Update app.py

app.py

@@ -77,14 +77,29 @@ def embed_user_data(user_data):
     return user_embedding.detach().numpy()
 
 # MongoDB Atlas에서 데이터 가져오기
-product_data = product_collection.find_one({"product_id": 1})  # 특정 상품 ID
-# user_data = user_collection.find_one({'user_id': 2})  # 특정 사용자 ID
+# product_data = product_collection.find_one({"product_id": 1})  # 특정 상품 ID
+all_products = product_collection.find() # 모든 상품 데이터 가져오기
 all_users = user_collection.find()  # 모든 사용자 데이터 가져오기
 
+# # 상품 임베딩 수행
+# if product_data:
+#     product_embedding = embed_product_data(product_data)
+#     print("Product Embedding:", product_embedding)
+
+#     # MongoDB Atlas의 product_embeddings 컬렉션에 임베딩 저장
+#     product_embedding_collection.update_one(
+#         {"product_id": product_data["product_id"]},  # product_id 기준으로 찾기
+#         {"$set": {"embedding": product_embedding.tolist()}},  # 벡터를 리스트 형태로 저장
+#         upsert=True  # 기존 항목이 없으면 새로 삽입
+#     )
+#     print("Embedding saved to MongoDB Atlas based on product_id.")
+# else:
+#     print("Product not found.")
+
 # 상품 임베딩 수행
-if product_data:
+for product_data in all_products:
     product_embedding = embed_product_data(product_data)
-    print("Product Embedding:", product_embedding)
+    print(f"Product ID {product_data['product_id']} Embedding: {product_embedding}")
 
     # MongoDB Atlas의 product_embeddings 컬렉션에 임베딩 저장
     product_embedding_collection.update_one(
@@ -92,24 +107,7 @@ if product_data:
         {"$set": {"embedding": product_embedding.tolist()}},  # 벡터를 리스트 형태로 저장
         upsert=True  # 기존 항목이 없으면 새로 삽입
     )
-    print("Embedding saved to MongoDB Atlas based on product_id.")
-else:
-    print("Product not found.")
-
-# # 사용자 임베딩 수행
-# if user_data:
-#     user_embedding = embed_user_data(user_data)
-#     print("User Embedding:", user_embedding)
-
-#     # MongoDB Atlas의 user_embeddings 컬렉션에 임베딩 저장
-#     user_embedding_collection.update_one(
-#         {"user_id": user_data["user_id"]},  # user_id 기준으로 찾기
-#         {"$set": {"embedding": user_embedding.tolist()}},  # 벡터를 리스트 형태로 저장
-#         upsert=True  # 기존 항목이 없으면 새로 삽입
-#     )
-#     print("Embedding saved to MongoDB Atlas based on user_id.")
-# else:
-#     print("User not found.")
+    print(f"Embedding saved to MongoDB Atlas for Product ID {product_data['product_id']}.")
 
 # 사용자 임베딩 수행
 for user_data in all_users: