app.py

"""
Square Theory Generator (Korean‑friendly, LLM‑powered)
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변경 사항
0) Matplotlib 한글 폰트 자동 설정으로 깨짐 해결
1) 입력 프롬프트를 하나만 두고, 나머지 3단어는 LLM이 생성
2) OpenAI 공식 Python SDK (`openai`) 사용 – 사용자가 제공한 `client.responses.create` 예시 반영
3) LLM이 사각형 단어 + 두 줄 카피·브랜드 네임까지 JSON으로 반환 → 자동 출력

⚠️ **OPENAI_API_KEY** 환경 변수를 미리 설정해 두세요.
"""

import os
import json
import gradio as gr
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import patches, font_manager, rcParams
from openai import OpenAI

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# 0. 한글 폰트 자동 탐색 & 설정 (Malgun, Nanum 등)
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def _set_korean_font():
    candidates = [
        "Malgun Gothic",  # Windows
        "NanumGothic",    # Linux (apt install fonts-nanum)
        "AppleGothic",    # macOS
        "DejaVu Sans",    # fallback (기본 폰트지만 한글 일부 지원)
    ]
    available = {f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist}
    for cand in candidates:
        if cand in available:
            rcParams["font.family"] = cand
            break
    rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 음수 부호 깨짐 방지

_set_korean_font()

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# 1. OpenAI 클라이언트 초기화
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OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not OPENAI_API_KEY:
    raise EnvironmentError("OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.")

client = OpenAI()

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# 2. Square Theory 도식 그리기
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def draw_square(words):
    """words = dict with keys tl, tr, br, bl"""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4))
    # 사각형 프레임
    square = patches.Rectangle((0, 0), 1, 1, fill=False, linewidth=2)
    ax.add_patch(square)

    ax.text(-0.05, 1.05, words["tl"], ha="right", va="bottom", fontsize=14, fontweight="bold")
    ax.text(1.05, 1.05, words["tr"], ha="left", va="bottom", fontsize=14, fontweight="bold")
    ax.text(1.05, -0.05, words["br"], ha="left", va="top", fontsize=14, fontweight="bold")
    ax.text(-0.05, -0.05, words["bl"], ha="right", va="top", fontsize=14, fontweight="bold")

    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
    ax.set_xlim(-0.2, 1.2)
    ax.set_ylim(-0.2, 1.2)
    ax.set_aspect("equal")
    return fig

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# 3. LLM 프롬프트 & 응답 파싱
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SYSTEM_PROMPT = """너는 한국어 카피·브랜드 네이밍 전문가이자 Square Theory(사각형 이론) 도우미다.\n사용자가 제시한 하나의 단어(TL)를 기반으로, 다음 JSON 형식으로 사각형을 완성하라.\n- "tl": 입력 단어 그대로\n- "tr": TL과 의미·음이 대응되는 다른 단어\n- "br": TR과 의미·음이 대응되는 다른 단어\n- "bl": BR과 의미·음이 대응되는 다른 단어로 TL과도 연결이 있어야 한다\n또한, "top_phrase"(tl+tr), "bottom_phrase"(bl+br) 두 표현을 자연스러운 한국어 관용구로 제시하고,\n"slogan"(두 줄 카피)와 "brand"(브랜드 네임 후보) 필드를 함께 포함하라.\n결과는 반드시 **한글 UTF‑8**로 인코딩된 JSON만 반환한다."""


def call_llm(seed):
    """Returns parsed dict from LLM JSON output."""
    response = client.responses.create(
        model="gpt-4.1-mini",
        input=[
            {"role": "system", "content": [{"type": "input_text", "text": SYSTEM_PROMPT}]},
            {"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": seed}]},
        ],
        text={"format": {"type": "text"}},
        temperature=0.9,
        max_output_tokens=512,
    )
    raw = response.choices[0].message.content[0]["text"]
    try:
        data = json.loads(raw)
    except json.JSONDecodeError as e:
        raise ValueError(f"LLM 응답이 JSON 형식이 아닙니다: {e}\n원본: {raw}")
    return data

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# 4. Gradio 콜백
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def generate(seed_word):
    data = call_llm(seed_word)

    words = {
        "tl": data["tl"],
        "tr": data["tr"],
        "br": data["br"],
        "bl": data["bl"],
    }
    fig = draw_square(words)
    return (
        fig,
        data.get("top_phrase", ""),
        data.get("bottom_phrase", ""),
        data.get("slogan", ""),
        data.get("brand", ""),
    )

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# 5. Gradio UI
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with gr.Blocks(title="Square Theory Generator – LLM Powered 🇰🇷") as demo:
    gr.Markdown("""# 🟧 Square Theory Generator\n단어 하나만 입력하면, LLM이 사각형 구조·카피·브랜드 네임을 자동으로 제안합니다.""")

    seed = gr.Textbox(label="시드 단어(TL)", placeholder="예: 골든")
    run_btn = gr.Button("사각형 생성")

    fig_out = gr.Plot(label="사각형 다이어그램")
    top_out = gr.Textbox(label="윗변 표현")
    bottom_out = gr.Textbox(label="아랫변 표현")
    slogan_out = gr.Textbox(label="두 줄 슬로건")
    brand_out = gr.Textbox(label="브랜드 네임 제안")

    run_btn.click(fn=generate, inputs=seed, outputs=[fig_out, top_out, bottom_out, slogan_out, brand_out])

if __name__ == "__main__":
    # launch(): share=True 하면 외부에서 접속 가능
    demo.launch()