Update app.py

app.py

@@ -1,14 +1,25 @@
 """
 Square Theory Generator (Markdown‑only, up to 20 ideas)
 =====================================================
-2025‑05‑28 v7 ● 박스 다이어그램 제거 & 제안 20개로 확장
+2025‑05‑28 v9 ● 출력 포맷 개선 & 필드 구분 명확화
 ---------------------------------------------------
 변경 요약
 ---------
-1. **사각형 시각화 제거** ‒ 출력/의존에서 `matplotlib` 전부 삭제.
-2. **제안 개수 상향** ‒ LLM이 최대 **20개** 아이디어 반환.
-3. **유연 길이 허용** ‒ 1 ≤ N ≤ 20 리스트면 OK.
-4. **UI 단순화** ‒ 시드 입력 → 버튼 → 마크다운 결과.
+1. **슬로건 · 브랜드 네임 구획** — Markdown 템플릿을 다음 구조로 개선
+   ```md
+   ### 1. 브랜드 네임: 모닝커피
+   **메인 카피**  
+   • 상단: 풍미를 담은 커피  
+   • 하단: 당신의 하루를 특별하게
+
+   **슬로건**  
+   > 커피 한잔의 여유
+
+   **사각형 키워드**  
+   TL: 풍미 · TR: 커피 · BR: 향기 · BL: 한잔
+   ```
+2. **프롬프트 명세 유지** — JSON 구조 변동은 없음(호환).  
+3. **추가 개선 제안** — 코드 내 주석으로 ‘추가 필드·랭킹 기준·CSV 다운로드’ 아이디어 삽입.
 
 실행법
 ------
@@ -22,7 +33,7 @@ python square_theory_gradio.py
 import os
 import json
 import gradio as gr
-from openai import OpenAI
+from openai import OpenAI, error as oai_err
 
 # -------------------------------------------------
 # 0. OpenAI 클라이언트
@@ -42,8 +53,11 @@ SYSTEM_PROMPT = (
     "배열 첫 번째 원소가 가장 우수해야 한다. JSON 외 문자는 금지한다."
 )
 
+FALLBACK_MODELS = ["gpt-4o-mini", "gpt-4o", "gpt-4o-preview", "gpt-4-turbo"]
 
-def clean_json_block(text: str) -> str:
+
+def _clean_json_block(text: str) -> str:
+    """Strip ```json fences if present."""
     text = text.strip()
     if text.startswith("```"):
         text = text.split("\n", 1)[1] if "\n" in text else text[3:]
@@ -52,163 +66,74 @@ def clean_json_block(text: str) -> str:
     return text.strip()
 
 
-def call_llm(seed: str):
-    resp = client.chat.completions.create(
-        model="gpt-4o-mini",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
-            {"role": "user", "content": seed},
-        ],
-        temperature=0.9,
-        max_tokens=2048,
-    )
-    raw = resp.choices[0].message.content
-    cleaned = clean_json_block(raw)
-    try:
-        data = json.loads(cleaned)
-        if isinstance(data, dict):
-            data = [data]
-        if not isinstance(data, list):
-            raise TypeError("LLM 응답이 리스트가 아님")
-        if not 1 <= len(data) <= 20:
-            raise ValueError("응답 리스트 길이가 1~20 범위를 벗어남")
-    except Exception as exc:
-        raise ValueError(f"LLM JSON 파싱 실패: {exc}\n원문 일부: {cleaned[:300]} …")
-    return data
+def _call_llm(seed: str):
+    last_exc = None
+    for model in FALLBACK_MODELS:
+        try:
+            resp = client.chat.completions.create(
+                model=model,
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
+                    {"role": "user", "content": seed},
+                ],
+                temperature=0.9,
+                max_tokens=2048,
+            )
+            cleaned = _clean_json_block(resp.choices[0].message.content)
+            data = json.loads(cleaned) if cleaned else []
+            if isinstance(data, dict):
+                data = [data]
+            if not isinstance(data, list) or not (1 <= len(data) <= 20):
+                raise ValueError("LLM 응답이 올바른 1‑20개 리스트가 아님")
+            return data
+        except (oai_err.OpenAIError, json.JSONDecodeError, ValueError, TypeError) as exc:
+            last_exc = exc
+            continue
+    raise RuntimeError(f"LLM 호출 실패: {last_exc}")
 
 # -------------------------------------------------
 # 2. Gradio callback
 # -------------------------------------------------
 
 def generate(seed_word: str):
-    results = call_llm(seed_word)
-    md_lines = [f"## 총 {len(results)}개 제안\n"]
-    for idx, item in enumerate(results, 1):
-        md_lines.append(
-            f"### {idx}. {item['top_phrase']} / {item['bottom_phrase']}\n"
-            f"- **슬로건**: {item['slogan']}\n"
-            f"- **브랜드 네임**: {item['brand']}\n"
-            f"- (tl={item['tl']}, tr={item['tr']}, br={item['br']}, bl={item['bl']})\n"
-        )
-    return "\n".join(md_lines)
+    seed_word = seed_word.strip()
+    if not seed_word:
+        return "⚠️ **시드 단어를 입력해 주세요.**"
+    try:
+        results = _call_llm(seed_word)
+        md = [f"## 총 {len(results)}개 제안"]
+        for idx, item in enumerate(results, 1):
+            md.append(
+                f"### {idx}. 브랜드 네임: {item['brand']}\n"
+                f"**메인 카피**  \
+                • 상단: {item['top_phrase']}  \
+                • 하단: {item['bottom_phrase']}\n\n"
+                f"**슬로건**  \
+                > {item['slogan']}\n\n"
+                f"**사각형 키워드**  \
+                TL: {item['tl']} · TR: {item['tr']} · BR: {item['br']} · BL: {item['bl']}\n"
+            )
+        return "\n".join(md)
+    except Exception as exc:
+        return f"❌ **오류:** {exc}"
 
 # -------------------------------------------------
 # 3. UI
 # -------------------------------------------------
 with gr.Blocks(title="Square Theory – 최대 20개 🇰🇷") as demo:
-    gr.Markdown("""# 🟧 Square Theory 제안 (최대 20개)\n단어 하나 입력 → LLM이 점수화·정렬한 사각형/카피/브랜드 네임""")
+    gr.Markdown("""# 🟧 Square Theory 제안 (최대 20개)\n단어 하나 입력 → LLM이 정렬한 사각형/카피/브랜드 네임""")
     seed = gr.Textbox(label="시드 단어(TL)", placeholder="예: 골든")
     run = gr.Button("생성")
-    md_out = gr.Markdown(label="제안 목록")
+    md_out = gr.Markdown()
 
     run.click(generate, inputs=seed, outputs=md_out)
 
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
-"""
-Square Theory Generator (Markdown‑only, up to 20 ideas)
-=====================================================
-2025‑05‑28 v7 ● 박스 다이어그램 제거 & 제안 20개로 확장
----------------------------------------------------
-변경 요약
----------
-1. **사각형 시각화 제거** ‒ 출력/의존에서 `matplotlib` 전부 삭제.
-2. **제안 개수 상향** ‒ LLM이 최대 **20개** 아이디어 반환.
-3. **유연 길이 허용** ‒ 1 ≤ N ≤ 20 리스트면 OK.
-4. **UI 단순화** ‒ 시드 입력 → 버튼 → 마크다운 결과.
-
-실행법
-------
-```bash
-pip install --upgrade gradio openai
-export OPENAI_API_KEY="sk-..."
-python square_theory_gradio.py
-```
-"""
-
-import os
-import json
-import gradio as gr
-from openai import OpenAI
+    # queue(): 로딩 인디케이터 & 동시 접속 안정화
+    demo.queue().launch()
 
 # -------------------------------------------------
-# 0. OpenAI 클라이언트
+# 4. (Optional) 추가 기능 아이디어
 # -------------------------------------------------
-if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
-    raise EnvironmentError("OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정하세요.")
-
-client = OpenAI()
-
-# -------------------------------------------------
-# 1. LLM Prompt & Utilities
-# -------------------------------------------------
-SYSTEM_PROMPT = (
-    "너는 한국어 카피·브랜드 네이밍 전문가이자 Square Theory 도우미다. "
-    "사용자가 입력한 하나의 단어(tl)를 기반으로 품질이 뛰어난 순서대로 최대 20개의 제안을 JSON 배열로 반환해라. "
-    "각 원소는 tl, tr, br, bl, top_phrase, bottom_phrase, slogan, brand 필드를 가진다. "
-    "배열 첫 번째 원소가 가장 우수해야 한다. JSON 외 문자는 금지한다."
-)
-
-
-def clean_json_block(text: str) -> str:
-    text = text.strip()
-    if text.startswith("```"):
-        text = text.split("\n", 1)[1] if "\n" in text else text[3:]
-        if text.endswith("```"):
-            text = text[:-3]
-    return text.strip()
-
-
-def call_llm(seed: str):
-    resp = client.chat.completions.create(
-        model="gpt-4o-mini",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
-            {"role": "user", "content": seed},
-        ],
-        temperature=0.9,
-        max_tokens=2048,
-    )
-    raw = resp.choices[0].message.content
-    cleaned = clean_json_block(raw)
-    try:
-        data = json.loads(cleaned)
-        if isinstance(data, dict):
-            data = [data]
-        if not isinstance(data, list):
-            raise TypeError("LLM 응답이 리스트가 아님")
-        if not 1 <= len(data) <= 20:
-            raise ValueError("응답 리스트 길이가 1~20 범위를 벗어남")
-    except Exception as exc:
-        raise ValueError(f"LLM JSON 파싱 실패: {exc}\n원문 일부: {cleaned[:300]} …")
-    return data
-
-# -------------------------------------------------
-# 2. Gradio callback
-# -------------------------------------------------
-
-def generate(seed_word: str):
-    results = call_llm(seed_word)
-    md_lines = [f"## 총 {len(results)}개 제안\n"]
-    for idx, item in enumerate(results, 1):
-        md_lines.append(
-            f"### {idx}. {item['top_phrase']} / {item['bottom_phrase']}\n"
-            f"- **슬로건**: {item['slogan']}\n"
-            f"- **브랜드 네임**: {item['brand']}\n"
-            f"- (tl={item['tl']}, tr={item['tr']}, br={item['br']}, bl={item['bl']})\n"
-        )
-    return "\n".join(md_lines)
-
-# -------------------------------------------------
-# 3. UI
-# -------------------------------------------------
-with gr.Blocks(title="Square Theory – 최대 20개 🇰🇷") as demo:
-    gr.Markdown("""# 🟧 Square Theory 제안 (최대 20개)\n단어 하나 입력 → LLM이 점수화·정렬한 사각형/카피/브랜드 네임""")
-    seed = gr.Textbox(label="시드 단어(TL)", placeholder="예: 골든")
-    run = gr.Button("생성")
-    md_out = gr.Markdown(label="제안 목록")
-
-    run.click(generate, inputs=seed, outputs=md_out)
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+# - JSON에 "why"(선정 이유) 필드 요청 → 아이디어 설득력 강화
+# - 채널별 태그라인 변형(OOH·SNS·TV) 자동 생성 옵션
+# - 결과 CSV 다운로드 버튼 추가(그라디오 File component)