🚀 Deploy 20260127-v1.0.8

CHANGELOG.json

@@ -1,11 +1,40 @@
 {
   "metadata": {
-    "lastUpdated": "2026-01-27T07:12:32Z",
-    "currentVersion": "1.0.7",
+    "lastUpdated": "2026-01-27T07:51:45Z",
+    "currentVersion": "1.0.8",
     "projectType": "python",
-    "totalReleases": 9
+    "totalReleases": 10
   },
   "releases": [
+    {
+      "version": "1.0.8",
+      "project_type": "python",
+      "date": "2026-01-27",
+      "pr_number": 21,
+      "raw_summary": "## Summary by CodeRabbit\n\n## 릴리스 노트\n\n* **새로운 기능**\n  * SNS 콘텐츠에서 통합 장소 검색 기능 추가\n  * Instagram 링크를 기반으로 장소명 자동 추출 및 지도 검색 수행\n\n* **개선 사항**\n  * 장소명 추출 알고리즘 정확도 향상\n\n* **문서**\n  * 버전 1.0.8로 업데이트",
+      "parsed_changes": {
+        "새로운_기능": {
+          "title": "새로운 기능",
+          "items": [
+            "SNS 콘텐츠에서 통합 장소 검색 기능 추가",
+            "Instagram 링크를 기반으로 장소명 자동 추출 및 지도 검색 수행"
+          ]
+        },
+        "개선_사항": {
+          "title": "개선 사항",
+          "items": [
+            "장소명 추출 알고리즘 정확도 향상"
+          ]
+        },
+        "문서": {
+          "title": "문서",
+          "items": [
+            "버전 1.0.8로 업데이트"
+          ]
+        }
+      },
+      "parse_method": "markdown"
+    },
     {
       "version": "1.0.7",
       "project_type": "python",

CHANGELOG.md

@@ -1,7 +1,23 @@
 # Changelog
 
-**현재 버전:** 1.0.7  
-**마지막 업데이트:** 2026-01-27T07:12:32Z  
+**현재 버전:** 1.0.8  
+**마지막 업데이트:** 2026-01-27T07:51:45Z  
+
+---
+
+## [1.0.8] - 2026-01-27
+
+**PR:** #21  
+
+**새로운 기능**
+- SNS 콘텐츠에서 통합 장소 검색 기능 추가
+- Instagram 링크를 기반으로 장소명 자동 추출 및 지도 검색 수행
+
+**개선 사항**
+- 장소명 추출 알고리즘 정확도 향상
+
+**문서**
+- 버전 1.0.8로 업데이트
 
 ---
 

README.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # MapSy-AI
 
 <!-- 수정하지마세요 자동으로 동기화 됩니다 -->
-## 최신 버전 : v1.0.4 (2026-01-18)
+## 최신 버전 : v1.0.7 (2026-01-27)
 
 [전체 버전 기록 보기](CHANGELOG.md)
 

src/apis/test_router.py

@@ -18,6 +18,7 @@
     geocode_with_nominatim
 )
 from src.services.modules.ollama_llm import extract_place_names_with_ollama, OllamaPlaceResult
+from src.models.integrated_search import SnsInfo, IntegratedPlaceSearchResponse
 from src.core.exceptions import CustomError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -43,6 +44,11 @@ class LlmPlaceExtractRequest(BaseModel):
     caption: str = Field(..., description="인스타그램 게시물 본문 텍스트", min_length=1)
 
 
+class IntegratedSearchRequest(BaseModel):
+    """통합 장소 검색 요청"""
+    url: str = Field(..., description="Instagram URL")
+
+
 @router.post("/scrape", status_code=200)
 async def scrape_url(request: ScrapeRequest):
     """
@@ -173,4 +179,106 @@ async def extract_place_names(request: LlmPlaceExtractRequest):
     result = await extract_place_names_with_ollama(request.caption)
 
     logger.info(f"장소명 추출 완료: {result.place_names}")
-    return result
+    return result
+
+
+@router.post("/integrated-place-search", response_model=IntegratedPlaceSearchResponse, status_code=200)
+async def integrated_place_search(request: IntegratedSearchRequest):
+    """
+    Instagram URL에서 장소 정보를 통합 추출
+
+    전체 파이프라인:
+    1. Instagram 파싱 → caption 추출
+    2. Ollama LLM → 장소명 추출
+    3. 네이버 지도 검색 → 상세 정보
+
+    - POST /api/test/integrated-place-search
+    - Body: {"url": "https://www.instagram.com/p/..."}
+    - 성공: 200 + IntegratedPlaceSearchResponse
+    - 실패: 400 (Instagram 파싱 실패)
+
+    네이버 지도 검색은 개별 실패 허용 (failed_searches에 기록)
+    """
+    # Step 1: 요청 수신
+    logger.info(f"[통합 검색] Step 1/5: 요청 수신 - url={request.url}")
+
+    # Step 2: Instagram 파싱
+    logger.info("[통합 검색] Step 2/5: Instagram 파싱 시작")
+    try:
+        sns_data = await route_and_scrape(request.url)
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as error:
+        logger.info(f"[통합 검색] Step 2/5: Instagram 파싱 실패 - {error}")
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Instagram 파싱 실패: {error}")
+
+    # SNS 정보 구성
+    sns_info = SnsInfo(
+        platform=sns_data.get("platform", "unknown"),
+        content_type=sns_data.get("content_type", "unknown"),
+        url=sns_data.get("url", request.url),
+        author=sns_data.get("author"),
+        caption=sns_data.get("caption"),
+        likes_count=sns_data.get("likes_count"),
+        comments_count=sns_data.get("comments_count"),
+        posted_at=sns_data.get("posted_at"),
+        hashtags=sns_data.get("hashtags", []),
+        og_image=sns_data.get("og_image"),
+        image_urls=sns_data.get("image_urls", []),
+        author_profile_image_url=sns_data.get("author_profile_image_url")
+    )
+
+    caption = sns_data.get("caption") or ""
+    logger.info(f"[통합 검색] Step 2/5: Instagram 파싱 완료 - author={sns_info.author}, caption 길이={len(caption)}")
+
+    # Step 3: LLM 장소 추출
+    logger.info(f"[통합 검색] Step 3/5: LLM 장소 추출 시작 - caption 길이={len(caption)}")
+
+    if not caption.strip():
+        logger.info("[통합 검색] Step 3/5: caption이 비어있어 장소 추출 스킵")
+        extracted_place_names = []
+        has_places = False
+    else:
+        llm_result = await extract_place_names_with_ollama(caption)
+        extracted_place_names = llm_result.place_names
+        has_places = llm_result.has_places
+
+    logger.info(f"[통합 검색] Step 3/5: LLM 장소 추출 완료 - 추출된 장소 수={len(extracted_place_names)}")
+
+    # Step 4: 네이버 지도 검색
+    place_details = []
+    failed_searches = []
+
+    if extracted_place_names:
+        logger.info(f"[통합 검색] Step 4/5: 네이버 지도 검색 시작 - 검색할 장소 수={len(extracted_place_names)}")
+        scraper = NaverMapScraper()
+
+        for index, place_name in enumerate(extracted_place_names, 1):
+            logger.info(f"[통합 검색] Step 4/5: 네이버 지도 검색 ({index}/{len(extracted_place_names)}) - query={place_name}")
+            try:
+                place_info = await scraper.search_and_scrape(place_name)
+                place_details.append(place_info)
+                logger.info(f"[통합 검색] Step 4/5: 검색 성공 - {place_info.name} ({place_info.place_id})")
+            except Exception as error:
+                logger.info(f"[통합 검색] Step 4/5: 검색 실패 - query={place_name}, error={error}")
+                failed_searches.append(place_name)
+
+        logger.info(f"[통합 검색] Step 4/5: 네이버 지도 검색 완료 - 성공={len(place_details)}, 실패={len(failed_searches)}")
+    else:
+        logger.info("[통합 검색] Step 4/5: 추출된 장소가 없어 네이버 지도 검색 스킵")
+
+    # Step 5: 결과 통합
+    total_extracted = len(extracted_place_names)
+    total_found = len(place_details)
+
+    logger.info(f"[통합 검색] Step 5/5: 결과 통합 완료 - 총 추출={total_extracted}, 총 발견={total_found}")
+
+    return IntegratedPlaceSearchResponse(
+        sns_info=sns_info,
+        extracted_place_names=extracted_place_names,
+        has_places=has_places,
+        place_details=place_details,
+        total_extracted=total_extracted,
+        total_found=total_found,
+        failed_searches=failed_searches
+    )

src/models/integrated_search.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""src.models.integrated_search
+통합 장소 검색 응답 모델
+Instagram → LLM → 네이버 지도 파이프라인 결과
+"""
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+from src.models.naver_place_info import NaverPlaceInfo
+
+
+class SnsInfo(BaseModel):
+    """SNS 메타데이터"""
+    platform: str = Field(..., description="플랫폼 (instagram, youtube 등)")
+    content_type: str = Field(..., description="콘텐츠 타입 (post, reel, igtv 등)")
+    url: str = Field(..., description="원본 URL")
+    author: str | None = Field(default=None, description="작성자")
+    caption: str | None = Field(default=None, description="게시물 본문")
+    likes_count: int | None = Field(default=None, description="좋아요 수")
+    comments_count: int | None = Field(default=None, description="댓글 수")
+    posted_at: str | None = Field(default=None, description="게시 날짜")
+    hashtags: list[str] = Field(default_factory=list, description="해시태그 리스트")
+    og_image: str | None = Field(default=None, description="대표 이미지 URL")
+    image_urls: list[str] = Field(default_factory=list, description="이미지 URL 리스트")
+    author_profile_image_url: str | None = Field(default=None, description="작성자 프로필 이미지")
+
+
+class IntegratedPlaceSearchResponse(BaseModel):
+    """통합 장소 검색 결과"""
+
+    # SNS 정보
+    sns_info: SnsInfo = Field(..., description="SNS 메타데이터")
+
+    # LLM 추출 결과
+    extracted_place_names: list[str] = Field(default_factory=list, description="LLM이 추출한 장소명 리스트")
+    has_places: bool = Field(default=False, description="장소 존재 여부")
+
+    # 네이버 지도 검색 결과
+    place_details: list[NaverPlaceInfo] = Field(default_factory=list, description="네이버 지도 검색 결과")
+
+    # 처리 통계
+    total_extracted: int = Field(default=0, description="추출된 장소 수")
+    total_found: int = Field(default=0, description="네이버에서 찾은 장소 수")
+    failed_searches: list[str] = Field(default_factory=list, description="검색 실패한 장소명")

src/services/modules/ollama_llm.py

@@ -45,19 +45,48 @@ class OllamaPlaceResult(BaseModel):
 # =============================================
 # 프롬프트 템플릿
 # =============================================
-PLACE_EXTRACTION_PROMPT = """다음 텍스트에서 장소명(가게명, 상호명, 식당명, 카페명, 관광지명 등)을 추출하세요.
+PLACE_EXTRACTION_PROMPT = """당신은 인스타그램 게시물에서 **실제 방문할 수 있는 장소명**을 추출하는 전문가입니다.
 
-장소명 예시:
-- 스타벅스 종합운동장사거리점
-- 블루보틀 성수
-- 스시호
-- 사사노하
+## 당신의 임무
+텍스트를 읽고, 사람들이 **네이버 지도에서 검색해서 찾아갈 수 있는 장소명**을 추출하세요.
 
-규칙:
-1. 텍스트에 언급된 실제 장소명만 추출하세요.
-2. 해시태그(#)가 붙어있어도 장소명이면 추출하세요. (#스시호 → 스시호)
-3. 일반 명사(맛집, 초밥, 카페 등)는 장소명이 아닙니다.
-4. 장소가 없으면 빈 배열 []을 반환하세요.
+## 중요: 정확한 장소명 추출
+- 지점명이 있으면 **지점명까지 포함**해서 추출하세요
+- "스타벅스" (X) → "스타벅스 종합운동장역점" (O)
+- "블루보틀" (X) → "블루보틀 성수" (O)
+
+## 예시
+
+### 예시 1
+입력: "강남역 근처 파스타 맛집 #라라브레드 다녀왔어요! 분위기 좋고 맛있음"
+출력: ["라라브레드"]
+이유: "라라브레드"가 가게명. "강남역", "파스타", "맛집"은 장소명 아님
+
+### 예시 2
+입력: "1. #스시호 -위치_서울 송파구 2. #멘야하나비 강남점"
+출력: ["스시호", "멘야하나비 강남점"]
+이유: 지점명이 있으면 포함. "송파구"는 주소일 뿐
+
+### 예시 3
+입력: "스타벅스 종합운동장역점에서 커피 마시고 블루보틀 성수 갔다옴"
+출력: ["스타벅스 종합운동장역점", "블루보틀 성수"]
+이유: 지점명까지 포함된 전체 이름이 장소명
+
+### 예시 4
+입력: "서울 카페 추천! 요즘 핫한 곳들 #성수동카페투어"
+출력: []
+이유: 구체적인 가게명 없음. "성수동카페투어"는 해시태그 키워드
+
+### 예시 5
+입력: "홍대 맛집 리스트 정리 중... 맛집, 카페, 술집 다 모아봄"
+출력: []
+이유: "맛집", "카페", "술집"은 카테고리, 가게명 아님
+
+## 주의사항
+- 해시태그(#)는 제거하고 반환
+- 인스타 계정(@username)은 가게명이 아님
+- 단독 지역명(송파구, 강남역)은 장소명 아님
+- 하지만 "스타벅스 강남역점"처럼 지점명의 일부면 포함
 
 <Context>
 {caption}
@@ -131,7 +160,13 @@ async def extract_place_names_with_ollama(
             # JSON 파싱
             try:
                 parsed = json.loads(content)
-                result = OllamaPlaceResult.model_validate(parsed)
+                parsed_place_names = parsed.get("place_names", [])
+
+                # has_places는 place_names 길이로 자동 계산 (LLM 응답 무시)
+                result = OllamaPlaceResult(
+                    place_names=parsed_place_names,
+                    has_places=len(parsed_place_names) > 0
+                )
 
                 logger.info(f"장소명 추출 성공: {result.place_names}")
                 return result

version.yml

@@ -34,11 +34,11 @@
 # - 버전은 항상 높은 버전으로 자동 동기화됩니다
 # ===================================================================
 
-version: "1.0.7"
-version_code: 23 # app build number
+version: "1.0.8"
+version_code: 24 # app build number
 project_type: "python" # spring, flutter, react, react-native, react-native-expo, node, python, basic
 metadata:
-  last_updated: "2026-01-27 07:10:52"
+  last_updated: "2026-01-27 07:45:31"
   last_updated_by: "Cassiiopeia"
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   integrated_from: "SUH-DEVOPS-TEMPLATE"