Update app.py

app.py

@@ -4,6 +4,7 @@ import json
 import logging
 import openai
 import os
+import re
 
 # 로깅 설정
 logging.basicConfig(filename='youtube_script_extractor.log', level=logging.DEBUG, 
@@ -11,6 +12,28 @@ logging.basicConfig(filename='youtube_script_extractor.log', level=logging.DEBUG
 
 openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
+# 문장 구분 함수
+def split_sentences(text):
+    sentences = re.split(r"(니다|에요|구나|해요|군요|겠어요|시오|해라|예요|아요|데요|대요|세요|어요|게요|구요|고요|나요|하죠)(?![\w])", text)
+    combined_sentences = []
+    current_sentence = ""
+    for i in range(0, len(sentences), 2):
+        if i + 1 < len(sentences):
+            sentence = sentences[i] + sentences[i + 1]
+        else:
+            sentence = sentences[i]
+        if len(current_sentence) + len(sentence) > 100:  # 100자를 초과할 경우
+            combined_sentences.append(current_sentence.strip())
+            current_sentence = sentence.strip()
+        else:
+            current_sentence += sentence
+        if sentence.endswith(('.', '?', '!')):
+            combined_sentences.append(current_sentence.strip())
+            current_sentence = ""
+    if current_sentence:
+        combined_sentences.append(current_sentence.strip())
+    return combined_sentences
+
 def parse_api_response(response):
     try:
         if isinstance(response, str):
@@ -36,13 +59,14 @@ def get_youtube_script(url):
 
         data = parsed_result["data"][0]
         title = data.get("title", "제목 없음")
+        description = data.get("description", "설명 없음")
         transcription_text = data.get("transcriptionAsText", "")
 
         if not transcription_text:
             raise ValueError("추출된 스크립트가 없습니다.")
 
         logging.info("스크립트 추출 완료")
-        return title, transcription_text
+        return title, description, transcription_text
     except Exception as e:
         logging.exception("스크립트 추출 중 오류 발생")
         raise
@@ -61,9 +85,14 @@ def call_api(prompt, max_tokens, temperature, top_p):
         logging.exception("LLM API 호출 중 오류 발생")
         raise
 
-def summarize_text(text):
+def summarize_text(title, description, text):
     prompt = f"""
-1. 다음 주어지는 유튜브 대본의 핵심 주제와 모든 주요 내용을 상세하게 요약하라
+제목: {title}
+설명: {description}
+
+위의 제목과 설명은 이 유튜브 영상의 원본 메타데이터입니다. 이를 참고하여 아래의 대본을 요약해주세요.
+
+1. 위의 제목과 설명을 참고하여 유튜브 대본의 핵심 주제와 모든 주요 내용을 상세하게 요약하라
 2. 반드시 한글로 작성하라
 3. 요약문만으로도 영상을 직접 시청한 것과 동일한 수준으로 내용을 이해할 수 있도록 상세히 작성
 4. 글을 너무 압축하거나 함축하지 말고, 중요한 내용과 세부사항을 모두 포함
@@ -81,6 +110,10 @@ def summarize_text(text):
     return call_api(prompt, max_tokens=2000, temperature=0.3, top_p=0.9)
 
 def create_collapsible_section(section_title, video_title, content):
+    if section_title == "원문 스크립트":
+        sentences = split_sentences(content)
+        content = "\n".join(sentences)
+    
     return f"""
     <details>
         <summary style="cursor: pointer; font-weight: bold;">{section_title}</summary>
@@ -95,18 +128,18 @@ def analyze(url, cache):
     try:
         if url == cache["url"]:
             logging.info(f"캐시된 데이터 사용: URL = {url}")
-            title, script = cache["title"], cache["script"]
+            title, description, script = cache["title"], cache["description"], cache["script"]
         else:
             logging.info(f"새로운 데이터 추출 시작: URL = {url}")
-            title, script = get_youtube_script(url)
-            cache = {"url": url, "title": title, "script": script}
+            title, description, script = get_youtube_script(url)
+            cache = {"url": url, "title": title, "description": description, "script": script}
 
         # 원문 스크립트 섹션 생성
         script_section = create_collapsible_section("원문 스크립트", title, script)
         yield script_section, cache
 
         # 요약 생성 및 섹션 생성
-        summary = summarize_text(script)
+        summary = summarize_text(title, description, script)
         summary_section = create_collapsible_section("요약", title, summary)
         yield script_section + summary_section, cache
 
@@ -121,7 +154,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
     youtube_url_input = gr.Textbox(label="YouTube URL 입력")
     analyze_button = gr.Button("분석하기")
     content_output = gr.HTML(label="내용")
-    cached_data = gr.State({"url": "", "title": "", "script": ""})
+    cached_data = gr.State({"url": "", "title": "", "description": "", "script": ""})
 
     analyze_button.click(
         analyze,