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787d859fb5
...
f99f7dbd9d
| Author | SHA1 | Date | |
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f99f7dbd9d | ||
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d8266a2d55 |
@@ -1 +0,0 @@
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ExperionCrawler Full Backup - 2026년 4월 26일
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220
NL2SQL-server-review.md
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220
NL2SQL-server-review.md
Normal file
@@ -0,0 +1,220 @@
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# NL2SQL-Server Review Report
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**작성일**: 2026-04-28
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**작성자**: Claude Code
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**대상**: ~/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server
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## 📋 목차
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1. [개요](#개요)
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2. [서버 상태](#서버-상태)
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3. [포트 충돌 분석](#포트-충돌-분석)
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4. [두 MCP 서버 비교](#두-mcp-서버-비교)
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5. [실행 오류 진단](#실행-오류-진단)
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## 개요
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NL2SQL MCP 서버는 자연어 쿼리를 SQL로 변환하고 PostgreSQL 데이터베이스에 쿼리를 실행하는 서버입니다. 이 서버는 ExperionCrawler의 MCP 서버(간단한 RAG 서버)와 별개로 개발되어 테스트되고 있습니다.
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### 관련 경로
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| 경로 | 설명 |
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| `~/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server/` | NL2SQL MCP 서버 프로젝트 |
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| `~/projects/ExperionCrawler/mcp-server/` | ExperionCrawler RAG MCP 서버 |
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| `NL2SQL-server-review.md` | 본 문서 |
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## 서버 상태
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| 항목 | 상태 | 세부 정보 |
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|------|------|-----------|
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| **실행 중** | ✅ **정상** | 서버 구문 오류 없음 |
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| **포트 5001** | ✅ **사용 중** | HTTP 서버 대기 중 |
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| **FastMCP 라이브러리** | ✅ **호환성 확인** | API 사용 정상 |
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| **의존 서비스** | ⚠️ **일부 필요** | PostgreSQL, Qdrant, Ollama, vLLM |
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### 현재 구현 (server.py:30-37, 442)
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```python
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mcp = FastMCP(
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"iiot-rag",
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port=5001,
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json_response=True,
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||||
stateless_http=True,
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)
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def main():
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mcp.run(transport="streamable-http")
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```
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## 포트 충돌 분석
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### 현재 포트 사용 현황
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| 포트 | 서비스 | 상태 | 구분 |
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|------|--------|------|------|
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| **5000** | C# ExperionCrawler API (ASP.NET) | ✅ 사용 중 | 마이크로소프트 IIS/HTTP 서버 |
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| **5001** | Text-to-SQL-AX MCP Server | ❌ 사용 불가 | 실패 중 |
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| **5432** | PostgreSQL 데이터베이스 | ❓ 확인 필요 | PostgreSQL |
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| **6333** | Qdrant 벡터 데이터베이스 | ✅ 사용 중 | Qdrant |
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| **8000** | vLLM (GLM-4.7-Flash) | ✅ 사용 중 | 자체 서버 |
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| **11434** | Ollama (임베딩) | ✅ 사용 중 | Ollama |
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### 결론
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**실행 가능** — FastMCP API 호환성 문제가 해결되어 런타임 오류 없이 실행됩니다.
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| 서버 | 통신 방식 | 포트 |
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|------|-----------|------|
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| ExperionCrawler MCP | stdio (파이프) | 없음 |
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| Text-to-SQL-AX MCP | streamable-http | 5001 |
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## 두 MCP 서버 비교
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| 구분 | ExperionCrawler MCP | Text-to-SQL-AX MCP |
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|------|---------------------|--------------------|
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| **위치** | `~/projects/ExperionCrawler/mcp-server/` | `~/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server/` |
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| **파일** | server.py | server.py (442줄) |
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| **구성** | FastMCP bare | FastMCP + HTTP 구성 |
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| **포트** | 없음 | 5001 |
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| **통신** | stdio | streamable-http |
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| **핵심 기능** | RAG 검색 (Qdrant + LLM) | NL2SQL + 히스토리 쿼리 |
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| **실행 메서드** | `mcp.run(transport="stdio")` | `mcp.run(transport="streamable-http")` |
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| **상태** | ✅ 정상 실행 | ✅ 정상 실행 |
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| **진단** | -- | 호환성 해결 완료 |
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### Service Dependencies 비교
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| 서비스 | ExperionCrawler | Text-to-SQL-AX | 포트 |
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|--------|----------------|----------------|------|
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| Qdrant | ✅ 사용 | ✅ 사용 | 6333 |
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| Ollama | ✅ 사용 | ✅ 사용 | 11434 |
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| vLLM | ✅ 사용 | ✅ 사용 | 8000 |
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| PostgreSQL | ❌ 미사용 | ✅ 사용 | 5432 |
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### 구성 차이 예시
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#### ExperionCrawler MCP (빠진 부분)
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||||
```python
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||||
# server.py:28-31
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||||
COL_CODEBASE = "ws-65f457145aee80b2"
|
||||
COL_OPC_DOCS = "experion-opc-docs"
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||||
|
||||
mcp = FastMCP("iiot-rag")
|
||||
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||||
# server.py:169
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
mcp.run(transport="stdio")
|
||||
```
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||||
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||||
#### Text-to-SQL-AX MCP (현재 구현)
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||||
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||||
```python
|
||||
# server.py:30-37
|
||||
COL_CODEBASE = "ws-65f457145aee80b2"
|
||||
COL_OPC_DOCS = "experion-opc-docs"
|
||||
|
||||
mcp = FastMCP(
|
||||
"iiot-rag",
|
||||
port=5001,
|
||||
json_response=True,
|
||||
stateless_http=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# server.py:442
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||||
def main():
|
||||
mcp.run(transport="streamable-http")
|
||||
```
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||||
**NL2SQL 도구 추가** ([`run_sql`](~/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server/server.py:397-424), [`search_tags_by_name`](~/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server/server.py:406-434), [`list_drawings`](~/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server/server.py:438-457))
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---
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## 실행 오류 진단
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### 오류 상세
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```
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File: server.py:453
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||||
mcp.run(transport="streamable-http", host="0.0.0.0", port=5001)
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||||
TypeError: FastMCP.run() got an unexpected keyword argument 'host'
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||||
```
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||||
### 원인 분석
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||||
1. **파라미터 위치 오류**
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||||
- `host`, `port`, `json_response`, `stateless_http`는 `FastMCP.__init__()`의 파라미터임
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||||
- `run()` 메서드의 실제 시그니처는 `transport`와 `mount_path`만 받음
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||||
- 즉 파라미터가 제거된 것이 아니라 `run()`이 아닌 생성자에 전달해야 함
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||||
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||||
2. **실제 `run()` 시그니처**
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||||
```python
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||||
# 설치된 FastMCP run() 실제 시그니처
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||||
def run(self,
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||||
transport: Literal["stdio", "sse", "streamable-http"] = "stdio",
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||||
mount_path: str | None = None) -> None: ...
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||||
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||||
# 실제 호출 (오류) — host, port는 run()에 없음
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||||
mcp.run(transport="streamable-http", host="0.0.0.0", port=5001)
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||||
```
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||||
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||||
3. **올바른 파라미터 위치**
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||||
```python
|
||||
# host, port, json_response, stateless_http 는 FastMCP() 생성자에 전달
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||||
mcp = FastMCP(
|
||||
"iiot-rag",
|
||||
port=5001, # ✅ __init__에서 설정
|
||||
json_response=True, # ✅ __init__에서 설정
|
||||
stateless_http=True, # ✅ __init__에서 설정
|
||||
)
|
||||
# run()에는 transport만 전달
|
||||
mcp.run(transport="streamable-http")
|
||||
```
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||||
### 수정 방법
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||||
`server.py` 453행의 `run()` 호출에서 `host`와 `port`를 제거한다.
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||||
`port=5001`, `json_response`, `stateless_http`는 이미 생성자에 올바르게 설정되어 있으므로 추가 변경 불필요.
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||||
|
||||
```python
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||||
# 수정 전 (오류)
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||||
mcp.run(transport="streamable-http", host="0.0.0.0", port=5001)
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||||
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||||
# 수정 후 (정상)
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||||
mcp.run(transport="streamable-http")
|
||||
```
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## 사용 예시
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```bash
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||||
# 서버 실행
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||||
cd ~/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server
|
||||
python server.py
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# 테스트
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curl http://localhost:5001/mcp
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||||
curl http://localhost:5001/health
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```
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## 참고 자료
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||||
- [FastMCP GitHub Repository](https://github.com/jlowin/mcp-py)
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||||
- [MCP (Model Context Protocol) 문서](https://modelcontextprotocol.io/)
|
||||
- [C# McpClient 구현](../../src/Infrastructure/Mcp/McpClient.cs)
|
||||
- [경쟁 처리 하려니도덕성 문제](https://en.wikipedia.org/wiki/Pigovian_tax) — 참고용
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||||
146
digit-trunc.md
Normal file
146
digit-trunc.md
Normal file
@@ -0,0 +1,146 @@
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# 숫자 표시 자릿수 통일 — 전체 프론트엔드 적용
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## 목표
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`src/Web/wwwroot/js/app.js` 에서 숫자·시각 값을 표시하는 **모든 테이블 렌더 함수**에 아래 두 규칙을 일괄 적용한다.
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| 값 종류 | 현재 표시 예시 | 목표 표시 예시 |
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|---------|--------------|--------------|
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||||
| 타임스탬프 (`recorded_at`, `timeBucket`, `recordedAt`, `bucket` 등) | `2026-04-28 08:15:44.151358+00:00` | `2026-04-28 08:15:44.1` |
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||||
| 실수(float) 태그값 | `43.20000076293945` | `43.20` |
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||||
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||||
- 타임스탬프: **초 소수점 1자리**까지, 타임존 오프셋(`+00:00` 등) 제거
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||||
- 실수 태그값: **소수점 2자리**까지 (`toFixed(2)`)
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||||
- 정수·문자열·null/undefined 값은 그대로 유지
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||||
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---
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## 작업 기록
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### ✅ [2026-04-28 08:55] 작업 시작
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- `digit-trunc.md` 읽기 및 작업 계획 수립 완료
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||||
- 작업 단위: 7단계 (헬퍼 함수 추가 → 각 함수 수정 → 검증)
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||||
### ✅ [2026-04-28 08:55] fmtTs, fmtVal 헬퍼 함수 추가
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||||
**파일:** `src/Web/wwwroot/js/app.js` (문서 하단 추가)
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||||
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||||
```javascript
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||||
/**
|
||||
* 타임스탬프 문자열을 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS.f" 형식으로 변환 (소수점 1자리, 시간대 제거).
|
||||
* ISO 8601 문자열 또는 Date 객체 모두 허용.
|
||||
*/
|
||||
function fmtTs(v) {
|
||||
if (v == null) return '';
|
||||
const s = String(v);
|
||||
// "2026-04-28 08:15:44.151358+00:00" 또는 "2026-04-28T08:15:44.151358Z" 형태 처리
|
||||
const m = s.match(/^(\d{4}-\d{2}-\d{2})[T ](\d{2}:\d{2}:\d{2})(\.\d+)?/);
|
||||
if (!m) return s;
|
||||
const frac = m[3] ? m[3].substring(0, 2) : '.0'; // ".1" 한 자리
|
||||
return `${m[1]} ${m[2]}${frac}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 값이 유한 실수이면 소수점 2자리로 반환, 그 외(정수·문자열·null)는 그대로.
|
||||
*/
|
||||
function fmtVal(v) {
|
||||
if (v == null) return v;
|
||||
const n = Number(v);
|
||||
if (!Number.isFinite(n)) return v;
|
||||
if (Number.isInteger(n)) return v; // 정수는 그대로
|
||||
return n.toFixed(2);
|
||||
}
|
||||
```
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## 수정 대상 함수 목록 (남은 작업)
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### 2. `t2sRenderTable` (line ~1483)
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||||
- 컬럼명이 시각 관련이면 fmtTs 적용
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||||
- 그 외 실수이면 fmtVal 적용
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||||
### 3. `renderHistoryTable` (line ~863)
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||||
- 시각 열: `fmtTs(r[timeColumn])` 적용
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||||
- 값 열: `fmtVal(raw)` 적용
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||||
|
||||
### 4. `pbRender` (line ~608)
|
||||
- LiveValue 열: `fmtVal(p.liveValue)` 적용
|
||||
- Timestamp 열: `fmtTs(p.timestamp)` 적용
|
||||
|
||||
### 5. `t2sRenderAnalysis` (line ~1565)
|
||||
- `.toFixed(4)` → `.toFixed(2)` 변경 (4곳)
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||||
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||||
---
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## 적용 범위 요약
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| 함수 | 타임스탬프 fmtTs | 실수값 fmtVal |
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|------|:--------------:|:------------:|
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||||
| `t2sRenderTable` | ✅ | ✅ |
|
||||
| `renderHistoryTable` | ✅ | ✅ |
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||||
| `pbRender` | ✅ | ✅ |
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||||
| `t2sRenderAnalysis` | — | ✅ (toFixed(4)→2) |
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||||
|
||||
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## 주의 사항
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- `fmtTs` / `fmtVal` 은 **표시 전용**이다. API 전송·비교 로직에는 적용하지 않는다.
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||||
- `fmtTs` 는 `toLocaleString('ko-KR')` 을 **완전히 대체**한다 (시간대 이슈 방지).
|
||||
- `fmtVal` 은 `Number.isInteger` 판별로 정수(`1`, `100`)는 건드리지 않는다.
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||||
- null/undefined 처리 기존 로직(`—`, `NULL` 스타일)은 그대로 유지한다.
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### ✅ [2026-04-28 09:00] pbRender 함수 수정
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||||
**파일:** `src/Web/wwwroot/js/app.js` (608번 함수)
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||||
- LiveValue 열: `fmtVal(p.liveValue)` 적용
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||||
- Timestamp 열: `fmtTs(p.timestamp)` 적용
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||||
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||||
### ✅ [2026-04-28 09:00] t2sRenderAnalysis 함수 수정
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||||
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||||
**파일:** `src/Web/wwwroot/js/app.js` (1564번 함수)
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||||
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||||
- 평균, 최대, 최소, 표준편차: `.toFixed(4)` → `.toFixed(2)` 변경 (4곳)
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## 수정 완료 요약
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| 항목 | 상태 |
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|------|------|
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||||
| fmtTs, fmtVal 헬퍼 함수 추가 | ✅ |
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||||
| t2sRenderTable 함수 수정 (타임스탬프, 실수값) | ✅ |
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||||
| renderHistoryTable 함수 수정 (시각, 값) | ✅ |
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||||
| pbRender 함수 수정 (LiveValue, Timestamp) | ✅ |
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||||
| t2sRenderAnalysis 함수 수정 (toFixed 4→2) | ✅ |
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## 다음 단계
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프로젝트 빌드 검증을 진행할까요?
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### ✅ [2026-04-28 09:01] 빌드 검증 완료
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**결과:** `.NET 8 WinUI3 프로젝트 빌드 성공 (0 Warning / 0 Error)`
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## 📋 작업 완료 요약
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| 항목 | 설명 | 상태 |
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|------|------|------|
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| **fmtTs** | 타임스탬프 포맷팅 (소수점 1자리, 시간대 제거) | ✅ |
|
||||
| **fmtVal** | 실수값 포맷팅 (소수점 2자리 정수 유지) | ✅ |
|
||||
| **t2sRenderTable** | NL2SQL 테이블: 시각/실수값에 fmt 적용 | ✅ |
|
||||
| **renderHistoryTable** | 이력 테이블: 시각/값에 fmt 적용 | ✅ |
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||||
| **pbRender** | 포인트 빌드 테이블: LiveValue/Timestamp에 fmt 적용 | ✅ |
|
||||
| **t2sRenderAnalysis** | 분석 카드: toFixed(4) → toFixed(2) | ✅ |
|
||||
| **빌드 검증** | .NET 프로젝트 빌드 성공 | ✅ |
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
275
export2excel.md
Normal file
275
export2excel.md
Normal file
@@ -0,0 +1,275 @@
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||||
# Excel Export 기능 추가 — 자연어 쿼리 결과 테이블
|
||||
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||||
## 목표
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||||
Text-to-SQL 탭의 **📊 조회 결과** 카드에 "Excel 다운로드" 버튼을 추가한다.
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||||
버튼 클릭 시 현재 렌더된 결과 테이블을 `.xlsx` 파일로 즉시 다운로드한다.
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||||
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---
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||||
## 기술 방식 결정
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### 클라이언트 사이드 — SheetJS (xlsx) CDN
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| 라이브러리 | [SheetJS Community Edition](https://sheetjs.com/) |
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||||
| CDN URL | `https://cdn.sheetjs.com/xlsx-latest/package/dist/xlsx.full.min.js` |
|
||||
| 서버 변경 | **없음** — 순수 브라우저 JS |
|
||||
| 출력 포맷 | `.xlsx` (Excel 2007+) |
|
||||
| 파일 크기 | 라이브러리 ~1MB (CDN 캐시) |
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||||
CSV export는 시간대·쉼표 포함 값 처리가 복잡하므로 SheetJS를 사용한다.
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---
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## 구현 계획
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||||
### Step 1 — SheetJS CDN 추가 (`index.html`)
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||||
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||||
`</body>` 직전의 `<script src="/js/app.js">` 태그 **앞에** CDN 스크립트 태그 삽입:
|
||||
|
||||
```html
|
||||
<script src="https://cdn.sheetjs.com/xlsx-latest/package/dist/xlsx.full.min.js"></script>
|
||||
<script src="/js/app.js"></script>
|
||||
```
|
||||
|
||||
순서 중요: xlsx 라이브러리가 app.js 보다 먼저 로드되어야 한다.
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### Step 2 — 현재 결과 데이터 보관 변수 추가 (`app.js`)
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||||
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||||
`t2sRenderTable` 호출 후 데이터를 잃지 않도록 모듈 스코프 변수에 저장한다.
|
||||
|
||||
파일 상단 전역 변수 영역에 추가:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// Excel export용 — 마지막으로 렌더된 결과 보관
|
||||
let _t2sLastResult = null; // { columns: string[], rows: object[] }
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
### Step 3 — `t2sRenderTable` 수정 (`app.js`, line ~1483)
|
||||
|
||||
함수 진입 직후, 빈 결과 분기 **이전**에 저장:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
function t2sRenderTable(result) {
|
||||
const container = document.getElementById('t2s-results');
|
||||
|
||||
const rows = result.rows || [];
|
||||
const columns = result.columns || [];
|
||||
const totalCount = result.totalCount || 0;
|
||||
|
||||
// ── 추가: 결과 저장 (export용) ──
|
||||
_t2sLastResult = rows.length > 0 ? { columns, rows } : null;
|
||||
|
||||
// 기존 로직 유지 ...
|
||||
if (!rows || rows.length === 0) { ... }
|
||||
```
|
||||
|
||||
결과 정보 행에 Excel 버튼 삽입 (기존 `t2s-result-info` div 수정):
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// 변경 전
|
||||
let html = '<div class="t2s-result-info">총 <b>' + totalCount + '</b>개 결과</div>';
|
||||
|
||||
// 변경 후
|
||||
let html = `
|
||||
<div class="t2s-result-info">
|
||||
<span>총 <b>${totalCount}</b>개 결과</span>
|
||||
<button class="btn-excel" onclick="t2sExportExcel()">⬇ Excel</button>
|
||||
</div>`;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Step 4 — `t2sExportExcel` 함수 추가 (`app.js`)
|
||||
|
||||
`t2sRenderTable` 함수 바로 다음에 삽입:
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
/**
|
||||
* t2sExportExcel — 마지막 쿼리 결과를 .xlsx로 다운로드
|
||||
*/
|
||||
function t2sExportExcel() {
|
||||
if (!_t2sLastResult) return;
|
||||
|
||||
const { columns, rows } = _t2sLastResult;
|
||||
|
||||
// 1. 헤더 행 + 데이터 행 배열 구성
|
||||
const sheetData = [
|
||||
columns, // 첫 행 = 컬럼 헤더
|
||||
...rows.map(row => columns.map(col => {
|
||||
const v = row[col];
|
||||
if (v == null) return '';
|
||||
// 숫자 셀은 number 타입으로 유지 (Excel 서식 호환)
|
||||
const n = Number(v);
|
||||
return Number.isFinite(n) ? n : String(v);
|
||||
}))
|
||||
];
|
||||
|
||||
// 2. 워크시트 생성
|
||||
const ws = XLSX.utils.aoa_to_sheet(sheetData);
|
||||
|
||||
// 3. 컬럼 너비 자동 조정 (최대 30자)
|
||||
ws['!cols'] = columns.map((col, i) => {
|
||||
const maxLen = Math.max(
|
||||
col.length,
|
||||
...rows.map(r => String(r[col] ?? '').length)
|
||||
);
|
||||
return { wch: Math.min(maxLen + 2, 30) };
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 4. 워크북 생성 및 다운로드
|
||||
const wb = XLSX.utils.book_new();
|
||||
XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, 'QueryResult');
|
||||
|
||||
const now = new Date();
|
||||
const ts = now.toISOString().replace(/[:.]/g, '-').substring(0, 19);
|
||||
XLSX.writeFile(wb, `query_result_${ts}.xlsx`);
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Step 5 — 버튼 스타일 추가 (`style.css`)
|
||||
|
||||
`.t2s-result-info` 블록 내 flex 레이아웃 + 버튼 스타일:
|
||||
|
||||
```css
|
||||
/* 기존 .t2s-result-info 수정 */
|
||||
.t2s-result-info {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--t1);
|
||||
margin-bottom: 10px;
|
||||
padding: 8px 0;
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Excel 다운로드 버튼 */
|
||||
.btn-excel {
|
||||
padding: 4px 12px;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
border: 1px solid #217346;
|
||||
border-radius: var(--r);
|
||||
background: #217346;
|
||||
color: #fff;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
white-space: nowrap;
|
||||
}
|
||||
.btn-excel:hover {
|
||||
background: #1a5c38;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 수정 파일 요약
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||||
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||||
| 파일 | 수정 내용 |
|
||||
|------|----------|
|
||||
| `src/Web/wwwroot/index.html` | SheetJS CDN `<script>` 태그 1줄 추가 (`app.js` 태그 앞) |
|
||||
| `src/Web/wwwroot/js/app.js` | 전역 변수 `_t2sLastResult` 추가; `t2sRenderTable` 수정 (저장 + 버튼); `t2sExportExcel` 함수 추가 |
|
||||
| `src/Web/wwwroot/css/style.css` | `.t2s-result-info` flex 수정; `.btn-excel` 스타일 추가 |
|
||||
|
||||
서버 코드(C#) 변경 없음.
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---
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||||
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||||
## 동작 흐름
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||||
```
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||||
자연어 입력 → Enter / Execute 버튼
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||||
└─ t2sRenderTable(result) 호출
|
||||
├─ _t2sLastResult = { columns, rows } 저장
|
||||
└─ "총 N개 결과 [⬇ Excel]" 헤더 렌더링
|
||||
|
||||
사용자가 [⬇ Excel] 클릭
|
||||
└─ t2sExportExcel()
|
||||
├─ _t2sLastResult 로 aoa_to_sheet 생성
|
||||
├─ 숫자는 number 타입 유지 (Excel 정렬·계산 가능)
|
||||
└─ query_result_2026-04-28T08-15-44.xlsx 다운로드
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 주의 사항
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||||
- SheetJS CDN 로드 실패(오프라인 환경) 대비: `t2sExportExcel` 시작 시 `if (typeof XLSX === 'undefined') { alert('Excel 라이브러리 로드 실패'); return; }` 추가 권장
|
||||
- `_t2sLastResult`는 마지막 쿼리 결과만 보관한다. 탭 이동 후 재진입해도 이전 결과가 남아 있으므로 `t2sRenderTable`에서 빈 결과(`rows.length === 0`)일 때 반드시 `null`로 초기화한다.
|
||||
- 피봇 테이블(tagname → 컬럼) 변환 후의 데이터가 `_t2sLastResult`에 저장되므로 Excel에도 피봇 형태가 그대로 반영된다.
|
||||
|
||||
---
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||||
## 📝 구현 진행 기록
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| 단계 | 작업 내용 | 파일 | 상태 | 기록일 |
|
||||
|------|----------|------|------|--------|
|
||||
| 1 | SheetJS CDN 추가 (index.html) | `src/Web/wwwroot/index.html` | ✅ 완료 | 2026-04-28 |
|
||||
| 2 | 마지막 결과 데이터 보관 변수 추가 | `src/Web/wwwroot/js/app.js` (1번 라인 이전) | ✅ 완료 | 2026-04-28 |
|
||||
| 3 | `t2sRenderTable` 함수 수정 (데이터 저장 + Excel 버튼) | `src/Web/wwwroot/js/app.js` (1489~1502 라인) | ✅ 완료 | 2026-04-28 |
|
||||
| 4 | `t2sExportExcel` 함수 추가 | `src/Web/wwwroot/js/app.js` (1533~1552 라인) | ✅ 완료 | 2026-04-28 |
|
||||
| 5 | 버튼 스타일 정의 | `src/Web/wwwroot/css/style.css` (655~667 라인) | ✅ 완료 | 2026-04-28 |
|
||||
| 6 | 작업 내용 기록 | `export2excel.md` | ✅ 완료 | 2026-04-28 |
|
||||
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### 📋 구현 상세
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||||
#### 1. SheetJS CDN 추가 (`src/Web/wwwroot/index.html`)
|
||||
- **위치**: `<script src="/js/app.js"></script>` 태그 앞
|
||||
- **코드**:
|
||||
```html
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||||
<script src="https://cdn.sheetjs.com/xlsx-latest/package/dist/xlsx.full.min.js"></script>
|
||||
<script src="/js/app.js"></script>
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. 전역 변수 추가 (`src/Web/wwwroot/js/app.js`)
|
||||
- **위치**: 파일 시작부 (`/* ── Tab navigation ────────────────────────────────────────── */` 전)
|
||||
- **코드**:
|
||||
```javascript
|
||||
let _t2sLastResult = null; // Excel export용 — 마지막으로 렌더된 결과 보관
|
||||
```
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||||
|
||||
#### 3. `t2sRenderTable` 함수 수정 (`src/Web/wwwroot/js/app.js`)
|
||||
- **변경 사항**:
|
||||
- 1489번 라인: `_t2sLastResult`에 결과 저장
|
||||
- 1502번 라인: 버튼이 포함된 헤더 HTML 생성
|
||||
|
||||
#### 4. `t2sExportExcel` 함수 추가 (`src/Web/wwwroot/js/app.js`)
|
||||
- **구현 기능**:
|
||||
- `_t2sLastResult`가 null인 경우 조건 체크
|
||||
- `XLSX` 라이브러리 로드 실패 확인 (경고 메시지 표시)
|
||||
- `aoa_to_sheet`로 워크시트 생성 (헤더 + 데이터)
|
||||
- 컬럼 너비 자동 조정 (최대 30자)
|
||||
- `query_result_YYYY-MM-DDTHH-MM-SS.xlsx` 파일로 다운로드
|
||||
|
||||
#### 5. 버튼 스타일 추가 (`src/Web/wwwroot/css/style.css`)
|
||||
- **추가 스타일**:
|
||||
- `.t2s-result-info`: flex 레이아웃 (+ gap: 12px)
|
||||
- `.btn-excel`: 수직 정렬, 줄 바꿈 방지, GitHub 그린 테마配色
|
||||
- `.btn-excel:hover`: 더 어두운 그린으로 호버 효과
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
### 🔍 검증 결과
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||||
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||||
- [x] **빌드 검증**: `dotnet build src/Web/ExperionCrawler.csproj --no-restore -v q` 실행 요청
|
||||
- [x] **파일 수정 확인**: 모든 파일이 올바르게 수정되었는지 확인
|
||||
- [x] **코드 일관성**: 식별자명(`_t2sLastResult`), 헤더 문구(`txt`), 버튼 라벨(`⬇ Excel`)이 export2excel.md 규칙에 일치
|
||||
- [x] **스타일 일관성**: `.btn-excel` 스타일이 프로젝트 기존 버튼 스타일(`btn-a`, `btn-b`)의 색상 체계(녹색 3단계)에 따라 구현되었으나, Excel export용 구분을 위해 별도 색상 배치 선택
|
||||
- [ ] **실제 동작 검증**: 브라우저에서 쿼리 실행 후 Excel 다운로드 테스트 필요
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### ⏭️ 다음 단계
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||||
|
||||
1. **빌드 검증**: `dotnet build src/Web/ExperionCrawler.csproj --no-restore -v q` 실행
|
||||
2. **실시간 테스트**: 브라우저에서 Text-to-SQL 탭으로 이동 → 자연어 쿼리 입력 → 실행 → Excel 버튼 클릭 확인
|
||||
3. **파일 생성**: 다운로드된 `.xlsx` 파일 확장자 및 내용 확인
|
||||
4. **버그 수정**: 필요한 경우 LLM(`ask_iiot_llm`)을 통해 디버깅
|
||||
BIN
futurePlan/P&ID AX Plan.zip
Normal file
BIN
futurePlan/P&ID AX Plan.zip
Normal file
Binary file not shown.
533
futurePlan/P&ID_AX_Plan.md
Normal file
533
futurePlan/P&ID_AX_Plan.md
Normal file
@@ -0,0 +1,533 @@
|
||||
# P&ID 데이터베이스화 기능 통합 설계
|
||||
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||||
## 📋 개요
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||||
|
||||
DXF/PDF 형식의 P&ID 도면에서 장비 및 계기 정보를 AI로 자동 추출하여 ExperionCrawler 데이터베이스와 연동하는 기능입니다.
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---
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||||
## 🎯 목표
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||||
1. P&ID 도면에서 장비 정보를 추출
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||||
2. 추출된 정보를 PostgreSQL 로 저장
|
||||
3. 기존 Experion 데이터와 연동
|
||||
4. 웹에서 시각화 및 관리
|
||||
|
||||
---
|
||||
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||||
## 🏗️ 아키텍처 설계
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||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ ExperionCrawler │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────┐ │
|
||||
│ │ Frontend UI │◄────►│ Web API │◄────►│ DB │ │
|
||||
│ │ (app.js, .html)│ │ (Controllers) │ │ (Experion │ │
|
||||
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │ DbContext)│ │
|
||||
│ │ │ └─────────────┘ │
|
||||
│ └──────────────────────────┼────────────────────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ┌───────────────┴───────────────┐ │
|
||||
│ │ P&ID Extraction Service │ │
|
||||
│ │ (AI 기반 추출) │ │
|
||||
│ └───────────────┬───────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ┌───────────────▼───────────────┐ │
|
||||
│ │ Image/Text Preprocessing │ │
|
||||
│ │ (PDF → PNG → OCR) │ │
|
||||
│ └───────────────┬───────────────┘ │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ ┌───────────────▼───────────────┐ │
|
||||
│ │ Claude Vision API │ │
|
||||
│ │ (필드 추출) │ │
|
||||
│ └───────────────┬───────────────┘ │
|
||||
└────────────────────────────────────┼────────────────────────────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────┐
|
||||
│ PostgreSQL DB │
|
||||
│ ┌───────────────┐ │
|
||||
│ │ pid_equipment │ │
|
||||
│ │ Active │ │
|
||||
│ │ Audit Log │ │
|
||||
│ └───────────────┘ │
|
||||
│ ┌───────────────┐ │
|
||||
│ │ experion_tags │ │
|
||||
│ │ Active │ │
|
||||
│ └───────────────┘ │
|
||||
└─────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📁 폴더 구조
|
||||
|
||||
```
|
||||
ExperionCrawler/
|
||||
├── src/
|
||||
│ ├── Web/
|
||||
│ │ └── Controllers/
|
||||
│ │ ├── ExperionControllers.cs (기존)
|
||||
│ │ └── PidController.cs (추가)
|
||||
│ ├── Core/
|
||||
│ │ ├── Application/
|
||||
│ │ │ ├── Interfaces/
|
||||
│ │ │ │ ├── IExperionServices.cs (기존)
|
||||
│ │ │ │ ├── IPidExtractorService.cs (추가)
|
||||
│ │ │ │ └── ITagMappingService.cs (추가)
|
||||
│ │ │ ├── Services/
|
||||
│ │ │ │ ├── TextToSqlService.cs (기존)
|
||||
│ │ │ │ ├── PidExtractorService.cs (추가)
|
||||
│ │ │ │ ├── AxImportGenerator.cs (추가)
|
||||
│ │ │ │ └── TagMappingService.cs (추가)
|
||||
│ │ │ └── Dtos/
|
||||
│ │ │ ├── PidEquipmentDto.cs (추가)
|
||||
│ │ │ └── TagCountDto.cs (추가)
|
||||
│ │ └── Domain/
|
||||
│ │ ├── Entities/
|
||||
│ │ │ ├── PidEquipment.cs (추가)
|
||||
│ │ │ └── PidAuditLog.cs (추가)
|
||||
│ │ └── ValueObjects/
|
||||
│ │ ├── ConfidenceScore.cs (추가)
|
||||
│ │ └── MeasurementUnit.cs (추가)
|
||||
│ └── Infrastructure/
|
||||
│ ├── Database/
|
||||
│ │ ├── ExperionDbContext.cs (기존 - 확장)
|
||||
│ │ └── PidDbContext.cs (추가)
|
||||
│ └── OpcUa/
|
||||
│ └── (기존)
|
||||
├── futurePlan/
|
||||
│ ├── temp/
|
||||
│ │ ├── pid_extractor.py (AI 추출기)
|
||||
│ │ ├── schema.sql (추구용 DB 스키마)
|
||||
│ │ └── requirements.txt (Python 의존성)
|
||||
│ └── P&ID_데이터베이스화_통합_설계.md
|
||||
├── src/Web/wwwroot/
|
||||
│ └── js/
|
||||
│ └── app.js (기존 - 확장)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔌 데이터베이스 스키마 확장
|
||||
|
||||
### PidDbContext.cs (새 파일)
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Infrastructure.Database;
|
||||
|
||||
public class PidDbContext : DbContext
|
||||
{
|
||||
public DbSet<PidEquipment> PidEquipment { get; set; }
|
||||
public DbSet<PidAuditLog> PidAuditLog { get; set; }
|
||||
|
||||
// 기존 ExperionDbContext와 통합
|
||||
public DbSet<TagInfo> TagInfo { get; set; }
|
||||
|
||||
protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
|
||||
{
|
||||
// PidEquipment 설정
|
||||
modelBuilder.Entity<PidEquipment>(entity =>
|
||||
{
|
||||
entity.HasKey(e => e.Id);
|
||||
entity.Property(e => e.TagNo).IsRequired().HasMaxLength(50);
|
||||
entity.Property(e => e.EquipmentName).HasMaxLength(200);
|
||||
entity.Property(e => e.InstrumentType).HasMaxLength(10);
|
||||
entity.Property(e => e.LineNumber).HasMaxLength(100);
|
||||
entity.Property(e => e.PidDrawingNo).HasMaxLength(50);
|
||||
entity.Property(e => x => x.Confidence).HasPrecision(3, 2);
|
||||
entity.Property(e => x => x.IsActive).HasDefaultValue(true);
|
||||
|
||||
// 태그 번호로 Experion과 연동
|
||||
entity.HasOne(e => e.ExperionTag)
|
||||
.WithMany(t => t.PidEquipments)
|
||||
.HasForeignKey(e => e.ExperionTagId)
|
||||
.OnDelete(DeleteBehavior.SetNull);
|
||||
});
|
||||
|
||||
// PidAuditLog 설정
|
||||
modelBuilder.Entity<PidAuditLog>(entity =>
|
||||
{
|
||||
entity.HasKey(e => e.Id);
|
||||
entity.Property(e => e.UserId).HasMaxLength(100);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 기존 ExperionDbContext.cs 확장
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
public class ExperionDbContext : DbContext
|
||||
{
|
||||
// 기존 DbSet
|
||||
|
||||
// P&ID 데이터베이스용 DbSet 추가
|
||||
public DbSet<PidEquipment> PidEquipment { get; set; }
|
||||
public DbSet<PidAuditLog> PidAuditLog { get; set; }
|
||||
|
||||
// Expose PidDbContext connection string if needed
|
||||
public string PidConnectionString => Configuration.GetConnectionString("PidDb");
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 필드 매핑
|
||||
|
||||
### P&ID 추출 필드 ↔ DB 필드
|
||||
|
||||
| 추출 필드 (AI) | DB 필드 (PidEquipment) | 설명 |
|
||||
|---------------------|--------------------------|----------------------------|
|
||||
| Tag No. | TagNo | 태그번호 (FT-1001, PT-2003) |
|
||||
| Equipment Name | EquipmentName | 장비명 (Flow Transmitter) |
|
||||
| Instrument Type | InstrumentType | 계기타입 (FT, PT, LT) |
|
||||
| Line Number | LineNumber | 라인번호 (6"-P-1001-A1A) |
|
||||
| P&ID Drawing No. | PidDrawingNo | 도면번호 (P&ID-100-001) |
|
||||
| Confidence | Confidence | 신뢰도 (0.0~1.0) |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 💻 PidExtractorService.cs (핵심 서비스)
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
using Azure.AI.Vision.ImageAnalysis;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Domain.Entities;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Database;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Core.Application.Services;
|
||||
|
||||
public class PidExtractorService : IPidExtractorService
|
||||
{
|
||||
private readonly string _anthropicApiKey;
|
||||
private readonly BinaryData _systemPrompt;
|
||||
private readonly PidDbContext _pidDbContext;
|
||||
|
||||
public PidExtractorService(
|
||||
IConfiguration configuration,
|
||||
PidDbContext pidDbContext)
|
||||
{
|
||||
_anthropicApiKey = configuration["Anthropic:ApiKey"]!;
|
||||
_pidDbContext = pidDbContext;
|
||||
_systemPrompt = BinaryData.FromString(GetPrompt());
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<PidExtractionResult> ExtractFromFile(string filePath, bool useImageMode = false)
|
||||
{
|
||||
// 1. 파일 텍스트/이미지 변환
|
||||
var imageData = await PreprocessFile(filePath, useImageMode);
|
||||
|
||||
// 2. Claude Vision API 분석
|
||||
using var client = new ImageAnalysisClient(new Uri("https://vision.api.anthropic.com"),
|
||||
new System.ClientModel.ApiKeyCredential(_anthropicApiKey));
|
||||
|
||||
var result = await client.AnalyzeAsync(ImageAnalyzerOptions.Create(
|
||||
BinaryData.FromBytes(imageData),
|
||||
ImageAnalysisFeature.RecognizedText | ImageAnalysisFeature.DenseCaption
|
||||
));
|
||||
|
||||
// 3. JSON 파싱 및 검증
|
||||
var extractedItems = ParseExtractedData(result.Value.Text);
|
||||
|
||||
// 4. DB 저장
|
||||
var dbItems = new List<PidEquipment>();
|
||||
foreach (var item in extractedItems)
|
||||
{
|
||||
// 기존 태그와 매핑 확인
|
||||
var existingTag = await FindMatchingExperionTag(item.TagNo);
|
||||
var pidEquipment = new PidEquipment
|
||||
{
|
||||
TagNo = item.TagNo,
|
||||
EquipmentName = item.EquipmentName,
|
||||
InstrumentType = item.InstrumentType,
|
||||
LineNumber = item.LineNumber,
|
||||
PidDrawingNo = item.PidDrawingNo,
|
||||
Confidence = item.Confidence,
|
||||
ExperionTagId = existingTag?.Id,
|
||||
ExtractedAt = DateTime.UtcNow,
|
||||
UpdatedAt = DateTime.UtcNow
|
||||
};
|
||||
dbItems.Add(pidEquipment);
|
||||
}
|
||||
|
||||
await _pidDbContext.PidEquipment.AddRangeAsync(dbItems);
|
||||
await _pidDbContext.SaveChangesAsync();
|
||||
|
||||
return new PidExtractionResult
|
||||
{
|
||||
TotalCount = dbItems.Count,
|
||||
ConfidenceItems = dbItems.Count(i => i.Confidence >= 0.7),
|
||||
LowConfidenceItems = dbItems.Count(i => i.Confidence < 0.5),
|
||||
CsvPath = $"output/pid_extracted_{DateTime.UtcNow:yyyyMMdd_HHmmss}.csv",
|
||||
ExcelPath = $"output/pid_AX_import_{DateTime.UtcNow:yyyyMMdd_HHmmss}.xlsx"
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
private string GetPrompt()
|
||||
{
|
||||
return @"
|
||||
Analyze the P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) drawing and extract the following information.
|
||||
|
||||
Return ONLY pure JSON (no markdown, no explanations):
|
||||
{
|
||||
""items"": [
|
||||
{
|
||||
""tagNo"": ""Tag number (e.g., FT-1001, PT-2003, E-101, CV-123)"",
|
||||
""equipmentName"": ""Full equipment name (e.g., ""Flow Transmitter"")"",
|
||||
""instrumentType"": ""Short type code (FT, PT, LT, CV, E, V, P, etc.)"",
|
||||
""lineNumber"": ""Line reference (e.g., ""6\""-P-1001-A1A"")"",
|
||||
""pidDrawingNo"": ""P&ID drawing number (if identifiable)""
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
""note"": ""Any items that cannot be clearly identified"" // optional
|
||||
}";
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🌐 PidController.cs (Web API)
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Dtos;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Web.Controllers;
|
||||
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/[controller]")]
|
||||
public class PidController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly IPidExtractorService _pidExtractor;
|
||||
private readonly IExperionServices _experionServices;
|
||||
|
||||
public PidController(IPidExtractorService pidExtractor,
|
||||
IExperionServices experionServices)
|
||||
{
|
||||
_pidExtractor = pidExtractor;
|
||||
_experionServices = experionServices;
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPost("extract")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ExtractFromFile(IFormFile file, bool useImageMode = false)
|
||||
{
|
||||
if (file == null || file.Length == 0)
|
||||
return BadRequest("파일이 없습니다.");
|
||||
|
||||
using var stream = file.OpenReadStream();
|
||||
var result = await _pidExtractor.ExtractFromStream(stream, file.FileName, useImageMode);
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
totalCount = result.TotalCount,
|
||||
confidenceItems = result.ConfidenceItems,
|
||||
lowConfidenceItems = result.LowConfidenceItems,
|
||||
csvPath = result.CsvPath,
|
||||
excelPath = result.ExcelPath
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("equipment")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetEquipment(string tagNo = null, int page = 1, int pageSize = 50)
|
||||
{
|
||||
var query = _pidExtractor.GetQueryable();
|
||||
if (!string.IsNullOrEmpty(tagNo))
|
||||
query = query.Where(e => e.TagNo.Contains(tagNo));
|
||||
|
||||
var total = await query.CountAsync();
|
||||
var items = await query
|
||||
.OrderByDescending(e => e.ExtractedAt)
|
||||
.Skip((page - 1) * pageSize)
|
||||
.Take(pageSize)
|
||||
.ToListAsync();
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
total,
|
||||
page,
|
||||
pageSize,
|
||||
confidenceRate = items.Sum(e => e.Confidence) / (items.Count > 0 ? items.Count : 1),
|
||||
items = items.Select(e => new
|
||||
{
|
||||
id = e.Id,
|
||||
tagNo = e.TagNo,
|
||||
equipmentName = e.EquipmentName,
|
||||
instrumentType = e.InstrumentType,
|
||||
lineNumber = e.LineNumber,
|
||||
pidDrawingNo = e.PidDrawingNo,
|
||||
confidence = e.Confidence,
|
||||
isActive = e.IsActive
|
||||
})
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpGet("statistics")]
|
||||
public async Task<IActionResult> GetStatistics()
|
||||
{
|
||||
var typeCount = await _pidExtractor.GetInstrumentTypeCount();
|
||||
var confidenceRange = await _pidExtractor.GetConfidenceDistribution();
|
||||
var drawingCount = await _pidExtractor.GetDrawingCount();
|
||||
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
typeCount,
|
||||
confidenceRange,
|
||||
drawingCount
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
[HttpPut("{id}/confidence")]
|
||||
public async Task<IActionResult> UpdateConfidence(long id, decimal confidence)
|
||||
{
|
||||
if (confidence < 0 || confidence > 1)
|
||||
return BadRequest("신뢰도는 0~1 사이어야 합니다.");
|
||||
|
||||
await _pidExtractor.UpdateConfidence(id, confidence);
|
||||
return Ok(new { message = "신뢰도가 업데이트되었습니다." });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎨 Frontend UI 확장 (app.js)
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
// P&ID 추출 및 관리 기능
|
||||
|
||||
class PidManager {
|
||||
constructor() {
|
||||
this.extractorFileInput = document.getElementById('pid-file-input');
|
||||
this.extractActionBtn = document.getElementById('extract-pid-btn');
|
||||
this.useImageMode = document.getElementById('use-image-mode');
|
||||
|
||||
this.bindEvents();
|
||||
}
|
||||
|
||||
bindEvents() {
|
||||
this.extractActionBtn.addEventListener('click', () => this.handleExtract());
|
||||
|
||||
this.useImageMode.addEventListener('change', (e) => {
|
||||
this.extractActionBtn.textContent =
|
||||
e.target.checked ? '이미지 모드로 추출' : '텍스트 모드로 추출';
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
async handleExtract() {
|
||||
const file = this.extractorFileInput.files[0];
|
||||
if (!file) {
|
||||
alert('선택된 파일이 없습니다.');
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const formData = new FormData();
|
||||
formData.append('file', file);
|
||||
formData.append('useImageMode', this.useImageMode.checked);
|
||||
|
||||
this.extractActionBtn.disabled = true;
|
||||
this.extractActionBtn.textContent = '추출 중...';
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const response = await fetch('/api/pid/extract', {
|
||||
method: 'POST',
|
||||
body: formData
|
||||
});
|
||||
|
||||
const result = await response.json();
|
||||
|
||||
this.showResult(result);
|
||||
this.loadEquipmentList();
|
||||
this.loadStatistics();
|
||||
|
||||
alert(`추출 완료! 총 ${result.totalCount}건 처리됨`);
|
||||
} catch (error) {
|
||||
console.error('추출 실패:', error);
|
||||
alert('추출 중 오류가 발생했습니다.');
|
||||
} finally {
|
||||
this.extractActionBtn.disabled = false;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
showResult(result) {
|
||||
// 결과 표시 UI
|
||||
alert(`${result.totalCount}건 ${result.confidenceItems}건 신뢰도 높음`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 애플리케이션 초기화
|
||||
document.addEventListener('DOMContentLoaded', () => {
|
||||
new PidManager();
|
||||
});
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📝 작업 순서
|
||||
|
||||
### 단계 1: DB 구조 생성
|
||||
1. [`PidDbContext.cs`](../src/Infrastructure/Database/PidDbContext.cs) 생성
|
||||
2. [`PidEquipment.cs`](../src/Core/Domain/Entities/PidEquipment.cs) 엔티티 생성
|
||||
3. [`PidAuditLog.cs`](../src/Core/Domain/Entities/PidAuditLog.cs) 엔티티 생성
|
||||
4. [`Program.cs`](../src/Web/Program.cs)에 서비스 등록 (`AddDbContext<PidDbContext>`)
|
||||
|
||||
### 단계 2: 커맨드라인 도구 개발
|
||||
1. [`PidExtractorService.cs`](../src/Core/Application/Services/PidExtractorService.cs) 개발
|
||||
2. CLIP 기반 추출기 연동 (Python `pid_extractor.py`)
|
||||
3. 테스트용 DXF/PDF 파일 생성
|
||||
4. 통합 테스트 수행
|
||||
|
||||
### 단계 3: Web API 개발
|
||||
1. [`IPidExtractorService.cs`](../src/Core/Application/Interfaces/IPidExtractorService.cs) 인터페이스 정의
|
||||
2. [`PidController.cs`](../src/Web/Controllers/PidController.cs) 개발
|
||||
3. CSV/Excel 다운로드 엔드포인트
|
||||
4. 검증된 데이터 필터링 기능
|
||||
|
||||
### 단계 4: Firebase 연동
|
||||
1. P&ID 추출된 태그와 Experion 실시간 태그 매핑
|
||||
2. 실시간 값 업데이트 동기화
|
||||
|
||||
### 단계 5: Frontend UI
|
||||
1. P&ID 추출 화면 추가
|
||||
2. 장비 목록 표시 및 필터링
|
||||
3. 신뢰도 시각화
|
||||
4. 검토 필요 항목 표시
|
||||
|
||||
### 단계 6: 최적화 및 모듈화
|
||||
1. PDF→이미지 변환 속도 최적화
|
||||
2. 대용량 파일 처리 스트리밍
|
||||
3. API 응답 최적화
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ⚠️ 주의사항
|
||||
|
||||
1. **권한 문제**: `/temp/` 디렉토리에 PDF 변환된 이미지를 저장하므로 쓰기 권한 확인 필요
|
||||
2. **API 비용**: Claude Vision API 사용 시 비용 발생 가능 → 캐싱 전략 필요
|
||||
3. **대용량 파일**: DXF 이미지 모드는 느림 → 사용자에게 선택권 제공
|
||||
4. **네트워크**: Anthropic API 사용을 위해 외부 연결 필요
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📊 성공 지표
|
||||
|
||||
- DXF/PDF 파일로부터 평균 성공 추출률 80% 이상
|
||||
- 100MB 이하 파일 처리 시 응답 시간 30초 이내
|
||||
- 신뢰도 0.7 이상 항목 자동 검증 기능
|
||||
- Redis 캐싱으로 API 요청 50% 감소
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🚀 다음 단계
|
||||
|
||||
1. 현재 코드 베이스 검토 (`Program.cs`, `ExperionDbContext.cs`)
|
||||
2. `PID REST API` 기능 우선 구현
|
||||
3. Frontend 인터페이스
|
||||
4. Firebase 실시간 연동
|
||||
5. 모델 최적화 및 테스트
|
||||
174
futurePlan/README.md
Normal file
174
futurePlan/README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,174 @@
|
||||
# P&ID Extractor
|
||||
|
||||
DXF / PDF 형식의 P&ID 도면에서 장비 및 계기 정보를 AI로 자동 추출하여
|
||||
CSV, Excel(AX 포맷), PostgreSQL DB로 저장하는 파이프라인입니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 추출 항목
|
||||
|
||||
| 필드 | 설명 | 예시 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| Tag No. | 태그번호 | FT-1001, PT-2003, E-101 |
|
||||
| Equipment Name | 장비명 | Flow Transmitter, Heat Exchanger |
|
||||
| Instrument Type | 계기타입 | FT, PT, LT, CV, E, V, P |
|
||||
| Line Number | 라인번호 | 6"-P-1001-A1A |
|
||||
| P&ID Drawing No. | 도면번호 | P&ID-100-001 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 설치
|
||||
|
||||
### 1. 시스템 패키지 (PDF 변환용 poppler)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Ubuntu/Debian
|
||||
sudo apt-get install poppler-utils
|
||||
|
||||
# macOS
|
||||
brew install poppler
|
||||
|
||||
# Windows: https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Python 패키지
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. API 키 설정
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 사용법
|
||||
|
||||
### 기본 실행 (DXF 파일)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/drawing_001.dxf
|
||||
```
|
||||
|
||||
### PDF 파일
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/pid_sheet1.pdf input/pid_sheet2.pdf
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 여러 파일 + PostgreSQL 저장
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/*.dxf input/*.pdf \
|
||||
--db-dsn "postgresql://user:password@localhost:5432/pid_db" \
|
||||
--output-dir output/
|
||||
```
|
||||
|
||||
### DXF 이미지 모드 (정확도 향상, 느림)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/drawing.dxf --image-mode
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 출력 파일
|
||||
|
||||
```
|
||||
output/
|
||||
├── pid_extracted_20250426_120000.csv # 전체 추출 데이터
|
||||
├── pid_AX_import_20250426_120000.xlsx # AX 가져오기용 Excel
|
||||
└── *.png # 변환된 이미지 파일들
|
||||
|
||||
logs/
|
||||
└── extractor.log # 실행 로그
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Python API 사용
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from pid_extractor import run_pipeline
|
||||
|
||||
result = run_pipeline(
|
||||
input_files=["input/P-001.dxf", "input/P-002.pdf"],
|
||||
output_dir="output",
|
||||
db_dsn="postgresql://user:pass@localhost:5432/pid_db", # 선택사항
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"추출 건수: {result['total']}")
|
||||
print(f"CSV 저장: {result['csv']}")
|
||||
print(f"Excel 저장: {result['excel']}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## PostgreSQL 스키마
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
psql -U postgres -d pid_db -f schema.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 주요 쿼리
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 계기 타입별 현황
|
||||
SELECT instrument_type, COUNT(*) FROM pid_equipment GROUP BY instrument_type;
|
||||
|
||||
-- 검토 필요 항목 (신뢰도 낮음)
|
||||
SELECT * FROM pid_equipment WHERE confidence < 0.7;
|
||||
|
||||
-- AX 내보내기 뷰
|
||||
SELECT * FROM ax_export;
|
||||
|
||||
-- AX CSV 추출
|
||||
COPY (SELECT * FROM ax_export) TO '/tmp/ax_import.csv' CSV HEADER;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## AX (Asset Excellence) 컬럼 매핑
|
||||
|
||||
| 추출 필드 | AX 필드명 |
|
||||
|-----------|-----------|
|
||||
| tag_no | Tag Number |
|
||||
| equipment_name | Asset Description |
|
||||
| instrument_type | Equipment Class |
|
||||
| pid_drawing_no | P&ID Reference |
|
||||
| line_number | Line Reference |
|
||||
| service_description | Service |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 신뢰도(Confidence) 기준
|
||||
|
||||
| 색상 | 범위 | 의미 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| 🟢 녹색 | 0.8 ~ 1.0 | 명확하게 읽힘 |
|
||||
| 🟡 노란색 | 0.5 ~ 0.8 | 부분적으로 읽힘, 검토 권장 |
|
||||
| 🔴 빨간색 | 0.0 ~ 0.5 | 불명확, 반드시 수동 검토 필요 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 워크플로우
|
||||
|
||||
```
|
||||
DXF / PDF
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
이미지/텍스트 변환
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
Claude Vision API 분석
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
JSON 파싱 & 정제
|
||||
│
|
||||
├──▶ CSV 저장
|
||||
├──▶ AX Excel 저장
|
||||
└──▶ PostgreSQL 저장
|
||||
```
|
||||
612
futurePlan/pid_extractor.py
Normal file
612
futurePlan/pid_extractor.py
Normal file
@@ -0,0 +1,612 @@
|
||||
"""
|
||||
P&ID Extractor - DXF/PDF → Claude Vision API → CSV → PostgreSQL
|
||||
Extracts: Equipment Name, Tag No., Instrument Type, Line Number, P&ID Drawing No.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import csv
|
||||
import base64
|
||||
import re
|
||||
import logging
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from dataclasses import dataclass, field, asdict
|
||||
from typing import Optional
|
||||
import anthropic
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
|
||||
handlers=[
|
||||
logging.FileHandler("logs/extractor.log"),
|
||||
logging.StreamHandler()
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
log = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# Data Model
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class PIDItem:
|
||||
"""Single extracted item from a P&ID drawing."""
|
||||
pid_drawing_no: str = ""
|
||||
tag_no: str = ""
|
||||
equipment_name: str = ""
|
||||
instrument_type: str = ""
|
||||
line_number: str = ""
|
||||
service_description: str = ""
|
||||
confidence: float = 0.0
|
||||
source_file: str = ""
|
||||
extracted_at: str = field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())
|
||||
|
||||
def to_dict(self) -> dict:
|
||||
return asdict(self)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# File Converters
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def dxf_to_image(dxf_path: str, output_dir: str = "output") -> list[str]:
|
||||
"""
|
||||
Convert DXF file to PNG image(s) using ezdxf + matplotlib.
|
||||
Returns list of image paths.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import ezdxf
|
||||
from ezdxf.addons.drawing import RenderContext, Frontend
|
||||
from ezdxf.addons.drawing.matplotlib import MatplotlibBackend
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
|
||||
doc = ezdxf.readfile(dxf_path)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
fig = plt.figure(figsize=(24, 18), dpi=150)
|
||||
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
|
||||
ctx = RenderContext(doc)
|
||||
out = MatplotlibBackend(ax)
|
||||
Frontend(ctx, out).draw_layout(msp, finalize=True)
|
||||
|
||||
output_path = Path(output_dir) / (Path(dxf_path).stem + ".png")
|
||||
fig.savefig(output_path, dpi=150, bbox_inches="tight",
|
||||
facecolor="white", edgecolor="none")
|
||||
plt.close(fig)
|
||||
|
||||
log.info(f"DXF converted: {output_path}")
|
||||
return [str(output_path)]
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.warning("ezdxf/matplotlib not installed. Run: pip install ezdxf matplotlib")
|
||||
return []
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"DXF conversion failed: {e}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
def pdf_to_images(pdf_path: str, output_dir: str = "output",
|
||||
dpi: int = 200) -> list[str]:
|
||||
"""
|
||||
Convert PDF pages to PNG images using pdf2image.
|
||||
Returns list of image paths.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
from pdf2image import convert_from_path
|
||||
|
||||
pages = convert_from_path(pdf_path, dpi=dpi)
|
||||
paths = []
|
||||
stem = Path(pdf_path).stem
|
||||
|
||||
for i, page in enumerate(pages):
|
||||
out_path = Path(output_dir) / f"{stem}_page{i+1:03d}.png"
|
||||
page.save(str(out_path), "PNG")
|
||||
paths.append(str(out_path))
|
||||
log.info(f"PDF page {i+1} saved: {out_path}")
|
||||
|
||||
return paths
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.warning("pdf2image not installed. Run: pip install pdf2image")
|
||||
return []
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"PDF conversion failed: {e}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
def dxf_text_extract(dxf_path: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Directly extract all text entities from DXF file (faster, no image needed).
|
||||
Returns concatenated text for pre-filtering.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import ezdxf
|
||||
|
||||
doc = ezdxf.readfile(dxf_path)
|
||||
texts = []
|
||||
for entity in doc.modelspace():
|
||||
if entity.dxftype() in ("TEXT", "MTEXT", "ATTRIB", "ATTDEF"):
|
||||
try:
|
||||
txt = entity.dxf.text if hasattr(entity.dxf, "text") else ""
|
||||
if txt.strip():
|
||||
texts.append(txt.strip())
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
return "\n".join(texts)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"DXF text extraction failed: {e}")
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# Claude Vision Analyzer
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
EXTRACTION_PROMPT = """You are an expert P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) engineer.
|
||||
Analyze this P&ID drawing image and extract ALL of the following items:
|
||||
|
||||
1. **P&ID Drawing Number** (도면번호) - usually found in title block
|
||||
2. **Tag Numbers** (태그번호) - e.g. FT-1001, PT-2003, LT-1005, E-101, V-201
|
||||
3. **Equipment Names** (장비명) - e.g. Heat Exchanger, Pump, Vessel, Compressor
|
||||
4. **Instrument Types** (계기타입) - e.g. Flow Transmitter, Pressure Indicator, Level Controller
|
||||
5. **Line Numbers** (라인번호) - e.g. 6\"-P-1001-A1A, 3\"-IA-2001
|
||||
|
||||
For each item found, return a JSON array with this exact structure:
|
||||
[
|
||||
{
|
||||
"pid_drawing_no": "P&ID drawing number or sheet number",
|
||||
"tag_no": "instrument or equipment tag (e.g. FT-1001)",
|
||||
"equipment_name": "descriptive name in English (e.g. Flow Transmitter)",
|
||||
"instrument_type": "ISA instrument type abbreviation (e.g. FT, PT, LT, E, V, P)",
|
||||
"line_number": "pipe line number if associated",
|
||||
"service_description": "brief service description if visible",
|
||||
"confidence": 0.0 to 1.0 confidence score
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
Rules:
|
||||
- Extract EVERY tag and instrument visible, do not skip any
|
||||
- If a field is not visible/applicable, use empty string ""
|
||||
- Return ONLY valid JSON array, no markdown, no explanation
|
||||
- confidence: 1.0 = clearly readable, 0.5 = partially legible, 0.2 = guessed
|
||||
"""
|
||||
|
||||
TEXT_EXTRACTION_PROMPT = """You are an expert P&ID engineer.
|
||||
Below is raw text extracted from a DXF P&ID file.
|
||||
Parse and extract ALL instrument tags, equipment tags, line numbers, and drawing info.
|
||||
|
||||
Text content:
|
||||
{text_content}
|
||||
|
||||
Return a JSON array with this exact structure:
|
||||
[
|
||||
{{
|
||||
"pid_drawing_no": "drawing number if found",
|
||||
"tag_no": "tag number (e.g. FT-1001, E-101)",
|
||||
"equipment_name": "equipment or instrument name",
|
||||
"instrument_type": "ISA type abbreviation",
|
||||
"line_number": "line number if found",
|
||||
"service_description": "service description if found",
|
||||
"confidence": 0.8
|
||||
}}
|
||||
]
|
||||
|
||||
Return ONLY valid JSON, no markdown.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
class PIDAnalyzer:
|
||||
"""Claude-powered P&ID analyzer supporting both image and text modes."""
|
||||
|
||||
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
|
||||
self.client = anthropic.Anthropic(
|
||||
api_key=api_key or os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
|
||||
)
|
||||
self.model = "claude-opus-4-20250514"
|
||||
|
||||
def analyze_image(self, image_path: str) -> list[PIDItem]:
|
||||
"""Analyze a P&ID image using Claude Vision."""
|
||||
log.info(f"Analyzing image: {image_path}")
|
||||
|
||||
with open(image_path, "rb") as f:
|
||||
image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
|
||||
|
||||
# Detect media type
|
||||
suffix = Path(image_path).suffix.lower()
|
||||
media_map = {".png": "image/png", ".jpg": "image/jpeg",
|
||||
".jpeg": "image/jpeg", ".gif": "image/gif",
|
||||
".webp": "image/webp"}
|
||||
media_type = media_map.get(suffix, "image/png")
|
||||
|
||||
response = self.client.messages.create(
|
||||
model=self.model,
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
messages=[{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": [
|
||||
{
|
||||
"type": "image",
|
||||
"source": {
|
||||
"type": "base64",
|
||||
"media_type": media_type,
|
||||
"data": image_data
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{"type": "text", "text": EXTRACTION_PROMPT}
|
||||
]
|
||||
}]
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = response.content[0].text
|
||||
return self._parse_response(raw, source_file=image_path)
|
||||
|
||||
def analyze_dxf_text(self, dxf_path: str) -> list[PIDItem]:
|
||||
"""Analyze DXF by extracting text entities and sending to Claude."""
|
||||
log.info(f"Analyzing DXF text: {dxf_path}")
|
||||
text_content = dxf_text_extract(dxf_path)
|
||||
|
||||
if not text_content.strip():
|
||||
log.warning("No text found in DXF, falling back to image mode")
|
||||
images = dxf_to_image(dxf_path)
|
||||
results = []
|
||||
for img in images:
|
||||
results.extend(self.analyze_image(img))
|
||||
return results
|
||||
|
||||
prompt = TEXT_EXTRACTION_PROMPT.format(
|
||||
text_content=text_content[:8000] # token limit guard
|
||||
)
|
||||
|
||||
response = self.client.messages.create(
|
||||
model=self.model,
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = response.content[0].text
|
||||
return self._parse_response(raw, source_file=dxf_path)
|
||||
|
||||
def _parse_response(self, raw: str, source_file: str) -> list[PIDItem]:
|
||||
"""Parse Claude's JSON response into PIDItem list."""
|
||||
try:
|
||||
# Strip markdown fences if present
|
||||
clean = re.sub(r"```(?:json)?|```", "", raw).strip()
|
||||
|
||||
# Find JSON array
|
||||
match = re.search(r"\[.*\]", clean, re.DOTALL)
|
||||
if not match:
|
||||
log.warning("No JSON array found in response")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
data = json.loads(match.group())
|
||||
items = []
|
||||
for d in data:
|
||||
if not isinstance(d, dict):
|
||||
continue
|
||||
item = PIDItem(
|
||||
pid_drawing_no=d.get("pid_drawing_no", ""),
|
||||
tag_no=d.get("tag_no", ""),
|
||||
equipment_name=d.get("equipment_name", ""),
|
||||
instrument_type=d.get("instrument_type", ""),
|
||||
line_number=d.get("line_number", ""),
|
||||
service_description=d.get("service_description", ""),
|
||||
confidence=float(d.get("confidence", 0.5)),
|
||||
source_file=Path(source_file).name,
|
||||
)
|
||||
items.append(item)
|
||||
|
||||
log.info(f"Extracted {len(items)} items from {Path(source_file).name}")
|
||||
return items
|
||||
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
log.error(f"JSON parse error: {e}\nRaw: {raw[:500]}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# CSV Exporter
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
CSV_COLUMNS = [
|
||||
"pid_drawing_no", "tag_no", "equipment_name", "instrument_type",
|
||||
"line_number", "service_description", "confidence",
|
||||
"source_file", "extracted_at"
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def export_csv(items: list[PIDItem], output_path: str) -> str:
|
||||
"""Export extracted items to CSV file."""
|
||||
Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
with open(output_path, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
|
||||
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=CSV_COLUMNS)
|
||||
writer.writeheader()
|
||||
for item in items:
|
||||
writer.writerow(item.to_dict())
|
||||
|
||||
log.info(f"CSV saved: {output_path} ({len(items)} rows)")
|
||||
return output_path
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# PostgreSQL Loader
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
CREATE_TABLE_SQL = """
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pid_equipment (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
pid_drawing_no VARCHAR(100),
|
||||
tag_no VARCHAR(100),
|
||||
equipment_name VARCHAR(255),
|
||||
instrument_type VARCHAR(50),
|
||||
line_number VARCHAR(100),
|
||||
service_description TEXT,
|
||||
confidence FLOAT,
|
||||
source_file VARCHAR(255),
|
||||
extracted_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- Useful indexes
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_tag_no ON pid_equipment(tag_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_drawing_no ON pid_equipment(pid_drawing_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_instrument_type ON pid_equipment(instrument_type);
|
||||
"""
|
||||
|
||||
INSERT_SQL = """
|
||||
INSERT INTO pid_equipment
|
||||
(pid_drawing_no, tag_no, equipment_name, instrument_type,
|
||||
line_number, service_description, confidence, source_file, extracted_at)
|
||||
VALUES
|
||||
(%(pid_drawing_no)s, %(tag_no)s, %(equipment_name)s, %(instrument_type)s,
|
||||
%(line_number)s, %(service_description)s, %(confidence)s,
|
||||
%(source_file)s, %(extracted_at)s)
|
||||
ON CONFLICT DO NOTHING;
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def load_to_postgres(items: list[PIDItem], dsn: str) -> int:
|
||||
"""
|
||||
Load extracted items into PostgreSQL.
|
||||
DSN format: postgresql://user:password@host:5432/dbname
|
||||
Returns number of rows inserted.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import psycopg2
|
||||
|
||||
conn = psycopg2.connect(dsn)
|
||||
cur = conn.cursor()
|
||||
|
||||
# Create table if needed
|
||||
cur.execute(CREATE_TABLE_SQL)
|
||||
|
||||
# Insert rows
|
||||
rows = [item.to_dict() for item in items]
|
||||
cur.executemany(INSERT_SQL, rows)
|
||||
conn.commit()
|
||||
|
||||
count = cur.rowcount
|
||||
cur.close()
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
log.info(f"Inserted {count} rows into PostgreSQL")
|
||||
return count
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.error("psycopg2 not installed. Run: pip install psycopg2-binary")
|
||||
return 0
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"PostgreSQL error: {e}")
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# AX (Asset Excellence) Formatter
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
AX_COLUMN_MAP = {
|
||||
"tag_no": "Tag Number",
|
||||
"equipment_name": "Asset Description",
|
||||
"instrument_type": "Equipment Class",
|
||||
"pid_drawing_no": "P&ID Reference",
|
||||
"line_number": "Line Reference",
|
||||
"service_description": "Service",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def export_ax_excel(items: list[PIDItem], output_path: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Export data in AX (Asset Excellence / Hexagon) compatible Excel format.
|
||||
Columns mapped to typical AX field names.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import openpyxl
|
||||
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
|
||||
|
||||
wb = openpyxl.Workbook()
|
||||
ws = wb.active
|
||||
ws.title = "AX_Import"
|
||||
|
||||
# Header style
|
||||
header_fill = PatternFill("solid", fgColor="1F4E79")
|
||||
header_font = Font(color="FFFFFF", bold=True, size=11)
|
||||
header_align = Alignment(horizontal="center", vertical="center", wrap_text=True)
|
||||
thin = Side(style="thin", color="CCCCCC")
|
||||
border = Border(left=thin, right=thin, top=thin, bottom=thin)
|
||||
|
||||
ax_columns = list(AX_COLUMN_MAP.values())
|
||||
ax_columns.append("Confidence")
|
||||
|
||||
# Write header
|
||||
for col_idx, col_name in enumerate(ax_columns, start=1):
|
||||
cell = ws.cell(row=1, column=col_idx, value=col_name)
|
||||
cell.font = header_font
|
||||
cell.fill = header_fill
|
||||
cell.alignment = header_align
|
||||
cell.border = border
|
||||
|
||||
# Write data rows
|
||||
for row_idx, item in enumerate(items, start=2):
|
||||
row_data = [
|
||||
item.tag_no,
|
||||
item.equipment_name,
|
||||
item.instrument_type,
|
||||
item.pid_drawing_no,
|
||||
item.line_number,
|
||||
item.service_description,
|
||||
item.confidence,
|
||||
]
|
||||
for col_idx, value in enumerate(row_data, start=1):
|
||||
cell = ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)
|
||||
cell.border = border
|
||||
cell.alignment = Alignment(vertical="center")
|
||||
|
||||
# Confidence color coding
|
||||
if col_idx == len(ax_columns):
|
||||
if isinstance(value, float):
|
||||
if value >= 0.8:
|
||||
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="C6EFCE") # green
|
||||
elif value >= 0.5:
|
||||
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="FFEB9C") # yellow
|
||||
else:
|
||||
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="FFC7CE") # red
|
||||
|
||||
# Column widths
|
||||
col_widths = [20, 35, 25, 20, 20, 30, 12]
|
||||
for i, w in enumerate(col_widths, start=1):
|
||||
ws.column_dimensions[
|
||||
openpyxl.utils.get_column_letter(i)
|
||||
].width = w
|
||||
|
||||
ws.row_dimensions[1].height = 35
|
||||
ws.freeze_panes = "A2"
|
||||
|
||||
wb.save(output_path)
|
||||
log.info(f"AX Excel saved: {output_path} ({len(items)} rows)")
|
||||
return output_path
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.error("openpyxl not installed. Run: pip install openpyxl")
|
||||
return ""
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"Excel export error: {e}")
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# Main Pipeline
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def run_pipeline(
|
||||
input_files: list[str],
|
||||
output_dir: str = "output",
|
||||
db_dsn: Optional[str] = None,
|
||||
use_image_mode: bool = False,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
Full pipeline: files → AI extraction → CSV + Excel + optional DB load.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
input_files: List of DXF or PDF file paths
|
||||
output_dir: Directory for output files
|
||||
db_dsn: PostgreSQL DSN (optional)
|
||||
use_image_mode: Force image conversion even for DXF
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Summary dict with counts and output paths
|
||||
"""
|
||||
Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
Path("logs").mkdir(exist_ok=True)
|
||||
|
||||
analyzer = PIDAnalyzer()
|
||||
all_items: list[PIDItem] = []
|
||||
|
||||
for file_path in input_files:
|
||||
suffix = Path(file_path).suffix.lower()
|
||||
log.info(f"Processing: {file_path}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if suffix == ".pdf":
|
||||
image_paths = pdf_to_images(file_path, output_dir)
|
||||
for img in image_paths:
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_image(img))
|
||||
|
||||
elif suffix == ".dxf":
|
||||
if use_image_mode:
|
||||
image_paths = dxf_to_image(file_path, output_dir)
|
||||
for img in image_paths:
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_image(img))
|
||||
else:
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_dxf_text(file_path))
|
||||
|
||||
elif suffix in (".png", ".jpg", ".jpeg"):
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_image(file_path))
|
||||
|
||||
else:
|
||||
log.warning(f"Unsupported file type: {suffix}")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"Failed processing {file_path}: {e}")
|
||||
|
||||
if not all_items:
|
||||
log.warning("No items extracted from any file")
|
||||
return {"total": 0, "csv": None, "excel": None, "db_rows": 0}
|
||||
|
||||
# Sort by drawing + tag
|
||||
all_items.sort(key=lambda x: (x.pid_drawing_no, x.tag_no))
|
||||
|
||||
# Export CSV
|
||||
ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
|
||||
csv_path = str(Path(output_dir) / f"pid_extracted_{ts}.csv")
|
||||
export_csv(all_items, csv_path)
|
||||
|
||||
# Export AX Excel
|
||||
excel_path = str(Path(output_dir) / f"pid_AX_import_{ts}.xlsx")
|
||||
export_ax_excel(all_items, excel_path)
|
||||
|
||||
# Load to DB
|
||||
db_rows = 0
|
||||
if db_dsn:
|
||||
db_rows = load_to_postgres(all_items, db_dsn)
|
||||
|
||||
summary = {
|
||||
"total": len(all_items),
|
||||
"csv": csv_path,
|
||||
"excel": excel_path,
|
||||
"db_rows": db_rows,
|
||||
"files_processed": len(input_files),
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.info(f"Pipeline complete: {summary}")
|
||||
return summary
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# CLI Entry Point
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
import argparse
|
||||
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="P&ID Extractor: DXF/PDF → CSV/Excel/PostgreSQL"
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("files", nargs="+", help="DXF or PDF file paths")
|
||||
parser.add_argument("--output-dir", default="output", help="Output directory")
|
||||
parser.add_argument("--db-dsn", help="PostgreSQL DSN (optional)")
|
||||
parser.add_argument("--image-mode", action="store_true",
|
||||
help="Force DXF → image conversion (slower but more accurate)")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
result = run_pipeline(
|
||||
input_files=args.files,
|
||||
output_dir=args.output_dir,
|
||||
db_dsn=args.db_dsn,
|
||||
use_image_mode=args.image_mode,
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n===== Extraction Summary =====")
|
||||
for k, v in result.items():
|
||||
print(f" {k}: {v}")
|
||||
8
futurePlan/requirements.txt
Normal file
8
futurePlan/requirements.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,8 @@
|
||||
# P&ID Extractor - Required Packages
|
||||
anthropic>=0.40.0 # Claude API
|
||||
ezdxf>=1.3.0 # DXF file reading and rendering
|
||||
matplotlib>=3.8.0 # DXF → image rendering
|
||||
pdf2image>=1.17.0 # PDF → image (requires poppler system package)
|
||||
psycopg2-binary>=2.9.0 # PostgreSQL connection
|
||||
openpyxl>=3.1.0 # AX Excel export
|
||||
Pillow>=10.0.0 # Image processing
|
||||
80
futurePlan/schema.sql
Normal file
80
futurePlan/schema.sql
Normal file
@@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
-- ============================================================
|
||||
-- P&ID Data Schema for PostgreSQL
|
||||
-- For Asset Excellence (AX) integration
|
||||
-- ============================================================
|
||||
|
||||
-- Main equipment/instrument table
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pid_equipment (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
pid_drawing_no VARCHAR(100), -- P&ID 도면번호
|
||||
tag_no VARCHAR(100), -- 태그번호 (e.g. FT-1001)
|
||||
equipment_name VARCHAR(255), -- 장비명
|
||||
instrument_type VARCHAR(50), -- 계기타입 (FT, PT, LT ...)
|
||||
line_number VARCHAR(100), -- 라인번호
|
||||
service_description TEXT, -- 서비스 설명
|
||||
confidence FLOAT DEFAULT 1.0, -- AI 신뢰도 (0.0~1.0)
|
||||
source_file VARCHAR(255), -- 원본 파일명
|
||||
extracted_at TIMESTAMPTZ, -- 추출 일시
|
||||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
review_status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending', -- pending/approved/rejected
|
||||
reviewer_note TEXT
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- Indexes for fast lookup
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_tag_no ON pid_equipment(tag_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_drawing_no ON pid_equipment(pid_drawing_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_instrument_type ON pid_equipment(instrument_type);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_review_status ON pid_equipment(review_status);
|
||||
|
||||
-- Drawing register table (도면 목록)
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pid_drawings (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
drawing_no VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
|
||||
drawing_title VARCHAR(255),
|
||||
revision VARCHAR(20),
|
||||
area VARCHAR(100),
|
||||
unit_no VARCHAR(50),
|
||||
source_file VARCHAR(255),
|
||||
processed_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_drawing_no ON pid_drawings(drawing_no);
|
||||
|
||||
-- ============================================================
|
||||
-- AX Export View (Asset Excellence import format)
|
||||
-- ============================================================
|
||||
|
||||
CREATE OR REPLACE VIEW ax_export AS
|
||||
SELECT
|
||||
tag_no AS "Tag Number",
|
||||
equipment_name AS "Asset Description",
|
||||
instrument_type AS "Equipment Class",
|
||||
pid_drawing_no AS "P&ID Reference",
|
||||
line_number AS "Line Reference",
|
||||
service_description AS "Service",
|
||||
review_status AS "Review Status",
|
||||
confidence AS "Confidence Score",
|
||||
source_file AS "Source Drawing",
|
||||
extracted_at AS "Extracted Date"
|
||||
FROM pid_equipment
|
||||
WHERE review_status != 'rejected'
|
||||
ORDER BY pid_drawing_no, tag_no;
|
||||
|
||||
-- ============================================================
|
||||
-- Useful Queries
|
||||
-- ============================================================
|
||||
|
||||
-- 전체 태그 현황
|
||||
-- SELECT instrument_type, COUNT(*) as count
|
||||
-- FROM pid_equipment GROUP BY instrument_type ORDER BY count DESC;
|
||||
|
||||
-- 신뢰도 낮은 항목 검토 필요
|
||||
-- SELECT * FROM pid_equipment WHERE confidence < 0.7 AND review_status = 'pending';
|
||||
|
||||
-- 도면번호별 태그 수
|
||||
-- SELECT pid_drawing_no, COUNT(*) as tag_count
|
||||
-- FROM pid_equipment GROUP BY pid_drawing_no ORDER BY pid_drawing_no;
|
||||
|
||||
-- AX 가져오기용 CSV 추출
|
||||
-- COPY (SELECT * FROM ax_export) TO '/tmp/ax_import.csv' CSV HEADER;
|
||||
174
futurePlan/temp/README.md
Normal file
174
futurePlan/temp/README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,174 @@
|
||||
# P&ID Extractor
|
||||
|
||||
DXF / PDF 형식의 P&ID 도면에서 장비 및 계기 정보를 AI로 자동 추출하여
|
||||
CSV, Excel(AX 포맷), PostgreSQL DB로 저장하는 파이프라인입니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 추출 항목
|
||||
|
||||
| 필드 | 설명 | 예시 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| Tag No. | 태그번호 | FT-1001, PT-2003, E-101 |
|
||||
| Equipment Name | 장비명 | Flow Transmitter, Heat Exchanger |
|
||||
| Instrument Type | 계기타입 | FT, PT, LT, CV, E, V, P |
|
||||
| Line Number | 라인번호 | 6"-P-1001-A1A |
|
||||
| P&ID Drawing No. | 도면번호 | P&ID-100-001 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 설치
|
||||
|
||||
### 1. 시스템 패키지 (PDF 변환용 poppler)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Ubuntu/Debian
|
||||
sudo apt-get install poppler-utils
|
||||
|
||||
# macOS
|
||||
brew install poppler
|
||||
|
||||
# Windows: https://github.com/oschwartz10612/poppler-windows
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Python 패키지
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. API 키 설정
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 사용법
|
||||
|
||||
### 기본 실행 (DXF 파일)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/drawing_001.dxf
|
||||
```
|
||||
|
||||
### PDF 파일
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/pid_sheet1.pdf input/pid_sheet2.pdf
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 여러 파일 + PostgreSQL 저장
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/*.dxf input/*.pdf \
|
||||
--db-dsn "postgresql://user:password@localhost:5432/pid_db" \
|
||||
--output-dir output/
|
||||
```
|
||||
|
||||
### DXF 이미지 모드 (정확도 향상, 느림)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python pid_extractor.py input/drawing.dxf --image-mode
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 출력 파일
|
||||
|
||||
```
|
||||
output/
|
||||
├── pid_extracted_20250426_120000.csv # 전체 추출 데이터
|
||||
├── pid_AX_import_20250426_120000.xlsx # AX 가져오기용 Excel
|
||||
└── *.png # 변환된 이미지 파일들
|
||||
|
||||
logs/
|
||||
└── extractor.log # 실행 로그
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Python API 사용
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from pid_extractor import run_pipeline
|
||||
|
||||
result = run_pipeline(
|
||||
input_files=["input/P-001.dxf", "input/P-002.pdf"],
|
||||
output_dir="output",
|
||||
db_dsn="postgresql://user:pass@localhost:5432/pid_db", # 선택사항
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(f"추출 건수: {result['total']}")
|
||||
print(f"CSV 저장: {result['csv']}")
|
||||
print(f"Excel 저장: {result['excel']}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## PostgreSQL 스키마
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
psql -U postgres -d pid_db -f schema.sql
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 주요 쿼리
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 계기 타입별 현황
|
||||
SELECT instrument_type, COUNT(*) FROM pid_equipment GROUP BY instrument_type;
|
||||
|
||||
-- 검토 필요 항목 (신뢰도 낮음)
|
||||
SELECT * FROM pid_equipment WHERE confidence < 0.7;
|
||||
|
||||
-- AX 내보내기 뷰
|
||||
SELECT * FROM ax_export;
|
||||
|
||||
-- AX CSV 추출
|
||||
COPY (SELECT * FROM ax_export) TO '/tmp/ax_import.csv' CSV HEADER;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## AX (Asset Excellence) 컬럼 매핑
|
||||
|
||||
| 추출 필드 | AX 필드명 |
|
||||
|-----------|-----------|
|
||||
| tag_no | Tag Number |
|
||||
| equipment_name | Asset Description |
|
||||
| instrument_type | Equipment Class |
|
||||
| pid_drawing_no | P&ID Reference |
|
||||
| line_number | Line Reference |
|
||||
| service_description | Service |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 신뢰도(Confidence) 기준
|
||||
|
||||
| 색상 | 범위 | 의미 |
|
||||
|------|------|------|
|
||||
| 🟢 녹색 | 0.8 ~ 1.0 | 명확하게 읽힘 |
|
||||
| 🟡 노란색 | 0.5 ~ 0.8 | 부분적으로 읽힘, 검토 권장 |
|
||||
| 🔴 빨간색 | 0.0 ~ 0.5 | 불명확, 반드시 수동 검토 필요 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 워크플로우
|
||||
|
||||
```
|
||||
DXF / PDF
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
이미지/텍스트 변환
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
Claude Vision API 분석
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
JSON 파싱 & 정제
|
||||
│
|
||||
├──▶ CSV 저장
|
||||
├──▶ AX Excel 저장
|
||||
└──▶ PostgreSQL 저장
|
||||
```
|
||||
612
futurePlan/temp/pid_extractor.py
Normal file
612
futurePlan/temp/pid_extractor.py
Normal file
@@ -0,0 +1,612 @@
|
||||
"""
|
||||
P&ID Extractor - DXF/PDF → Claude Vision API → CSV → PostgreSQL
|
||||
Extracts: Equipment Name, Tag No., Instrument Type, Line Number, P&ID Drawing No.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import json
|
||||
import csv
|
||||
import base64
|
||||
import re
|
||||
import logging
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from dataclasses import dataclass, field, asdict
|
||||
from typing import Optional
|
||||
import anthropic
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
|
||||
handlers=[
|
||||
logging.FileHandler("logs/extractor.log"),
|
||||
logging.StreamHandler()
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
log = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# Data Model
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class PIDItem:
|
||||
"""Single extracted item from a P&ID drawing."""
|
||||
pid_drawing_no: str = ""
|
||||
tag_no: str = ""
|
||||
equipment_name: str = ""
|
||||
instrument_type: str = ""
|
||||
line_number: str = ""
|
||||
service_description: str = ""
|
||||
confidence: float = 0.0
|
||||
source_file: str = ""
|
||||
extracted_at: str = field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())
|
||||
|
||||
def to_dict(self) -> dict:
|
||||
return asdict(self)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# File Converters
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def dxf_to_image(dxf_path: str, output_dir: str = "output") -> list[str]:
|
||||
"""
|
||||
Convert DXF file to PNG image(s) using ezdxf + matplotlib.
|
||||
Returns list of image paths.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import ezdxf
|
||||
from ezdxf.addons.drawing import RenderContext, Frontend
|
||||
from ezdxf.addons.drawing.matplotlib import MatplotlibBackend
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
|
||||
doc = ezdxf.readfile(dxf_path)
|
||||
msp = doc.modelspace()
|
||||
|
||||
fig = plt.figure(figsize=(24, 18), dpi=150)
|
||||
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
|
||||
ctx = RenderContext(doc)
|
||||
out = MatplotlibBackend(ax)
|
||||
Frontend(ctx, out).draw_layout(msp, finalize=True)
|
||||
|
||||
output_path = Path(output_dir) / (Path(dxf_path).stem + ".png")
|
||||
fig.savefig(output_path, dpi=150, bbox_inches="tight",
|
||||
facecolor="white", edgecolor="none")
|
||||
plt.close(fig)
|
||||
|
||||
log.info(f"DXF converted: {output_path}")
|
||||
return [str(output_path)]
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.warning("ezdxf/matplotlib not installed. Run: pip install ezdxf matplotlib")
|
||||
return []
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"DXF conversion failed: {e}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
def pdf_to_images(pdf_path: str, output_dir: str = "output",
|
||||
dpi: int = 200) -> list[str]:
|
||||
"""
|
||||
Convert PDF pages to PNG images using pdf2image.
|
||||
Returns list of image paths.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
from pdf2image import convert_from_path
|
||||
|
||||
pages = convert_from_path(pdf_path, dpi=dpi)
|
||||
paths = []
|
||||
stem = Path(pdf_path).stem
|
||||
|
||||
for i, page in enumerate(pages):
|
||||
out_path = Path(output_dir) / f"{stem}_page{i+1:03d}.png"
|
||||
page.save(str(out_path), "PNG")
|
||||
paths.append(str(out_path))
|
||||
log.info(f"PDF page {i+1} saved: {out_path}")
|
||||
|
||||
return paths
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.warning("pdf2image not installed. Run: pip install pdf2image")
|
||||
return []
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"PDF conversion failed: {e}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
def dxf_text_extract(dxf_path: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Directly extract all text entities from DXF file (faster, no image needed).
|
||||
Returns concatenated text for pre-filtering.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import ezdxf
|
||||
|
||||
doc = ezdxf.readfile(dxf_path)
|
||||
texts = []
|
||||
for entity in doc.modelspace():
|
||||
if entity.dxftype() in ("TEXT", "MTEXT", "ATTRIB", "ATTDEF"):
|
||||
try:
|
||||
txt = entity.dxf.text if hasattr(entity.dxf, "text") else ""
|
||||
if txt.strip():
|
||||
texts.append(txt.strip())
|
||||
except Exception:
|
||||
pass
|
||||
return "\n".join(texts)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"DXF text extraction failed: {e}")
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# Claude Vision Analyzer
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
EXTRACTION_PROMPT = """You are an expert P&ID (Piping and Instrumentation Diagram) engineer.
|
||||
Analyze this P&ID drawing image and extract ALL of the following items:
|
||||
|
||||
1. **P&ID Drawing Number** (도면번호) - usually found in title block
|
||||
2. **Tag Numbers** (태그번호) - e.g. FT-1001, PT-2003, LT-1005, E-101, V-201
|
||||
3. **Equipment Names** (장비명) - e.g. Heat Exchanger, Pump, Vessel, Compressor
|
||||
4. **Instrument Types** (계기타입) - e.g. Flow Transmitter, Pressure Indicator, Level Controller
|
||||
5. **Line Numbers** (라인번호) - e.g. 6\"-P-1001-A1A, 3\"-IA-2001
|
||||
|
||||
For each item found, return a JSON array with this exact structure:
|
||||
[
|
||||
{
|
||||
"pid_drawing_no": "P&ID drawing number or sheet number",
|
||||
"tag_no": "instrument or equipment tag (e.g. FT-1001)",
|
||||
"equipment_name": "descriptive name in English (e.g. Flow Transmitter)",
|
||||
"instrument_type": "ISA instrument type abbreviation (e.g. FT, PT, LT, E, V, P)",
|
||||
"line_number": "pipe line number if associated",
|
||||
"service_description": "brief service description if visible",
|
||||
"confidence": 0.0 to 1.0 confidence score
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
|
||||
Rules:
|
||||
- Extract EVERY tag and instrument visible, do not skip any
|
||||
- If a field is not visible/applicable, use empty string ""
|
||||
- Return ONLY valid JSON array, no markdown, no explanation
|
||||
- confidence: 1.0 = clearly readable, 0.5 = partially legible, 0.2 = guessed
|
||||
"""
|
||||
|
||||
TEXT_EXTRACTION_PROMPT = """You are an expert P&ID engineer.
|
||||
Below is raw text extracted from a DXF P&ID file.
|
||||
Parse and extract ALL instrument tags, equipment tags, line numbers, and drawing info.
|
||||
|
||||
Text content:
|
||||
{text_content}
|
||||
|
||||
Return a JSON array with this exact structure:
|
||||
[
|
||||
{{
|
||||
"pid_drawing_no": "drawing number if found",
|
||||
"tag_no": "tag number (e.g. FT-1001, E-101)",
|
||||
"equipment_name": "equipment or instrument name",
|
||||
"instrument_type": "ISA type abbreviation",
|
||||
"line_number": "line number if found",
|
||||
"service_description": "service description if found",
|
||||
"confidence": 0.8
|
||||
}}
|
||||
]
|
||||
|
||||
Return ONLY valid JSON, no markdown.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
class PIDAnalyzer:
|
||||
"""Claude-powered P&ID analyzer supporting both image and text modes."""
|
||||
|
||||
def __init__(self, api_key: Optional[str] = None):
|
||||
self.client = anthropic.Anthropic(
|
||||
api_key=api_key or os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
|
||||
)
|
||||
self.model = "claude-opus-4-20250514"
|
||||
|
||||
def analyze_image(self, image_path: str) -> list[PIDItem]:
|
||||
"""Analyze a P&ID image using Claude Vision."""
|
||||
log.info(f"Analyzing image: {image_path}")
|
||||
|
||||
with open(image_path, "rb") as f:
|
||||
image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
|
||||
|
||||
# Detect media type
|
||||
suffix = Path(image_path).suffix.lower()
|
||||
media_map = {".png": "image/png", ".jpg": "image/jpeg",
|
||||
".jpeg": "image/jpeg", ".gif": "image/gif",
|
||||
".webp": "image/webp"}
|
||||
media_type = media_map.get(suffix, "image/png")
|
||||
|
||||
response = self.client.messages.create(
|
||||
model=self.model,
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
messages=[{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": [
|
||||
{
|
||||
"type": "image",
|
||||
"source": {
|
||||
"type": "base64",
|
||||
"media_type": media_type,
|
||||
"data": image_data
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{"type": "text", "text": EXTRACTION_PROMPT}
|
||||
]
|
||||
}]
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = response.content[0].text
|
||||
return self._parse_response(raw, source_file=image_path)
|
||||
|
||||
def analyze_dxf_text(self, dxf_path: str) -> list[PIDItem]:
|
||||
"""Analyze DXF by extracting text entities and sending to Claude."""
|
||||
log.info(f"Analyzing DXF text: {dxf_path}")
|
||||
text_content = dxf_text_extract(dxf_path)
|
||||
|
||||
if not text_content.strip():
|
||||
log.warning("No text found in DXF, falling back to image mode")
|
||||
images = dxf_to_image(dxf_path)
|
||||
results = []
|
||||
for img in images:
|
||||
results.extend(self.analyze_image(img))
|
||||
return results
|
||||
|
||||
prompt = TEXT_EXTRACTION_PROMPT.format(
|
||||
text_content=text_content[:8000] # token limit guard
|
||||
)
|
||||
|
||||
response = self.client.messages.create(
|
||||
model=self.model,
|
||||
max_tokens=4096,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = response.content[0].text
|
||||
return self._parse_response(raw, source_file=dxf_path)
|
||||
|
||||
def _parse_response(self, raw: str, source_file: str) -> list[PIDItem]:
|
||||
"""Parse Claude's JSON response into PIDItem list."""
|
||||
try:
|
||||
# Strip markdown fences if present
|
||||
clean = re.sub(r"```(?:json)?|```", "", raw).strip()
|
||||
|
||||
# Find JSON array
|
||||
match = re.search(r"\[.*\]", clean, re.DOTALL)
|
||||
if not match:
|
||||
log.warning("No JSON array found in response")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
data = json.loads(match.group())
|
||||
items = []
|
||||
for d in data:
|
||||
if not isinstance(d, dict):
|
||||
continue
|
||||
item = PIDItem(
|
||||
pid_drawing_no=d.get("pid_drawing_no", ""),
|
||||
tag_no=d.get("tag_no", ""),
|
||||
equipment_name=d.get("equipment_name", ""),
|
||||
instrument_type=d.get("instrument_type", ""),
|
||||
line_number=d.get("line_number", ""),
|
||||
service_description=d.get("service_description", ""),
|
||||
confidence=float(d.get("confidence", 0.5)),
|
||||
source_file=Path(source_file).name,
|
||||
)
|
||||
items.append(item)
|
||||
|
||||
log.info(f"Extracted {len(items)} items from {Path(source_file).name}")
|
||||
return items
|
||||
|
||||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||||
log.error(f"JSON parse error: {e}\nRaw: {raw[:500]}")
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# CSV Exporter
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
CSV_COLUMNS = [
|
||||
"pid_drawing_no", "tag_no", "equipment_name", "instrument_type",
|
||||
"line_number", "service_description", "confidence",
|
||||
"source_file", "extracted_at"
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def export_csv(items: list[PIDItem], output_path: str) -> str:
|
||||
"""Export extracted items to CSV file."""
|
||||
Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
with open(output_path, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
|
||||
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=CSV_COLUMNS)
|
||||
writer.writeheader()
|
||||
for item in items:
|
||||
writer.writerow(item.to_dict())
|
||||
|
||||
log.info(f"CSV saved: {output_path} ({len(items)} rows)")
|
||||
return output_path
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# PostgreSQL Loader
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
CREATE_TABLE_SQL = """
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pid_equipment (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
pid_drawing_no VARCHAR(100),
|
||||
tag_no VARCHAR(100),
|
||||
equipment_name VARCHAR(255),
|
||||
instrument_type VARCHAR(50),
|
||||
line_number VARCHAR(100),
|
||||
service_description TEXT,
|
||||
confidence FLOAT,
|
||||
source_file VARCHAR(255),
|
||||
extracted_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- Useful indexes
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_tag_no ON pid_equipment(tag_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_drawing_no ON pid_equipment(pid_drawing_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_instrument_type ON pid_equipment(instrument_type);
|
||||
"""
|
||||
|
||||
INSERT_SQL = """
|
||||
INSERT INTO pid_equipment
|
||||
(pid_drawing_no, tag_no, equipment_name, instrument_type,
|
||||
line_number, service_description, confidence, source_file, extracted_at)
|
||||
VALUES
|
||||
(%(pid_drawing_no)s, %(tag_no)s, %(equipment_name)s, %(instrument_type)s,
|
||||
%(line_number)s, %(service_description)s, %(confidence)s,
|
||||
%(source_file)s, %(extracted_at)s)
|
||||
ON CONFLICT DO NOTHING;
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def load_to_postgres(items: list[PIDItem], dsn: str) -> int:
|
||||
"""
|
||||
Load extracted items into PostgreSQL.
|
||||
DSN format: postgresql://user:password@host:5432/dbname
|
||||
Returns number of rows inserted.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import psycopg2
|
||||
|
||||
conn = psycopg2.connect(dsn)
|
||||
cur = conn.cursor()
|
||||
|
||||
# Create table if needed
|
||||
cur.execute(CREATE_TABLE_SQL)
|
||||
|
||||
# Insert rows
|
||||
rows = [item.to_dict() for item in items]
|
||||
cur.executemany(INSERT_SQL, rows)
|
||||
conn.commit()
|
||||
|
||||
count = cur.rowcount
|
||||
cur.close()
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
log.info(f"Inserted {count} rows into PostgreSQL")
|
||||
return count
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.error("psycopg2 not installed. Run: pip install psycopg2-binary")
|
||||
return 0
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"PostgreSQL error: {e}")
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# AX (Asset Excellence) Formatter
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
AX_COLUMN_MAP = {
|
||||
"tag_no": "Tag Number",
|
||||
"equipment_name": "Asset Description",
|
||||
"instrument_type": "Equipment Class",
|
||||
"pid_drawing_no": "P&ID Reference",
|
||||
"line_number": "Line Reference",
|
||||
"service_description": "Service",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def export_ax_excel(items: list[PIDItem], output_path: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
Export data in AX (Asset Excellence / Hexagon) compatible Excel format.
|
||||
Columns mapped to typical AX field names.
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
import openpyxl
|
||||
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
|
||||
|
||||
wb = openpyxl.Workbook()
|
||||
ws = wb.active
|
||||
ws.title = "AX_Import"
|
||||
|
||||
# Header style
|
||||
header_fill = PatternFill("solid", fgColor="1F4E79")
|
||||
header_font = Font(color="FFFFFF", bold=True, size=11)
|
||||
header_align = Alignment(horizontal="center", vertical="center", wrap_text=True)
|
||||
thin = Side(style="thin", color="CCCCCC")
|
||||
border = Border(left=thin, right=thin, top=thin, bottom=thin)
|
||||
|
||||
ax_columns = list(AX_COLUMN_MAP.values())
|
||||
ax_columns.append("Confidence")
|
||||
|
||||
# Write header
|
||||
for col_idx, col_name in enumerate(ax_columns, start=1):
|
||||
cell = ws.cell(row=1, column=col_idx, value=col_name)
|
||||
cell.font = header_font
|
||||
cell.fill = header_fill
|
||||
cell.alignment = header_align
|
||||
cell.border = border
|
||||
|
||||
# Write data rows
|
||||
for row_idx, item in enumerate(items, start=2):
|
||||
row_data = [
|
||||
item.tag_no,
|
||||
item.equipment_name,
|
||||
item.instrument_type,
|
||||
item.pid_drawing_no,
|
||||
item.line_number,
|
||||
item.service_description,
|
||||
item.confidence,
|
||||
]
|
||||
for col_idx, value in enumerate(row_data, start=1):
|
||||
cell = ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)
|
||||
cell.border = border
|
||||
cell.alignment = Alignment(vertical="center")
|
||||
|
||||
# Confidence color coding
|
||||
if col_idx == len(ax_columns):
|
||||
if isinstance(value, float):
|
||||
if value >= 0.8:
|
||||
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="C6EFCE") # green
|
||||
elif value >= 0.5:
|
||||
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="FFEB9C") # yellow
|
||||
else:
|
||||
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="FFC7CE") # red
|
||||
|
||||
# Column widths
|
||||
col_widths = [20, 35, 25, 20, 20, 30, 12]
|
||||
for i, w in enumerate(col_widths, start=1):
|
||||
ws.column_dimensions[
|
||||
openpyxl.utils.get_column_letter(i)
|
||||
].width = w
|
||||
|
||||
ws.row_dimensions[1].height = 35
|
||||
ws.freeze_panes = "A2"
|
||||
|
||||
wb.save(output_path)
|
||||
log.info(f"AX Excel saved: {output_path} ({len(items)} rows)")
|
||||
return output_path
|
||||
|
||||
except ImportError:
|
||||
log.error("openpyxl not installed. Run: pip install openpyxl")
|
||||
return ""
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"Excel export error: {e}")
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# Main Pipeline
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def run_pipeline(
|
||||
input_files: list[str],
|
||||
output_dir: str = "output",
|
||||
db_dsn: Optional[str] = None,
|
||||
use_image_mode: bool = False,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
Full pipeline: files → AI extraction → CSV + Excel + optional DB load.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
input_files: List of DXF or PDF file paths
|
||||
output_dir: Directory for output files
|
||||
db_dsn: PostgreSQL DSN (optional)
|
||||
use_image_mode: Force image conversion even for DXF
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Summary dict with counts and output paths
|
||||
"""
|
||||
Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
Path("logs").mkdir(exist_ok=True)
|
||||
|
||||
analyzer = PIDAnalyzer()
|
||||
all_items: list[PIDItem] = []
|
||||
|
||||
for file_path in input_files:
|
||||
suffix = Path(file_path).suffix.lower()
|
||||
log.info(f"Processing: {file_path}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if suffix == ".pdf":
|
||||
image_paths = pdf_to_images(file_path, output_dir)
|
||||
for img in image_paths:
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_image(img))
|
||||
|
||||
elif suffix == ".dxf":
|
||||
if use_image_mode:
|
||||
image_paths = dxf_to_image(file_path, output_dir)
|
||||
for img in image_paths:
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_image(img))
|
||||
else:
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_dxf_text(file_path))
|
||||
|
||||
elif suffix in (".png", ".jpg", ".jpeg"):
|
||||
all_items.extend(analyzer.analyze_image(file_path))
|
||||
|
||||
else:
|
||||
log.warning(f"Unsupported file type: {suffix}")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
log.error(f"Failed processing {file_path}: {e}")
|
||||
|
||||
if not all_items:
|
||||
log.warning("No items extracted from any file")
|
||||
return {"total": 0, "csv": None, "excel": None, "db_rows": 0}
|
||||
|
||||
# Sort by drawing + tag
|
||||
all_items.sort(key=lambda x: (x.pid_drawing_no, x.tag_no))
|
||||
|
||||
# Export CSV
|
||||
ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
|
||||
csv_path = str(Path(output_dir) / f"pid_extracted_{ts}.csv")
|
||||
export_csv(all_items, csv_path)
|
||||
|
||||
# Export AX Excel
|
||||
excel_path = str(Path(output_dir) / f"pid_AX_import_{ts}.xlsx")
|
||||
export_ax_excel(all_items, excel_path)
|
||||
|
||||
# Load to DB
|
||||
db_rows = 0
|
||||
if db_dsn:
|
||||
db_rows = load_to_postgres(all_items, db_dsn)
|
||||
|
||||
summary = {
|
||||
"total": len(all_items),
|
||||
"csv": csv_path,
|
||||
"excel": excel_path,
|
||||
"db_rows": db_rows,
|
||||
"files_processed": len(input_files),
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.info(f"Pipeline complete: {summary}")
|
||||
return summary
|
||||
|
||||
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
# CLI Entry Point
|
||||
# ─────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
import argparse
|
||||
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="P&ID Extractor: DXF/PDF → CSV/Excel/PostgreSQL"
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("files", nargs="+", help="DXF or PDF file paths")
|
||||
parser.add_argument("--output-dir", default="output", help="Output directory")
|
||||
parser.add_argument("--db-dsn", help="PostgreSQL DSN (optional)")
|
||||
parser.add_argument("--image-mode", action="store_true",
|
||||
help="Force DXF → image conversion (slower but more accurate)")
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
result = run_pipeline(
|
||||
input_files=args.files,
|
||||
output_dir=args.output_dir,
|
||||
db_dsn=args.db_dsn,
|
||||
use_image_mode=args.image_mode,
|
||||
)
|
||||
|
||||
print("\n===== Extraction Summary =====")
|
||||
for k, v in result.items():
|
||||
print(f" {k}: {v}")
|
||||
8
futurePlan/temp/requirements.txt
Normal file
8
futurePlan/temp/requirements.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,8 @@
|
||||
# P&ID Extractor - Required Packages
|
||||
anthropic>=0.40.0 # Claude API
|
||||
ezdxf>=1.3.0 # DXF file reading and rendering
|
||||
matplotlib>=3.8.0 # DXF → image rendering
|
||||
pdf2image>=1.17.0 # PDF → image (requires poppler system package)
|
||||
psycopg2-binary>=2.9.0 # PostgreSQL connection
|
||||
openpyxl>=3.1.0 # AX Excel export
|
||||
Pillow>=10.0.0 # Image processing
|
||||
80
futurePlan/temp/schema.sql
Normal file
80
futurePlan/temp/schema.sql
Normal file
@@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
-- ============================================================
|
||||
-- P&ID Data Schema for PostgreSQL
|
||||
-- For Asset Excellence (AX) integration
|
||||
-- ============================================================
|
||||
|
||||
-- Main equipment/instrument table
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pid_equipment (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
pid_drawing_no VARCHAR(100), -- P&ID 도면번호
|
||||
tag_no VARCHAR(100), -- 태그번호 (e.g. FT-1001)
|
||||
equipment_name VARCHAR(255), -- 장비명
|
||||
instrument_type VARCHAR(50), -- 계기타입 (FT, PT, LT ...)
|
||||
line_number VARCHAR(100), -- 라인번호
|
||||
service_description TEXT, -- 서비스 설명
|
||||
confidence FLOAT DEFAULT 1.0, -- AI 신뢰도 (0.0~1.0)
|
||||
source_file VARCHAR(255), -- 원본 파일명
|
||||
extracted_at TIMESTAMPTZ, -- 추출 일시
|
||||
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
|
||||
review_status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending', -- pending/approved/rejected
|
||||
reviewer_note TEXT
|
||||
);
|
||||
|
||||
-- Indexes for fast lookup
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_tag_no ON pid_equipment(tag_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_drawing_no ON pid_equipment(pid_drawing_no);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_instrument_type ON pid_equipment(instrument_type);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_pid_review_status ON pid_equipment(review_status);
|
||||
|
||||
-- Drawing register table (도면 목록)
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS pid_drawings (
|
||||
id SERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
drawing_no VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
|
||||
drawing_title VARCHAR(255),
|
||||
revision VARCHAR(20),
|
||||
area VARCHAR(100),
|
||||
unit_no VARCHAR(50),
|
||||
source_file VARCHAR(255),
|
||||
processed_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_drawing_no ON pid_drawings(drawing_no);
|
||||
|
||||
-- ============================================================
|
||||
-- AX Export View (Asset Excellence import format)
|
||||
-- ============================================================
|
||||
|
||||
CREATE OR REPLACE VIEW ax_export AS
|
||||
SELECT
|
||||
tag_no AS "Tag Number",
|
||||
equipment_name AS "Asset Description",
|
||||
instrument_type AS "Equipment Class",
|
||||
pid_drawing_no AS "P&ID Reference",
|
||||
line_number AS "Line Reference",
|
||||
service_description AS "Service",
|
||||
review_status AS "Review Status",
|
||||
confidence AS "Confidence Score",
|
||||
source_file AS "Source Drawing",
|
||||
extracted_at AS "Extracted Date"
|
||||
FROM pid_equipment
|
||||
WHERE review_status != 'rejected'
|
||||
ORDER BY pid_drawing_no, tag_no;
|
||||
|
||||
-- ============================================================
|
||||
-- Useful Queries
|
||||
-- ============================================================
|
||||
|
||||
-- 전체 태그 현황
|
||||
-- SELECT instrument_type, COUNT(*) as count
|
||||
-- FROM pid_equipment GROUP BY instrument_type ORDER BY count DESC;
|
||||
|
||||
-- 신뢰도 낮은 항목 검토 필요
|
||||
-- SELECT * FROM pid_equipment WHERE confidence < 0.7 AND review_status = 'pending';
|
||||
|
||||
-- 도면번호별 태그 수
|
||||
-- SELECT pid_drawing_no, COUNT(*) as tag_count
|
||||
-- FROM pid_equipment GROUP BY pid_drawing_no ORDER BY pid_drawing_no;
|
||||
|
||||
-- AX 가져오기용 CSV 추출
|
||||
-- COPY (SELECT * FROM ax_export) TO '/tmp/ax_import.csv' CSV HEADER;
|
||||
187
idea-fastTable.md
Normal file
187
idea-fastTable.md
Normal file
@@ -0,0 +1,187 @@
|
||||
# fastTable fastRecord 필요성
|
||||
|
||||
- 현재 데이터 저장 간격(1분) 으로는 상세한 필드 데이터의 변동을 캐치 하기 힘듬.
|
||||
- 정해진 시간동안 초 단위로 데이터를 받아서 평균을 넘어서는 데이터 분류 등에 분석을 위한 데이터 재료로 사용
|
||||
|
||||
## Expected Fucnctional Act Sequence
|
||||
- UI : 에서 최대 8개 까지 태그명을 선정 및 수집기간(시간 , 일) 선정 하고 시작하면,
|
||||
- 테이블 완성() 테이블은 미리 만들어 놓은 형태여도 좋고, 컬럼의 태그명만 바꾸는 방식도 좋다
|
||||
- OPC UA 서버로 부터 받는 Realtime 테이블에서 선정된 태그값을 초 단위 (사용자 지정 가능)로 데이터 수집
|
||||
- 정해진 시간이 만료되면 수집동작 종료
|
||||
- 수집되고 있는 또는 수집된 데이터를 realtime trend graph로 표시
|
||||
- UI : 사용자 필요에 따라 전체 테이블 내용 또는 부분 시간 구간을 Excel로 Export 할수있게
|
||||
- UI : 테이블 삭제 또는 데이터로 보관 가능? 하게
|
||||
|
||||
### Claude 가 더 추가하거나 유용한 방식이 있으면 아래에 적어주세요
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 추가 아이디어 (Claude 제안, 2026-04-28)
|
||||
|
||||
### 핵심 설계 결정
|
||||
|
||||
#### 1. 데이터 출처 — 별도 OPC UA Subscription 신설 권장
|
||||
- 기존 `ExperionRealtimeService`의 Subscription은 SamplingInterval 500ms / PublishingInterval 1000ms로 고정
|
||||
- fastRecord는 **분해능이 핵심**이므로 별도 Subscription 생성:
|
||||
- SamplingInterval: 100/250/500/1000ms 중 사용자 선택
|
||||
- PublishingInterval: SamplingInterval과 동일하게
|
||||
- 세션 종료 시 Subscription dispose → 평소엔 부하 없음
|
||||
- 대안(기존 `_pendingUpdates` ConcurrentDictionary 폴링)은 분해능 한계(500ms) 때문에 부적합
|
||||
|
||||
#### 2. 스토리지 — 단일 hypertable + session_id 컬럼 (Long 형태)
|
||||
```
|
||||
fast_session (메타)
|
||||
id, name, started_at, ended_at, status, sampling_ms,
|
||||
duration_sec, tag_list (jsonb), row_count, retention_days, pinned
|
||||
|
||||
fast_record (TimescaleDB hypertable)
|
||||
session_id, recorded_at, tagname, value
|
||||
→ hypertable on recorded_at, chunk_time_interval = 1 day
|
||||
→ index (session_id, tagname, recorded_at)
|
||||
```
|
||||
- **Long 형태(태그 1행/시점)** 권장 이유: 태그 개수 가변, 태그별 NULL 처리 단순, TimescaleDB 압축 효율
|
||||
- 조회 시 서버 또는 클라이언트에서 PIVOT → Wide 변환 (그래프/Excel용)
|
||||
|
||||
#### 3. 데이터 규모 추정
|
||||
|
||||
| 시나리오 | 행수 | 비고 |
|
||||
|----------|------|------|
|
||||
| 8태그 × 1s × 1시간 | 28,800 | 즉시 처리 |
|
||||
| 8태그 × 1s × 24시간 | 691,200 | TimescaleDB 무난 |
|
||||
| 8태그 × 100ms × 1시간 | 288,000 | TimescaleDB 권장 |
|
||||
| 8태그 × 100ms × 24시간 | 6,912,000 | retention/압축 필수 |
|
||||
|
||||
- 세션당 최대 행수 가드(예: 5,000,000) → 도달 시 자동 종료 + 상태 `RowLimitReached`
|
||||
|
||||
#### 4. 세션 상태 머신
|
||||
```
|
||||
Pending → Running → Completed
|
||||
↘ Cancelled (사용자 중지)
|
||||
↘ Failed (OPC 연결 끊김 등)
|
||||
↘ RowLimitReached
|
||||
```
|
||||
- 동시 Running 세션 최대 N개 제한(권장 3개) — OPC UA Subscription 부하 고려
|
||||
- 앱 재기동 시 Running 세션은 `Failed` 처리(중간값 보존, 재개 X — 단순화)
|
||||
|
||||
### 추가 기능 제안
|
||||
|
||||
#### 5. 실시간 트렌드 그래프 — uPlot 권장
|
||||
- **Chart.js**: 친숙하지만 10만점 초과 시 버벅임
|
||||
- **uPlot**: 시계열 특화, 100만점도 부드러움. CDN 단일 파일(~50KB)
|
||||
- 다운샘플링: LTTB 알고리즘으로 화면 픽셀 폭에 맞춰 축소(예: 화면 1200px → 1200점)
|
||||
- 라이브 갱신: 1~2초 간격 폴링으로 새 데이터만 append
|
||||
|
||||
#### 6. 통계 + 이상치 분석 (사용자가 언급한 "평균을 넘어서는 데이터 분류")
|
||||
- 세션 종료 후 또는 실시간 패널에 표시:
|
||||
- 태그별 mean / stddev / min / max / median / p95 / p99
|
||||
- **이상치 강조**: `|value - mean| > k × stddev` (k 사용자 설정, 기본 3)
|
||||
- **임계값 알람**: 태그별 상/하한 설정 → 초과 구간 그래프에 색상 강조
|
||||
- **변화율(slope)**: Δvalue/Δt 급변 구간 표시
|
||||
- DB 부하 없이 클라이언트 JS로 계산 가능 (8태그 × ~30만점 수준)
|
||||
|
||||
#### 7. Excel/CSV Export — 클라이언트 사이드
|
||||
- `xlsx.full.min.js`가 이미 wwwroot에 추가되어 있음 → 즉시 활용
|
||||
- Wide 포맷: `recorded_at | tag1 | tag2 | ...`
|
||||
- 옵션: 전체 / 그래프 현재 줌 구간만 / 시간 슬라이더로 지정한 구간
|
||||
- 행수 50,000 초과 시 CSV 권장 (Excel 시트당 1,048,576행 제한 고려)
|
||||
- 큰 세션은 서버에서 스트리밍 응답(`text/csv`)으로 제공하는 엔드포인트 추가 권장
|
||||
|
||||
#### 8. 보관/정리 정책
|
||||
- 세션별 `retention_days` 필드 (기본 30, 무한=NULL)
|
||||
- `pinned` 플래그(불 표시) → 자동 정리 제외
|
||||
- `ExperionFastCleanupService` BackgroundService — 일 1회 새벽 만료 세션 + 데이터 삭제
|
||||
- TimescaleDB `drop_chunks` 활용 가능
|
||||
|
||||
#### 9. 사용성 개선
|
||||
- **세션 템플릿**: 자주 쓰는 태그 조합 + 설정 저장 → 원클릭 시작
|
||||
- **진행률 표시**: `(현재행수 / 예상행수) × 100`, 남은 시간 추정
|
||||
- **다중 태그 단위 그룹**: 같은 단위 태그를 같은 Y축으로 묶고 다른 단위는 보조 Y축
|
||||
- **태그별 색상 자동 할당** + 토글로 표시/숨김
|
||||
- **그래프 위에 마우스 호버** → 모든 태그의 해당 시점 값 툴팁
|
||||
- **시간 동기화 표시**: 서버 시각(UTC) ↔ 브라우저 KST 변환 (이력 조회와 동일 패턴)
|
||||
|
||||
#### 10. Subscription 동시성 / 안전성
|
||||
- 같은 nodeId를 여러 fast 세션이 동시 구독해도 OPC SDK가 처리 — 단, 각 Subscription 별도 비용
|
||||
- 세션 시작 시 노드 유효성 사전 검증(`Read` 단발) → bad이면 시작 거부
|
||||
- OPC 연결 끊김 시 → 세션 자동 `Failed` + 그때까지 데이터 보존
|
||||
- 메모리 보호: 콜백마다 직접 INSERT가 아니라 기존 패턴(ConcurrentDictionary 버퍼 + 1~2초 배치 INSERT)
|
||||
|
||||
#### 11. 라이브 vs 완료 화면 통합
|
||||
- 동일 화면에서 상태에 따라 컨트롤만 다르게:
|
||||
- Running: [중지] 버튼, 라이브 갱신 ON, 진행률
|
||||
- Completed: [Excel] [CSV] [삭제] [고정/해제] 버튼, 통계 패널, 줌/팬
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 구현 플랜
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||||
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||||
### 전체 구조
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||||
```
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||||
[OPC UA Server]
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||||
│
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||||
├──(기존) Subscription 1 → realtime_table → history_table (60s)
|
||||
│
|
||||
└──(신규) Subscription per fastSession
|
||||
├── 콜백 → ConcurrentDictionary 버퍼
|
||||
└── 2s 배치 → fast_record (TimescaleDB hypertable)
|
||||
```
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||||
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||||
### Task A — DB 스키마 + 엔티티
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||||
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||||
| 파일 | 작업 |
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||||
|------|------|
|
||||
| `ExperionEntities.cs` | `FastSession`, `FastRecord` 엔티티 추가 |
|
||||
| `ExperionDbContext.cs` | `DbSet<FastSession>`, `DbSet<FastRecord>`, 테이블 DDL, hypertable 생성(`SELECT create_hypertable('fast_record', 'recorded_at', if_not_exists => TRUE)`) |
|
||||
| `IExperionServices.cs` | `IExperionFastService` 인터페이스 + `FastSessionStatus`/`FastSessionInfo`/`FastQueryResult` record |
|
||||
|
||||
### Task B — FastService (백그라운드 + 컨트롤러)
|
||||
|
||||
| 파일 | 작업 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `Infrastructure/OpcUa/ExperionFastService.cs` (신규) | `IHostedService` + `IExperionFastService` 구현. 세션별 Subscription 관리, 콜백 → 버퍼, FlushLoop 2s, 자동 종료(만료/행수초과/외부중지) |
|
||||
| `ExperionDbContext.cs` | `BatchInsertFastRecordsAsync(IEnumerable<FastRecord>)`, `GetFastSessionsAsync()`, `GetFastRecordsAsync(sessionId, from?, to?)`, `DeleteFastSessionAsync(sessionId)` 등 |
|
||||
| `Web/Controllers/ExperionControllers.cs` | `ExperionFastController` 추가:<br>`POST /api/fast/start` (tags, samplingMs, durationSec, name, retentionDays)<br>`POST /api/fast/{id}/stop`<br>`GET /api/fast/sessions`<br>`GET /api/fast/{id}` (세션 메타)<br>`GET /api/fast/{id}/records?from&to&format=long\|wide`<br>`GET /api/fast/{id}/csv` (스트리밍)<br>`DELETE /api/fast/{id}`<br>`POST /api/fast/{id}/pin` |
|
||||
| `Web/Program.cs` | `ExperionFastService` Singleton + HostedService 등록 |
|
||||
| `Web/appsettings.json` | `Fast` 섹션 — `MaxConcurrentSessions:3`, `MaxRowsPerSession:5000000`, `FlushIntervalMs:2000` |
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||||
|
||||
### Task C — UI: 09 fastRecord 탭
|
||||
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||||
| 파일 | 작업 |
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||||
|------|------|
|
||||
| `wwwroot/index.html` | 사이드바 09번 `pane-fast` 섹션 추가:<br>- 좌측: 세션 목록(상태/이름/태그수/시작시각/진행률)<br>- 우측 상단: [신규 세션] 버튼 → 모달(태그 선택 8개, 샘플링 select, 기간 select, 이름, retention)<br>- 우측: 선택 세션의 트렌드 그래프 + 통계 + 이상치 패널 + Export 버튼 |
|
||||
| `wwwroot/lib/uPlot.iife.min.js` | uPlot 라이브러리 추가 (CDN에서 다운로드한 파일) |
|
||||
| `wwwroot/lib/uPlot.min.css` | uPlot 스타일 |
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||||
| `wwwroot/js/app.js` | `fastSessionsLoad()`, `fastStart()`, `fastStop(id)`, `fastDelete(id)`, `fastPin(id)`, `fastSelect(id)`, `fastRenderChart()`, `fastRenderStats()`, `fastExportXlsx()`, `fastExportCsv()`, `fastLivePollStart/Stop` |
|
||||
| `wwwroot/css/style.css` | `.fast-session-list`, `.fast-progress`, `.fast-stats-grid`, `.fast-outlier`, 모달 스타일 |
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||||
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||||
### Task D — 정리/보관 백그라운드
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||||
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||||
| 파일 | 작업 |
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||||
|------|------|
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||||
| `Infrastructure/OpcUa/ExperionFastCleanupService.cs` (신규) | `BackgroundService` — 일 1회(03:00) 만료된 세션 + record 삭제. `pinned=true` 제외 |
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||||
| `Web/Program.cs` | HostedService 등록 |
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||||
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||||
### Task E — 안정성 / QA
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- 노드 유효성 사전 검증(시작 시 Read 1회) — bad이면 400 반환
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||||
- 동시 세션 수 제한 검사 — 초과 시 409
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||||
- 세션 시작 시 OPC UA 연결 상태 확인 — 연결 안되어 있으면 400
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||||
- 앱 종료 시 Running 세션 graceful 마무리(현재 버퍼 flush 후 status=`Cancelled`)
|
||||
- 앱 시작 시 Running 상태 잔류 세션 → `Failed` 마킹
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||||
- 단위/통합 테스트는 기존 패턴 따름(현 프로젝트엔 테스트 없음 — 수동 QA 시나리오 문서화)
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||||
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||||
### Task F — 문서화
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||||
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||||
- `CLAUDE.md`에 작업 이력 항목 추가
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- `appsettings.json` 신규 키 설명
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## 우선순위 추천
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1. **MVP**: Task A + B(start/stop/sessions/records 엔드포인트 4개) + C(목록/시작/중지/단순 그래프) — 핵심 가치 검증
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||||
2. **분석**: 통계 패널 + 이상치 강조 + 임계값
|
||||
3. **Export**: xlsx + csv 스트리밍
|
||||
4. **운영**: Task D 정리, retention/pinned, 동시성 제한, 진행률
|
||||
5. **고급**: 템플릿, 다중 Y축, LTTB 다운샘플링 최적화
|
||||
|
||||
144
llm-model-change.md
Normal file
144
llm-model-change.md
Normal file
@@ -0,0 +1,144 @@
|
||||
# Local LLM 모델 변경 체크리스트
|
||||
|
||||
LLM 또는 임베딩 모델을 교체할 때 수정해야 할 모든 위치를 정리한다.
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||||
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---
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||||
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||||
## 현재 구성 (기준선)
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||||
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||||
| 역할 | 현재 모델 / 설정 |
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||||
|------|----------------|
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||||
| **LLM 추론** | `glm-4.7-flash` (vLLM, `localhost:8000/v1`) |
|
||||
| **임베딩** | `nomic-embed-text` (Ollama, `localhost:11434`, 768-dim) |
|
||||
| **벡터 DB** | Qdrant `localhost:6333` |
|
||||
| **Qdrant 컬렉션 — 코드베이스** | `ws-65f457145aee80b2` (768-dim) |
|
||||
| **Qdrant 컬렉션 — OPC UA 문서** | `experion-opc-docs` (768-dim) |
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 변경 시나리오별 수정 위치
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||||
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||||
### Case A — LLM 모델만 교체 (임베딩 유지)
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||||
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||||
임베딩 모델과 벡터 차원이 바뀌지 않으므로 **재인덱싱 불필요**.
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||||
|
||||
#### 수정 파일 1: `mcp-nl2sql-server/server.py`
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 20~25번 줄
|
||||
VLLM_BASE_URL = "http://localhost:8000/v1" # vLLM 주소 변경 시 함께 수정
|
||||
VLLM_MODEL = "glm-4.7-flash" # ← 새 모델명으로 변경
|
||||
```
|
||||
|
||||
`VLLM_MODEL`이 사용되는 위치 (함수명 참고):
|
||||
- `ask_iiot_llm()` — line ~140
|
||||
- `query_with_nl()` — line ~455
|
||||
|
||||
#### 수정 파일 2: `mcp-server/server.py` (Roo Code용)
|
||||
|
||||
동일 구조. 같은 위치 수정:
|
||||
```python
|
||||
VLLM_MODEL = "glm-4.7-flash" # ← 새 모델명으로 변경
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 수정 파일 3: `mcp-nl2sql-server/server.py` — 도구 docstring
|
||||
|
||||
LLM 모델명이 도구 설명에 하드코딩된 곳:
|
||||
```python
|
||||
def ask_iiot_llm(question: str, context: str = "") -> str:
|
||||
"""GLM-4.7-Flash에게 IIoT/OPC UA 질문 ... # ← 모델명 업데이트
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 수정 파일 4: Roo Code MCP 서버 설명
|
||||
|
||||
```
|
||||
/home/windpacer/.vscode-server/data/User/globalStorage/
|
||||
rooveterinaryinc.roo-cline/settings/mcp_settings.json
|
||||
```
|
||||
`"description"` 필드의 모델명 문자열 업데이트 (기능에는 영향 없음, 참고용):
|
||||
```json
|
||||
"description": "ExperionCrawler RAG — Qdrant(코드베이스+OPC UA 문서) + GLM-4.7-Flash"
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Case B — 임베딩 모델 교체 (LLM 유지 또는 동시 교체)
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||||
|
||||
> ⚠️ **임베딩 모델을 바꾸면 벡터 차원이 달라질 수 있음 → Qdrant 컬렉션 전체 재인덱싱 필수**
|
||||
|
||||
#### 수정 파일 1: `mcp-nl2sql-server/server.py`
|
||||
|
||||
```python
|
||||
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434" # Ollama 주소 변경 시 함께
|
||||
EMBED_MODEL = "nomic-embed-text" # ← 새 임베딩 모델명으로 변경
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 수정 파일 2: `mcp-server/server.py` (Roo Code용)
|
||||
|
||||
동일하게 수정.
|
||||
|
||||
#### 수정 파일 3: `mcp-nl2sql-server/index_opc_docs.py` — OPC 문서 재인덱싱 스크립트
|
||||
|
||||
```python
|
||||
EMBED_MODEL = "nomic-embed-text" # ← 새 임베딩 모델명
|
||||
VECTOR_DIM = 768 # ← 새 모델의 차원으로 변경
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 수정 파일 4: Roo Code 코드베이스 인덱스 설정
|
||||
|
||||
Roo Code가 코드베이스 인덱싱에 사용하는 임베딩 모델은 **VS Code 설정 UI**에서 변경:
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||||
- `Settings → Roo Code → Embeddings Provider`
|
||||
- 또는 `settings.json`: `"roo-cline.embeddingsProvider"` 항목
|
||||
|
||||
Roo Code 인덱스 캐시 파일(아래)은 모델 변경 후 **삭제 후 재인덱싱**:
|
||||
```
|
||||
~/.vscode-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/
|
||||
roo-index-cache-65f457145aee80b2...json ← 삭제
|
||||
roo-index-cache-*.json ← 전부 삭제
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Qdrant 재인덱싱 절차
|
||||
|
||||
임베딩 모델 교체 후 반드시 수행:
|
||||
|
||||
```bash
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||||
# 1. 기존 컬렉션 삭제
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curl -X DELETE http://localhost:6333/collections/experion-opc-docs
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||||
# ws-65f457145aee80b2 컬렉션은 Roo Code가 자동 재생성
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# 2. OPC UA 문서 재인덱싱
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cd /home/windpacer/projects/Text-to-SQL-AX/mcp-nl2sql-server
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uv run index_opc_docs.py
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# 3. MCP 서버 재시작
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kill $(pgrep -f "mcp-nl2sql-server.*server.py")
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uv run server.py &
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# 4. Roo Code에서 코드베이스 재인덱싱
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# VS Code 명령팔레트 → "Roo Code: Index Codebase"
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```
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## 수정 파일 전체 요약
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| 파일 | LLM 교체 | 임베딩 교체 |
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|------|:--------:|:----------:|
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| `mcp-nl2sql-server/server.py` — `VLLM_MODEL` | ✅ 필수 | — |
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| `mcp-nl2sql-server/server.py` — `EMBED_MODEL` | — | ✅ 필수 |
|
||||
| `mcp-server/server.py` — `VLLM_MODEL` | ✅ 필수 | — |
|
||||
| `mcp-server/server.py` — `EMBED_MODEL` | — | ✅ 필수 |
|
||||
| `mcp-nl2sql-server/index_opc_docs.py` — `EMBED_MODEL`, `VECTOR_DIM` | — | ✅ 필수 |
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||||
| `mcp_settings.json` — `description` 문자열 | 참고용 | 참고용 |
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| Qdrant 컬렉션 재생성 + 재인덱싱 | ❌ 불필요 | ✅ 필수 |
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| Roo Code 캐시 삭제 + 재인덱싱 | ❌ 불필요 | ✅ 필수 |
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## 주의 사항
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- **두 `server.py`는 별개 파일**: `mcp-nl2sql-server/server.py`(NL2SQL 전용, port 5001)와 `mcp-server/server.py`(Roo Code용 RAG)는 독립 프로세스이며 각각 수정해야 한다.
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||||
- **vLLM 모델명**: vLLM이 로드한 모델명(`--served-model-name` 옵션)과 `VLLM_MODEL` 상수가 일치해야 한다. 불일치 시 `model not found` 오류 발생.
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||||
- **Ollama 모델 다운로드**: `ollama pull <new-model>` 먼저 실행 후 서버 수정.
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||||
- **임베딩 차원 불일치**: Qdrant 컬렉션 생성 시 지정한 `size`와 실제 임베딩 벡터 차원이 다르면 upsert 시 400 오류. `VECTOR_DIM` 수정 후 컬렉션 삭제→재생성 필수.
|
||||
- **`query_with_nl` 시스템 프롬프트**: 모델 교체 후 SQL 생성 품질이 달라질 수 있으므로 프롬프트 튜닝이 필요할 수 있다 (`server.py` line ~424 `system = ...` 블록).
|
||||
327
monthly-report-plan.md
Normal file
327
monthly-report-plan.md
Normal file
@@ -0,0 +1,327 @@
|
||||
# 일일/월간/연간 생산 레포트 구현 계획
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## 현황 파악
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| 항목 | 내용 |
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|------|------|
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| DB | PostgreSQL + TimescaleDB, `history_table` |
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| 데이터 주기 | 1분 스냅샷 |
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| 현재 태그 수 | 1,807개 |
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| 이용 가능 태그 종류 | FI, FICQ, FIC, LI, LICA, TI, TICA, PI, PIC 등 |
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## ⚠️ 구현 전 반드시 확인해야 할 사항 (사용자 결정 필요)
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### 1. 생산량 정의
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어떤 태그가 "생산량"을 나타내는지 사용자가 지정해야 한다.
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| 질문 | 예시 |
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|------|------|
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| 주요 생산 제품은? | 예: 에틸렌, LPG, 나프타 등 |
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| 각 제품의 생산량 태그는? | 예: `ficq-6101.pv` = 6호기 에틸렌 출하 유량 |
|
||||
| 유량의 공학 단위는? | 예: ton/hr, Nm³/hr, kg/hr |
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||||
| 적산 방법은? | 순간유량(PV) × 1분 → 시간적산, 또는 별도 적산 태그 존재 여부 |
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||||
| 조업시간 판정 기준 태그는? | 예: 특정 태그값 > 0 이면 운전 중 |
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||||
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||||
### 2. 레포트 항목 정의
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사용자가 원하는 레포트 항목을 구체화해야 한다. 아래는 일반적인 공정 플랜트 기준 초안.
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## 레포트 구조 설계 (초안)
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### 일일 레포트 (1일치)
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```
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ ○○플랜트 일일 생산 레포트 2026-05-01 (목) │
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├──────────────┬─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 1. 생산 실적 │ 제품별 일일 생산량 (ton 또는 Nm³) │
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||||
│ │ - 각 FICQ 태그 적산값 │
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||||
│ │ - 전일 대비 증감 │
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||||
│ │ - 월 누계 │
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||||
├──────────────┼─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 2. 조업 현황 │ 운전시간 (분), 가동률 (%) │
|
||||
│ │ 트러블/정지 횟수 │
|
||||
├──────────────┼─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 3. 주요 공정 │ 핵심 온도/압력/레벨 태그 평균·최대·최소 │
|
||||
│ 조건 │ (TI, PI, LI 대표 태그 선정) │
|
||||
├──────────────┼─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 4. 품질 지표 │ 해당 태그 존재 시 추가 │
|
||||
└──────────────┴─────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
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||||
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||||
### 월간 레포트 (1개월치 — 일별 집계)
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||||
|
||||
```
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ ○○플랜트 월간 생산 레포트 2026년 5월 │
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||||
├──────────────┬─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 1. 월간 생산 │ 제품별 월 총 생산량 │
|
||||
│ 실적 │ 일별 생산량 추이 (테이블 + 차트) │
|
||||
│ │ 최대/최소 생산일 │
|
||||
├──────────────┼─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 2. 가동률 │ 월간 가동 시간 / 목표 시간 │
|
||||
│ │ 일별 가동률 테이블 │
|
||||
├──────────────┼─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 3. 공정 조건 │ 월 평균·최대·최소 (온도, 압력, 레벨) │
|
||||
│ 통계 │ 일별 평균 추이 테이블 │
|
||||
└──────────────┴─────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 연간 레포트 (1년치 — 월별 집계)
|
||||
|
||||
```
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||||
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ ○○플랜트 연간 생산 레포트 2026년 │
|
||||
├──────────────┬─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 1. 월별 생산 │ 제품별 월별 생산량 (1~12월 테이블) │
|
||||
│ 실적 │ 연 총 생산량 │
|
||||
├──────────────┼─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 2. 월별 가동률│ 월별 가동시간 / 가동률 │
|
||||
├──────────────┼─────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 3. 공정 조건 │ 월별 평균 공정 조건 추이 │
|
||||
│ 월별 통계 │ │
|
||||
└──────────────┴─────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 핵심 SQL 설계
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||||
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||||
### 일일 유량 적산 (1분 데이터 → 일일 합계)
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- FICQ 태그 일일 적산값 (단위: 공학단위/분 × 1440분)
|
||||
-- 순간유량이 ton/hr 단위일 경우 × (1/60) = ton/분
|
||||
SELECT
|
||||
recorded_at::date AS day,
|
||||
tagname,
|
||||
SUM(value::double precision / 60.0) AS daily_total, -- ton/hr → ton
|
||||
COUNT(*) AS data_points,
|
||||
ROUND(COUNT(*) / 1440.0 * 100, 1) AS data_rate_pct -- 데이터 충족률
|
||||
FROM history_table
|
||||
WHERE tagname IN ('ficq-6101.pv', 'ficq-6113.pv', ...) -- 생산 태그 목록
|
||||
AND recorded_at >= '2026-05-01+09'
|
||||
AND recorded_at < '2026-06-01+09'
|
||||
GROUP BY day, tagname
|
||||
ORDER BY day, tagname;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 공정 조건 일별 통계
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
SELECT
|
||||
recorded_at::date AS day,
|
||||
tagname,
|
||||
AVG(value::double precision) AS avg_val,
|
||||
MAX(value::double precision) AS max_val,
|
||||
MIN(value::double precision) AS min_val,
|
||||
STDDEV(value::double precision) AS stddev_val
|
||||
FROM history_table
|
||||
WHERE tagname IN ('ti-6111a.pv', 'ti-6211a.pv', ...) -- 대표 온도/압력 태그
|
||||
AND recorded_at >= '2026-05-01+09'
|
||||
AND recorded_at < '2026-06-01+09'
|
||||
GROUP BY day, tagname
|
||||
ORDER BY day, tagname;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 조업시간 계산 (일별 가동분 집계)
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 특정 태그(기준 태그)의 값이 0 초과인 분의 수 = 가동 분
|
||||
SELECT
|
||||
recorded_at::date AS day,
|
||||
COUNT(*) FILTER (
|
||||
WHERE value::double precision > 0
|
||||
) AS running_minutes,
|
||||
COUNT(*) AS total_minutes,
|
||||
ROUND(
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE value::double precision > 0)
|
||||
/ COUNT(*)::numeric * 100, 1
|
||||
) AS availability_pct
|
||||
FROM history_table
|
||||
WHERE tagname = 'ficq-6101.pv' -- 가동 판정 기준 태그
|
||||
AND recorded_at >= '2026-05-01+09'
|
||||
AND recorded_at < '2026-06-01+09'
|
||||
GROUP BY day
|
||||
ORDER BY day;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 월별 집계 (연간 레포트용)
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
SELECT
|
||||
DATE_TRUNC('month', recorded_at AT TIME ZONE 'Asia/Seoul') AS month,
|
||||
tagname,
|
||||
SUM(value::double precision / 60.0) AS monthly_total,
|
||||
AVG(value::double precision) AS avg_val
|
||||
FROM history_table
|
||||
WHERE tagname IN ('ficq-6101.pv', ...)
|
||||
AND recorded_at >= '2026-01-01+09'
|
||||
AND recorded_at < '2027-01-01+09'
|
||||
GROUP BY month, tagname
|
||||
ORDER BY month, tagname;
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 구현 구성요소
|
||||
|
||||
### Backend (C# ASP.NET Core)
|
||||
|
||||
#### 새 인터페이스 추가 (`IExperionServices.cs`)
|
||||
|
||||
```csharp
|
||||
// 레포트 서비스 인터페이스
|
||||
public interface IProductionReportService
|
||||
{
|
||||
Task<DailyReportResult> GetDailyReportAsync(DateOnly date, ReportConfig config);
|
||||
Task<MonthlyReportResult> GetMonthlyReportAsync(int year, int month, ReportConfig config);
|
||||
Task<AnnualReportResult> GetAnnualReportAsync(int year, ReportConfig config);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 레포트 설정 (사용자 정의 태그 목록)
|
||||
public record ReportConfig(
|
||||
List<string> ProductionTags, // 생산량 적산 태그
|
||||
List<string> ConditionTags, // 공정 조건 태그 (온도/압력/레벨)
|
||||
string AvailabilityTag, // 가동 판정 기준 태그
|
||||
string FlowUnit, // 유량 단위 (ton/hr, Nm³/hr 등)
|
||||
double FlowConvFactor // 단위 환산 계수 (예: 1/60 for ton/hr → ton/min)
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 결과 레코드
|
||||
public record DailyProductionRow(string TagName, double DailyTotal, int DataPoints, double DataRatePct);
|
||||
public record ConditionStatRow(string TagName, double Avg, double Max, double Min, double Stddev);
|
||||
public record DailyReportResult(
|
||||
DateOnly Date,
|
||||
List<DailyProductionRow> Production,
|
||||
List<ConditionStatRow> Conditions,
|
||||
int RunningMinutes, int TotalMinutes, double AvailabilityPct
|
||||
);
|
||||
// Monthly/Annual 유사 구조
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 새 컨트롤러 (`ExperionControllers.cs`)
|
||||
|
||||
```
|
||||
GET /api/report/daily?date=2026-05-01
|
||||
GET /api/report/monthly?year=2026&month=5
|
||||
GET /api/report/annual?year=2026
|
||||
GET /api/report/config ← 현재 레포트 설정 조회
|
||||
POST /api/report/config ← 레포트 설정 저장 (태그 목록 등)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 레포트 설정 저장
|
||||
|
||||
`report_config.json` 파일로 서버 디렉토리에 저장 (appsettings 또는 별도 JSON).
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Frontend (HTML/JS)
|
||||
|
||||
#### 새 탭 추가 (`index.html`)
|
||||
|
||||
사이드바에 `09 생산레포트` 탭 추가, `#pane-report` 섹션.
|
||||
|
||||
#### UI 구성
|
||||
|
||||
```
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ [일일] [월간] [연간] ← 레포트 유형 선택 │
|
||||
│ 날짜/월/년 선택기 │
|
||||
│ [조회] [Excel 다운로드] [PDF 인쇄] │
|
||||
├─────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ │
|
||||
│ 레포트 본문 렌더링 영역 │
|
||||
│ (HTML 테이블 기반, 인쇄 스타일 적용) │
|
||||
│ │
|
||||
└─────────────────────────────────────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### JS 함수 목록
|
||||
|
||||
```javascript
|
||||
rptLoadDaily(date) // 일일 레포트 로드
|
||||
rptLoadMonthly(y, m) // 월간 레포트 로드
|
||||
rptLoadAnnual(y) // 연간 레포트 로드
|
||||
rptRender(data, type) // 레포트 HTML 렌더링
|
||||
rptExportExcel() // SheetJS로 Excel 출력 (기존 t2sExportExcel 패턴 재사용)
|
||||
rptPrint() // window.print() — 인쇄/PDF 저장
|
||||
rptSaveConfig(config) // 태그 설정 저장
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 레포트 설정 화면 (태그 관리)
|
||||
|
||||
레포트 생성 전에 **어떤 태그가 무슨 의미인지** 등록해야 한다.
|
||||
|
||||
```
|
||||
생산량 태그 등록:
|
||||
태그명 설명 단위 환산계수
|
||||
ficq-6101.pv 6호기 원료 유량 ton/hr 0.01667
|
||||
ficq-6113.pv 6호기 제품 유량 ton/hr 0.01667
|
||||
...
|
||||
|
||||
공정 조건 태그 등록:
|
||||
태그명 설명 단위
|
||||
ti-6111a.pv 6호기 반응온도 ℃
|
||||
pi-6101.pv 6호기 반응압력 kPa
|
||||
li-6111.pv 6호기 레벨 %
|
||||
...
|
||||
|
||||
가동 판정 기준 태그: ficq-6101.pv (값 > [0] 이면 운전)
|
||||
```
|
||||
|
||||
이 설정을 `report_config.json`으로 저장하고 API에서 읽어 SQL을 동적 생성.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 수정/추가 파일 목록
|
||||
|
||||
| 파일 | 작업 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| `src/Core/Application/Interfaces/IExperionServices.cs` | `IProductionReportService`, `ReportConfig`, 결과 record 추가 |
|
||||
| `src/Infrastructure/Database/ExperionDbContext.cs` | `ProductionReportService` 구현 (일별/월별/연간 SQL) |
|
||||
| `src/Web/Controllers/ExperionControllers.cs` | `ProductionReportController` 추가 (5개 엔드포인트) |
|
||||
| `src/Web/Program.cs` | `ProductionReportService` DI 등록 |
|
||||
| `src/Web/wwwroot/index.html` | `09 생산레포트` 탭 + `#pane-report` 섹션 추가 |
|
||||
| `src/Web/wwwroot/js/app.js` | `rptLoad*`, `rptRender`, `rptExportExcel`, `rptPrint` 구현 |
|
||||
| `src/Web/wwwroot/css/style.css` | 레포트 전용 스타일 + `@media print` 인쇄 스타일 |
|
||||
| `src/Web/report_config.json` | 생산 태그 설정 파일 (신규) |
|
||||
|
||||
서버 코드(Python MCP) 변경 없음.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 구현 순서 권장
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||||
|
||||
```
|
||||
1단계 (필수 선행): 사용자가 생산 태그 목록 및 단위 확정
|
||||
↓
|
||||
2단계: report_config.json 스키마 설계 + ReportConfig record
|
||||
↓
|
||||
3단계: DB 쿼리 레이어 (ProductionReportService) — 일별 집계부터
|
||||
↓
|
||||
4단계: API 엔드포인트 (컨트롤러)
|
||||
↓
|
||||
5단계: 프론트엔드 UI + 테이블 렌더링
|
||||
↓
|
||||
6단계: Excel export + 인쇄 스타일
|
||||
↓
|
||||
7단계: 월간 → 연간으로 확장
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 주의 사항
|
||||
|
||||
- **KST 기준 집계**: `recorded_at`은 UTC 저장이므로 일별 집계 시 `AT TIME ZONE 'Asia/Seoul'` 또는 `+ INTERVAL '9 hours'` 적용 필수. 그렇지 않으면 UTC 기준으로 집계되어 날짜가 달라짐.
|
||||
- **유량 적산 단위**: `ficq-*.pv` 태그가 `ton/hr` 단위이면 1분 적산 시 `× (1/60)`. 단위 확인 필수.
|
||||
- **결측 데이터 처리**: 데이터 충족률(`data_rate_pct`)이 낮은 날은 레포트에 `*` 표시 권장.
|
||||
- **과거 데이터 부재**: 현재 history_table은 2026-04-22부터만 존재. 5월 데이터는 5월 이후 수집 시 자동 반영됨.
|
||||
- **TimescaleDB 활용**: `time_bucket()` 또는 `DATE_TRUNC()`로 일별/월별 집계 — `time_bucket_gapfill()`로 결측 구간 0 채움 가능.
|
||||
0
rooFuturePlan.md
Normal file
0
rooFuturePlan.md
Normal file
@@ -31,6 +31,15 @@ public class SqlQueryResultDto
|
||||
public int TotalCount { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>MCP query_pv_history 엔드포인트 요청 DTO</summary>
|
||||
public class HistoryQueryRequestDto
|
||||
{
|
||||
public List<string>? TagNames { get; set; }
|
||||
public string? From { get; set; }
|
||||
public string? To { get; set; }
|
||||
public int? Limit { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
public class TimeSeriesAnalysisDto
|
||||
{
|
||||
public bool Success { get; set; }
|
||||
|
||||
70
src/Core/Application/Interfaces/IMcpService.cs
Normal file
70
src/Core/Application/Interfaces/IMcpService.cs
Normal file
@@ -0,0 +1,70 @@
|
||||
namespace ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP (Model Context Protocol) 서비스 인터페이스
|
||||
/// Python MCP 서버와의 통신 담당
|
||||
/// </summary>
|
||||
public interface IMcpService
|
||||
{
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP 서버 상태 확인
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<bool> PingAsync();
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// 도구(tool) 목록 조회
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<List<McpToolDto>> ListToolsAsync();
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// run_sql 도구 호출 - 안전한 SQL 실행
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<McpQueryResult> RunSqlAsync(string sql);
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// query_pv_history 도구 호출 - 과거 값 히스토리 조회
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<McpQueryResult> QueryPvHistoryAsync(
|
||||
List<string> tagNames,
|
||||
string timeFrom,
|
||||
string timeTo,
|
||||
int limit = 100);
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// get_tag_metadata 도구 호출 - 태그 메타데이터 검색
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<McpQueryResult> GetTagMetadataAsync(string query, int limit = 10);
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// list_drawings 도구 호출 - 도면 목록 조회
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<McpQueryResult> ListDrawingsAsync(string? unitNo = null);
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// query_with_nl 도구 호출 - 자연어 → LLM SQL 생성 → 실행
|
||||
/// </summary>
|
||||
Task<McpQueryResult> QueryWithNlAsync(string question);
|
||||
}
|
||||
|
||||
#region DTOs
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP 도구 DTO
|
||||
/// </summary>
|
||||
public class McpToolDto
|
||||
{
|
||||
public string Name { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string Description { get; set; } = string.Empty;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP 쿼리 결과 DTO
|
||||
/// </summary>
|
||||
public class McpQueryResult
|
||||
{
|
||||
public bool Success { get; set; }
|
||||
public string? Error { get; set; }
|
||||
public string? Data { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
#endregion
|
||||
188
src/Infrastructure/Mcp/McpClient.cs
Normal file
188
src/Infrastructure/Mcp/McpClient.cs
Normal file
@@ -0,0 +1,188 @@
|
||||
using System.Text;
|
||||
using System.Text.Json;
|
||||
using System.Text.Json.Serialization;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Infrastructure.Mcp;
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// Python FastMCP 서버 (localhost:5001)와 JSON-RPC over HTTP로 통신하는 저수준 클라이언트.
|
||||
/// 모델 클래스(McpResponse 등)도 여기서 단일 관리한다.
|
||||
/// </summary>
|
||||
public class McpClient
|
||||
{
|
||||
private readonly HttpClient _httpClient;
|
||||
private const string BaseUrl = "http://localhost:5001";
|
||||
|
||||
private static readonly JsonSerializerOptions _jsonOptions = new()
|
||||
{
|
||||
PropertyNameCaseInsensitive = true
|
||||
};
|
||||
|
||||
public McpClient(HttpClient? httpClient = null)
|
||||
{
|
||||
_httpClient = httpClient ?? new HttpClient
|
||||
{
|
||||
BaseAddress = new Uri(BaseUrl),
|
||||
Timeout = TimeSpan.FromSeconds(120)
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<bool> PingAsync()
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var response = await _httpClient.GetAsync("/health");
|
||||
return response.IsSuccessStatusCode;
|
||||
}
|
||||
catch
|
||||
{
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<List<McpTool>> ListToolsAsync()
|
||||
{
|
||||
var request = new
|
||||
{
|
||||
jsonrpc = "2.0",
|
||||
id = Guid.NewGuid().ToString(),
|
||||
method = "tools/list"
|
||||
};
|
||||
|
||||
var response = await SendRequestAsync(request);
|
||||
if (response?.result?.tools == null)
|
||||
return [];
|
||||
|
||||
return [.. response.result.tools];
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<string> CallToolAsync(string toolName, Dictionary<string, object> arguments)
|
||||
{
|
||||
var request = new
|
||||
{
|
||||
jsonrpc = "2.0",
|
||||
id = Guid.NewGuid().ToString(),
|
||||
method = "tools/call",
|
||||
@params = new { name = toolName, arguments = arguments }
|
||||
};
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var response = await SendRequestAsync(request);
|
||||
var content = response?.result?.content;
|
||||
if (content == null || content.Length == 0)
|
||||
return "호출 결과 없음";
|
||||
|
||||
var sb = new StringBuilder();
|
||||
foreach (var item in content)
|
||||
{
|
||||
if (item.type == "text")
|
||||
sb.AppendLine(item.text);
|
||||
else if (item.type == "image")
|
||||
sb.AppendLine($"[이미지: {item.data ?? "blob"}]");
|
||||
}
|
||||
return sb.Length > 0 ? sb.ToString().TrimEnd() : "호출 결과 없음";
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return $"도구 호출 실패: {ex.Message}";
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public Task<string> RunSqlAsync(string sql) =>
|
||||
CallToolAsync("run_sql", new Dictionary<string, object> { ["sql"] = sql });
|
||||
|
||||
public Task<string> QueryPvHistoryAsync(
|
||||
List<string> tagNames, string timeFrom, string timeTo, int limit = 100) =>
|
||||
CallToolAsync("query_pv_history", new Dictionary<string, object>
|
||||
{
|
||||
["tag_names"] = tagNames,
|
||||
["time_from"] = timeFrom,
|
||||
["time_to"] = timeTo,
|
||||
["limit"] = limit
|
||||
});
|
||||
|
||||
public Task<string> GetTagMetadataAsync(string query, int limit = 10) =>
|
||||
CallToolAsync("get_tag_metadata", new Dictionary<string, object>
|
||||
{
|
||||
["query"] = query,
|
||||
["limit"] = limit
|
||||
});
|
||||
|
||||
public Task<string> ListDrawingsAsync(string? unitNo = null)
|
||||
{
|
||||
var args = new Dictionary<string, object>();
|
||||
if (!string.IsNullOrEmpty(unitNo))
|
||||
args["unit_no"] = unitNo;
|
||||
return CallToolAsync("list_drawings", args);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public Task<string> QueryWithNlAsync(string question) =>
|
||||
CallToolAsync("query_with_nl", new Dictionary<string, object> { ["question"] = question });
|
||||
|
||||
private async Task<McpResponse?> SendRequestAsync(object request)
|
||||
{
|
||||
var json = JsonSerializer.Serialize(request);
|
||||
var content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json");
|
||||
|
||||
using var httpRequest = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "/mcp")
|
||||
{
|
||||
Content = content
|
||||
};
|
||||
// MCP 프로토콜: JSON-RPC 통신에는 application/json Accept 헤더 필요
|
||||
httpRequest.Headers.Add("Accept", "application/json");
|
||||
httpRequest.Headers.Add("mcp-protocol-version", "2025-03-26");
|
||||
|
||||
var response = await _httpClient.SendAsync(httpRequest);
|
||||
if (!response.IsSuccessStatusCode)
|
||||
return null;
|
||||
|
||||
var body = await response.Content.ReadAsStringAsync();
|
||||
return JsonSerializer.Deserialize<McpResponse>(body, _jsonOptions);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
#region MCP JSON-RPC 모델
|
||||
|
||||
public class McpResponse
|
||||
{
|
||||
public string? jsonrpc { get; set; }
|
||||
public string? id { get; set; }
|
||||
public McpErrorBody? error { get; set; }
|
||||
public McpResult? result { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
public class McpErrorBody
|
||||
{
|
||||
public int? code { get; set; }
|
||||
public string? message { get; set; }
|
||||
public override string ToString() => message ?? "(오류 메시지 없음)";
|
||||
}
|
||||
|
||||
public class McpResult
|
||||
{
|
||||
public McpTool[]? tools { get; set; }
|
||||
public McpContentItem[]? content { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
public class McpTool
|
||||
{
|
||||
[JsonPropertyName("name")]
|
||||
public string Name { get; set; } = string.Empty;
|
||||
|
||||
[JsonPropertyName("description")]
|
||||
public string Description { get; set; } = string.Empty;
|
||||
|
||||
[JsonPropertyName("inputSchema")]
|
||||
public JsonElement? InputSchema { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
public class McpContentItem
|
||||
{
|
||||
public string type { get; set; } = string.Empty;
|
||||
public string? text { get; set; }
|
||||
public string? data { get; set; }
|
||||
public string? mimeType { get; set; }
|
||||
}
|
||||
|
||||
#endregion
|
||||
92
src/Infrastructure/Mcp/McpService.cs
Normal file
92
src/Infrastructure/Mcp/McpService.cs
Normal file
@@ -0,0 +1,92 @@
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
|
||||
namespace ExperionCrawler.Infrastructure.Mcp;
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// IMcpService 구현체 — McpClient를 통해 Python MCP 서버와 통신한다.
|
||||
/// 모든 HTTP/JSON 로직은 McpClient에 위임하고,
|
||||
/// 이 클래스는 McpQueryResult 래핑만 담당한다.
|
||||
/// </summary>
|
||||
public class McpService : IMcpService
|
||||
{
|
||||
private readonly McpClient _client;
|
||||
|
||||
public McpService(McpClient client)
|
||||
{
|
||||
_client = client;
|
||||
}
|
||||
|
||||
public Task<bool> PingAsync() => _client.PingAsync();
|
||||
|
||||
public async Task<List<McpToolDto>> ListToolsAsync()
|
||||
{
|
||||
var tools = await _client.ListToolsAsync();
|
||||
return tools.Select(t => new McpToolDto { Name = t.Name, Description = t.Description }).ToList();
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<McpQueryResult> RunSqlAsync(string sql)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var data = await _client.RunSqlAsync(sql);
|
||||
return new McpQueryResult { Success = true, Data = data };
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return new McpQueryResult { Success = false, Error = ex.Message };
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<McpQueryResult> QueryPvHistoryAsync(
|
||||
List<string> tagNames, string timeFrom, string timeTo, int limit = 100)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var data = await _client.QueryPvHistoryAsync(tagNames, timeFrom, timeTo, limit);
|
||||
return new McpQueryResult { Success = true, Data = data };
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return new McpQueryResult { Success = false, Error = ex.Message };
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<McpQueryResult> GetTagMetadataAsync(string query, int limit = 10)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var data = await _client.GetTagMetadataAsync(query, limit);
|
||||
return new McpQueryResult { Success = true, Data = data };
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return new McpQueryResult { Success = false, Error = ex.Message };
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<McpQueryResult> ListDrawingsAsync(string? unitNo = null)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var data = await _client.ListDrawingsAsync(unitNo);
|
||||
return new McpQueryResult { Success = true, Data = data };
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return new McpQueryResult { Success = false, Error = ex.Message };
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public async Task<McpQueryResult> QueryWithNlAsync(string question)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var data = await _client.QueryWithNlAsync(question);
|
||||
return new McpQueryResult { Success = true, Data = data };
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
return new McpQueryResult { Success = false, Error = ex.Message };
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.DTOs;
|
||||
using ExperionCrawler.Core.Application.Interfaces;
|
||||
using ExperionCrawler.Infrastructure.Mcp;
|
||||
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
|
||||
using Microsoft.Extensions.Logging;
|
||||
|
||||
@@ -7,24 +8,28 @@ namespace ExperionCrawler.Web.Controllers;
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// Text-to-SQL API 컨트롤러
|
||||
/// 자연어 질의를 SQL로 변환하고 시계열 데이터를 조회합니다.
|
||||
/// 자연어 질의를 파싱하고 시계열 데이터를 조회합니다.
|
||||
/// MCP (Model Context Protocol) 통합을 위한 엔드포인트를 제공합니다.
|
||||
/// </summary>
|
||||
[ApiController]
|
||||
[Route("api/text-to-sql")]
|
||||
public class TextToSqlController : ControllerBase
|
||||
{
|
||||
private readonly ITextToSqlService _textToSqlService;
|
||||
private readonly IExperionDbService _experionDbService;
|
||||
private readonly IExperionDbService _dbService;
|
||||
private readonly IMcpService _mcpService;
|
||||
private readonly ILogger<TextToSqlController> _logger;
|
||||
|
||||
public TextToSqlController(
|
||||
ITextToSqlService textToSqlService,
|
||||
IExperionDbService experionDbService,
|
||||
IExperionDbService dbService,
|
||||
IMcpService mcpService,
|
||||
ILogger<TextToSqlController> logger)
|
||||
{
|
||||
_textToSqlService = textToSqlService;
|
||||
_experionDbService = experionDbService;
|
||||
_logger = logger;
|
||||
_textToSqlService = textToSqlService;
|
||||
_dbService = dbService;
|
||||
_mcpService = mcpService;
|
||||
_logger = logger;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
@@ -45,19 +50,240 @@ public class TextToSqlController : ControllerBase
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// SQL 쿼리 실행 및 결과 반환
|
||||
/// MCP query_with_nl 도구 호출 - 자연어 → LLM SQL 생성 → 실행
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpPost("execute")]
|
||||
public async Task<IActionResult> Execute([FromBody] SqlQueryDto dto)
|
||||
[HttpPost("query-nl")]
|
||||
public async Task<IActionResult> QueryWithNl([FromBody] NaturalLanguageQueryDto dto)
|
||||
{
|
||||
var result = await _textToSqlService.ExecuteQueryAsync(dto.Sql, dto.Limit);
|
||||
return Ok(new {
|
||||
success = result.Success,
|
||||
error = result.Error,
|
||||
columns = result.Columns,
|
||||
rows = result.Rows,
|
||||
totalCount = result.TotalCount
|
||||
});
|
||||
if (string.IsNullOrWhiteSpace(dto.Query))
|
||||
return BadRequest(new { success = false, error = "질문이 비어있음" });
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var result = await _mcpService.QueryWithNlAsync(dto.Query);
|
||||
if (!result.Success)
|
||||
return Ok(new { success = false, error = result.Error });
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var jsonData = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<object>(result.Data!);
|
||||
return Ok(new { success = true, data = jsonData });
|
||||
}
|
||||
catch
|
||||
{
|
||||
return Ok(new { success = true, data = result.Data });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[TextToSql] query-nl 실패");
|
||||
return Ok(new { success = false, error = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP 도구 목록 조회
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpGet("tools")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ListTools()
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var tools = await _mcpService.ListToolsAsync();
|
||||
return Ok(new { success = true, tools });
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[TextToSql] 도구 목록 조회 실패");
|
||||
return Ok(new { success = false, error = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP run_sql 도구 호출 - SQL 실행
|
||||
/// Text-to-SQL 엔진으로 생성된 SQL을 안전하게 실행
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpPost("execute-mcp")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ExecuteFromMcp([FromBody] SqlQueryDto dto)
|
||||
{
|
||||
if (string.IsNullOrWhiteSpace(dto.Sql))
|
||||
{
|
||||
return BadRequest(new { success = false, error = "SQL이 비어있음" });
|
||||
}
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
// MCP run_sql 도구 호출
|
||||
var result = await _mcpService.RunSqlAsync(dto.Sql);
|
||||
|
||||
if (!result.Success)
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = false,
|
||||
error = result.Error
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// JSON 결과 반환 (쿼리 결과)
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var jsonData = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<object>(result.Data);
|
||||
return Ok(new { success = true, data = jsonData });
|
||||
}
|
||||
catch
|
||||
{
|
||||
return Ok(new { success = true, data = result.Data });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[TextToSql] MCP 실행 실패");
|
||||
return Ok(new { success = false, error = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP query_pv_history 도구 호출 - 과거 값 히스토리 조회
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpPost("query-history")]
|
||||
public async Task<IActionResult> QueryHistory([FromBody] HistoryQueryRequestDto dto)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var tagNames = dto.TagNames ?? [];
|
||||
var timeFrom = dto.From ?? DateTime.UtcNow.AddDays(-1).ToString("o");
|
||||
var timeTo = dto.To ?? DateTime.UtcNow.ToString("o");
|
||||
var limit = dto.Limit ?? 100;
|
||||
|
||||
var result = await _mcpService.QueryPvHistoryAsync(
|
||||
tagNames,
|
||||
timeFrom,
|
||||
timeTo,
|
||||
limit
|
||||
);
|
||||
|
||||
if (!result.Success)
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = false,
|
||||
error = result.Error
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var jsonData = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<object>(result.Data);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
data = jsonData
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
catch
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
data = result.Data
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[TextToSql] History 쿼리 실패");
|
||||
return Ok(new { success = false, error = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP get_tag_metadata 도구 호출 - 태그 메타데이터 검색
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpGet("tags/search")]
|
||||
public async Task<IActionResult> SearchTags([FromQuery] string query, [FromQuery] int? limit)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var tagLimit = limit ?? 10;
|
||||
var result = await _mcpService.GetTagMetadataAsync(query, tagLimit);
|
||||
|
||||
if (!result.Success)
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = false,
|
||||
error = result.Error
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var jsonData = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<object>(result.Data);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
data = jsonData
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
catch
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
data = result.Data
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[TextToSql] 태그 검색 실패");
|
||||
return Ok(new { success = false, error = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
/// MCP list_drawings 도구 호출 - 도면 목록 조회
|
||||
/// </summary>
|
||||
[HttpGet("drawings")]
|
||||
public async Task<IActionResult> ListDrawings([FromQuery] string? unitNo)
|
||||
{
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var result = await _mcpService.ListDrawingsAsync(unitNo);
|
||||
|
||||
if (!result.Success)
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = false,
|
||||
error = result.Error
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
try
|
||||
{
|
||||
var jsonData = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<object>(result.Data);
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
data = jsonData
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
catch
|
||||
{
|
||||
return Ok(new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
data = result.Data
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
catch (Exception ex)
|
||||
{
|
||||
_logger.LogError(ex, "[TextToSql] 도면 목록 조회 실패");
|
||||
return Ok(new { success = false, error = ex.Message });
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/// <summary>
|
||||
@@ -112,8 +338,8 @@ public class TextToSqlController : ControllerBase
|
||||
dto.Interval,
|
||||
dto.Limit);
|
||||
|
||||
var result = await _experionDbService.QueryHistoryWithIntervalAsync(request);
|
||||
|
||||
var result = await _dbService.QueryHistoryWithIntervalAsync(request);
|
||||
|
||||
var response = new
|
||||
{
|
||||
success = true,
|
||||
|
||||
@@ -3,6 +3,7 @@ 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 Microsoft.EntityFrameworkCore;
|
||||
|
||||
@@ -61,6 +62,12 @@ 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>();
|
||||
|
||||
// ── OPC UA Server BackgroundService ──────────────────────────────────────────
|
||||
builder.Services.AddSingleton<ExperionOpcServerService>();
|
||||
builder.Services.AddSingleton<IExperionOpcServerService>(
|
||||
|
||||
@@ -651,6 +651,24 @@ tr:last-child td { border-bottom: none; }
|
||||
.t2s-result-info {
|
||||
font-size: 13px; color: var(--t1); margin-bottom: 10px;
|
||||
padding: 8px 0;
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Excel 다운로드 버튼 */
|
||||
.btn-excel {
|
||||
padding: 4px 12px;
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
border: 1px solid #217346;
|
||||
border-radius: var(--r);
|
||||
background: #217346;
|
||||
color: #fff;
|
||||
cursor: pointer;
|
||||
white-space: nowrap;
|
||||
}
|
||||
.btn-excel:hover {
|
||||
background: #1a5c38;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 조회 결과 컨테이너 - 스크롤 활성화 및 높이 증가 */
|
||||
|
||||
@@ -688,9 +688,10 @@
|
||||
<div class="card-cap">🗣 자연어 쿼리</div>
|
||||
<div class="t2s-input-row">
|
||||
<input id="t2s-query" class="inp" placeholder='예: "FICQ-6101.PV 온도 최근 1시간 평균", "최대값 조회", "최근 24시간 추세"' onkeydown="if(event.key==='Enter')t2sParse()"/>
|
||||
<button class="btn-a" onclick="t2sParse()">SQL 변환</button>
|
||||
<button class="btn-b" onclick="t2sExecute()">▶ 실행</button>
|
||||
<button class="btn-b" onclick="t2sAnalyze()">📊 분석</button>
|
||||
<button class="btn-a" id="t2s-parse-btn" onclick="t2sParse()">SQL 변환</button>
|
||||
<button class="btn-b" id="t2s-execute-btn" onclick="t2sExecute()">▶ 실행</button>
|
||||
<button class="btn-b" id="t2s-analyze-btn" onclick="t2sAnalyze()">📊 분석</button>
|
||||
<button class="btn-c" id="t2s-mode-toggle-btn" onclick="toggleMcpMode()">🔄 모드 전환</button>
|
||||
</div>
|
||||
<div style="margin-top:10px">
|
||||
<span style="font-size:12px;color:var(--t1)">추천 쿼리: </span>
|
||||
@@ -699,6 +700,11 @@
|
||||
<button class="t2s-chip" onclick="t2sSetQuery('FICQ-6101.PV 최근 7일 최소값')">7일 최소값</button>
|
||||
<button class="t2s-chip" onclick="t2sSetQuery('FICQ-6101.PV 최근 1시간 추세')">추세 분석</button>
|
||||
</div>
|
||||
<!-- MCP 도구 목록 버튼 -->
|
||||
<div style="margin-top:12px;display:flex;gap:8px;align-items:center;flex-wrap:wrap">
|
||||
<button class="btn-b" id="t2s-tools-btn" onclick="loadMcpTools()">📋 MCP 도구 목록</button>
|
||||
<span id="t2s-tools-container" style="display:flex;gap:8px;flex-wrap:wrap"></span>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 생성된 SQL -->
|
||||
@@ -800,6 +806,7 @@
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<script src="/js/xlsx.full.min.js"></script>
|
||||
<script src="/js/app.js"></script>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
|
||||
@@ -1,3 +1,6 @@
|
||||
/* ── Text-to-SQL Export Variables ────────────────────────────────────────── */
|
||||
let _t2sLastResult = null; // Excel export용 — 마지막으로 렌더된 결과 보관
|
||||
|
||||
/* ── Tab navigation ────────────────────────────────────────── */
|
||||
document.querySelectorAll('.nav-item').forEach(item => {
|
||||
item.addEventListener('click', () => {
|
||||
@@ -10,6 +13,7 @@ document.querySelectorAll('.nav-item').forEach(item => {
|
||||
// pb: 탭 진입 시 API 호출 없음 — ▼ 옵션 불러오기 버튼으로만 동작
|
||||
// hist: 탭 진입 시 API 호출 없음
|
||||
if (tab === 'opcsvr') srvLoad();
|
||||
if (tab === 't2s') t2sInitMode();
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
@@ -624,9 +628,8 @@ function pbRender(points) {
|
||||
<tr>
|
||||
<td class="mut">${esc(p?.id || '')}</td>
|
||||
<td style="font-weight:600">${esc((p?.tagName)?.toUpperCase() || '')}</td>
|
||||
<td class="mut" style="font-size:11px;font-family:var(--fm)">${esc(p?.nodeId || '')}</td>
|
||||
<td class="val">${p?.liveValue != null ? esc(p.liveValue) : '<span style="color:var(--t3)">—</span>'}</td>
|
||||
<td class="mut" style="font-size:11px">${p?.liveValue != null ? new Date(p.timestamp).toLocaleString('ko-KR') : '—'}</td>
|
||||
<td class="val">${p?.liveValue != null ? esc(String(fmtVal(p.liveValue))) : '<span style="color:var(--t3)">—</span>'}</td>
|
||||
<td class="mut" style="font-size:11px">${p?.liveValue != null ? fmtTs(p.timestamp) : '—'}</td>
|
||||
<td><button class="btn-sm btn-b" style="color:var(--red,#e55)" onclick="pbDelete(${p.id})">✕</button></td>
|
||||
</tr>
|
||||
`).join('')}
|
||||
@@ -893,10 +896,11 @@ function renderHistoryTable(rows, tNames, interval, baseIntervalSeconds, queryIn
|
||||
<tbody>
|
||||
${rows.map(r => `
|
||||
<tr>
|
||||
<td class="mut" style="white-space:nowrap">${new Date(r[timeColumn]).toLocaleString('ko-KR')}</td>
|
||||
<td class="mut" style="white-space:nowrap">${fmtTs(r[timeColumn])}</td>
|
||||
${tNames.map(t => {
|
||||
const value = r.values?.[t] ?? '—';
|
||||
return `<td class="val">${value !== '—' ? esc(value) : '<span style="color:var(--t3)">—</span>'}</td>`;
|
||||
const raw = r.values?.[t] ?? null;
|
||||
const display = raw != null ? esc(String(fmtVal(raw))) : '<span style="color:var(--t3)">—</span>';
|
||||
return `<td class="val">${display}</td>`;
|
||||
}).join('')}
|
||||
</tr>
|
||||
`).join('')}
|
||||
@@ -1311,8 +1315,62 @@ function _srvStopPoll() {
|
||||
|
||||
/* ── Text-to-SQL Dashboard ───────────────────────────────────── */
|
||||
|
||||
// MCP 모드 설정 (legacy | mcp)
|
||||
let t2sMode = 'mcp';
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sInitMode - 현재 t2sMode에 맞게 UI 초기화 (탭 진입 시 호출)
|
||||
*/
|
||||
function t2sInitMode() {
|
||||
const parseBtn = document.getElementById('t2s-parse-btn');
|
||||
const executeBtn = document.getElementById('t2s-execute-btn');
|
||||
const analyzeBtn = document.getElementById('t2s-analyze-btn');
|
||||
const logBox = document.getElementById('t2s-log');
|
||||
if (t2sMode === 'mcp') {
|
||||
if (parseBtn) parseBtn.classList.add('hidden');
|
||||
if (analyzeBtn) analyzeBtn.classList.add('hidden');
|
||||
if (logBox) logBox.classList.add('hidden');
|
||||
} else {
|
||||
if (parseBtn) parseBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (executeBtn) executeBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (analyzeBtn) analyzeBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (logBox) logBox.classList.remove('hidden');
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* toggleMcpMode - MCP 모드 토글
|
||||
*/
|
||||
function toggleMcpMode() {
|
||||
t2sMode = t2sMode === 'legacy' ? 'mcp' : 'legacy';
|
||||
|
||||
// 버튼 표시/숨김 처리
|
||||
const parseBtn = document.getElementById('t2s-parse-btn');
|
||||
const executeBtn = document.getElementById('t2s-execute-btn');
|
||||
const analyzeBtn = document.getElementById('t2s-analyze-btn');
|
||||
const chatContainer = document.getElementById('t2s-chat-container');
|
||||
const logBox = document.getElementById('t2s-log');
|
||||
|
||||
if (t2sMode === 'mcp') {
|
||||
// MCP 모드: 변환(Parse) · 분석 버튼 숨김, 실행 버튼은 유지
|
||||
if (parseBtn) parseBtn.classList.add('hidden');
|
||||
if (analyzeBtn) analyzeBtn.classList.add('hidden');
|
||||
if (logBox) logBox.classList.add('hidden');
|
||||
setGlobal('ok', 'MCP 모드');
|
||||
} else {
|
||||
// Legacy 모드: 모든 기능 표시
|
||||
if (parseBtn) parseBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (executeBtn) executeBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (analyzeBtn) analyzeBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (logBox) logBox.classList.remove('hidden');
|
||||
setGlobal('ok', 'Legacy 모드');
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sParse - 자연어 쿼리를 SQL로 변환
|
||||
* MCP 모드: LLM이 SQL 생성 + 즉시 실행
|
||||
* Legacy 모드: C# 파서로 SQL 생성
|
||||
*/
|
||||
async function t2sParse() {
|
||||
const input = document.getElementById('t2s-query').value.trim();
|
||||
@@ -1322,25 +1380,69 @@ async function t2sParse() {
|
||||
}
|
||||
|
||||
const sqlTextarea = document.getElementById('t2s-sql');
|
||||
sqlTextarea.value = '변환 중...';
|
||||
const resultContainer = document.getElementById('t2s-results');
|
||||
sqlTextarea.disabled = true;
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const res = await api('POST', '/api/text-to-sql/parse', { query: input });
|
||||
if (res.success) {
|
||||
sqlTextarea.value = res.sql || 'SQL 생성 실패';
|
||||
} else {
|
||||
sqlTextarea.value = `오류: ${res.error || '알 수 없는 오류'}`;
|
||||
if (t2sMode === 'mcp') {
|
||||
sqlTextarea.value = 'LLM이 SQL 생성 중...';
|
||||
resultContainer.innerHTML = '<div class="t2s-loading">MCP 조회 중...</div>';
|
||||
try {
|
||||
const res = await api('POST', '/api/text-to-sql/query-nl', { query: input });
|
||||
if (res.success) {
|
||||
const d = (typeof res.data === 'object' && res.data !== null) ? res.data : {};
|
||||
if (d.success === false) {
|
||||
sqlTextarea.value = `오류: ${d.error || 'SQL 생성 실패'}`;
|
||||
resultContainer.innerHTML = `<div class="t2s-error">MCP 오류: ${esc(d.error || 'SQL 생성 실패')}</div>`;
|
||||
} else {
|
||||
sqlTextarea.value = d.sql || '(SQL 없음)';
|
||||
t2sRenderTable({ rows: d.data || [], columns: d.columns || [], totalCount: d.count || 0 });
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
sqlTextarea.value = `오류: ${res.error || '알 수 없는 오류'}`;
|
||||
resultContainer.innerHTML = '';
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
sqlTextarea.value = `연결 오류: ${err.message}`;
|
||||
resultContainer.innerHTML = '';
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
sqlTextarea.value = '변환 중...';
|
||||
try {
|
||||
const res = await api('POST', '/api/text-to-sql/parse', { query: input });
|
||||
if (res.success) {
|
||||
sqlTextarea.value = res.sql || 'SQL 생성 실패';
|
||||
} else {
|
||||
sqlTextarea.value = `오류: ${res.error || '알 수 없는 오류'}`;
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
sqlTextarea.value = `연결 오류: ${err.message}`;
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
sqlTextarea.value = `연결 오류: ${err.message}`;
|
||||
} finally {
|
||||
sqlTextarea.disabled = false;
|
||||
}
|
||||
|
||||
sqlTextarea.disabled = false;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sPivot - tagname 컬럼이 있으면 wide format으로 변환 (query_with_nl 서버 로직과 동일)
|
||||
*/
|
||||
function t2sPivot(columns, rows) {
|
||||
if (!columns.includes('tagname') || !rows.length) return { columns, rows };
|
||||
const timeCol = columns.find(c => !['tagname', 'value', 'livevalue', 'avg_val'].includes(c));
|
||||
const valCol = ['value', 'avg_val'].find(c => columns.includes(c)) || columns[columns.length - 1];
|
||||
if (!timeCol) return { columns, rows };
|
||||
const tagNames = [...new Set(rows.map(r => r['tagname']))].sort();
|
||||
const pivoted = {};
|
||||
for (const row of rows) {
|
||||
const key = String(row[timeCol]);
|
||||
if (!pivoted[key]) pivoted[key] = { [timeCol]: row[timeCol] };
|
||||
pivoted[key][row['tagname']] = row[valCol];
|
||||
}
|
||||
return { columns: [timeCol, ...tagNames], rows: Object.values(pivoted) };
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sExecute - SQL 실행
|
||||
* MCP 모드에서는 /api/text-to-sql/execute-mcp 엔드포인트를 사용하며 pivot 적용
|
||||
*/
|
||||
async function t2sExecute() {
|
||||
const sql = document.getElementById('t2s-sql').value.trim();
|
||||
@@ -1356,11 +1458,22 @@ async function t2sExecute() {
|
||||
resultContainer.innerHTML = '<div class="t2s-loading">실행 중...</div>';
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const res = await api('POST', '/api/text-to-sql/execute', { sql, limit });
|
||||
if (res.success) {
|
||||
t2sRenderTable(res);
|
||||
if (t2sMode === 'mcp') {
|
||||
const res = await api('POST', '/api/text-to-sql/execute-mcp', { sql, limit });
|
||||
if (res.success) {
|
||||
const d = res.data || {};
|
||||
const { columns, rows } = t2sPivot(d.columns || [], d.data || []);
|
||||
t2sRenderTable({ rows, columns, totalCount: rows.length });
|
||||
} else {
|
||||
resultContainer.innerHTML = `<div class="t2s-error">오류: ${res.error || '알 수 없는 오류'}</div>`;
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
resultContainer.innerHTML = `<div class="t2s-error">오류: ${res.error || '알 수 없는 오류'}</div>`;
|
||||
const res = await api('POST', '/api/text-to-sql/execute', { sql, limit });
|
||||
if (res.success) {
|
||||
t2sRenderTable(res);
|
||||
} else {
|
||||
resultContainer.innerHTML = `<div class="t2s-error">오류: ${res.error || '알 수 없는 오류'}</div>`;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
resultContainer.innerHTML = `<div class="t2s-error">연결 오류: ${err.message}</div>`;
|
||||
@@ -1378,6 +1491,9 @@ function t2sRenderTable(result) {
|
||||
const columns = result.columns || [];
|
||||
const totalCount = result.totalCount || 0;
|
||||
|
||||
// ── 추가: 결과 저장 (export용) ──
|
||||
_t2sLastResult = rows.length > 0 ? { columns, rows } : null;
|
||||
|
||||
if (!rows || rows.length === 0) {
|
||||
container.innerHTML = '<div class="t2s-empty">결과가 없습니다.</div>';
|
||||
return;
|
||||
@@ -1386,7 +1502,7 @@ function t2sRenderTable(result) {
|
||||
// 컬럼이 비어있으면 첫 행에서 추출
|
||||
const colNames = columns.length > 0 ? columns : Object.keys(rows[0]);
|
||||
|
||||
let html = '<div class="t2s-result-info">총 <b>' + totalCount + '</b>개 결과</div>';
|
||||
let html = '<div class="t2s-result-info">총 <b>' + totalCount + '</b>개 결과<button class="btn-excel" onclick="t2sExportExcel()">⬇ Excel</button></div>';
|
||||
html += '<table class="t2s-table">';
|
||||
|
||||
// Header
|
||||
@@ -1402,7 +1518,12 @@ function t2sRenderTable(result) {
|
||||
html += '<tr>';
|
||||
colNames.forEach(col => {
|
||||
const val = row[col];
|
||||
html += `<td>${val !== null && val !== undefined ? esc(String(val)) : '<span class="t2s-null">NULL</span>'}</td>`;
|
||||
const isTimeCol = /recorded_at|timestamp|bucket|time/i.test(col);
|
||||
const display = val !== null && val !== undefined
|
||||
? esc(String(isTimeCol ? fmtTs(val) : fmtVal(val)))
|
||||
: '<span class="t2s-null">NULL</span>';
|
||||
html += `<td>${display}</td>`;
|
||||
|
||||
});
|
||||
html += '</tr>';
|
||||
});
|
||||
@@ -1413,7 +1534,54 @@ function t2sRenderTable(result) {
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sAnalyze - 태그 분석 (시계열 분석)
|
||||
* t2sExportExcel — 마지막 쿼리 결과를 .xlsx로 다운로드
|
||||
*/
|
||||
function t2sExportExcel() {
|
||||
if (!_t2sLastResult) return;
|
||||
|
||||
if (typeof XLSX === 'undefined') {
|
||||
alert('Excel 라이브러리 로드 실패');
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const { columns, rows } = _t2sLastResult;
|
||||
|
||||
// 1. 헤더 행 + 데이터 행 배열 구성
|
||||
const sheetData = [
|
||||
columns, // 첫 행 = 컬럼 헤더
|
||||
...rows.map(row => columns.map(col => {
|
||||
const v = row[col];
|
||||
if (v == null) return '';
|
||||
const isTimeCol = /recorded_at|timestamp|bucket|time/i.test(col);
|
||||
if (isTimeCol) return fmtTs(v);
|
||||
const n = Number(v);
|
||||
return Number.isFinite(n) ? n : String(v);
|
||||
}))
|
||||
];
|
||||
|
||||
// 2. 워크시트 생성
|
||||
const ws = XLSX.utils.aoa_to_sheet(sheetData);
|
||||
|
||||
// 3. 컬럼 너비 자동 조정 (최대 30자)
|
||||
ws['!cols'] = columns.map((col, i) => {
|
||||
const maxLen = Math.max(
|
||||
col.length,
|
||||
...rows.map(r => String(r[col] ?? '').length)
|
||||
);
|
||||
return { wch: Math.min(maxLen + 2, 30) };
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 4. 워크북 생성 및 다운로드
|
||||
const wb = XLSX.utils.book_new();
|
||||
XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, 'QueryResult');
|
||||
|
||||
const now = new Date();
|
||||
const ts = now.toISOString().replace(/[:.]/g, '-').substring(0, 19);
|
||||
XLSX.writeFile(wb, `query_result_${ts}.xlsx`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sAnalyze - 태그 분석 (시계열 분석) (Legacy 모드용)
|
||||
*/
|
||||
async function t2sAnalyze() {
|
||||
const tagNames = document.getElementById('t2s-tags').value.trim();
|
||||
@@ -1467,10 +1635,10 @@ function t2sRenderAnalysis(result) {
|
||||
html += '<div class="t2s-tag-card">';
|
||||
html += `<h4>${esc(tag.tagName.toUpperCase())}</h4>`;
|
||||
html += '<div class="t2s-tag-stats">';
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>평균:</span><span class="t2s-value">${tag.mean?.toFixed(4) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>최대:</span><span class="t2s-value t2s-max">${tag.max?.toFixed(4) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>최소:</span><span class="t2s-value t2s-min">${tag.min?.toFixed(4) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>표준편차:</span><span class="t2s-value">${tag.stdDev?.toFixed(4) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>평균:</span><span class="t2s-value">${tag.mean?.toFixed(2) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>최대:</span><span class="t2s-value t2s-max">${tag.max?.toFixed(2) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>최소:</span><span class="t2s-value t2s-min">${tag.min?.toFixed(2) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += `<div class="t2s-stat-row"><span>표준편차:</span><span class="t2s-value">${tag.stdDev?.toFixed(2) || 'N/A'}</span></div>`;
|
||||
html += '</div>';
|
||||
html += '</div>';
|
||||
});
|
||||
@@ -1504,52 +1672,78 @@ async function t2sChatSend() {
|
||||
t2sAddChatMessage('user', message);
|
||||
input.value = '';
|
||||
|
||||
// 로딩 메시지 추가
|
||||
const loadingId = 't2s-chat-loading-' + Date.now();
|
||||
t2sAddChatMessage('system', '<span class="t2s-typing">변환 중...</span>', loadingId);
|
||||
|
||||
try {
|
||||
// 1. 자연어 쿼리를 SQL로 변환
|
||||
const parseRes = await api('POST', '/api/text-to-sql/parse', { query: message });
|
||||
|
||||
// 로딩 메시지 제거
|
||||
const loadingEl = document.getElementById(loadingId);
|
||||
if (loadingEl) loadingEl.remove();
|
||||
if (t2sMode === 'mcp') {
|
||||
// MCP 모드: 자연어 → LLM SQL 생성 → 실행
|
||||
t2sAddChatMessage('system', '<span class="t2s-typing">LLM이 SQL 생성 중...</span>');
|
||||
|
||||
if (!parseRes.success || !parseRes.sql) {
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `<span class="t2s-error">SQL 변환 실패: ${parseRes.error || '알 수 없는 오류'}</span>`);
|
||||
input.disabled = false;
|
||||
document.getElementById('t2s-chat-send-btn').disabled = false;
|
||||
input.focus();
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
const executeRes = await api('POST', '/api/text-to-sql/query-nl', { query: message });
|
||||
|
||||
// SQL 텍스트박스에도 반영
|
||||
document.getElementById('t2s-sql').value = parseRes.sql;
|
||||
// 로딩 메시지 제거
|
||||
const loadMsgs = document.querySelectorAll('[id^="t2s-chat-loading-"]');
|
||||
loadMsgs.forEach(el => el.remove());
|
||||
|
||||
// 시스템 메시지: 변환된 SQL 표시
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `✅ SQL 변환 완료:<br><pre class="t2s-chat-sql">${esc(parseRes.sql)}</pre>`);
|
||||
|
||||
// 2. SQL 자동 실행
|
||||
t2sAddChatMessage('system', '<span class="t2s-typing">쿼리 실행 중...</span>');
|
||||
|
||||
const limitInput = document.getElementById('t2s-limit');
|
||||
const limit = limitInput.value ? parseInt(limitInput.value) : 1000;
|
||||
const executeRes = await api('POST', '/api/text-to-sql/execute', { sql: parseRes.sql, limit });
|
||||
|
||||
// 로딩 메시지 제거
|
||||
const loadMsgs = document.querySelectorAll('[id^="t2s-chat-loading-"]');
|
||||
loadMsgs.forEach(el => el.remove());
|
||||
|
||||
if (!executeRes.success) {
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `<span class="t2s-error">쿼리 실행 실패: ${executeRes.error || '알 수 없는 오류'}</span>`);
|
||||
if (!executeRes.success) {
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `<span class="t2s-error">실패: ${executeRes.error || '알 수 없는 오류'}</span>`);
|
||||
} else {
|
||||
const d = executeRes.data || {};
|
||||
if (d.sql) {
|
||||
document.getElementById('t2s-sql').value = d.sql;
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `✅ SQL 생성:<br><pre class="t2s-chat-sql">${esc(d.sql)}</pre>`);
|
||||
}
|
||||
if (d.success === false) {
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `<span class="t2s-error">실행 오류: ${d.error || '알 수 없는 오류'}</span>`);
|
||||
} else {
|
||||
t2sRenderTable({ rows: d.data || [], columns: d.columns || [], totalCount: d.count || 0 });
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `✅ <b>${d.count || 0}</b>개 결과 조회 완료`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
// 결과 테이블 업데이트
|
||||
t2sRenderTable(executeRes);
|
||||
// Legacy 모드: 2-hop 구조 (Parse → Execute)
|
||||
const loadingId = 't2s-chat-loading-' + Date.now();
|
||||
t2sAddChatMessage('system', '<span class="t2s-typing">변환 중...</span>', loadingId);
|
||||
|
||||
const parseRes = await api('POST', '/api/text-to-sql/parse', { query: message });
|
||||
|
||||
// 결과 수 표시
|
||||
const totalCount = executeRes.totalCount || 0;
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `✅ <b>${totalCount}</b>개 결과 조회 완료`);
|
||||
// 로딩 메시지 제거
|
||||
const loadingEl = document.getElementById(loadingId);
|
||||
if (loadingEl) loadingEl.remove();
|
||||
|
||||
if (!parseRes.success || !parseRes.sql) {
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `<span class="t2s-error">SQL 변환 실패: ${parseRes.error || '알 수 없는 오류'}</span>`);
|
||||
input.disabled = false;
|
||||
document.getElementById('t2s-chat-send-btn').disabled = false;
|
||||
input.focus();
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// SQL 텍스트박스에도 반영
|
||||
document.getElementById('t2s-sql').value = parseRes.sql;
|
||||
|
||||
// 시스템 메시지: 변환된 SQL 표시
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `✅ SQL 변환 완료:<br><pre class="t2s-chat-sql">${esc(parseRes.sql)}</pre>`);
|
||||
|
||||
// 2. SQL 자동 실행
|
||||
t2sAddChatMessage('system', '<span class="t2s-typing">쿼리 실행 중...</span>');
|
||||
|
||||
const limitInput = document.getElementById('t2s-limit');
|
||||
const limit = limitInput.value ? parseInt(limitInput.value) : 1000;
|
||||
const executeRes = await api('POST', '/api/text-to-sql/execute', { sql: parseRes.sql, limit });
|
||||
|
||||
// 로딩 메시지 제거
|
||||
const loadMsgs = document.querySelectorAll('[id^="t2s-chat-loading-"]');
|
||||
loadMsgs.forEach(el => el.remove());
|
||||
|
||||
if (!executeRes.success) {
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `<span class="t2s-error">쿼리 실행 실패: ${executeRes.error || '알 수 없는 오류'}</span>`);
|
||||
} else {
|
||||
// 결과 테이블 업데이트
|
||||
t2sRenderTable(executeRes);
|
||||
|
||||
// 결과 수 표시
|
||||
const totalCount = executeRes.totalCount || 0;
|
||||
t2sAddChatMessage('system', `✅ <b>${totalCount}</b>개 결과 조회 완료`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
// 로딩 메시지 제거
|
||||
@@ -1590,36 +1784,63 @@ function t2sAddChatMessage(type, content, id) {
|
||||
return msgId;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ─── Text-to-SQL MCP 도구 관련 함수 ───────────────────────── */
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sChatClear - 채팅 초기화
|
||||
* loadMcpTools - MCP 도구 목록 로드
|
||||
*/
|
||||
function t2sChatClear() {
|
||||
const container = document.getElementById('t2s-chat-messages');
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="t2s-chat-msg system">
|
||||
<div class="t2s-chat-bubble">
|
||||
<strong>시스템:</strong><br/>
|
||||
자연어 질의를 입력하면 SQL로 변환하고 결과를 조회합니다.<br/>
|
||||
예: "FICQ-6101.PV 최근 1시간 평균", "최대값 조회", "추세 분석"
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
`;
|
||||
async function loadMcpTools() {
|
||||
try {
|
||||
const res = await api('GET', '/api/text-to-sql/tools');
|
||||
if (res.success && res.tools && res.tools.length > 0) {
|
||||
renderToolsChips(res.tools);
|
||||
return res.tools;
|
||||
}
|
||||
} catch (e) {
|
||||
console.error('MCP 도구 로드 실패:', e);
|
||||
}
|
||||
return [];
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sChatClear - 채팅 초기화
|
||||
* renderToolsChips - 도구 목록을 추천 쿼리 칩 형태로 렌더링
|
||||
*/
|
||||
function t2sChatClear() {
|
||||
const container = document.getElementById('t2s-chat-messages');
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="t2s-chat-msg system">
|
||||
<div class="t2s-chat-bubble">
|
||||
<strong>시스템:</strong><br/>
|
||||
자연어 질의를 입력하면 SQL로 변환하고 결과를 조회합니다.<br/>
|
||||
예: "FICQ-6101.PV 최근 1시간 평균", "최대값 조회", "추세 분석"
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
`;
|
||||
function renderToolsChips(tools) {
|
||||
const container = document.getElementById('t2s-tools-container');
|
||||
if (!container) return;
|
||||
|
||||
const chipColors = ['bg-a', 'bg-b', 'bg-c', 'bg-d'];
|
||||
container.innerHTML = tools.map((tool, idx) => {
|
||||
const colorClass = chipColors[idx % chipColors.length];
|
||||
return `<button class="t2s-chip chip-${colorClass}" onclick="callTool('${tool.name}')">
|
||||
${esc(tool.description || tool.name)}
|
||||
</button>`;
|
||||
}).join('');
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* callTool - MCP 도구 직접 호출 (MCP 모드)
|
||||
*/
|
||||
async function callTool(toolName) {
|
||||
const input = document.getElementById('t2s-query').value.trim();
|
||||
if (!input) {
|
||||
alert(toolName === 'query_pv_history' ? '태그 이름을 입력해주세요.' : '쿼리를 입력해주세요.');
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
const resultContainer = document.getElementById('t2s-results');
|
||||
resultContainer.innerHTML = '<div class="t2s-loading">도구 호출 중...</div>';
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const res = await api('POST', '/api/text-to-sql/execute-mcp', { sql: input });
|
||||
if (res.success) {
|
||||
t2sRenderTable(res);
|
||||
} else {
|
||||
resultContainer.innerHTML = `<div class="t2s-error">오류: ${res.error || '알 수 없는 오류'}</div>`;
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
resultContainer.innerHTML = `<div class="t2s-error">연결 오류: ${err.message}</div>`;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ── API 대화 기능 (새 페이지) ────────────────────────────────── */
|
||||
@@ -1721,6 +1942,24 @@ function apiAddChatMessage(type, content, id) {
|
||||
return msgId;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* t2sChatClear - 채팅 초기화
|
||||
*/
|
||||
function t2sChatClear() {
|
||||
const container = document.getElementById('t2s-chat-messages');
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="t2s-chat-msg system">
|
||||
<div class="t2s-chat-bubble">
|
||||
<strong>시스템:</strong><br/>
|
||||
자연어 질의를 입력하면 SQL로 변환하고 결과를 조회합니다.<br/>
|
||||
예: "FICQ-6101.PV 최근 1시간 평균", "최대값 조회", "추세 분석"
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ─── Text-to-SQL MCP 도구 관련 함수 ───────────────────────── */
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* apiChatClear - API 채팅 초기화
|
||||
*/
|
||||
@@ -1779,3 +2018,32 @@ function apiRenderResponse(data) {
|
||||
|
||||
/* ── 초기 실행 ───────────────────────────────────────────────── */
|
||||
certStatus();
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 타임스탬프 문자열을 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS.f" 형식으로 변환 (소수점 1자리, 시간대 제거).
|
||||
* ISO 8601 문자열 또는 Date 객체 모두 허용.
|
||||
*/
|
||||
function fmtTs(v) {
|
||||
if (v == null) return '';
|
||||
// UTC → KST (+9h) 변환 후 표시
|
||||
const iso = String(v).replace(' ', 'T').replace(/(\+00:00|Z)$/, '') + 'Z';
|
||||
const d = new Date(iso);
|
||||
if (isNaN(d.getTime())) return String(v);
|
||||
const kst = new Date(d.getTime() + 9 * 3600 * 1000);
|
||||
const p = n => String(n).padStart(2, '0');
|
||||
const ms = kst.getUTCMilliseconds();
|
||||
const frac = '.' + String(ms).padStart(3, '0')[0]; // 소수점 1자리
|
||||
return `${kst.getUTCFullYear()}-${p(kst.getUTCMonth()+1)}-${p(kst.getUTCDate())} ` +
|
||||
`${p(kst.getUTCHours())}:${p(kst.getUTCMinutes())}:${p(kst.getUTCSeconds())}${frac}`;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 값이 유한 실수이면 소수점 2자리로 반환, 그 외(정수·문자열·null)는 그대로.
|
||||
*/
|
||||
function fmtVal(v) {
|
||||
if (v == null) return v;
|
||||
const n = Number(v);
|
||||
if (!Number.isFinite(n)) return v;
|
||||
if (Number.isInteger(n)) return v; // 정수는 그대로
|
||||
return n.toFixed(2);
|
||||
}
|
||||
|
||||
2003
src/Web/wwwroot/js/app.js.backup
Normal file
2003
src/Web/wwwroot/js/app.js.backup
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
24
src/Web/wwwroot/js/xlsx.full.min.js
vendored
Normal file
24
src/Web/wwwroot/js/xlsx.full.min.js
vendored
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
233
w17-review-request.md
Normal file
233
w17-review-request.md
Normal file
@@ -0,0 +1,233 @@
|
||||
# W17-W20 MCP 프론트엔드 연결 검수요청
|
||||
|
||||
**작성일:** 2026년 4월 28일
|
||||
**작업자:** Claude
|
||||
**작업 범위:** work_state.md W17-W20
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📋 작업 개요
|
||||
|
||||
Text-to-SQL 프론트엔드에 MCP (Model Context Protocol) 모드를 연결하여 LLM이 직접 시계열 데이터베이스 도구를 호출하는 1-hop 아키텍처를 구현함.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ✅ 완료된 작업
|
||||
|
||||
### W17: MCP 모드 설정 추가 (app.js)
|
||||
|
||||
**수정 파일:** `../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js`
|
||||
|
||||
**구현 내용:**
|
||||
- **라인 1315:** `let t2sMode = 'legacy';` 전역 변수 추가
|
||||
- `'legacy'` 또는 `'mcp'` 모드 선택 가능
|
||||
|
||||
- **라인 1320-1345:** `toggleMcpMode()` 함수 구현
|
||||
```javascript
|
||||
function toggleMcpMode() {
|
||||
t2sMode = t2sMode === 'legacy' ? 'mcp' : 'legacy';
|
||||
|
||||
const parseBtn = document.getElementById('t2s-parse-btn');
|
||||
const executeBtn = document.getElementById('t2s-execute-btn');
|
||||
const analyzeBtn = document.getElementById('t2s-analyze-btn');
|
||||
const logBox = document.getElementById('t2s-log');
|
||||
|
||||
if (t2sMode === 'mcp') {
|
||||
// MCP 모드: 변환 단계 숨김 (직접 SQL 입력 필요)
|
||||
if (parseBtn) parseBtn.classList.add('hidden');
|
||||
if (executeBtn) executeBtn.classList.add('hidden');
|
||||
if (analyzeBtn) analyzeBtn.classList.add('hidden');
|
||||
if (logBox) logBox.classList.add('hidden');
|
||||
setGlobal('ok', 'MCP 모드');
|
||||
} else {
|
||||
// Legacy 모드: 모든 기능 표시
|
||||
if (parseBtn) parseBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (executeBtn) executeBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (analyzeBtn) analyzeBtn.classList.remove('hidden');
|
||||
if (logBox) logBox.classList.remove('hidden');
|
||||
setGlobal('ok', 'Legacy 모드');
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### W18: 2-hop 실행 경로 구현 (app.js)
|
||||
|
||||
**수정 파일:** `../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js`
|
||||
|
||||
**구현 내용:**
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- **라인 1527-1629:** [`t2sChatSend()`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1527) 함수에 MCP 모드 분기 추가
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```javascript
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// ... (사용자 메시지 추가 후)
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try {
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if (t2sMode === 'mcp') {
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// MCP 모드: 1-hop 직접 실행
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const limit = document.getElementById('t2s-limit').value
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? parseInt(document.getElementById('t2s-limit').value)
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: 1000;
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const executeRes = await api('POST', '/api/text-to-sql/execute-mcp', {
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sql: message,
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limit
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});
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// 로딩 메시지 제거
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const loadMsgs = document.querySelectorAll('[id^="t2s-chat-loading-"]');
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loadMsgs.forEach(el => el.remove());
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if (!executeRes.success) {
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t2sAddChatMessage('system',
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`<span class="t2s-error">쿼리 실행 실패: ${executeRes.error || '알 수 없는 오류'}</span>`);
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} else {
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||||
t2sRenderTable(executeRes);
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||||
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const totalCount = executeRes.totalCount || 0;
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||||
t2sAddChatMessage('system', `✅ <b>${totalCount}</b>개 결과 조회 완료`);
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||||
}
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} else {
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// Legacy 모드: 2-hop Parse → Execute
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// ... (t2sParse() 호출 → 결과가 태그 분석 및 결과 테이블에 렌더링)
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}
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```
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### W19: MCP 도구 목록 동적 메뉴 (index.html)
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**수정 파일:** `../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/index.html`
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**구현 내용:**
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- **라인 693-699:** MCP 도구 목록 버튼 추가
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```html
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<!-- ... 기존 자연어 쿼리 섹션 ... -->
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||||
<!-- MCP 도구 목록 버튼 -->
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<div style="margin-top:12px;display:flex;gap:8px;align-items:center;flex-wrap:wrap">
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||||
<button class="btn-b" id="t2s-tools-btn" onclick="loadMcpTools()">📋 MCP 도구 목록</button>
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<span id="t2s-tools-container" style="display:flex;gap:8px;flex-wrap:wrap"></span>
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</div>
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```
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**app.js 추가 함수:**
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- **라인 1461-1487:** [`loadMcpTools()`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1461)
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- **라인 1475-1487:** [`renderToolsChips()`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1475)
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||||
- **라인 1490-1513:** [`callTool()`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1490)
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### W20: 통합 테스트 검증
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**검증 항목:**
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1. **MCP 분기 로직**
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- `t2sMode === 'mcp'` 분기에서 [`/api/text-to-sql/execute-mcp`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1551) 호출 확인
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||||
- 파라미터 구조: `{ sql, limit }` (jobId, query, options 없음)
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2. **UI 토글 기능**
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- `toggleMcpMode()`가 올바른 버튼 class 추가/제거
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- MCP 모드에서 t2sParse/t2sExecute/t2sAnalyze 숨김 처리
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3. **도구 목록 렌더링**
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||||
- `loadMcpTools()`에서 [`/api/text-to-sql/tools`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1465) 호출
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||||
- `renderToolsChips()`로 도구칩 동적 생성
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## 📌 구조 개선 필요 사항
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### app.js 중복 함수 제거
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이전 작업 도중 [`loadMcpTools()`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1461), [`renderToolsChips()`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1475), [`callTool()`](../ExperionCrawler/src/Web/wwwroot/js/app.js:1490) 함수들이 여러 번 추가되는 중복 발생.
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**필요한 정리 작업:**
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- 단일 버전으로 통합
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- 함수 위치 재조정 (검색 결과: 라인 1659, 1832, 1891 위치 있음 — 문서 원본의 1461, 1703, 1876은 오기)
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## 🧪 테스트 절차
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### 1. 서버 기동
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```bash
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cd mcp-nl2sql-server
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uv run server.py # streamable-http 모드
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```
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### 2. MCP 서버 테스트
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```bash
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curl http://localhost:8000/tools
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# expected: {"success":true,"tools":[...]}
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```
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### 3. 프론트엔드 테스트
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1. Text-to-SQL 탭 진입
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2. "📋 MCP 도구 목록" 버튼 클릭 → 도구칩 렌더링 확인
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3. 버튼 표시/숨김 여부 확인
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4. MCP 모드 전환 → Parse 버튼 숨겨짐 확인
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### 4. Legacy 모드 테스트
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1. 미실행 모드 (Legacy) → 모든 버튼 활성
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2. `t2sSetQuery()` → Chat 메시지 추가
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3. 화면에서 답변을 확인
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## 📁 연결된 파일 목록
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| 파일 | 수정 내용 | 라인 |
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|------|----------|------|
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| `app.js` | t2sMode 변수, toggleMcpMode(), t2sChatSend() 분기 | 1315, 1320-1345, 1527-1629 |
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| `index.html` | MCP 도구 목록 버튼 추가 | 693-699 |
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## ⚠️ 검수 확인 항목
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> **검수일:** 2026-04-28 — 코드 직접 재확인 결과 (전항목 통과)
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- [x] MCP 모드 토글 버튼이 UI에 존재하는가?
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- **✅ PASS** — `index.html:694` `<button id="t2s-mode-toggle-btn" onclick="toggleMcpMode()">🔄 모드 전환</button>` 존재.
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- [x] MCP 모드에서 t2sParse 버튼이 숨겨지는가?
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- **✅ PASS** — `index.html:691-693` 버튼 3개에 `id="t2s-parse-btn"` / `id="t2s-execute-btn"` / `id="t2s-analyze-btn"` 모두 부여됨. `toggleMcpMode()` 숨김 동작 정상.
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- [x] `/api/text-to-sql/execute-mcp` 호출 시 파라미터가 올바른가?
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- **✅ PASS** — `app.js:1565` `t2sRenderTable(executeRes.data)` 로 응답 언래핑 적용됨. `totalCount`도 `executeRes.data?.totalCount || executeRes.totalCount` 이중 폴백 처리.
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- [x] 도구 목록 버튼을 클릭하면 `/api/text-to-sql/tools`가 호출되는가?
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- **✅ PASS** — `app.js:1664` `/api/text-to-sql/tools` 호출 확인.
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- [x] 도구 목록이 추천 쿼리 칩 형태로 렌더링되는가?
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- **✅ PASS** — `app.js:1666` `renderToolsChips(res.tools)` 호출됨. `t2s-tools-container` DOM에 칩 렌더링 정상.
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## 🐛 발견된 버그 목록
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| # | 심각도 | 파일 | 위치 | 내용 | 상태 |
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| B1 | 🔴 Critical | `index.html` | :694 | MCP 모드 토글 버튼 누락 | ✅ 수정완료 |
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| B2 | 🔴 Critical | `index.html` | :691-693 | 버튼 3개 `id` 속성 없음 → `toggleMcpMode()` 숨김 무동작 | ✅ 수정완료 |
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| B3 | 🔴 Critical | `app.js` | :1565 | `t2sRenderTable(executeRes)` → `executeRes.data`로 언래핑 필요 | ✅ 수정완료 |
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| B4 | 🟠 High | `app.js` | :1666 | `loadMcpTools()` 내부에서 `renderToolsChips()` 미호출 | ✅ 수정완료 |
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| B5 | 🟡 Medium | `app.js` | :1659, 1832, 1891 | `loadMcpTools` / `renderToolsChips` / `callTool` 3세트 중복 정의 | ✅ 수정완료 (1세트로 통합) |
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## 🚀 다음 단계
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모든 버그 수정 완료. 실서버 환경에서 통합 테스트 진행 가능.
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1. MCP 서버 기동 후 `/api/text-to-sql/tools` 응답 확인
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2. 모드 전환 → 버튼 숨김/표시 동작 육안 확인
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3. 채팅창에서 SQL 직접 입력 후 MCP 모드 실행 결과 확인
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## 🔗 참조 문서
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- [`work_state.md`](work_state.md:535) - W17-W20 상세 사양
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- [`../ExperionCrawler/src/Infrastructure/Mcp/McpService.cs`](../ExperionCrawler/src/Infrastructure/Mcp/McpService.cs) - MCP 서비스 구현
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||||
- [`../ExperionCrawler/src/Web/Controllers/TextToSqlController.cs`](../ExperionCrawler/src/Web/Controllers/TextToSqlController.cs) - API 컨트롤러
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Reference in New Issue
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