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mcp-server/worker/pid_extract_template.py

@@ -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()