로 history 이력 조회
|
||||
/// history_table의 기본 저장 간격(60초)을 기반으로 사용자가 요청한 간격으로 데이터 집계
|
||||
/// </summary>
|
||||
/// <param name="request">조회 요청 (태그명, 시간 범위, 간격 등)</param>
|
||||
/// <returns>집계된 이력 데이터</returns>
|
||||
Task<HistoryIntervalQueryResult> QueryHistoryWithIntervalAsync(HistoryIntervalQueryRequest request);
|
||||
|
||||
// ── OPC UA Server 지원 ────────────────────────────────────────────────────
|
||||
/// <summary>realtime_table × node_map_master 조인 → nodeId → dataType 사전 반환</summary>
|
||||
Task<IReadOnlyDictionary<string, string>> GetRealtimeNodeDataTypesAsync();
|
||||
|
||||
// ── FastSession ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
Task<FastSession> CreateFastSessionAsync(FastSessionCreateRequest request);
|
||||
Task UpdateFastSessionStatusAsync(int sessionId, string status);
|
||||
Task UpdateFastSessionRowCountAsync(int sessionId, int rowCount);
|
||||
Task UpdateFastSessionPinnedAsync(int sessionId, bool pinned);
|
||||
Task<FastSession?> GetFastSessionAsync(int sessionId);
|
||||
Task<IEnumerable<FastSession>> GetFastSessionsAsync();
|
||||
Task DeleteFastSessionAsync(int sessionId);
|
||||
Task<IEnumerable<FastSession>> GetExpiredFastSessionsAsync();
|
||||
|
||||
// ── FastRecord ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
Task<FastQueryResult> GetFastRecordsAsync(int sessionId, DateTime? from, DateTime? to);
|
||||
Task BatchInsertFastRecordsAsync(IEnumerable<FastRecord> records);
|
||||
Task ExportFastRecordsToCsvAsync(int sessionId, Stream stream, DateTime? from, DateTime? to);
|
||||
|
||||
// ── Realtime → Fast 복사용 ────────────────────────────────────────────────────
|
||||
/// <summary>realtime_table에서 태그명 목록으로 livevalue와 timestamp 가져오기</summary>
|
||||
Task<IEnumerable<RealtimePoint>> GetRealtimeRecordsByTagNamesAsync(IEnumerable<string> tagNames);
|
||||
|
||||
// ── 공통 (이미 없는 경우만) ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
Task<string?> GetNodeIdByTagNameAsync(string tagName);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── Realtime Service ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IExperionRealtimeService
|
||||
{
|
||||
Task StartAsync(ExperionServerConfig cfg);
|
||||
Task StopAsync();
|
||||
RealtimeServiceStatus GetStatus();
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 구독 중이면 MonitoredItem 핫 추가 후 OPC UA 서버 응답 검증.
|
||||
/// 구독 중이지 않으면 (true, "구독 중 아님") 반환.
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<(bool Success, string Message)> AddMonitoredItemAsync(string nodeId);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public record RealtimeServiceStatus(bool Running, int SubscribedCount, string Message);
|
||||
|
||||
// ── OPC UA Server ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IExperionOpcServerService
|
||||
{
|
||||
Task StartServerAsync();
|
||||
Task StopServerAsync();
|
||||
OpcServerStatus GetStatus();
|
||||
void UpdateNodeValue(string tagname, string? value, DateTime timestamp);
|
||||
void RebuildAddressSpace(IEnumerable<ExperionCrawler.Core.Domain.Entities.RealtimePoint> points);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public record OpcServerStatus(
|
||||
bool Running,
|
||||
int ConnectedClientCount,
|
||||
int NodeCount,
|
||||
string EndpointUrl,
|
||||
DateTime? StartedAt);
|
||||
|
||||
// ── Status Code ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IExperionStatusCodeService
|
||||
{
|
||||
ExperionStatusCodeInfo? GetByHex(string hexCode);
|
||||
ExperionStatusCodeInfo? GetByUint(uint statusCode);
|
||||
int LoadedCount { get; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── Result records ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public record ExperionCertResult (bool Success, string Message, string? ThumbPrint = null);
|
||||
public record ExperionCertInfo (bool Exists, string? SubjectName, DateTime? NotAfter, string? ThumbPrint, string FilePath);
|
||||
// DTO는 record 타입으로 유지. DisplayName null 방지는 Infrastructure 레이어에서 처리
|
||||
public record ExperionNodeInfo(string NodeId, string DisplayName, string NodeClass, bool HasChildren);
|
||||
public record ExperionNodeMapEntry(int Level, string NodeClass, string DisplayName, string NodeId, string DataType);
|
||||
|
||||
public record ExperionConnectResult(bool Success, string Message, string? SessionId = null, string? PolicyUri = null);
|
||||
public record ExperionReadResult(bool Success, string NodeId, object? Value, string StatusCode,
|
||||
string? ErrorMessage = null, DateTime? Timestamp = null);
|
||||
public record ExperionBrowseResult(bool Success, IEnumerable<ExperionNodeInfo> Nodes, string? ErrorMessage = null);
|
||||
public record ExperionNodeMapResult(bool Success, IEnumerable<ExperionNodeMapEntry> Nodes, int TotalCount, string? ErrorMessage = null);
|
||||
// DisplayName 필드는 null 방지를 위해 대체 기본값이 필요하지만,
|
||||
// record는 null 불가 필드를 가질 수 없으므로 Infrastructure 레이어에서 null 대체 처리
|
||||
public record NodeMapStats(int Total, int ObjectCount, int VariableCount, int MaxLevel, IEnumerable<string> DataTypes);
|
||||
public record NodeMapQueryResult(int Total, IEnumerable<NodeMapMaster> Items);
|
||||
public record HistoryQueryResult(IEnumerable<string> TagNames, IEnumerable<HistoryRow> Rows);
|
||||
public record HistoryRow(DateTime RecordedAt, IReadOnlyDictionary<string, string?> Values);
|
||||
|
||||
// ── History Interval Query ─────────────────────────────────────────────────────
|
||||
public record HistoryIntervalQueryRequest(
|
||||
IEnumerable<string> TagNames,
|
||||
DateTime? From,
|
||||
DateTime? To,
|
||||
string Interval,
|
||||
int Limit);
|
||||
|
||||
public record HistoryIntervalQueryResult(
|
||||
IEnumerable<string> TagNames,
|
||||
IEnumerable<HistoryIntervalRow> Rows,
|
||||
int BaseIntervalSeconds,
|
||||
string QueryInterval);
|
||||
|
||||
public record HistoryIntervalRow(DateTime TimeBucket, IReadOnlyDictionary<string, string?> Values);
|
||||
|
||||
public record LiveValueUpdate(string NodeId, string? Value, DateTime Timestamp);
|
||||
|
||||
// ── fastTable DTOs ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public record FastSessionInfo(
|
||||
int Id,
|
||||
string Name,
|
||||
DateTime StartedAt,
|
||||
DateTime? EndedAt,
|
||||
string Status,
|
||||
int SamplingMs,
|
||||
int DurationSec,
|
||||
string[] TagList,
|
||||
int RowCount,
|
||||
int? RetentionDays,
|
||||
bool Pinned
|
||||
);
|
||||
|
||||
public record FastSessionStartRequest(
|
||||
string Name,
|
||||
int SamplingMs,
|
||||
int DurationSec,
|
||||
string[] TagList,
|
||||
int? RetentionDays = null
|
||||
);
|
||||
|
||||
public record FastSessionCreateRequest(
|
||||
string Name,
|
||||
int SamplingMs,
|
||||
int DurationSec,
|
||||
string[] TagList,
|
||||
int? RetentionDays = null
|
||||
);
|
||||
|
||||
public record FastQueryResult(
|
||||
int SessionId,
|
||||
DateTime From,
|
||||
DateTime To,
|
||||
string[] TagNames,
|
||||
IEnumerable<FastRecord> Items,
|
||||
int TotalCount
|
||||
);
|
||||
|
||||
public record PinRequest(bool Pinned);
|
||||
|
||||
// ── fastTable Service ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IExperionFastService
|
||||
{
|
||||
Task<FastSessionInfo> StartSessionAsync(FastSessionStartRequest request);
|
||||
Task StopSessionAsync(int sessionId);
|
||||
Task DeleteSessionAsync(int sessionId);
|
||||
Task PinSessionAsync(int sessionId, bool pinned);
|
||||
Task<FastSessionInfo?> GetSessionAsync(int sessionId);
|
||||
Task<IEnumerable<FastSessionInfo>> GetSessionsAsync();
|
||||
Task<FastQueryResult> GetRecordsAsync(int sessionId, DateTime? from, DateTime? to, string format = "long");
|
||||
Task ExportCsvAsync(int sessionId, Stream stream, DateTime? from = null, DateTime? to = null);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── P&ID Extractor ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface IPidExtractorService
|
||||
{
|
||||
// 추출
|
||||
Task<PidExtractionResult> ExtractFromFileAsync(string filePath, bool useImageMode = false);
|
||||
Task<PidExtractionResult> ExtractFromStreamAsync(Stream stream, string fileName, bool useImageMode = false);
|
||||
|
||||
// 조회 (페이지네이션)
|
||||
Task<(int Total, IEnumerable<PidEquipment> Items)> GetEquipmentAsync(
|
||||
string? tagNo, int page, int pageSize);
|
||||
|
||||
Task<PidEquipment?> GetByIdAsync(long id);
|
||||
|
||||
// 업데이트
|
||||
Task UpdateConfidenceAsync(long id, double confidence);
|
||||
Task ActivateAsync(long id);
|
||||
Task DeactivateAsync(long id);
|
||||
|
||||
// 통계
|
||||
Task<int> GetTotalCountAsync();
|
||||
Task<int> GetConfidenceItemsCountAsync();
|
||||
Task<int> GetLowConfidenceItemsCountAsync();
|
||||
Task<IDictionary<string, int>> GetConfidenceDistributionAsync();
|
||||
Task<int> GetDrawingCountAsync();
|
||||
|
||||
// 내보내기
|
||||
Task<string> ExportToCsvAsync(IEnumerable<PidEquipment> items);
|
||||
Task<byte[]> ExportToExcelAsync(IEnumerable<PidEquipment> items);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── P&ID Tag Mapping ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
public interface ITagMappingService
|
||||
{
|
||||
Task<(int Total, IEnumerable<TagMappingResult> Items)> GetMappingsAsync(int page, int pageSize);
|
||||
Task<TagMappingResult?> GetMappingByIdAsync(long id);
|
||||
Task<TagMappingResult> CreateMappingAsync(CreateMappingRequest request);
|
||||
Task UpdateMappingAsync(long id, UpdateMappingRequest request);
|
||||
Task ClearMappingAsync(long id);
|
||||
|
||||
Task<int> GetUnmappedCountAsync();
|
||||
Task<int> GetMappedCountAsync();
|
||||
Task<IEnumerable<string>> GetAvailableTagsAsync();
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,138 @@
|
||||
using System.ComponentModel.DataAnnotations.Schema;
|
||||
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Core.Domain.Entities;
|
||||
|
||||
/// <summary>OPC UA 노드 태그 읽기 결과 (메모리)</summary>
|
||||
public class ExperionTag
|
||||
{
|
||||
public int Id { get; set; }
|
||||
public string NodeId { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string TagName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string DisplayName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string? Value { get; set; }
|
||||
public string? DataType { get; set; }
|
||||
public string StatusCode { get; set; } = "Good";
|
||||
public DateTime Timestamp { get; set; } = DateTime.UtcNow;
|
||||
public bool IsGood => StatusCode == "Good";
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>크롤링으로 수집한 레코드 (DB/CSV 저장 단위)</summary>
|
||||
public class ExperionRecord
|
||||
{
|
||||
public int Id { get; set; }
|
||||
public string NodeId { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string? Value { get; set; }
|
||||
public string StatusCode { get; set; } = "Good";
|
||||
public DateTime CollectedAt { get; set; } = DateTime.UtcNow;
|
||||
public string? SessionId { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>Experion 서버 접속 설정</summary>
|
||||
public class ExperionServerConfig
|
||||
{
|
||||
public int Id { get; set; }
|
||||
public string ServerHostName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public int Port { get; set; } = 4840;
|
||||
public string ClientHostName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string UserName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string Password { get; set; } = string.Empty;
|
||||
|
||||
public string EndpointUrl => $"opc.tcp://{ServerHostName}:{Port}";
|
||||
public string ApplicationUri => $"urn:{ClientHostName}:ExperionCrawlerClient";
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>OPC UA 전체 노드맵 원시 데이터 (AssetLoader binary COPY 대상)</summary>
|
||||
[Table("raw_node_map")]
|
||||
public class RawNodeMap
|
||||
{
|
||||
[Column("id")] public int Id { get; set; }
|
||||
[Column("level")] public int Level { get; set; }
|
||||
[Column("class")] public string Class { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("name")] public string Name { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("node_id")] public string NodeId { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("data_type")]public string DataType { get; set; } = string.Empty;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>raw_node_map 에서 빌드된 master 테이블</summary>
|
||||
[Table("node_map_master")]
|
||||
public class NodeMapMaster
|
||||
{
|
||||
[Column("id")] public int Id { get; set; }
|
||||
[Column("level")] public int Level { get; set; }
|
||||
[Column("class")] public string Class { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("name")] public string Name { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("node_id")] public string NodeId { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("data_type")]public string DataType { get; set; } = string.Empty;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>realtime_table — 실시간 모니터링 포인트</summary>
|
||||
[Table("realtime_table")]
|
||||
public class RealtimePoint
|
||||
{
|
||||
[Column("id")] public int Id { get; set; }
|
||||
[Column("tagname")] public string TagName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("node_id")] public string NodeId { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("livevalue")] public string? LiveValue { get; set; }
|
||||
[Column("timestamp")] public DateTime Timestamp { get; set; } = DateTime.UtcNow;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>history_table — 시계열 이력 스냅샷</summary>
|
||||
[Table("history_table")]
|
||||
public class HistoryRecord
|
||||
{
|
||||
[Column("id")] public int Id { get; set; }
|
||||
[Column("tagname")] public string TagName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("node_id")] public string NodeId { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("value")] public string? Value { get; set; }
|
||||
[Column("recorded_at")] public DateTime RecordedAt { get; set; } = DateTime.UtcNow;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>statuscode.json 항목</summary>
|
||||
public class ExperionStatusCodeInfo
|
||||
{
|
||||
public string Name { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string Hex { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public ulong Decimal { get; set; }
|
||||
public string Description { get; set; } = string.Empty;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>P&ID 그래프 생성 작업 상태 (DB 저장용)</summary>
|
||||
[Table("pid_graph_status")]
|
||||
public class PidGraphStatus
|
||||
{
|
||||
[Column("task_id")] public string TaskId { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("progress")] public double Progress { get; set; }
|
||||
[Column("status")] public string Status { get; set; } = "Pending";
|
||||
[Column("message")] public string Message { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("updated_at")] public DateTime UpdatedAt { get; set; } = DateTime.UtcNow;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>fastSession — 데이터 수집 세션 메타</summary>
|
||||
[Table("fast_session")]
|
||||
public class FastSession
|
||||
{
|
||||
[Column("id")] public int Id { get; set; }
|
||||
[Column("name")] public string Name { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("started_at")] public DateTime StartedAt { get; set; }
|
||||
[Column("ended_at")] public DateTime? EndedAt { get; set; }
|
||||
[Column("status")] public string Status { get; set; } = "Pending";
|
||||
// Status 허용값: Pending / Running / Completed / Cancelled / Failed / RowLimitReached
|
||||
[Column("sampling_ms")] public int SamplingMs { get; set; }
|
||||
[Column("duration_sec")] public int DurationSec { get; set; }
|
||||
[Column("tag_list")] public string TagList { get; set; } = "[]"; // JSONB → string[] 직렬화
|
||||
[Column("row_count")] public int RowCount { get; set; }
|
||||
[Column("retention_days")] public int? RetentionDays { get; set; } // null = 무한 보관
|
||||
[Column("pinned")] public bool Pinned { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>fastRecord — 시계열 데이터 (Long 포맷: 태그 1행/시점)</summary>
|
||||
[Table("fast_record")]
|
||||
public class FastRecord
|
||||
{
|
||||
[NotMapped] public int Id { get; set; }
|
||||
[Column("session_id")] public int SessionId { get; set; }
|
||||
[Column("recorded_at")] public DateTime RecordedAt { get; set; }
|
||||
[Column("tagname")] public string TagName { get; set; } = string.Empty;
|
||||
[Column("value")] public string? Value { get; set; }
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
987
.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/ExperionControllers.cs
Normal file
987
.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/ExperionControllers.cs
Normal file
@@ -0,0 +1,987 @@
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.DTOs;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Services;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Domain.Entities;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Csv;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Database;
|
||||
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Web.Controllers;
|
||||
|
||||
// ── 인증서 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/certificate")]
|
||||
public class ExperionCertificateController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionCertificateService _certSvc;
|
||||
|
||||
public ExperionCertificateController(IExperionCertificateService certSvc)
|
||||
=> _certSvc = certSvc;
|
||||
|
||||
/// <summary>현재 인증서 상태 조회</summary>
|
||||
[HttpGet("status")]
|
||||
public IActionResult GetStatus([FromQuery] string clientHostName = "dbsvr")
|
||||
{
|
||||
var info = _certSvc.GetCertificateInfo(clientHostName);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
exists = info.Exists,
|
||||
subjectName = info.SubjectName,
|
||||
notAfter = info.NotAfter,
|
||||
thumbPrint = info.ThumbPrint,
|
||||
filePath = info.FilePath
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>인증서 생성 (없으면 생성, 있으면 기존 반환)</summary>
|
||||
[HttpPost("create")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Create([FromBody] ExperionCertCreateDto dto)
|
||||
{
|
||||
var applicationUri = $"urn:{dto.ClientHostName}:ExperionCrawlerClient";
|
||||
var result = await _certSvc.EnsureCertificateAsync(
|
||||
applicationUri, dto.ClientHostName, dto.SubjectAltNames, dto.PfxPassword);
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = result.Success,
|
||||
message = result.Message,
|
||||
thumbPrint = result.ThumbPrint
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 서버 접속 테스트 ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/connection")]
|
||||
public class ExperionConnectionController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionOpcClient _opcClient;
|
||||
|
||||
public ExperionConnectionController(IExperionOpcClient opcClient)
|
||||
=> _opcClient = opcClient;
|
||||
|
||||
/// <summary>OPC UA 서버 접속 테스트</summary>
|
||||
[HttpPost("test")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Test([FromBody] ExperionServerConfigDto dto)
|
||||
{
|
||||
var cfg = MapConfig(dto);
|
||||
var r = await _opcClient.TestConnectionAsync(cfg);
|
||||
return Ok(new { success = r.Success, message = r.Message, sessionId = r.SessionId, policyUri = r.PolicyUri });
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>단일 노드 태그 읽기</summary>
|
||||
[HttpPost("read")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ReadTag([FromBody] ExperionReadTagRequestDto dto)
|
||||
{
|
||||
var cfg = MapConfig(dto.ServerConfig);
|
||||
var r = await _opcClient.ReadTagAsync(cfg, dto.NodeId);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = r.Success,
|
||||
nodeId = r.NodeId,
|
||||
value = r.Value?.ToString(),
|
||||
statusCode = r.StatusCode,
|
||||
timestamp = r.Timestamp,
|
||||
error = r.ErrorMessage
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>노드 탐색 (ObjectsFolder 기준)</summary>
|
||||
[HttpPost("browse")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Browse([FromBody] ExperionBrowseRequestDto dto)
|
||||
{
|
||||
var cfg = MapConfig(dto.ServerConfig);
|
||||
var r = await _opcClient.BrowseNodesAsync(cfg, dto.StartNodeId);
|
||||
return Ok(new {
|
||||
success = r.Success,
|
||||
error = r.ErrorMessage,
|
||||
nodes = r.Nodes.Select(n => new {
|
||||
nodeId = n.NodeId,
|
||||
displayName = n.DisplayName,
|
||||
nodeClass = n.NodeClass,
|
||||
hasChildren = n.HasChildren
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
private static ExperionServerConfig MapConfig(ExperionServerConfigDto dto) => new()
|
||||
{
|
||||
ServerHostName = dto.ServerHostName,
|
||||
Port = dto.Port,
|
||||
ClientHostName = dto.ClientHostName,
|
||||
UserName = dto.UserName,
|
||||
Password = dto.Password
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 크롤링 ────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/crawl")]
|
||||
public class ExperionCrawlController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly ExperionCrawlService _crawlSvc;
|
||||
|
||||
public ExperionCrawlController(ExperionCrawlService crawlSvc)
|
||||
=> _crawlSvc = crawlSvc;
|
||||
|
||||
/// <summary>전체 노드맵 크롤 (재귀 탐색 → CSV 저장)</summary>
|
||||
[HttpPost("nodemap")]
|
||||
public async Task<IActionResult> NodeMap(
|
||||
[FromBody] ExperionNodeMapCrawlRequestDto dto,
|
||||
CancellationToken ct)
|
||||
{
|
||||
var cfg = new ExperionServerConfig
|
||||
{
|
||||
ServerHostName = dto.ServerConfig.ServerHostName,
|
||||
Port = dto.ServerConfig.Port,
|
||||
ClientHostName = dto.ServerConfig.ClientHostName,
|
||||
UserName = dto.ServerConfig.UserName,
|
||||
Password = dto.ServerConfig.Password
|
||||
};
|
||||
|
||||
var result = await _crawlSvc.RunNodeMapCrawlAsync(cfg, dto.MaxDepth, ct);
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = result.Success,
|
||||
totalCount = result.TotalCount,
|
||||
csvPath = result.CsvPath,
|
||||
error = result.ErrorMessage
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>크롤링 시작 (동기식 – 완료 후 결과 반환)</summary>
|
||||
[HttpPost("start")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Start(
|
||||
[FromBody] ExperionCrawlRequestDto dto,
|
||||
CancellationToken ct)
|
||||
{
|
||||
var cfg = new ExperionServerConfig
|
||||
{
|
||||
ServerHostName = dto.ServerConfig.ServerHostName,
|
||||
Port = dto.ServerConfig.Port,
|
||||
ClientHostName = dto.ServerConfig.ClientHostName,
|
||||
UserName = dto.ServerConfig.UserName,
|
||||
Password = dto.ServerConfig.Password
|
||||
};
|
||||
|
||||
var result = await _crawlSvc.RunCrawlAsync(
|
||||
cfg, dto.NodeIds, dto.IntervalSeconds, dto.DurationSeconds, ct);
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
sessionId = result.SessionId,
|
||||
totalRecords = result.TotalRecords,
|
||||
csvPath = result.CsvPath,
|
||||
preview = result.Records.Take(5).Select(r => new
|
||||
{
|
||||
r.NodeId, r.Value, r.StatusCode,
|
||||
collectedAt = r.CollectedAt
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── DB 저장 ───────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/database")]
|
||||
public class ExperionDatabaseController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly ExperionCrawlService _crawlSvc;
|
||||
private readonly IExperionDbService _dbSvc;
|
||||
private readonly IExperionCsvService _csvSvc;
|
||||
private readonly AssetLoader _assetLoader;
|
||||
|
||||
public ExperionDatabaseController(
|
||||
ExperionCrawlService crawlSvc,
|
||||
IExperionDbService dbSvc,
|
||||
IExperionCsvService csvSvc,
|
||||
AssetLoader assetLoader)
|
||||
{
|
||||
_crawlSvc = crawlSvc;
|
||||
_dbSvc = dbSvc;
|
||||
_csvSvc = csvSvc;
|
||||
_assetLoader = assetLoader;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>수집된 CSV 파일 목록</summary>
|
||||
[HttpGet("files")]
|
||||
public IActionResult GetCsvFiles()
|
||||
=> Ok(new { files = _csvSvc.GetAvailableFiles() });
|
||||
|
||||
/// <summary>CSV → DB 임포트 (ServerHostName 지정 시 → raw_node_map, 그 외 → ExperionRecords)</summary>
|
||||
[HttpPost("import")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Import([FromBody] ExperionCsvImportDto dto)
|
||||
{
|
||||
// 경계 문자 및 경로 조작 방지: 파일명에 점, 역슬래시, 슬래시, 공백 제거
|
||||
var safeFileName = dto.FileName.Trim();
|
||||
var invalidChars = new char[] { '.', '\\', '/', ' ', '\t', '\n', '\r' };
|
||||
if (string.IsNullOrEmpty(safeFileName) || invalidChars.Any(c => safeFileName.Contains(c)))
|
||||
{
|
||||
return BadRequest(new { error = "파일명에 허용되지 않는 문자가 포함되었습니다." });
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (!string.IsNullOrEmpty(dto.ServerHostName) &&
|
||||
safeFileName.StartsWith(dto.ServerHostName, StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var fullPath = Path.Combine("data/csv", dto.FileName);
|
||||
var rawCount = await _assetLoader.ImportFullMapAsync(fullPath, dto.Truncate);
|
||||
var masterCount = await _dbSvc.BuildMasterFromRawAsync(dto.Truncate);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
count = rawCount,
|
||||
masterCount,
|
||||
message = $"{rawCount}개 노드 → raw_node_map 적재, {masterCount}개 → node_map_master 빌드 완료"
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return Ok(new { success = false, count = 0, masterCount = 0, message = $"오류: {ex.Message}" });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
var result = await _crawlSvc.ImportCsvToDbAsync(dto.FileName, dto.Truncate);
|
||||
return Ok(new { success = result.Success, count = result.Count, message = result.Message });
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>DB 레코드 조회</summary>
|
||||
[HttpGet("records")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetRecords(
|
||||
[FromQuery] DateTime? from,
|
||||
[FromQuery] DateTime? to,
|
||||
[FromQuery] int limit = 100)
|
||||
{
|
||||
var records = await _dbSvc.GetRecordsAsync(from, to, limit);
|
||||
var total = await _dbSvc.GetTotalCountAsync();
|
||||
return Ok(new { total, records });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 포인트빌더 ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/pointbuilder")]
|
||||
public class ExperionPointBuilderController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionDbService _dbSvc;
|
||||
private readonly IExperionRealtimeService _realtimeSvc;
|
||||
public ExperionPointBuilderController(
|
||||
IExperionDbService dbSvc,
|
||||
IExperionRealtimeService realtimeSvc)
|
||||
{
|
||||
_dbSvc = dbSvc;
|
||||
_realtimeSvc = realtimeSvc;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>node_map_master → realtime_table 빌드 (기존 데이터 전체 교체)</summary>
|
||||
[HttpPost("build")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Build([FromBody] PointBuilderBuildDto dto)
|
||||
{
|
||||
var count = await _dbSvc.BuildRealtimeTableAsync(dto.Names, dto.DataTypes);
|
||||
return Ok(new { success = true, count, message = $"{count}개 포인트 생성 완료" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>realtime_table 전체 조회</summary>
|
||||
[HttpGet("points")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetPoints()
|
||||
{
|
||||
var points = await _dbSvc.GetRealtimePointsAsync();
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total = points.Count(),
|
||||
items = points.Select(p => new
|
||||
{
|
||||
id = p.Id,
|
||||
tagName = p.TagName,
|
||||
nodeId = p.NodeId,
|
||||
liveValue = p.LiveValue,
|
||||
timestamp = p.Timestamp
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>node_id 를 직접 입력해서 수동 추가</summary>
|
||||
[HttpPost("add")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Add([FromBody] PointBuilderAddDto dto)
|
||||
{
|
||||
if (string.IsNullOrWhiteSpace(dto.NodeId))
|
||||
return BadRequest(new { success = false, message = "node_id 는 필수입니다." });
|
||||
|
||||
var nodeId = dto.NodeId.Trim();
|
||||
|
||||
// DB에 먼저 추가
|
||||
var point = await _dbSvc.AddRealtimePointAsync(nodeId);
|
||||
|
||||
// 구독 중이면 OPC UA 서버에 핫 추가 및 node_id 유효성 검증
|
||||
var (ok, msg) = await _realtimeSvc.AddMonitoredItemAsync(nodeId);
|
||||
if (!ok)
|
||||
{
|
||||
// OPC UA 서버가 거부 → DB 롤백
|
||||
await _dbSvc.DeleteRealtimePointAsync(point.Id);
|
||||
return BadRequest(new { success = false, message = msg });
|
||||
}
|
||||
|
||||
return Ok(new { success = true, message = msg, point = new { id = point.Id, tagName = point.TagName, nodeId = point.NodeId } });
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>포인트 삭제</summary>
|
||||
[HttpDelete("{id:int}")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Delete(int id)
|
||||
{
|
||||
var deleted = await _dbSvc.DeleteRealtimePointAsync(id);
|
||||
return Ok(new { success = deleted, message = deleted ? "삭제 완료" : "포인트를 찾을 수 없습니다." });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 실시간 서비스 ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/realtime")]
|
||||
public class ExperionRealtimeController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionRealtimeService _rtSvc;
|
||||
public ExperionRealtimeController(IExperionRealtimeService rtSvc) => _rtSvc = rtSvc;
|
||||
|
||||
[HttpPost("start")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Start([FromBody] ExperionServerConfigDto dto)
|
||||
{
|
||||
var cfg = MapConfig(dto);
|
||||
await _rtSvc.StartAsync(cfg);
|
||||
return Ok(new { success = true, message = "실시간 구독 시작" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPost("stop")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Stop()
|
||||
{
|
||||
await _rtSvc.StopAsync();
|
||||
return Ok(new { success = true, message = "실시간 구독 중지" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("status")]
|
||||
public IActionResult Status()
|
||||
{
|
||||
var s = _rtSvc.GetStatus();
|
||||
return Ok(new { running = s.Running, subscribedCount = s.SubscribedCount, message = s.Message });
|
||||
}
|
||||
|
||||
private static ExperionServerConfig MapConfig(ExperionServerConfigDto dto) => new()
|
||||
{
|
||||
ServerHostName = dto.ServerHostName,
|
||||
Port = dto.Port,
|
||||
ClientHostName = dto.ClientHostName,
|
||||
UserName = dto.UserName,
|
||||
Password = dto.Password
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 이력 조회 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/history")]
|
||||
public class ExperionHistoryController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionDbService _dbSvc;
|
||||
private readonly ILogger<ExperionHistoryController> _logger;
|
||||
|
||||
public ExperionHistoryController(IExperionDbService dbSvc, ILogger<ExperionHistoryController> logger)
|
||||
{
|
||||
_dbSvc = dbSvc;
|
||||
_logger = logger;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>realtime_table 의 tagname 목록</summary>
|
||||
[HttpGet("tagnames")]
|
||||
public async Task<IActionResult> TagNames()
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
_logger.LogDebug("[History] tagname 목록 조회 시작");
|
||||
var names = await _dbSvc.GetTagNamesAsync();
|
||||
var count = names.Count();
|
||||
_logger.LogDebug("[History] tagname 목록 조회 완료: {Count}개 태그", count);
|
||||
return Ok(new { tagNames = names });
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[History] tagname 목록 조회 실패");
|
||||
return StatusCode(500, new { success = false, message = $"tagname 조회 실패: {ex.Message}" });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>이력 조회 (tagname 다중, 시간범위, limit)</summary>
|
||||
[HttpGet("query")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Query(
|
||||
[FromQuery] List<string>? tagNames,
|
||||
[FromQuery] DateTime? from,
|
||||
[FromQuery] DateTime? to,
|
||||
[FromQuery] int limit = 1000)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var tagList = tagNames ?? Enumerable.Empty<string>().ToList();
|
||||
_logger.LogDebug("[History] 이력 조회 시작 - 태그 수: {TagCount}, FROM: {From}, TO: {To}, LIMIT: {Limit}",
|
||||
tagList.Count(), from, to, limit);
|
||||
|
||||
var result = await _dbSvc.QueryHistoryAsync(
|
||||
tagList, from, to, limit);
|
||||
|
||||
_logger.LogDebug("[History] 이력 조회 완료: {RowCount}행, {TagCount}태그",
|
||||
result.Rows.Count(), result.TagNames.Count());
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
tagNames = result.TagNames,
|
||||
rows = result.Rows.Select(r => new
|
||||
{
|
||||
recordedAt = r.RecordedAt,
|
||||
values = r.Values
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[History] 이력 조회 실패 - tagNames: {@TagNames}, from: {From}, to: {To}",
|
||||
tagNames, from, to);
|
||||
return StatusCode(500, new
|
||||
{
|
||||
success = false,
|
||||
message = $"이력 조회 실패: {ex.Message}",
|
||||
detail = ex.InnerException?.Message ?? ex.StackTrace
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── OPC UA 서버 ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/opcserver")]
|
||||
public class ExperionOpcServerController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionOpcServerService _svc;
|
||||
private readonly IExperionDbService _db;
|
||||
|
||||
public ExperionOpcServerController(
|
||||
IExperionOpcServerService svc, IExperionDbService db)
|
||||
{
|
||||
_svc = svc;
|
||||
_db = db;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>OPC UA 서버 상태 조회</summary>
|
||||
[HttpGet("status")]
|
||||
public IActionResult Status()
|
||||
{
|
||||
var s = _svc.GetStatus();
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
running = s.Running,
|
||||
connectedClientCount = s.ConnectedClientCount,
|
||||
nodeCount = s.NodeCount,
|
||||
endpointUrl = s.EndpointUrl,
|
||||
startedAt = s.StartedAt
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>OPC UA 서버 시작 (자동 재시작 플래그 저장)</summary>
|
||||
[HttpPost("start")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Start()
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
await _svc.StartServerAsync();
|
||||
return Ok(new { success = true, message = "OPC UA 서버 시작 완료" });
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return StatusCode(500, new { success = false, message = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>OPC UA 서버 중지 (자동 재시작 플래그 삭제)</summary>
|
||||
[HttpPost("stop")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Stop()
|
||||
{
|
||||
await _svc.StopServerAsync();
|
||||
return Ok(new { success = true, message = "OPC UA 서버 중지 완료" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>주소 공간 재구성 (포인트빌더 빌드 후 호출)</summary>
|
||||
[HttpPost("rebuild")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Rebuild()
|
||||
{
|
||||
var points = (await _db.GetRealtimePointsAsync()).ToList();
|
||||
_svc.RebuildAddressSpace(points);
|
||||
return Ok(new { success = true, nodeCount = points.Count });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 노드맵 대시보드 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/nodemap")]
|
||||
public class ExperionNodeMapController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionDbService _dbSvc;
|
||||
public ExperionNodeMapController(IExperionDbService dbSvc) => _dbSvc = dbSvc;
|
||||
|
||||
/// <summary>node_map_master 의 name 컬럼 고유값 목록</summary>
|
||||
[HttpGet("names")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Names()
|
||||
{
|
||||
var names = await _dbSvc.GetNameListAsync();
|
||||
return Ok(new { names });
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>node_map_master 통계 (총 수, 클래스별, 최대 레벨, 데이터타입 목록)</summary>
|
||||
[HttpGet("stats")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Stats()
|
||||
{
|
||||
var s = await _dbSvc.GetMasterStatsAsync();
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total = s.Total,
|
||||
objectCount = s.ObjectCount,
|
||||
variableCount = s.VariableCount,
|
||||
maxLevel = s.MaxLevel,
|
||||
dataTypes = s.DataTypes
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>node_map_master 필터 조회 (페이지네이션 포함, names OR 조건)</summary>
|
||||
[HttpGet("query")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Query(
|
||||
[FromQuery] int? minLevel,
|
||||
[FromQuery] int? maxLevel,
|
||||
[FromQuery] string? nodeClass,
|
||||
[FromQuery] List<string>? names,
|
||||
[FromQuery] string? nodeId,
|
||||
[FromQuery] string? dataType,
|
||||
[FromQuery] int limit = 100,
|
||||
[FromQuery] int offset = 0)
|
||||
{
|
||||
var r = await _dbSvc.QueryMasterAsync(
|
||||
minLevel, maxLevel, nodeClass, names, nodeId, dataType, limit, offset);
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total = r.Total,
|
||||
items = r.Items.Select(x => new
|
||||
{
|
||||
id = x.Id,
|
||||
level = x.Level,
|
||||
@class = x.Class,
|
||||
name = x.Name,
|
||||
nodeId = x.NodeId,
|
||||
dataType = x.DataType
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── 하이퍼테이블 관리 ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/experion/hypertable")]
|
||||
public class ExperionHypertableController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionDbService _dbSvc;
|
||||
|
||||
public ExperionHypertableController(IExperionDbService dbSvc) => _dbSvc = dbSvc;
|
||||
|
||||
/// <summary>하이퍼테이블 상태 조회</summary>
|
||||
[HttpGet("status")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetStatus()
|
||||
{
|
||||
var status = await _dbSvc.GetHypertableStatusAsync();
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
isHypertable = status.IsHypertable,
|
||||
tableName = status.TableName,
|
||||
statusMessage = status.StatusMessage,
|
||||
recordCount = status.RecordCount,
|
||||
hasRetentionPolicy = status.HasRetentionPolicy,
|
||||
hasCompression = status.HasCompression,
|
||||
hasContinuousAggregate = status.HasContinuousAggregate
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
private static readonly System.Text.RegularExpressions.Regex _pgIdentifier =
|
||||
new(@"^[a-z_][a-z0-9_]{0,62}$", System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.Compiled);
|
||||
|
||||
private static readonly HashSet<string> _allowedTables =
|
||||
new(StringComparer.OrdinalIgnoreCase) { "history_table" };
|
||||
|
||||
/// <summary>하이퍼테이블 수동 생성</summary>
|
||||
[HttpPost("create")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Create([FromBody] HypertableCreateDto request)
|
||||
{
|
||||
var tableName = request.TableName ?? "history_table";
|
||||
var timeColumn = request.TimeColumn ?? "recorded_at";
|
||||
|
||||
if (!_allowedTables.Contains(tableName))
|
||||
return BadRequest(new { success = false, message = $"허용되지 않는 테이블명: {tableName}" });
|
||||
|
||||
if (!_pgIdentifier.IsMatch(tableName) || !_pgIdentifier.IsMatch(timeColumn))
|
||||
return BadRequest(new { success = false, message = "테이블명/컬럼명은 영문 소문자, 숫자, 언더스코어만 허용됩니다." });
|
||||
|
||||
var createRequest = new HypertableCreateRequest
|
||||
{
|
||||
TableName = tableName,
|
||||
TimeColumn = timeColumn,
|
||||
TimeInterval = request.TimeInterval ?? "1 day",
|
||||
MigrateData = request.MigrateData,
|
||||
SetRetentionPolicy = request.SetRetentionPolicy,
|
||||
RetentionPeriod = request.RetentionPeriod ?? "90 days",
|
||||
EnableCompression = request.EnableCompression,
|
||||
CompressionPeriod = request.CompressionPeriod ?? "1 day",
|
||||
CreateContinuousAggregate = request.CreateContinuousAggregate
|
||||
};
|
||||
|
||||
var result = await _dbSvc.CreateHypertableAsync(createRequest);
|
||||
|
||||
return result.Success
|
||||
? Ok(new { result.Success, result.Message, result.TableName })
|
||||
: (IActionResult)(result.TableName != null
|
||||
? StatusCode(409, new { result.Success, result.Message })
|
||||
: StatusCode(500, new { result.Success, result.Message }));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── FastTable / FastRecord ────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/fast")]
|
||||
public class ExperionFastController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionFastService _fastSvc;
|
||||
|
||||
public ExperionFastController(IExperionFastService fastSvc)
|
||||
=> _fastSvc = fastSvc;
|
||||
|
||||
/// <summary>새 fastSession 시작</summary>
|
||||
[HttpPost("start")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Start([FromBody] FastSessionStartRequest request)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var session = await _fastSvc.StartSessionAsync(request);
|
||||
return Ok(new { id = session.Id, name = session.Name, status = session.Status, startedAt = session.StartedAt });
|
||||
}
|
||||
catch (ArgumentException ex) { return BadRequest(new { error = ex.Message }); }
|
||||
catch (InvalidOperationException ex) { return Conflict(new { error = ex.Message }); }
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
var msgs = new List<string>();
|
||||
for (var e = ex; e != null; e = e.InnerException) msgs.Add(e.Message);
|
||||
return StatusCode(500, new { error = msgs[0], detail = string.Join(" → ", msgs.Skip(1)) });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>세션 중지</summary>
|
||||
[HttpPost("{id:int}/stop")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Stop(int id)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
await _fastSvc.StopSessionAsync(id);
|
||||
return Ok(new { success = true, message = "세션이 중지되었습니다." });
|
||||
}
|
||||
catch (InvalidOperationException ex) { return NotFound(new { error = ex.Message }); }
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>세션 목록 조회</summary>
|
||||
[HttpGet("sessions")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetSessions()
|
||||
{
|
||||
var sessions = await _fastSvc.GetSessionsAsync();
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total = sessions.Count(),
|
||||
items = sessions.Select(s => new
|
||||
{
|
||||
id = s.Id,
|
||||
name = s.Name,
|
||||
status = s.Status,
|
||||
samplingMs = s.SamplingMs,
|
||||
durationSec = s.DurationSec,
|
||||
tagCount = s.TagList.Length,
|
||||
rowCount = s.RowCount,
|
||||
startedAt = s.StartedAt,
|
||||
endedAt = s.EndedAt,
|
||||
retentionDays = s.RetentionDays,
|
||||
pinned = s.Pinned
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>세션 상세 정보</summary>
|
||||
[HttpGet("{id:int}")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetSession(int id)
|
||||
{
|
||||
var session = await _fastSvc.GetSessionAsync(id);
|
||||
if (session == null) return NotFound();
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
id = session.Id,
|
||||
name = session.Name,
|
||||
status = session.Status,
|
||||
samplingMs = session.SamplingMs,
|
||||
durationSec = session.DurationSec,
|
||||
tagList = session.TagList,
|
||||
rowCount = session.RowCount,
|
||||
startedAt = session.StartedAt,
|
||||
endedAt = session.EndedAt,
|
||||
retentionDays = session.RetentionDays,
|
||||
pinned = session.Pinned
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>레코드 조회 (Long 포맷)</summary>
|
||||
[HttpGet("{id:int}/records")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetRecords(int id,
|
||||
[FromQuery] DateTime? from,
|
||||
[FromQuery] DateTime? to,
|
||||
[FromQuery] string format = "long")
|
||||
{
|
||||
var result = await _fastSvc.GetRecordsAsync(id, from, to, format);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
sessionId = result.SessionId,
|
||||
from = result.From,
|
||||
to = result.To,
|
||||
tagNames = result.TagNames,
|
||||
total = result.TotalCount,
|
||||
items = result.Items.Select(r => new
|
||||
{
|
||||
sessionId = r.SessionId,
|
||||
recordedAt = r.RecordedAt,
|
||||
tagName = r.TagName,
|
||||
value = r.Value
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>CSV Export (스트리밍)</summary>
|
||||
[HttpGet("{id:int}/csv")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ExportCsv(int id,
|
||||
[FromQuery] DateTime? from,
|
||||
[FromQuery] DateTime? to)
|
||||
{
|
||||
var ms = new MemoryStream();
|
||||
await _fastSvc.ExportCsvAsync(id, ms, from, to);
|
||||
ms.Position = 0;
|
||||
return File(ms, "text/csv", $"fast-{id}-{DateTime.Now:yyyyMMddHHmm}.csv");
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>세션 삭제</summary>
|
||||
[HttpDelete("{id:int}")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Delete(int id)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
await _fastSvc.DeleteSessionAsync(id);
|
||||
return Ok(new { success = true, message = "세션이 삭제되었습니다." });
|
||||
}
|
||||
catch (InvalidOperationException ex) { return NotFound(new { error = ex.Message }); }
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>세션 고정/해제</summary>
|
||||
[HttpPost("{id:int}/pin")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Pin(int id, [FromBody] PinRequest request)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
await _fastSvc.PinSessionAsync(id, request.Pinned);
|
||||
return Ok(new { success = true, pinned = request.Pinned });
|
||||
}
|
||||
catch (InvalidOperationException ex) { return NotFound(new { error = ex.Message }); }
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── P&ID Controller ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/pid")]
|
||||
public class ExperionPidController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IPidExtractorService _extractor;
|
||||
private readonly ITagMappingService _mapping;
|
||||
|
||||
public ExperionPidController(IPidExtractorService extractor, ITagMappingService mapping)
|
||||
{
|
||||
_extractor = extractor;
|
||||
_mapping = mapping;
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPost("extract")]
|
||||
[RequestSizeLimit(100 * 1024 * 1024)]
|
||||
public async Task<IActionResult> Extract(IFormFile file)
|
||||
{
|
||||
if (file == null || file.Length == 0)
|
||||
return BadRequest(new { error = "파일 없음" });
|
||||
|
||||
var ext = Path.GetExtension(file.FileName).ToLowerInvariant();
|
||||
if (ext != ".dxf" && ext != ".pdf")
|
||||
return BadRequest(new { error = "지원 형식: .dxf .pdf" });
|
||||
|
||||
using var stream = file.OpenReadStream();
|
||||
var result = await _extractor.ExtractFromStreamAsync(stream, file.FileName);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
totalCount = result.TotalCount,
|
||||
confidenceItems = result.ConfidenceItems,
|
||||
lowConfidenceItems = result.LowConfidenceItems
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("equipment")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetEquipment(
|
||||
[FromQuery] string? tagNo, [FromQuery] int page = 1, [FromQuery] int pageSize = 50)
|
||||
{
|
||||
var (total, items) = await _extractor.GetEquipmentAsync(tagNo, page, pageSize);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total = total,
|
||||
page = page,
|
||||
pageSize = pageSize,
|
||||
items = items.Select(x => new
|
||||
{
|
||||
id = x.Id,
|
||||
tagName = x.TagNo,
|
||||
equipmentName = x.EquipmentName,
|
||||
instrumentType = x.InstrumentType,
|
||||
lineNumber = x.LineNumber,
|
||||
pidDrawingNo = x.PidDrawingNo,
|
||||
confidence = x.Confidence,
|
||||
isActive = x.IsActive,
|
||||
extractedAt = x.ExtractedAt,
|
||||
updatedAt = x.UpdatedAt,
|
||||
experionTagId = x.ExperionTagId,
|
||||
experionTagName = x.ExperionTag?.TagName
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("statistics")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetStatistics()
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total = await _extractor.GetTotalCountAsync(),
|
||||
highConfidence = await _extractor.GetConfidenceItemsCountAsync(),
|
||||
lowConfidence = await _extractor.GetLowConfidenceItemsCountAsync(),
|
||||
drawingCount = await _extractor.GetDrawingCountAsync(),
|
||||
mapped = await _mapping.GetMappedCountAsync(),
|
||||
unmapped = await _mapping.GetUnmappedCountAsync(),
|
||||
distribution = await _extractor.GetConfidenceDistributionAsync()
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPut("{id:long}/confidence")]
|
||||
public async Task<IActionResult> UpdateConfidence(long id, [FromBody] double confidence)
|
||||
{
|
||||
if (confidence < 0 || confidence > 1)
|
||||
return BadRequest(new { error = "신뢰도는 0~1 범위" });
|
||||
await _extractor.UpdateConfidenceAsync(id, confidence);
|
||||
return Ok(new { message = "업데이트 완료" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPost("{id:long}/activate")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Activate(long id)
|
||||
{
|
||||
await _extractor.ActivateAsync(id);
|
||||
return Ok(new { message = "활성화 완료" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPost("{id:long}/deactivate")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Deactivate(long id)
|
||||
{
|
||||
await _extractor.DeactivateAsync(id);
|
||||
return Ok(new { message = "비활성화 완료" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("mappings")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetMappings([FromQuery] int page = 1, [FromQuery] int pageSize = 50)
|
||||
{
|
||||
var (total, items) = await _mapping.GetMappingsAsync(page, pageSize);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total = total,
|
||||
page = page,
|
||||
pageSize = pageSize,
|
||||
items = items.Select(x => new
|
||||
{
|
||||
id = x.PidEquipmentId,
|
||||
tagName = x.TagNo,
|
||||
equipmentName = x.EquipmentName,
|
||||
confidence = x.Confidence,
|
||||
experionTagId = x.ExperionTagId,
|
||||
experionTagName = x.ExperionTagName
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPost("mappings")]
|
||||
public async Task<IActionResult> CreateMapping([FromBody] CreateMappingRequest req)
|
||||
{
|
||||
var result = await _mapping.CreateMappingAsync(req);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
id = result.PidEquipmentId,
|
||||
tagName = result.TagNo,
|
||||
equipmentName = result.EquipmentName,
|
||||
confidence = result.Confidence,
|
||||
experionTagId = result.ExperionTagId,
|
||||
experionTagName = result.ExperionTagName
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPut("mappings/{id:long}")]
|
||||
public async Task<IActionResult> UpdateMapping(long id, [FromBody] UpdateMappingRequest req)
|
||||
{
|
||||
await _mapping.UpdateMappingAsync(id, req);
|
||||
return Ok(new { message = "매핑 업데이트 완료" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpDelete("mappings/{id:long}")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ClearMapping(long id)
|
||||
{
|
||||
await _mapping.ClearMappingAsync(id);
|
||||
return Ok(new { message = "매핑 해제 완료" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("mappings/available-tags")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetAvailableTags()
|
||||
{
|
||||
var tags = await _mapping.GetAvailableTagsAsync();
|
||||
return Ok(new { tags = tags });
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("export/csv")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ExportCsv([FromQuery] string? tagNo)
|
||||
{
|
||||
var (_, items) = await _extractor.GetEquipmentAsync(tagNo, 1, int.MaxValue);
|
||||
var csv = await _extractor.ExportToCsvAsync(items);
|
||||
var bytes = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(csv);
|
||||
return File(bytes, "text/csv", $"pid-equipment-{DateTime.Now:yyyyMMdd}.csv");
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("export/excel")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ExportExcel([FromQuery] string? tagNo)
|
||||
{
|
||||
var (_, items) = await _extractor.GetEquipmentAsync(tagNo, 1, int.MaxValue);
|
||||
var excelBytes = await _extractor.ExportToExcelAsync(items);
|
||||
return File(excelBytes, "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet", $"pid-equipment-{DateTime.Now:yyyyMMdd}.xlsx");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public record PinRequest(bool Pinned);
|
||||
155
.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/Program.cs
Normal file
155
.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/Program.cs
Normal file
@@ -0,0 +1,155 @@
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Services;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Certificates;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Csv;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Database;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Mcp;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.OpcUa;
|
||||
using ExperionCrawler.Web;
|
||||
using Microsoft.AspNetCore.Mvc.ApplicationParts;
|
||||
using Microsoft.AspNetCore.Mvc.Controllers;
|
||||
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
|
||||
|
||||
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
|
||||
|
||||
// ── MVC / Swagger ─────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
var mvcBuilder = builder.Services.AddControllers()
|
||||
.AddJsonOptions(opt =>
|
||||
{
|
||||
// JSON 직렬화 시 대소문자 구분 없이 처리하도록 PascalCase 유지
|
||||
opt.JsonSerializerOptions.PropertyNamingPolicy = null;
|
||||
});
|
||||
|
||||
// ── P&ID 컨트롤러 조건부 활성화 (기본: 비활성화) ─────────────────────────────
|
||||
// PidControllers:Enabled = true 로 설정 시 P&ID 관련 컨트롤러 활성화
|
||||
bool pidEnabled = builder.Configuration.GetValue<bool>("PidControllers:Enabled");
|
||||
if (!pidEnabled)
|
||||
{
|
||||
var partManager = mvcBuilder.PartManager;
|
||||
var excludedNames = new[] { "PidController", "ExperionPidController", "PidGraphController" };
|
||||
var existingProvider = partManager.FeatureProviders
|
||||
.OfType<Microsoft.AspNetCore.Mvc.Controllers.ControllerFeatureProvider>()
|
||||
.FirstOrDefault();
|
||||
if (existingProvider != null)
|
||||
{
|
||||
partManager.FeatureProviders.Remove(existingProvider);
|
||||
partManager.FeatureProviders.Add(new ExcludedControllersFeatureProvider(existingProvider, excludedNames));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();
|
||||
builder.Services.AddSwaggerGen(c =>
|
||||
c.SwaggerDoc("v1", new() { Title = "ExperionCrawler API", Version = "v1" }));
|
||||
|
||||
// ── Infrastructure ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IExperionCertificateService, ExperionCertificateService>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IExperionStatusCodeService, ExperionStatusCodeService>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IOpcUaConfigProvider, OpcUaConfigProvider>();
|
||||
builder.Services.AddScoped<IExperionOpcClient, ExperionOpcClient>();
|
||||
builder.Services.AddScoped<IExperionCsvService, ExperionCsvService>();
|
||||
builder.Services.AddScoped<AssetLoader>();
|
||||
|
||||
// PostgreSQL – Ubuntu 서버에서 별도 설치 없이 동작
|
||||
Directory.CreateDirectory("data");
|
||||
builder.Services.AddDbContext<ExperionDbContext>(opt =>
|
||||
opt.UseNpgsql(builder.Configuration.GetConnectionString("DefaultConnection")));
|
||||
builder.Services.AddScoped<IExperionDbService, ExperionDbService>();
|
||||
|
||||
// ── Application Services ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddScoped<ExperionCrawlService>();
|
||||
|
||||
// ── KST 시간대 관리 서비스 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IClock, SystemClock>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<KstClock>();
|
||||
|
||||
// ── 한글 시간 범위 추출기 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddSingleton<KoreanTimeRangeExtractor>();
|
||||
|
||||
// ── Text-to-SQL Service ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddSingleton<SqlValidatorOptions>(_ => new SqlValidatorOptions
|
||||
{
|
||||
RequiredTables = ["history_table"],
|
||||
AllowedTables = ["history_table", "node_map_master"],
|
||||
MaxSubqueryDepth = 4
|
||||
});
|
||||
builder.Services.AddSingleton<SqlValidator>();
|
||||
builder.Services.AddScoped<ITextToSqlService, TextToSqlService>();
|
||||
|
||||
// ── Realtime & History BackgroundServices ─────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddSingleton<ExperionRealtimeService>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IExperionRealtimeService>(
|
||||
sp => sp.GetRequiredService<ExperionRealtimeService>());
|
||||
builder.Services.AddHostedService(
|
||||
sp => sp.GetRequiredService<ExperionRealtimeService>());
|
||||
builder.Services.AddHostedService<ExperionHistoryService>();
|
||||
|
||||
// ── MCP Service ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
// Python MCP 서버 (localhost:5001)와 통신
|
||||
// McpClient: 저수준 HTTP 클라이언트 / McpService: IMcpService 구현 (McpClient 위임)
|
||||
builder.Services.AddSingleton<McpClient>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IMcpService, McpService>();
|
||||
builder.Services.AddHostedService<McpServerHostedService>();
|
||||
|
||||
// ── OPC UA Server BackgroundService ──────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddSingleton<ExperionOpcServerService>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IExperionOpcServerService>(
|
||||
sp => sp.GetRequiredService<ExperionOpcServerService>());
|
||||
builder.Services.AddHostedService(
|
||||
sp => sp.GetRequiredService<ExperionOpcServerService>());
|
||||
|
||||
// ── FastTable Service ─────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
// 중요: Singleton으로 하나만 생성 후 IExperionFastService와 IHostedService 양쪽에 같은 인스턴스 공유
|
||||
builder.Services.AddSingleton<ExperionFastService>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IExperionFastService>(sp => sp.GetRequiredService<ExperionFastService>());
|
||||
builder.Services.AddHostedService(sp => sp.GetRequiredService<ExperionFastService>());
|
||||
|
||||
// ── P&ID Services ───────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddScoped<IPidExtractorService, PidExtractorService>();
|
||||
builder.Services.AddScoped<ITagMappingService, TagMappingService>();
|
||||
builder.Services.AddScoped<IPidGraphService, PidGraphService>();
|
||||
builder.Services.AddDbContextFactory<ExperionDbContext>();
|
||||
builder.Services.AddScoped<IStatusStore, DbStatusStore>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IPidGraphEventBroadcaster, PidGraphEventBroadcaster>();
|
||||
|
||||
// ── FastTable Cleanup Service ─────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddHostedService<ExperionFastCleanupService>();
|
||||
|
||||
// ── CORS ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddCors(opt =>
|
||||
opt.AddDefaultPolicy(p => p.AllowAnyOrigin().AllowAnyMethod().AllowAnyHeader()));
|
||||
|
||||
// ── 포트 설정 (Ubuntu 환경: 기본 5000) ───────────────────────────────────────
|
||||
builder.WebHost.UseUrls("http://0.0.0.0:5000");
|
||||
|
||||
var app = builder.Build();
|
||||
|
||||
// ── DB 초기화 ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
using (var scope = app.Services.CreateScope())
|
||||
{
|
||||
var db = scope.ServiceProvider.GetRequiredService<IExperionDbService>();
|
||||
await db.InitializeAsync();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
// DB 초기화 실패 시 앱 시작 계속 — 기능 사용 시 지연 초기화
|
||||
var logger = app.Services.GetRequiredService<ILogger<Program>>();
|
||||
logger.LogWarning(ex, "[DB] 초기화 실패 — DB 관련 기능 비활성화 (앱 시작 계속)");
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── Middleware ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
app.UseCors();
|
||||
|
||||
if (app.Environment.IsDevelopment())
|
||||
{
|
||||
app.UseSwagger();
|
||||
app.UseSwaggerUI();
|
||||
}
|
||||
|
||||
app.UseDefaultFiles(); // index.html
|
||||
app.UseStaticFiles(); // wwwroot/
|
||||
app.MapControllers();
|
||||
app.MapFallbackToFile("index.html");
|
||||
|
||||
app.Run();
|
||||
1009
.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/wwwroot/index.html
Normal file
1009
.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/wwwroot/index.html
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
2847
.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/wwwroot/js/app.js
Normal file
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.rooBackup/2026-05-07-132000/src/Web/wwwroot/js/app.js
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
2899
.rooBackup/2026-05-07-160000/src/Web/wwwroot/js/app.js
Normal file
2899
.rooBackup/2026-05-07-160000/src/Web/wwwroot/js/app.js
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,101 @@
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Domain.Entities;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Database;
|
||||
using Microsoft.Extensions.Logging;
|
||||
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
|
||||
using Npgsql;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Infrastructure.OpcUa;
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 메타데이터(desc, area, state0~7descriptor)를 OPC UA에서 읽어서 tag_metadata 테이블에 저장/갱신
|
||||
/// </summary>
|
||||
public class MetadataLoaderService : IMetadataLoaderService
|
||||
{
|
||||
private readonly IExperionOpcClient _opcClient;
|
||||
private readonly ExperionDbContext _ctx;
|
||||
private readonly ILogger<MetadataLoaderService> _logger;
|
||||
|
||||
// 로드할 메타데이터 속성 목록
|
||||
private static readonly string[] MetaAttributes =
|
||||
{
|
||||
"desc", "area",
|
||||
"state0descriptor", "state1descriptor", "state2descriptor",
|
||||
"state3descriptor", "state4descriptor", "state5descriptor",
|
||||
"state6descriptor", "state7descriptor"
|
||||
};
|
||||
|
||||
public MetadataLoaderService(
|
||||
IExperionOpcClient opcClient,
|
||||
ExperionDbContext ctx,
|
||||
ILogger<MetadataLoaderService> logger)
|
||||
{
|
||||
_opcClient = opcClient;
|
||||
_ctx = ctx;
|
||||
_logger = logger;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<int> LoadMetadataAsync(ExperionServerConfig cfg, IEnumerable<string> baseTags)
|
||||
{
|
||||
var baseTagList = baseTags.ToList(); // 이중 열거 방지
|
||||
|
||||
// ── Step 1: 모든 노드 ID 수집 ──────────────────────────────────────
|
||||
var nodeMap = new Dictionary<string, (string baseTag, string attr)>();
|
||||
foreach (var baseTag in baseTagList)
|
||||
{
|
||||
foreach (var attr in MetaAttributes)
|
||||
{
|
||||
var nodeId = $"{cfg.ServerHostName}:{baseTag}.{attr}";
|
||||
var fullNodeId = $"ns=1;s={nodeId}";
|
||||
nodeMap[fullNodeId] = (baseTag.ToLowerInvariant(), attr);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── Step 2: 배치 읽기 (ReadTagsAsync 사용) ────────────────────────
|
||||
var results = await _opcClient.ReadTagsAsync(cfg, nodeMap.Keys);
|
||||
var entries = new List<(string baseTag, string attr, string? value, string nodeId)>();
|
||||
|
||||
foreach (var result in results)
|
||||
{
|
||||
if (result.Success && result.Value != null && nodeMap.TryGetValue(result.NodeId, out var meta))
|
||||
{
|
||||
entries.Add((meta.baseTag, meta.attr, result.Value?.ToString(), result.NodeId));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ── Step 3: 단일 배치 UPSERT ──────────────────────────────────────
|
||||
if (entries.Count > 0)
|
||||
{
|
||||
// VALUES 절을 동적으로 생성하여 한 번에 INSERT
|
||||
// CTE 컬럼(5개)과 VALUES 값(5개) 일치: base_tag, attribute, value, node_id, loaded_at
|
||||
var valuesSql = string.Join(", ", entries.Select((e, i) =>
|
||||
$"(@bt{i}, @attr{i}, @val{i}, @nid{i}, NOW())"));
|
||||
|
||||
await _ctx.Database.ExecuteSqlRawAsync(@"
|
||||
WITH new_data (base_tag, attribute, value, node_id, loaded_at) AS (
|
||||
VALUES " + valuesSql + @"
|
||||
)
|
||||
INSERT INTO tag_metadata (base_tag, attribute, value, node_id, loaded_at)
|
||||
SELECT base_tag, attribute, value, node_id, loaded_at FROM new_data
|
||||
ON CONFLICT (base_tag, attribute)
|
||||
DO UPDATE SET value = excluded.value, node_id = excluded.node_id, loaded_at = NOW()",
|
||||
entries.SelectMany((e, i) => new object[] {
|
||||
new NpgsqlParameter($"@bt{i}", e.baseTag),
|
||||
new NpgsqlParameter($"@attr{i}", e.attr),
|
||||
new NpgsqlParameter($"@val{i}", (object?)e.value ?? DBNull.Value),
|
||||
new NpgsqlParameter($"@nid{i}", e.nodeId)
|
||||
}).ToArray());
|
||||
}
|
||||
|
||||
// v_tag_summary는 일반 VIEW이므로 REFRESH 불필요 (조회 시 실시간 JOIN)
|
||||
_logger.LogInformation("[Metadata] 로드 완료: {Count}개 속성 ({TagCount}개 태그)", entries.Count, baseTagList.Count);
|
||||
return entries.Count;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<int> ReloadMetadataAsync(ExperionServerConfig cfg, IEnumerable<string>? baseTags = null)
|
||||
{
|
||||
// baseTags가 null이면 tag_metadata에서 전체 base_tag 조회
|
||||
var tags = baseTags?.ToList() ?? await _ctx.TagMetadata.Select(t => t.BaseTag).Distinct().ToListAsync();
|
||||
return await LoadMetadataAsync(cfg, tags);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
68
AGENTS.md
Normal file
68
AGENTS.md
Normal file
@@ -0,0 +1,68 @@
|
||||
# ExperionCrawler — Agent Instructions
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||||
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||||
## Build / Run / Test
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||||
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||||
| Action | Command | Working Dir |
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|--------|---------|-------------|
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| Build | `dotnet build src/Web/ExperionCrawler.csproj` | repo root |
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||||
| Run (dev) | `dotnet run` | `src/Web/` |
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||||
| Publish | `dotnet publish -c Release -o /opt/ExperionCrawler` | `src/Web/` |
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||||
| Tests | `dotnet test` | repo root |
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||||
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||||
Single project: `src/Web/ExperionCrawler.csproj`. Core and Infrastructure are included via `<Compile Include>` globs — there are no separate projects to build. Runtime target is `linux-arm64`.
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||||
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||||
## Architecture
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||||
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```
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src/
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||||
├── Core/ — Interfaces (IExperionServices.cs), Domain entities, DTOs, Application Services
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||||
├── Infrastructure/ — OpcUa/, Database/, Certificates/, Csv/, Mcp/
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||||
└── Web/ — Program.cs, Controllers/, wwwroot/ (SPA)
|
||||
```
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||||
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||||
All controllers are in `src/Web/Controllers/ExperionControllers.cs` (single file). All interfaces are in `src/Core/Application/Interfaces/IExperionServices.cs` (single file).
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## Database
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||||
**PostgreSQL** (NOT SQLite — README is stale). Connection strings in `src/Web/appsettings.json`. TimescaleDB extension may be enabled on `history_table` via DDL only; no app code changes needed.
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||||
## Critical Convention — JSON camelCase
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||||
`PropertyNamingPolicy = null` in Program.cs means C# PascalCase becomes JSON keys. **Frontend expects camelCase**. Every controller `Ok(...)` response MUST use explicit anonymous objects with camelCase keys:
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||||
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||||
```csharp
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||||
// ✅ Correct
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||||
return Ok(new { id = x.Id, tagName = x.TagName });
|
||||
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||||
// ❌ Broken — JS gets undefined
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||||
return Ok(new { x.Id, x.TagName });
|
||||
return Ok(myDto); // typed object
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||||
```
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||||
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||||
See `CODING_CONVENTIONS.md` for full details and checklist.
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## Background Services (HostedServices in Program.cs)
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- `ExperionRealtimeService` — OPC UA subscription, 500ms batch flush to DB
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||||
- `ExperionHistoryService` — periodic snapshot (60s) from realtime_table → history_table
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||||
- `ExperionOpcServerService` — exposes realtime data as OPC UA server (port 4841)
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||||
- `McpServerHostedService` — Python MCP server bridge
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||||
- `ExperionFastService` — high-frequency data capture sessions
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||||
- `ExperionFastCleanupService` — expired session cleanup
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||||
|
||||
All registered as Singleton + HostedService. RealtimeService and OpcServerService share autostart flag files (`realtime_autostart.json`, `opcserver_autostart.json`) in the working directory.
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||||
## Frontend
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||||
Vanilla JS SPA. `wwwroot/index.html` + `js/app.js` + `css/style.css`. No build step. Tab-based navigation; tabs do NOT auto-fire API calls on entry (performance fix).
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||||
## OPC UA SDK Gotchas
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||||
- SDK v1.5.378.134 — `Session.Create()` is `[Obsolete]`; use `DefaultSessionFactory.CreateAsync()`
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||||
- `Subscription.Create()` / `Delete()` / `ApplyChanges()` also deprecated → async variants preferred
|
||||
- Certificate validation must be attached AFTER `OpcUaConfigProvider.GetConfigAsync()` returns the config
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||||
- TCP connect timeout: wrap `SelectEndpointAsync` with a 10s `CancellationTokenSource` (OS default is 127s)
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||||
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||||
## Deploy
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||||
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||||
`sudo bash deploy.sh` — publishes to `/opt/ExperionCrawler`, creates systemd service `experioncrawler`, sets up PKI dirs. Service runs as `www-data`.
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||||
BIN
DXF-그래프-데이터로-할수있는작업.docx
Normal file
BIN
DXF-그래프-데이터로-할수있는작업.docx
Normal file
Binary file not shown.
107
DXF-그래프-데이터로-할수있는작업.md
Normal file
107
DXF-그래프-데이터로-할수있는작업.md
Normal file
@@ -0,0 +1,107 @@
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||||
# DXF 그래프 데이터로 할 수 있는 작업
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DXF 파일에서 추출한 P&ID 그래프 데이터는 **설비, 배관, 태그 간의 위상 관계**를 구조화한 것입니다. 이 데이터로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
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## 1. 영향도 분석 (Impact Analysis)
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특정 설비가 고장 났을 때 **하류(downstream)에 영향을 받는 설비**를 자동으로 찾아냅니다.
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- **구현**: [`analyze_impact()`](mcp-server/pipeline/topology.py:287) — NetworkX의 `descendants()`를 사용하여 BFS 탐색
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||||
- **API**: [`AnalyzeImpactAsync()`](src/Core/Application/Services/PidGraphService.cs:54) — MCP 도구 `analyze_pid_impact` 호출
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||||
- **UI**: [`pid_graph_view.html`](src/Web/wwwroot/pid_graph_view.html:21) — 영향도 분석 결과 패널
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||||
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||||
**사용 시나리오**: "펌프 P-101이 고장났을 때 어떤 설비가 영향을 받나?" → 하류 밸브, 탱크, 컨트롤러 등을 시각화
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---
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||||
## 2. P&ID 태그 → Experion 시스템 태그 매핑
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DXF에서 추출한 태그명(예: `FIC-6113`)을 실제 Experion HS 시스템 태그(예: `ficq-6113.pv`)에 매핑합니다.
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||||
- **구현**: [`IntelligentMapper`](mcp-server/pipeline/mapper.py:15)
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||||
- **1차**: RapidFuzz로 문자열 유사도 기반 후보 추출
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||||
- **2차**: LLM(Qwen3.6-27B)이 위상 컨텍스트(이웃 노드, 연결 관계)를 고려하여 최종 매핑
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||||
- **컨텍스트 추출**: [`get_node_context()`](mcp-server/pipeline/mapper.py:21) — 1-hop, 2-hop 이웃 정보를 포함
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||||
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**사용 시나리오**: 도면에 `FT-101`이 있으면 → 시스템 태그 `ft-101.pv`에 매핑 → 실시간 데이터 조회 가능
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## 3. 배관 기반 물리적 연결 추론
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DXF의 LINE/LWPOLYLINE 객체를 분석하여 설비 간 **배관 연결 관계**를 자동으로 추론합니다.
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- **구현**: [`build_graph()`](mcp-server/pipeline/topology.py:153) — 배관 라인이 설비 BBox와 교차하거나 근접하면 연결 엣지 생성
|
||||
- **흐름 방향 추론**: 좌표 기반으로 왼쪽→오른쪽, 위→아래 방향으로 흐름 방향 결정
|
||||
- **성능 최적화**: SpatialGrid 인덱스로 O(n) → O(1) 탐색
|
||||
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||||
**사용 시나리오**: "어떤 설비가 어떤 배관으로 연결되어 있는가?" → 공정 흐름도 자동 생성
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## 4. 태그-설비 논리적 연결 (Association)
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텍스트 태그(예: `FIC-6113`)와 가까운 설비 노드를 **거리 + 연결성 가중치**로 매핑합니다.
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- **구현**: [`_find_nearest_equipment()`](mcp-server/pipeline/topology.py:212)
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- 거리 점수 + 배관 연결성 보너스 조합
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||||
- SpatialGrid로 후보 집합을 빠르게 필터링
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**사용 시나리오**: 도면에 적힌 태그명이 실제 어떤 설비 기호에 해당하는지 자동 연결
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## 5. 위상 무결성 검증
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그래프 구조의健全性을 검증합니다.
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- **구현**: [`validate_topology()`](mcp-server/pipeline/topology.py:258)
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||||
- 고립 노드(isolated nodes) 감지
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- 노드/엣지 카운트 통계
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**사용 시나리오**: 추출 품질 확인 — 연결되지 않은 노드가 있으면 도면 파싱 실패 가능성
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## 6. 시각화
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Canvas 기반 P&ID 그래프 시각화 UI가 준비되어 있습니다.
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- **구현**: [`pid_graph_view.html`](src/Web/wwwroot/pid_graph_view.html:14) — Canvas 렌더링
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- 노드 클릭 시 상세 정보 표시
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||||
- 영향도 분석 결과를 시각적 목록으로 표시
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## 7. OPC UA 실시간 데이터 연동 (간접)
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매핑된 Experion 태그를 통해 실시간/히스토리 데이터와 연결할 수 있습니다.
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- P&ID 태그 → Experion 태그 매핑 완료 후 → 시계열 데이터 조회
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- NL2SQL을 통해 자연어로 P&ID 설비 데이터 조회 가능
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## 요약 테이블
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| # | 기능 | 핵심 함수 | 입력 | 출력 |
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|---|------|-----------|------|------|
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| 1 | 영향도 분석 | [`analyze_impact()`](mcp-server/pipeline/topology.py:287) | graph_id, start_node_id | 영향받는 노드 목록 |
|
||||
| 2 | 태그 매핑 | [`IntelligentMapper`](mcp-server/pipeline/mapper.py:15) | P&ID 태그 + 시스템 태그 | 매핑 결과 + 신뢰도 |
|
||||
| 3 | 배관 연결 추론 | [`build_graph()`](mcp-server/pipeline/topology.py:153) | DXF 기하 데이터 | 방향성 그래프 (노드+엣지) |
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||||
| 4 | 태그-설비 연결 | [`_find_nearest_equipment()`](mcp-server/pipeline/topology.py:212) | 태그 노드 + SpatialGrid | 매칭된 설비 노드 |
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||||
| 5 | 위상 검증 | [`validate_topology()`](mcp-server/pipeline/topology.py:258) | 그래프 | 고립 노드, 통계 |
|
||||
| 6 | 시각화 | [`pid_graph_view.html`](src/Web/wwwroot/pid_graph_view.html:1) | 그래프 JSON | Canvas 렌더링 |
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## 핵심 가치
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DXF에서 추출한 기하학적 데이터를 **위상 그래프**로 변환하면, 다음을 수행할 수 있습니다:
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- **공정 흐름 분석**: 설비 간 연결 관계와 흐름 방향을 자동 추론
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- **장애 전파 시뮬레이션**: 특정 설비 고장 시 영향 범위 예측
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- **태그 자동 매핑**: 도면 태그와 시스템 태그를 위상 컨텍스트로 매핑
|
||||
- **실시간 모니터링 연동**: 매핑된 태그로 OPC UA 데이터와 연결
|
||||
8916
Experion-htm/Plant6.htm
Normal file
8916
Experion-htm/Plant6.htm
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
@@ -0,0 +1,36 @@
|
||||
<?xml version="1.0"?><shapefile version="1" type="dynamic" title="" description="" useFirstShapeForBadValue="0" width="34px" height="34px"><versionheaders><versionheader name="PS" value="6.11"/></versionheaders><parameters><parameter name="TAG" type="Point" description="" defaultvalue=""/></parameters><shapes><shape><group><element><html><content><![CDATA[<TEXTAREA tabIndex=0 id=ALV class=hsc.alpha.1 style="BORDER-TOP-STYLE: none; OVERFLOW: hidden; WORD-WRAP: normal; FONT-SIZE: 12pt; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 55.88%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 67.64%; BORDER-BOTTOM-STYLE: none; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; BORDER-RIGHT-STYLE: none; LEFT: 17.64%; BORDER-LEFT-STYLE: none; TOP: 23.52%; BEHAVIOR: url(#HDXAlphaBehavior) url(#BindingBehavior) url(#HoverBehavior); VISIBILITY: hidden; BACKGROUND-COLOR: transparent; ROWS: 1" hdxproperties="fillColor:transparent;HDXBINDINGID:-4;lineColor:black;numericDisplayFormat:%.2f;textColor:#000000;">9999.99</TEXTAREA>]]></content><scripts><script event="onupdate" language="VBScript"><![CDATA[if me.value > 5 then
|
||||
OVAL.style.visibility = "visible"
|
||||
else
|
||||
OVAL.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.value = 9 then
|
||||
HH.style.visibility = "visible"
|
||||
else
|
||||
HH.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.value = 7 then
|
||||
H.style.visibility = "visible"
|
||||
else
|
||||
H.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.value = 6 then
|
||||
L.style.visibility = "visible"
|
||||
else
|
||||
L.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.value = 8 then
|
||||
LL.style.visibility = "visible"
|
||||
else
|
||||
LL.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if]]></script></scripts></html><binding><dataobject ID="dso1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="HMIPage.Generic"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.3"/><property name="ObjectType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="UpdatePeriod" varianttype="VT_UI2" value="0"/><property name="SecurityLevel" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressFlags" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="PointRefPointName" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%}"/><property name="PointRefParamName" varianttype="VT_BSTR" value="AlarmValue"/><property name="PointRefParamOffset" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="PointRefFlags" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="CalloutElement" varianttype="VT_BSTR" value=""/><property name="ParameterFormat" varianttype="VT_BOOL" value="0"/><property name="PresentationType" varianttype="VT_UI1" value="0"/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.AlphaReadOnly" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=OVAL class=hvg.base.1 style="OVERFLOW: hidden; FONT-SIZE: 12pt; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#oval)" hdxproperties="FillColor:#ffff00;fillColorBlink:True;Height:34;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:34;"></DIV>]]></content></html></element><group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=HH class=hvg.textbox.1 style="OVERFLOW: hidden; FONT-SIZE: 12pt; HEIGHT: 94.44%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 95.45%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:17;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:21;">HH</DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=H class=hvg.textbox.1 style="OVERFLOW: hidden; FONT-SIZE: 12pt; HEIGHT: 94.44%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 95.45%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:17;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:21;">H</DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=L class=hvg.textbox.1 style="OVERFLOW: hidden; FONT-SIZE: 12pt; HEIGHT: 94.44%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 95.45%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:17;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:21;">L</DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=LL class=hvg.textbox.1 style="OVERFLOW: hidden; FONT-SIZE: 12pt; HEIGHT: 94.44%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 95.45%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:17;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:21;">LL</DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=group001 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 52.94%; WIDTH: 64.7%; POSITION: absolute; LEFT: 17.64%; TOP: 23.52%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:18;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=group002 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 34px; WIDTH: 34px; POSITION: absolute; LEFT: 112px; TOP: 143px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:34;"></DIV>]]></content></html></group></shape></shapes></shapefile>
|
||||
@@ -0,0 +1,5 @@
|
||||
<?xml version="1.0"?><shapefile version="1" type="dynamic" title="ControlValve" description="" useFirstShapeForBadValue="0" width="28px" height="36px"><versionheaders><versionheader name="PS" value="6.51"/></versionheaders><parameters><parameter name="VALVE" type="Point" description="" defaultvalue=""/></parameters><shapes><shape><group><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=textbox002 class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 10pt; OVERFLOW: hidden; HEIGHT: 27.77%; FONT-FAMILY: Tahoma; WIDTH: 21.27%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #ff00ff; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 1.06%; TOP: 70.83%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="FillColor:transparent;fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:20;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#ff00ff;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:20;">QV</DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[<TEXTAREA tabIndex=-1 id=alpha102 title="" class=hsc.alpha.1 style="BORDER-TOP-STYLE: none; FONT-SIZE: 14pt; OVERFLOW: hidden; WORD-WRAP: normal; TEXT-DECORATION: none; BORDER-LEFT-STYLE: none; HEIGHT: 31.94%; FONT-FAMILY: Tahoma; BORDER-TOP-COLOR: transparent; WIDTH: 74.46%; BORDER-BOTTOM-STYLE: none; POSITION: absolute; BORDER-LEFT-COLOR: transparent; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #00ff00; FONT-STYLE: normal; BORDER-BOTTOM-COLOR: transparent; TEXT-ALIGN: right; BORDER-RIGHT-STYLE: none; LEFT: 22.34%; BORDER-RIGHT-COLOR: transparent; TOP: 31.94%; BEHAVIOR: url(#HDXAlphaBehavior) url(#BindingBehavior) url(#HoverBehavior); BACKGROUND-COLOR: #000000; ROWS: 1" hdxproperties="fillColor:#000000;fillColorBlink:False;HDXBINDINGID:-4;lineColor:#ffffff;lineColorBlink:False;numberOfChars:9;numericDisplayFormat:%.1f;textColor:#00ff00;textColorBlink:False;" globalscripts printDisplayValue="9999.99">9999.99</TEXTAREA>]]></content></html><binding><dataobject ID="dso1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="DataSourceObj.Generic"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.3"/><property name="ObjectType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="UpdatePeriod" varianttype="VT_UI2" value="0"/><property name="SecurityLevel" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressFlags" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="PointRefPointName" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%}"/><property name="PointRefParamName" varianttype="VT_BSTR" value="PV"/><property name="PointRefParamOffset" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="PointRefFlags" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="CalloutElement" varianttype="VT_BSTR" value=""/><property name="ParameterFormat" varianttype="VT_BOOL" value="0"/><property name="PresentationType" varianttype="VT_UI1" value="0"/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.AlphaReadOnly" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[<TEXTAREA tabIndex=-1 id=alpha104 title="" class=hsc.alpha.1 style="BORDER-TOP-STYLE: none; FONT-SIZE: 14pt; OVERFLOW: hidden; WORD-WRAP: normal; TEXT-DECORATION: none; BORDER-LEFT-STYLE: none; HEIGHT: 31.94%; FONT-FAMILY: Tahoma; BORDER-TOP-COLOR: transparent; WIDTH: 74.46%; BORDER-BOTTOM-STYLE: none; POSITION: absolute; BORDER-LEFT-COLOR: transparent; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #ff00ff; FONT-STYLE: normal; BORDER-BOTTOM-COLOR: transparent; TEXT-ALIGN: right; BORDER-RIGHT-STYLE: none; LEFT: 22.34%; BORDER-RIGHT-COLOR: transparent; TOP: 65.27%; BEHAVIOR: url(#HDXAlphaBehavior) url(#BindingBehavior) url(#HoverBehavior); BACKGROUND-COLOR: #000000; ROWS: 1" hdxproperties="fillColor:#000000;fillColorBlink:False;HDXBINDINGID:-4;lineColor:#ffffff;lineColorBlink:False;numberOfChars:9;numericDisplayFormat:%.1f;textColor:#ff00ff;textColorBlink:False;" globalscripts printDisplayValue="9999.99">9999.99</TEXTAREA>]]></content></html><binding><dataobject ID="dso1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="DataSourceObj.Generic"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.3"/><property name="ObjectType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="UpdatePeriod" varianttype="VT_UI2" value="0"/><property name="SecurityLevel" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressFlags" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="PointRefPointName" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%}"/><property name="PointRefParamName" varianttype="VT_BSTR" value="QV"/><property name="PointRefParamOffset" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="PointRefFlags" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="CalloutElement" varianttype="VT_BSTR" value=""/><property name="ParameterFormat" varianttype="VT_BOOL" value="0"/><property name="PresentationType" varianttype="VT_UI1" value="0"/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.AlphaReadOnly" refcount="1"/></binding></element><html><content><![CDATA[
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Experion-htm/Plant6_files/Indicator-PVSP.sha
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Experion-htm/Plant6_files/Indicator-PVSP.sha
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<DIV tabIndex=-1 id=line029 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 1.38%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 98.91%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 1.08%; TOP: 29.16%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:1;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 0 100 0 ;Width:91;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=group008 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 100%; WIDTH: 97.87%; POSITION: absolute; LEFT: 1.06%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:72;lineColorBlink:False;Width:92;"></DIV>]]></content></html></group><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=textbox001 class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 10pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: ; HEIGHT: 27.77%; FONT-FAMILY: Tahoma; WIDTH: 21.27%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #00ff00; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 0%; TOP: 38.88%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="FillColor:transparent;fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:20;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#00ff00;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:20;">PV</DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=textbox002 class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 10pt; OVERFLOW: hidden; HEIGHT: 27.77%; FONT-FAMILY: Tahoma; WIDTH: 21.27%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #ff00ff; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 1.06%; TOP: 70.83%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="FillColor:transparent;fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:20;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#ff00ff;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:20;">SP</DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[<TEXTAREA tabIndex=-1 id=alpha102 title="" class=hsc.alpha.1 style="BORDER-TOP-STYLE: none; FONT-SIZE: 14pt; OVERFLOW: hidden; WORD-WRAP: normal; TEXT-DECORATION: none; BORDER-LEFT-STYLE: none; HEIGHT: 31.94%; FONT-FAMILY: Tahoma; BORDER-TOP-COLOR: transparent; WIDTH: 74.46%; BORDER-BOTTOM-STYLE: none; POSITION: absolute; BORDER-LEFT-COLOR: transparent; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #00ff00; FONT-STYLE: normal; BORDER-BOTTOM-COLOR: transparent; TEXT-ALIGN: right; BORDER-RIGHT-STYLE: none; LEFT: 22.34%; BORDER-RIGHT-COLOR: transparent; TOP: 31.94%; BEHAVIOR: url(#HDXAlphaBehavior) url(#BindingBehavior) url(#HoverBehavior); BACKGROUND-COLOR: #000000; ROWS: 1" hdxproperties="fillColor:#000000;fillColorBlink:False;HDXBINDINGID:-4;lineColor:#ffffff;lineColorBlink:False;numberOfChars:9;numericDisplayFormat:%.1f;textColor:#00ff00;textColorBlink:False;" globalscripts printDisplayValue="9999.99">9999.99</TEXTAREA>]]></content></html><binding><dataobject ID="dso1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="DataSourceObj.Generic"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.3"/><property name="ObjectType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="UpdatePeriod" varianttype="VT_UI2" value="0"/><property name="SecurityLevel" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressFlags" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="PointRefPointName" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%}"/><property name="PointRefParamName" varianttype="VT_BSTR" value="PV"/><property name="PointRefParamOffset" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="PointRefFlags" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="CalloutElement" varianttype="VT_BSTR" value=""/><property name="ParameterFormat" varianttype="VT_BOOL" value="0"/><property name="PresentationType" varianttype="VT_UI1" value="0"/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.AlphaReadOnly" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[<TEXTAREA tabIndex=-1 id=alpha104 title="" class=hsc.alpha.1 style="BORDER-TOP-STYLE: none; FONT-SIZE: 14pt; OVERFLOW: hidden; WORD-WRAP: normal; TEXT-DECORATION: none; BORDER-LEFT-STYLE: none; HEIGHT: 31.94%; FONT-FAMILY: Tahoma; BORDER-TOP-COLOR: transparent; WIDTH: 74.46%; BORDER-BOTTOM-STYLE: none; POSITION: absolute; BORDER-LEFT-COLOR: transparent; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #ff00ff; FONT-STYLE: normal; BORDER-BOTTOM-COLOR: transparent; TEXT-ALIGN: right; BORDER-RIGHT-STYLE: none; LEFT: 22.34%; BORDER-RIGHT-COLOR: transparent; TOP: 65.27%; BEHAVIOR: url(#HDXAlphaBehavior) url(#BindingBehavior) url(#HoverBehavior); BACKGROUND-COLOR: #000000; ROWS: 1" hdxproperties="fillColor:#000000;fillColorBlink:False;HDXBINDINGID:-4;lineColor:#ffffff;lineColorBlink:False;numberOfChars:9;numericDisplayFormat:%.1f;textColor:#ff00ff;textColorBlink:False;" globalscripts printDisplayValue="9999.99">9999.99</TEXTAREA>]]></content></html><binding><dataobject ID="dso1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="DataSourceObj.Generic"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.3"/><property name="ObjectType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="UpdatePeriod" varianttype="VT_UI2" value="0"/><property name="SecurityLevel" varianttype="VT_UI1" value="2"/><property name="AddressType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressFlags" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="PointRefPointName" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%}"/><property name="PointRefParamName" varianttype="VT_BSTR" value="SP"/><property name="PointRefParamOffset" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="PointRefFlags" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="CalloutElement" varianttype="VT_BSTR" value=""/><property name="ParameterFormat" varianttype="VT_BOOL" value="0"/><property name="PresentationType" varianttype="VT_UI1" value="0"/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.Alpha" refcount="1"/></binding></element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=group001 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 72px; WIDTH: 94px; POSITION: absolute; LEFT: 309px; TOP: 203px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:72;lineColorBlink:False;Width:94;"></DIV>]]></content></html></group></shape></shapes></shapefile>
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Experion-htm/Plant6_files/IndicatorForTop.sha
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Experion-htm/Plant6_files/IndicatorForTop.sha
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<DIV tabIndex=-1 id=rect022 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 96.66%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#808080;fillColorBlink:False;Height:44;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:58;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[<TEXTAREA tabIndex=-1 id=alpha121 title="" class=hsc.alpha.1 style="BORDER-TOP-STYLE: none; FONT-SIZE: 14pt; OVERFLOW: hidden; WORD-WRAP: normal; TEXT-DECORATION: none; BORDER-LEFT-STYLE: none; HEIGHT: 52.27%; FONT-FAMILY: Arial; BORDER-TOP-COLOR: transparent; WIDTH: 86.66%; BORDER-BOTTOM-STYLE: none; POSITION: absolute; BORDER-LEFT-COLOR: transparent; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #00ff00; FONT-STYLE: normal; BORDER-BOTTOM-COLOR: transparent; TEXT-ALIGN: right; BORDER-RIGHT-STYLE: none; LEFT: 5%; BORDER-RIGHT-COLOR: transparent; TOP: 45.45%; BEHAVIOR: url(#HDXAlphaBehavior) url(#BindingBehavior); BACKGROUND-COLOR: #000000; ROWS: 1" globalscripts hdxproperties="borderWidth:;durationFormat:-1;fillColor:#000000;fillColorBlink:False;HDXBINDINGID:-4;lineColor:#00ff00;lineColorBlink:False;numberOfChars:5;numericDisplayFormat:%.1f;textColor:#00ff00;textColorBlink:False;" printDisplayValue="9999.99">9999.99</TEXTAREA>]]></content></html><binding><dataobject ID="dso1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="DataSourceObj.Generic"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.3"/><property name="ObjectType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="UpdatePeriod" varianttype="VT_UI2" value="0"/><property name="SecurityLevel" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressFlags" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="PointRefPointName" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::Tag%}"/><property name="PointRefParamName" varianttype="VT_BSTR" value="PV"/><property name="PointRefParamOffset" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="PointRefFlags" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="CalloutElement" varianttype="VT_BSTR" value=""/><property name="ParameterFormat" varianttype="VT_BOOL" value="0"/><property name="PresentationType" varianttype="VT_UI1" value="0"/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.AlphaReadOnly" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=line029 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 2.27%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 96.66%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 1.66%; TOP: 40.9%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:1;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 0 100 0 ;Width:58;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=group002 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 44px; WIDTH: 60px; POSITION: absolute; LEFT: 410px; TOP: 100px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Width:60;"></DIV>]]></content></html></group></shape></shapes></shapefile>
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Experion-htm/Plant6_files/IndicatorSmall3.sha
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Experion-htm/Plant6_files/IndicatorSmall3.sha
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<DIV tabIndex=-1 id=rect022 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#808080;fillColorBlink:False;Height:44;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:78;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[<TEXTAREA tabIndex=-1 id=alpha121 title="" class=hsc.alpha.1 style="BORDER-TOP-STYLE: none; FONT-SIZE: 14pt; OVERFLOW: hidden; WORD-WRAP: normal; TEXT-DECORATION: none; BORDER-LEFT-STYLE: none; HEIGHT: 52.27%; FONT-FAMILY: Arial; BORDER-TOP-COLOR: transparent; WIDTH: 96.15%; BORDER-BOTTOM-STYLE: none; POSITION: absolute; BORDER-LEFT-COLOR: transparent; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #00ff00; FONT-STYLE: normal; BORDER-BOTTOM-COLOR: transparent; TEXT-ALIGN: right; BORDER-RIGHT-STYLE: none; LEFT: 1.28%; BORDER-RIGHT-COLOR: transparent; TOP: 43.18%; BEHAVIOR: url(#HDXAlphaBehavior) url(#BindingBehavior); BACKGROUND-COLOR: #000000; ROWS: 1" hdxproperties="borderWidth:;fillColor:#000000;fillColorBlink:False;HDXBINDINGID:-4;lineColor:#00ff00;lineColorBlink:False;numberOfChars:9;numericDisplayFormat:%.1f;textColor:#00ff00;textColorBlink:False;" globalscripts printDisplayValue="9999.99">9999.99</TEXTAREA>]]></content></html><binding><dataobject ID="dso1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="DataSourceObj.Generic"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.3"/><property name="ObjectType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="UpdatePeriod" varianttype="VT_UI2" value="0"/><property name="SecurityLevel" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressType" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="AddressFlags" varianttype="VT_UI1" value="0"/><property name="PointRefPointName" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%}"/><property name="PointRefParamName" varianttype="VT_BSTR" value="PV"/><property name="PointRefParamOffset" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="PointRefFlags" varianttype="VT_UI4" value="0"/><property name="CalloutElement" varianttype="VT_BSTR" value=""/><property name="ParameterFormat" varianttype="VT_BOOL" value="0"/><property name="PresentationType" varianttype="VT_UI1" value="0"/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.AlphaReadOnly" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=group002 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 44px; WIDTH: 78px; POSITION: absolute; LEFT: 200px; TOP: 86px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Width:78;"></DIV>]]></content></html></group></shape></shapes></shapefile>
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Experion-htm/Plant6_files/LogoShinam.png
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Experion-htm/Plant6_files/PID-General-R1.sha
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Experion-htm/Plant6_files/PID-QV.sha
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Experion-htm/Plant6_files/Pump-Left-Trip-Remote.sha
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Experion-htm/Plant6_files/Pump-Left-Trip-Remote.sha
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Remote.style.visibility = "hidden"
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||||
Local.style.visibility = "visible"
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||||
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||||
else
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||||
Local.style.visibility = "hidden"
|
||||
Remote.style.visibility = "visible"
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||||
end if
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||||
|
||||
if me.Datavalue("Pump.PV") = 0 or me.Datavalue("Pump.PV") = 4 then
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||||
PumpLeftGreen.style.visibility = "visible"
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||||
|
||||
else
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||||
PumpLeftGreen.style.visibility = "hidden"
|
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end if
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||||
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||||
if me.Datavalue("Pump.PV") = 1 or me.Datavalue("Pump.PV") = 5 then
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||||
PumpLeftRed.Style.visibility = "visible"
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||||
else
|
||||
PumpLeftRed.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.Datavalue("Pump.PV") = 2 or me.Datavalue("Pump.PV") = 3 or me.Datavalue("Pump.PV") = 6 or me.DataValue("Pump.PV") = 7 then
|
||||
PumpLeftYellow.Style.Visibility = "visible"
|
||||
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||||
else
|
||||
PumpLeftYellow.style.visibility = "hidden"
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end if]]></script></scripts></html><binding><dataobject ID="sdo1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="HMIPage.ScriptData"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.1"/><property name="CommaDelimitedPointNames" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::Pump%},"/><property name="CommaDelimitedParameters" varianttype="VT_BSTR" value="PV,"/><property name="CommaDelimitedPresentationTypes" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedSecurityLevels" varianttype="VT_BSTR" value="2,"/><property name="CommaDelimitedUpdateRates" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedAllowFastUpdateValues" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedCalloutElements" varianttype="VT_BSTR" value=","/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.ScriptDataobject.1" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[
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||||
<DIV tabIndex=-1 id=PumpLeftGrey class="hsc.image.1 HSC.ScriptDataObject.1" style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 97.72%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#image) url(#HSCScriptDataBehavior) url(#BindingBehavior)" hdxproperties="fillColorBlink:False;HDXBINDINGID:-4;Height:44;lineColorBlink:False;Src:.\Pump-Left-Trip-Remote_files\PumpMIdGrey.gif;Width:43;" shapesrc=".\Pump-Left-Trip-Remote_files\PumpMIdGrey.gif"></DIV>]]></content></html><binding><dataobject ID="sdo1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="HMIPage.ScriptData"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.1"/><property name="CommaDelimitedPointNames" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::Pump%},"/><property name="CommaDelimitedParameters" varianttype="VT_BSTR" value="PV,"/><property name="CommaDelimitedPresentationTypes" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedSecurityLevels" varianttype="VT_BSTR" value="2,"/><property name="CommaDelimitedUpdateRates" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedAllowFastUpdateValues" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedCalloutElements" varianttype="VT_BSTR" value=","/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.ScriptDataobject.1" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=textbox001 class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 9pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: ; HEIGHT: 87.5%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 87.5%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 6.25%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:14;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:14;">R</DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=REMOTE class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 36.36%; WIDTH: 36.36%; POSITION: absolute; LEFT: 36.36%; TOP: 25%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:16;lineColorBlink:False;Width:16;"></DIV>]]></content></html></group><group><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=rect004 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 93.75%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 93.75%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#00ff00;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:15;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=textbox002 class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 9pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: ; HEIGHT: 93.75%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 75%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 12.5%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:15;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:12;">L</DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
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||||
<DIV tabIndex=-1 id=LOCAL class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 36.36%; WIDTH: 36.36%; POSITION: absolute; LEFT: 36.36%; TOP: 25%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:16;lineColorBlink:False;Width:16;"></DIV>]]></content></html></group><html><content><![CDATA[
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||||
<DIV tabIndex=-1 id=group001 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 44px; WIDTH: 44px; POSITION: absolute; LEFT: 284px; TOP: 246px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Width:44;"></DIV>]]></content><scripts><script event="onmouseout" language="VBScript"><![CDATA[window.event.srcElement.style.cursor = "auto"]]></script><script event="onmouseover" language="VBScript"><![CDATA[window.event.srcElement.style.cursor = "hand"]]></script></scripts></html></group></shape></shapes></shapefile>
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Remote.style.visibility = "hidden"
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Local.style.visibility = "visible"
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else
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Local.style.visibility = "hidden"
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Remote.style.visibility = "visible"
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end if
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||||
|
||||
if me.Datavalue("Pump.PV") = 0 or me.Datavalue("Pump.PV") = 4 then
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||||
PumpRightGreen.style.visibility = "visible"
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||||
|
||||
else
|
||||
PumpRightGreen.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.Datavalue("Pump.PV") = 1 or me.Datavalue("Pump.PV") = 5 then
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||||
PumpRightRed.Style.visibility = "visible"
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||||
else
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||||
PumpRightRed.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.Datavalue("Pump.PV") = 2 or me.Datavalue("Pump.PV") = 6 then
|
||||
PumpRightYellow.Style.Visibility = "visible"
|
||||
|
||||
else
|
||||
PumpRightYellow.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if]]></script></scripts></html><binding><dataobject ID="sdo1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="HMIPage.ScriptData"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.1"/><property name="CommaDelimitedPointNames" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::Pump%},"/><property name="CommaDelimitedParameters" varianttype="VT_BSTR" value="PV,"/><property name="CommaDelimitedPresentationTypes" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedSecurityLevels" varianttype="VT_BSTR" value="2,"/><property name="CommaDelimitedUpdateRates" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedAllowFastUpdateValues" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedCalloutElements" varianttype="VT_BSTR" value=","/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.ScriptDataobject.1" refcount="1"/></binding></element><element><html><content><![CDATA[
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||||
<DIV tabIndex=-1 id=PumpRightGrey class=hsc.image.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#image)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Src:.\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidGrey.gif;Width:40;" shapesrc=".\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidGrey.gif"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=PumpRightGreen class=hsc.image.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#image)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Src:.\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidGreen.gif;Width:40;" shapesrc=".\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidGreen.gif"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=PumpRightRed class=hsc.image.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#image)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Src:.\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidRed.gif;Width:40;" shapesrc=".\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidRed.gif"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=PumpRightYellow class=hsc.image.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 100%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#image)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Src:.\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidYellowGreyFlickering.gif;Width:40;" shapesrc=".\Pump-Right-Trip-Remote_files\PumpRightMidYellowGreyFlickering.gif"></DIV>]]></content></html></element><group><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=rect003 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 93.75%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 93.75%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#ff0000;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:15;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=textbox001 class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 9pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: ; HEIGHT: 87.5%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 87.5%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 6.25%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:14;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:14;">R</DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=REMOTE class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 36.36%; WIDTH: 40%; POSITION: absolute; LEFT: 27.5%; TOP: 27.27%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:16;lineColorBlink:False;Width:16;"></DIV>]]></content></html></group><group><element><html><content><![CDATA[
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||||
<DIV tabIndex=-1 id=rect004 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 93.75%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 93.75%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#00ff00;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:15;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
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||||
<DIV tabIndex=-1 id=textbox002 class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 9pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: ; HEIGHT: 93.75%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 75%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: normal; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: center; LEFT: 12.5%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:15;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:12;">L</DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
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||||
<DIV tabIndex=-1 id=LOCAL class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 36.36%; WIDTH: 40%; POSITION: absolute; LEFT: 27.5%; TOP: 27.27%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:16;lineColorBlink:False;Width:16;"></DIV>]]></content></html></group><html><content><![CDATA[
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<DIV tabIndex=-1 id=group003 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 44px; WIDTH: 40px; POSITION: absolute; LEFT: 426px; TOP: 257px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:44;lineColorBlink:False;Width:40;"></DIV>]]></content><scripts><script event="onmouseout" language="VBScript"><![CDATA[window.event.srcElement.style.cursor = "auto"]]></script><script event="onmouseover" language="VBScript"><![CDATA[window.event.srcElement.style.cursor = "hand"]]></script></scripts></html></group></shape></shapes></shapefile>
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|
||||
Red.style.visibility = "visible"
|
||||
|
||||
else
|
||||
Red.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.Datavalue("TAG.PV") = 2 OR me.DataValue("TAG.PV") = 6 then
|
||||
Green.style.visibility = "visible"
|
||||
|
||||
else
|
||||
Green.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if]]></script></scripts></html><binding><dataobject ID="sdo1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="HMIPage.ScriptData"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.1"/><property name="CommaDelimitedPointNames" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%},"/><property name="CommaDelimitedParameters" varianttype="VT_BSTR" value="PV,"/><property name="CommaDelimitedPresentationTypes" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedSecurityLevels" varianttype="VT_BSTR" value="2,"/><property name="CommaDelimitedUpdateRates" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedAllowFastUpdateValues" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedCalloutElements" varianttype="VT_BSTR" value=","/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.ScriptDataobject.1" refcount="1"/></binding></element><group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=line007 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 4.54%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 50%; TOP: 38.23%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:13;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 100 0 0 ;Width:1;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=polygon005 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 44.11%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 55.88%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#polygon)" hdxproperties="FillColor:#00ffff;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0.000000 0.000000 0.000000 100.000000 100.000000 0.000000 100.000000 100.000000 ;Width:22;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=rect008 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 47.05%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 81.81%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 9.09%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#00ffff;fillColorBlink:False;Height:16;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:18;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=CYAN class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 100%; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group><group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=line003 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 4.54%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 50%; TOP: 35.29%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:13;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 100 0 0 ;Width:1;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=polygon001 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 44.11%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 52.94%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#polygon)" hdxproperties="FillColor:#00ff00;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0.000000 0.000000 0.000000 100.000000 100.000000 0.000000 100.000000 100.000000 ;Width:22;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=rect001 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 47.05%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 81.81%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 9.09%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#00ff00;fillColorBlink:False;Height:16;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:18;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=GREEN class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 100%; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group><group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=line006 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 4.54%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 50%; TOP: 38.23%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:13;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 100 0 0 ;Width:1;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=polygon004 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 44.11%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 55.88%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#polygon)" hdxproperties="FillColor:#ff0000;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0.000000 0.000000 0.000000 100.000000 100.000000 0.000000 100.000000 100.000000 ;Width:22;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=rect007 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 47.05%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 81.81%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 9.09%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#ff0000;fillColorBlink:False;Height:16;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:18;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=RED class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 100%; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=AUTO class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 10pt; OVERFLOW: hidden; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: MS UI Gothic; WIDTH: 45.45%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: left; LEFT: 27.27%; TOP: 2.94%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:13;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:10;">M</DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=group001 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 34px; WIDTH: 22px; POSITION: absolute; LEFT: 59px; TOP: 65px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content><scripts><script event="onmouseover" language="VBScript"><![CDATA[window.event.srcElement.style.cursor = "hand"]]></script><script event="onmouseout" language="VBScript"><![CDATA[window.event.srcElement.style.cursor = "auto"]]></script></scripts></html></group></shape></shapes></shapefile>
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Experion-htm/Plant6_files/XV-Manual.sha
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|
||||
Auto.InnerText = "A"
|
||||
else
|
||||
Auto.InnerText= "M"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.Datavalue("TAG.PV") = 0 OR me.Datavalue("TAG.PV") > 2 then
|
||||
Cyan.style.visibility = "visible"
|
||||
|
||||
else
|
||||
Cyan.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.Datavalue("TAG.PV") = 1 then
|
||||
Red.style.visibility = "visible"
|
||||
|
||||
else
|
||||
Red.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if
|
||||
|
||||
if me.Datavalue("TAG.PV") = 2 then
|
||||
Green.style.visibility = "visible"
|
||||
|
||||
else
|
||||
Green.style.visibility = "hidden"
|
||||
end if]]></script></scripts></html><binding><dataobject ID="sdo1" class="progid:HSCDataSources.Application" type="HMIPage.ScriptData"><dataobjectdef format="propertybag"><property name="version" varianttype="VT_R4" value="1.1"/><property name="CommaDelimitedPointNames" varianttype="VT_BSTR" value="{%Point::TAG%},"/><property name="CommaDelimitedParameters" varianttype="VT_BSTR" value="PV,"/><property name="CommaDelimitedPresentationTypes" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedSecurityLevels" varianttype="VT_BSTR" value="2,"/><property name="CommaDelimitedUpdateRates" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedAllowFastUpdateValues" varianttype="VT_BSTR" value="0,"/><property name="CommaDelimitedCalloutElements" varianttype="VT_BSTR" value=","/></dataobjectdef></dataobject><class ID="HSC.ScriptDataobject.1" refcount="1"/></binding></element><group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=line007 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 4.54%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 50%; TOP: 38.23%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:13;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 100 0 0 ;Width:1;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=polygon005 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 44.11%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 55.88%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#polygon)" hdxproperties="FillColor:#00ffff;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0.000000 0.000000 0.000000 100.000000 100.000000 0.000000 100.000000 100.000000 ;Width:22;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=rect008 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 47.05%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 81.81%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 9.09%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#00ffff;fillColorBlink:False;Height:16;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:18;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=CYAN class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 100%; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group><group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=line003 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 4.54%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 50%; TOP: 35.29%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:13;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 100 0 0 ;Width:1;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=polygon001 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 44.11%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 52.94%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#polygon)" hdxproperties="FillColor:#00ff00;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0.000000 0.000000 0.000000 100.000000 100.000000 0.000000 100.000000 100.000000 ;Width:22;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=rect001 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 47.05%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 81.81%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 9.09%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#00ff00;fillColorBlink:False;Height:16;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:18;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=GREEN class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 100%; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group><group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=line006 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 4.54%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 50%; TOP: 38.23%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#line)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:13;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0 100 0 0 ;Width:1;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=polygon004 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 44.11%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 0%; TOP: 55.88%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#polygon)" hdxproperties="FillColor:#ff0000;fillColorBlink:False;Height:15;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;points:0.000000 0.000000 0.000000 100.000000 100.000000 0.000000 100.000000 100.000000 ;Width:22;"></DIV>]]></content></html></element><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=rect007 class=hvg.base.1 style="FONT-SIZE: 12pt; OVERFLOW: hidden; TEXT-DECORATION: none; HEIGHT: 47.05%; FONT-FAMILY: Arial; WIDTH: 81.81%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; FONT-STYLE: normal; LEFT: 9.09%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#rect)" hdxproperties="FillColor:#ff0000;fillColorBlink:False;Height:16;LineColor:#000000;lineColorBlink:False;Width:18;"></DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=RED class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 100%; WIDTH: 100%; POSITION: absolute; LEFT: 0%; TOP: 0%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group><element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=AUTO class=hvg.textbox.1 style="FONT-SIZE: 10pt; OVERFLOW: hidden; HEIGHT: 38.23%; FONT-FAMILY: MS UI Gothic; WIDTH: 45.45%; POSITION: absolute; FONT-WEIGHT: 400; COLOR: #000000; FONT-STYLE: normal; TEXT-ALIGN: left; LEFT: 27.27%; TOP: 2.94%; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#text)" hdxproperties="fillColorBlink:False;FillStyle:1;Height:13;lineColorBlink:False;LineStyle:0;textColor:#000000;textColorBlink:False;TotalRotation:-1;Width:10;">M</DIV>]]></content></html></element><html><content><![CDATA[
|
||||
<DIV tabIndex=-1 id=group004 class=hvg.group.1 style="FONT-SIZE: 0pt; HEIGHT: 34px; WIDTH: 22px; POSITION: absolute; LEFT: 21px; TOP: 7px; BEHAVIOR: url(#HDXVectorFactory#group)" hdxproperties="fillColorBlink:False;Height:34;lineColorBlink:False;Width:22;"></DIV>]]></content></html></group></shape></shapes></shapefile>
|
||||
1
Experion-htm/Plant6_files/bindings.xml
Normal file
1
Experion-htm/Plant6_files/bindings.xml
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
243
P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
243
P&ID-재설계-plan-코딩계획.md
Normal file
@@ -0,0 +1,243 @@
|
||||
# P&ID 재설계 - 코딩 계획 (독립 프로세스 병렬 아키텍처)
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||||
> 작성일: 2026-05-05
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||||
> 상태: 코드 구현 완료 (Phase 1~4 완료, Phase 5는 vLLM 서버 필요)
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||||
> 완료 시각: 2026-05-05T14:34 KST
|
||||
> 목표: `No-10_Plant_PID.dxf`(28,819 엔티티) 처리 시 30분 타임아웃 해결
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||||
> 아키텍처: pid_worker.py(코디네이터) + 5개 독립 추출 프로세스
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||||
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---
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## DXF 구조 분석 결과 (2026-05-05 확인)
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||||
**No-10_Plant_PID.dxf 실제 구조:**
|
||||
- 전체 X 범위: -176.5 ~ 5582.9 (너비 5,759)
|
||||
- 전체 Y 범위: 4822.0 ~ 6756.3 (높이 1,934)
|
||||
- TITLE 레이어: 긴 수직 LINE 없음 (도면 경계 LINE X)
|
||||
- X 축 분포: 3800-3900 부근 sparse gap (자연적 분할 지점)
|
||||
- Y 축 분포: 5100-5300에 밀집 (메인 도면 영역)
|
||||
|
||||
**분할 전략 변경:** TITLE 레이어 LINE 기반 → X/Y 축 엔티티 밀도 기반 sparse region 감지
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|
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---
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||||
## 제안 아키텍처
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||
│ pid_worker.py (코디네이터) │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 1: 도면 분할 + 기하 추출 (순차) │
|
||||
│ ├─ extractor.split_drawings() → 밀도 기반 도면 영역 분할 │
|
||||
│ └─ extractor.extract_and_save() → geo.json │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 2: 전체 텍스트 1회 추출 │
|
||||
│ └─ DXF에서 TEXT/MTEXT → full_text.txt (1회만 읽기) │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 3: 5개 독립 프로세스 병렬 실행 ← 진짜 병렬 │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_sensor.py → results/sensor.json │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_valve.py → results/valve.json │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_system.py → results/system.json │
|
||||
│ ├─ subprocess: pid_extract_gauge.py → results/gauge.json │
|
||||
│ └─ subprocess: pid_extract_pump.py → results/pump.json │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 4: pid_worker가 결과 파일 읽어서 통합 │
|
||||
│ ├─ 5개 JSON 파일 로드 │
|
||||
│ ├─ 중복 제거 (tagNo 기준) │
|
||||
│ └─ 위상 그래프 빌드 + 태그 매핑 │
|
||||
│ │
|
||||
│ Phase 5: 저장 + 응답 │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
|
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## 변경 대상 파일
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||||
|
||||
| 파일 | 변경 내용 |
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|------|-----------|
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||||
| `mcp-server/pipeline/extractor.py` | 도면 분할 로직 추가 (밀도 기반) |
|
||||
| `mcp-server/worker/pid_worker.py` | 코디네이터 로직: 프로세스 관리, 결과 통합 |
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| `mcp-server/worker/pid_extract_sensor.py` | 신규: 센서 전용 추출기 (독립 프로세스) |
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| `mcp-server/worker/pid_extract_valve.py` | 신규: 밸브 전용 추출기 (독립 프로세스) |
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||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_system.py` | 신규: 시스템 전용 추출기 (독립 프로세스) |
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||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_gauge.py` | 신규: 게이지 전용 추출기 (독립 프로세스) |
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||||
| `mcp-server/worker/pid_extract_pump.py` | 신규: 펌프 전용 추출기 (독립 프로세스) |
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||||
| `mcp-server/pipeline/mapper.py` | 기존 유지 (이미 배치 처리 구현됨) |
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| `mcp-server/pipeline/topology.py` | 기존 유지 (이미 SpatialGrid 구현됨) |
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| `mcp-server/pipeline/legend_parser.py` | 기존 유지 (이미 계측기 그룹 정의됨) |
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## 체크리스트
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### Phase 1: 도면 분할 (밀도 기반)
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- [x] 1-1. DXF 구조 분석 스크립트 작성 (X/Y 밀도 히스토그램 출력)
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- [x] 1-2. sparse region 감지 알고리즘 프로토타입
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- [x] 1-3. DrawingRegion 데이터클래스 + split_drawings() 메서드 추가
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- [x] 1-4. extract_region() 메서드 추가
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- [x] 1-5. 도면 분할 통합 테스트 (2개 영역 감지, 2.6초 처리)
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### Phase 2: 독립 추출기 공통 템플릿
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- [x] 2-1. 공통 추출기 템플릿 스크립트 작성 (CLI + vLLM 호출 + JSON 출력)
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- [x] 2-2. 5개 계측기 유형별 프롬프트 상수 정의
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### Phase 3: 5개 독립 추출기 스크립트
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- [x] 3-1. pid_extract_sensor.py 생성
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- [x] 3-2. pid_extract_valve.py 생성
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- [x] 3-3. pid_extract_system.py 생성
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- [x] 3-4. pid_extract_gauge.py 생성
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- [x] 3-5. pid_extract_pump.py 생성
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- [x] 3-6. 개별 추출기 단독 테스트
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### Phase 4: pid_worker.py 코디네이터
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- [x] 4-1. 전체 텍스트 1회 추출 로직 (full_text.txt 생성)
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- [x] 4-2. 5개 프로세스 subprocess.Popen 병렬 실행
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- [x] 4-3. 결과 JSON 통합 + tagNo 기준 중복 제거
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- [x] 4-4. 기존 topology.py 호출 연동
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- [x] 4-5. _build_pid_graph_parallel() 전체 교체
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### Phase 5: 통합 테스트
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- [ ] 5-1. 전체 파이프라인 통합 테스트 (No-10_Plant_PID.dxf)
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- [ ] 5-2. 실패 격리 테스트 (1개 추출기 고의 실패)
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- [ ] 5-3. 메모리 사용량 측정
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## 실행 순서 및 의존성
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```
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Phase 1 (도면 분할)
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├── 1-1 → 1-2 → 1-3 → 1-4 → 1-5 (순차)
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│
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Phase 2 (공통 템플릿)
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├── 2-1 → 2-2 (순차, Phase 1 완료 후)
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│
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Phase 3 (5개 추출기 생성)
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├── 3-1 ~ 3-5 (병렬 가능, Phase 2 완료 후)
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├── 3-6 (순차, 3-1~3-5 완료 후)
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│
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||||
Phase 4 (pid_worker 코디네이터)
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||||
├── 4-1 → 4-2 → 4-3 → 4-4 → 4-5 (순차, Phase 3 완료 후)
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||||
│
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||||
Phase 5 (통합 테스트)
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||||
├── 5-1 → 5-2 → 5-3 (순차, Phase 4 완료 후)
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```
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## 각 단계 상세 설명
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### 1-1. DXF 구조 분석 스크립트 작성
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- **파일**: `test_drawing_split.py` (신규)
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- **목표**: DXF의 X/Y 축 엔티티 밀도 분포를 히스토그램으로 출력
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- **작업**:
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1. ezdxf로 DXF 로드
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2. 각 엔티티의 중심 좌표 수집
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3. X/Y 축별 100 단위 버킷으로 밀도 계산
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4. sparse region (엔티티가 거의 없는 구간) 출력
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- **완료 기준**: 콘솔에 X/Y 밀도 히스토그램 + sparse region 출력
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### 1-2. sparse region 감지 알고리즘 프로토타입
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- **파일**: `test_drawing_split.py` (확장)
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- **목표**: 밀도 히스토그램에서 sparse region을 자동으로 감지
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- **작업**:
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1. X/Y 축 밀도 배열에서 연속된 low-density 구간 감지
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2. 임계값: 버킷당 엔티티 수 < 전체 평균의 10%
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3. sparse region을 도면 경계로 사용
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- **완료 기준**: No-10_Plant_PID.dxf에서 2-3개 도면 영역 감지
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### 1-3. DrawingRegion + split_drawings() 메서드
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- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
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- **목표**: PidGeometricExtractor에 도면 분할 기능 추가
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- **작업**:
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1. `DrawingRegion` 데이터클래스 정의 (drawing_no, x_min, x_max, y_min, y_max)
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||||
2. `split_drawings() -> List[DrawingRegion]` 메서드 추가
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||||
3. X/Y 밀도 기반 sparse region 감지 로직 구현
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||||
- **완료 기준**: `split_drawings()` 호출 시 도면 영역 목록 반환
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### 1-4. extract_region() 메서드
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- **파일**: `mcp-server/pipeline/extractor.py`
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||||
- **목표**: 특정 도면 영역만 추출하는 메서드
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||||
- **작업**:
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1. `extract_region(region: DrawingRegion) -> List[GeometricEntity]` 추가
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||||
2. bbox가 region 범위 내에 있는 엔티티만 필터링
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||||
- **완료 기준**: 각 도면별 엔티티 수 합계가 전체와 일치
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### 1-5. 도면 분할 통합 테스트
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- **파일**: `test_drawing_split.py`
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- **목표**: DXF 로드 → 분할 → 영역별 추출 → 검증
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- **완료 기준**: 모든 도면 영역 정상 추출, 총 처리 < 30초
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### 2-1. 공통 추출기 템플릿
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- **파일**: `mcp-server/worker/pid_extract_template.py` (신규)
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- **목표**: 5개 추출기가 공유하는 공통 로직
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- **작업**:
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1. CLI 인자 파싱: `--input`, `--output`, `--prompt-file`
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2. vLLM HTTP 클라이언트 연결 (VLLM_BASE_URL 환경변수)
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3. LLM 호출 → JSON 파싱 → 태그 목록 반환
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4. `max_tokens=65536`, finish_reason=length 복구
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5. 결과를 JSON 파일로 쓰기
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- **완료 기준**: 템플릿 스크립트 단독 실행 가능
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### 2-2. 계측기 유형별 프롬프트 정의
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- **파일**: 각 추출기 스크립트 상단 상수
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- **프롬프트 목록**:
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- `_SENSOR_PROMPT` — FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG
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- `_VALVE_PROMPT` — FCV, TCV, LCV, PCV, XV, FV, LV, PV, TV
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||||
- `_SYSTEM_PROMPT` — LI, PI, TI, FIQ, FICQ, TICA, PICA, LICA
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||||
- `_GAUGE_PROMPT` — PG, TG, LG
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||||
- `_PUMP_PROMPT` — P-10101, VP-10117, DP-10101 등
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### 3-1 ~ 3-5. 5개 추출기 스크립트
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- 각 템플릿 기반, 해당 프롬프트 적용
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- 단독 실행 가능 (CLI 인자로 input/output 전달)
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### 3-6. 개별 추출기 테스트
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- **파일**: `test_individual_extractors.py` (신규)
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- 5개 추출기 각각 단독 실행, JSON schema 검증
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### 4-1. 전체 텍스트 1회 추출
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- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
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||||
- DXF에서 TEXT/MTEXT 한 번만 읽어 full_text.txt 생성
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||||
### 4-2. 5개 프로세스 병렬 실행
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||||
- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
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||||
- `subprocess.Popen`으로 5개 추출기 동시 실행
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||||
- timeout=300초, 실패 시 로깅 + 계속
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||||
### 4-3. 결과 통합 + 중복 제거
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- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
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- 5개 JSON 로드 → tagNo 기준 병합 (첫 번째 우선)
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### 4-4. 위상 그래프 빌드 + 태그 매핑
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- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
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- 기존 `IntelligentMapper`, `TopologyBuilder` 호출
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### 4-5. _build_pid_graph_parallel() 전체 교체
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- **파일**: `mcp-server/worker/pid_worker.py`
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- 기존 asyncio.gather 기반 코드를 새 아키텍처로 교체
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||||
### 5-1 ~ 5-3. 통합 테스트
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- 전체 파이프라인, 실패 격리, 메모리 측정
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## 주의 사항
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1. **백업 필수**: 각 파일 수정 전 `.rooBackup/`에 백업
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2. **diff 제시**: 변경 내용 diff 형식으로 제시 후 확인
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3. **작은 단계**: 각 단계를 독립적으로 완료하고 검증
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4. **테스트 우선**: 테스트 스크립트 먼저 작성 후 구현
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5. **기존 코드 유지**: topology.py, mapper.py는 기존 유지
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6. **프로세스 간 통신**: 파일 기반 (JSON)으로만 통신
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7. **임시 파일 정리**: 각 요청 완료 후 임시 디렉토리 삭제
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## 다음 시작 시
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1. 이 파일의 체크리스트에서 첫 번째 미완료 항목부터 시작
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2. 각 단계 완료 시 체크리스트 업데이트 ([ ] → [x])
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3. 문제가 발생하면 해당 단계에서 중단하고 원인 분석
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4. 완료 기준을 충족해야 다음 단계로 진행
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Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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