From 09e5ab4e30e4f1cd3f3378b0b09e29b487959d16 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gahusb Date: Wed, 25 Mar 2026 04:47:42 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?AI=20=ED=8F=AC=ED=8A=B8=ED=8F=B4=EB=A6=AC?= =?UTF-8?q?=EC=98=A4=20=EB=B6=84=EC=84=9D=20=EC=97=94=EB=93=9C=ED=8F=AC?= =?UTF-8?q?=EC=9D=B8=ED=8A=B8=20=EB=B0=8F=20Gemini=20=EC=97=B0=EB=8F=99=20?= =?UTF-8?q?=EC=A0=9C=EA=B1=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 프롬프트 생성/복사 방식으로 전환하여 더 이상 불필요한 /api/stock/ai-analysis 엔드포인트, ai_analyst.py, google-generativeai 패키지 제거 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 --- stock-lab/app/ai_analyst.py | 172 ------------------------------------ stock-lab/app/main.py | 43 --------- stock-lab/requirements.txt | 2 - 3 files changed, 217 deletions(-) delete mode 100644 stock-lab/app/ai_analyst.py diff --git a/stock-lab/app/ai_analyst.py b/stock-lab/app/ai_analyst.py deleted file mode 100644 index b7d16f3..0000000 --- a/stock-lab/app/ai_analyst.py +++ /dev/null @@ -1,172 +0,0 @@ -"""ai_analyst.py — Gemini Pro 기반 주식 포트폴리오 AI 분석 - -환경변수: - GEMINI_API_KEY — Google AI Studio API 키 (필수) - GEMINI_MODEL — 사용할 모델 (기본: gemini-1.5-pro-latest) -""" -from __future__ import annotations - -import os -import time -import logging -from datetime import datetime, date -from typing import Any - -logger = logging.getLogger(__name__) - -# ── 캐시 (메모리, 5분 TTL) ──────────────────────────────────────────────────── -_cache: dict[str, Any] = {} -_CACHE_TTL = 300 # 5분 - - -# ── Gemini 모델 로드 ────────────────────────────────────────────────────────── - -def _get_model(): - api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "").strip() - if not api_key: - raise ValueError("GEMINI_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다.") - - import google.generativeai as genai # lazy import (설치 안 된 경우 대비) - - genai.configure(api_key=api_key) - model_name = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-1.5-flash") - return genai.GenerativeModel( - model_name, - generation_config={ - "temperature": 0.65, - "max_output_tokens": 4096, - }, - ) - - -# ── 프롬프트 빌더 ───────────────────────────────────────────────────────────── - -def _build_prompt(holdings: list[dict], news: list[dict]) -> str: - today = date.today().strftime("%Y년 %m월 %d일") - - # 보유 종목 섹션 - if holdings: - holdings_lines = [] - for h in holdings: - cp = h.get("current_price") - rate = h.get("profit_rate") - profit = h.get("profit_amount") - rate_str = f"{rate:+.2f}%" if rate is not None else "시세 조회 불가" - profit_str = f"({profit:+,.0f}원)" if profit is not None else "" - cp_str = f"{cp:,}원" if cp else "조회 불가" - holdings_lines.append( - f"- **{h['name']}** ({h['ticker']}) | 계좌: {h.get('broker', '-')}\n" - f" 수량 {h['quantity']}주 | 평균매입 {h['avg_price']:,}원 | " - f"현재가 {cp_str} | 손익 {rate_str} {profit_str}" - ) - holdings_text = "\n".join(holdings_lines) - else: - holdings_text = "보유 종목 없음" - - # 뉴스 섹션 (최근 8개) - news_lines = [] - for i, n in enumerate(news[:8], 1): - title = n.get("title", "").strip() - category = n.get("category", "") - if title: - news_lines.append(f"{i}. [{category}] {title}") - news_text = "\n".join(news_lines) if news_lines else "뉴스 없음" - - return f"""당신은 15년 이상 경력의 한국 주식시장 전문 애널리스트입니다. -오늘은 {today}입니다. 아래 포트폴리오와 뉴스를 바탕으로 전문가 분석을 제공해주세요. - ---- - -## 현재 보유 포트폴리오 - -{holdings_text} - ---- - -## 오늘의 주요 뉴스 - -{news_text} - ---- - -## 분석 요청 - -다음 형식으로 명확하게 작성해주세요: - -### 📈 오늘의 시장 환경 -뉴스를 바탕으로 오늘 한국 주식시장의 전반적인 분위기와 주요 이슈를 2-3문장으로 요약하세요. - -### 🔍 종목별 분석 및 행동 지침 -각 보유 종목에 대해 아래 형식으로 작성하세요: - -**[종목명 (티커)]** -- 현황: 현재 손익 상태와 포지션 평가 -- 분석: 업황·섹터 동향, 관련 뉴스 영향, 주요 리스크/기회 -- 🎯 행동 지침: **[매도 / 보유 / 추가매수 / 분할매도]** — 구체적 이유와 목표 참고 가격대 - -### 💼 포트폴리오 종합 의견 -전체 포트폴리오의 섹터 편중, 리밸런싱 필요 여부, 현금 비중 조언을 작성하세요. - -### ⚠️ 오늘 주의해야 할 리스크 -매크로·섹터·개별 종목 측면에서 오늘 특히 주의할 리스크를 2-3가지 나열하세요. - ---- -분석은 반드시 한국어로, 구체적인 수치와 근거를 들어 전문적으로 작성해주세요. -투자 결정은 최종적으로 투자자 본인이 판단함을 명시하세요. -""" - - -# ── 메인 분석 함수 ──────────────────────────────────────────────────────────── - -def analyze_portfolio( - holdings: list[dict], - news: list[dict], - force: bool = False, -) -> dict: - """포트폴리오 AI 분석 (5분 캐시). - - Returns: - { - "analysis": str, # 마크다운 분석 텍스트 - "generated_at": str, # ISO timestamp - "cached": bool, - "holdings_count": int, - } - """ - now = time.time() - today_str = date.today().isoformat() - cached = _cache.get("portfolio") - - if not force and cached and cached.get("date") == today_str and (now - cached["ts"]) < _CACHE_TTL: - logger.info("[AI] cache hit (%.0fs ago)", now - cached["ts"]) - return {**cached["result"], "cached": True} - - if not holdings: - return { - "analysis": "포트폴리오에 보유 종목이 없습니다. 종목을 추가한 후 다시 분석해주세요.", - "generated_at": datetime.now().isoformat(), - "cached": False, - "holdings_count": 0, - } - - try: - model = _get_model() - prompt = _build_prompt(holdings, news) - logger.info("[AI] Calling Gemini API, holdings=%d, news=%d", len(holdings), len(news)) - t0 = time.time() - response = model.generate_content(prompt) - analysis_text = response.text - logger.info("[AI] Gemini response in %.1fs", time.time() - t0) - except Exception as exc: - logger.exception("[AI] Gemini API error") - raise RuntimeError(str(exc)) from exc - - result = { - "analysis": analysis_text, - "generated_at": datetime.now().isoformat(), - "cached": False, - "holdings_count": len(holdings), - } - - _cache["portfolio"] = {"result": result, "ts": now, "date": today_str} - return result diff --git a/stock-lab/app/main.py b/stock-lab/app/main.py index 74ba9bd..42249cc 100644 --- a/stock-lab/app/main.py +++ b/stock-lab/app/main.py @@ -19,7 +19,6 @@ from .db import ( ) from .scraper import fetch_market_news, fetch_major_indices, fetch_overseas_news from .price_fetcher import get_current_prices -from .ai_analyst import analyze_portfolio as ai_analyze_portfolio app = FastAPI() @@ -413,45 +412,3 @@ def remove_sell_history(record_id: int): -# ═══════════════════════════════════════════════════════════════ -# AI 포트폴리오 분석 (Gemini Pro) -# ═══════════════════════════════════════════════════════════════ - -@app.get("/api/stock/ai-analysis") -def get_ai_analysis(force: bool = False): - """AI 전문가 포트폴리오 분석 (Gemini Pro). - - - 캐시: 5분 TTL (force=true 로 강제 갱신) - - 보유 종목 현재가 + 최근 뉴스를 포함해 Gemini에 전달 - """ - # 포트폴리오 + 현재가 조회 - items = get_all_portfolio() - if items: - tickers = list({item["ticker"] for item in items}) - prices = get_current_prices(tickers) - else: - prices = {} - - holdings = [] - for item in items: - cp = prices.get(item["ticker"]) - buy = item["avg_price"] * item["quantity"] - eval_amt = cp * item["quantity"] if cp is not None else None - profit = (eval_amt - buy) if eval_amt is not None else None - rate = round((profit / buy) * 100, 2) if (profit is not None and buy) else None - holdings.append({ - **item, - "current_price": cp, - "profit_amount": profit, - "profit_rate": rate, - }) - - # 최근 뉴스 (국내 20건) - news = get_latest_articles(20) - if not isinstance(news, list): - news = [] - - try: - return ai_analyze_portfolio(holdings, news, force=force) - except RuntimeError as exc: - return JSONResponse(status_code=500, content={"error": str(exc)}) diff --git a/stock-lab/requirements.txt b/stock-lab/requirements.txt index 071cb69..048f02b 100644 --- a/stock-lab/requirements.txt +++ b/stock-lab/requirements.txt @@ -6,5 +6,3 @@ uvicorn[standard]==0.30.6 apscheduler==3.10.4 python-dotenv==1.0.1 -# AI 분석 (Gemini Pro) -google-generativeai>=0.8.0