intent_classifier.py

# Claude Haiku로 클러스터의 의도·테마명을 분류하고 마케팅 제안까지 한 번에 생성하는 모듈
import os
import json

import anthropic

MODEL = "claude-haiku-4-5"
USD_TO_KRW = 1400  # 비용 환산용 대략값

INTENT_LABELS = {
    "info": "정보 탐색형",
    "transactional": "구매/거래형",
    "navigational": "브랜드/내비게이션형",
    "mixed": "혼합형",
}

SYSTEM = """너는 검색 키워드 클러스터를 분석하는 마케팅 분석가다. 각 클러스터에 대해 두 가지를 판단한다.
1. intent — 검색 의도를 정확히 하나로 분류
   - info: 방법·추천·비교·후기·가이드 등 정보 탐색
   - transactional: 구매·가격·최저가·주문 등 거래
   - navigational: 특정 브랜드·사이트로 이동
   - mixed: 위가 섞여 하나로 단정하기 어려움
2. theme — 클러스터를 대표하는 2~6어절의 자연스러운 한국어 테마 그룹명 (예: "캠핑 가구", "초보 입문 가이드", "동계 난방")
그리고 전체 클러스터 패턴을 보고 중소기업(SMB)이 바로 실행할 수 있는 마케팅 액션 제안 1개를 2~3문장으로 구체적으로 작성한다.
반드시 JSON만 출력한다. 형식:
{"clusters":[{"cluster_id":0,"intent":"transactional","theme":"캠핑 가구"}],"marketing_suggestion":"..."}"""


def _client() -> anthropic.Anthropic:
    return anthropic.Anthropic()  # ANTHROPIC_API_KEY는 환경변수에서 로드


def classify_clusters(clusters: list[dict]) -> dict:
    # 클러스터에 intent/intent_label/theme를 채우고, 도넛 비중·마케팅 제안·토큰 사용량을 반환
    if not clusters:
        return {"intent_breakdown": {}, "marketing_suggestion": None, "usage": None}

    listing = "\n".join(
        f"{c['cluster_id']}: {c['cluster_label']} — {', '.join(c['top_keywords'])}"
        for c in clusters
    )
    res = _client().messages.create(
        model=MODEL,
        max_tokens=1500,
        system=SYSTEM,
        messages=[{"role": "user", "content": f"다음 클러스터를 분석해라.\n{listing}"}],
    )
    text = next(b.text for b in res.content if b.type == "text").strip()
    if text.startswith("```"):
        text = text.split("```")[1].lstrip("json").strip()
    parsed = json.loads(text)
    by_id = {item["cluster_id"]: item for item in parsed.get("clusters", [])}

    for c in clusters:
        item = by_id.get(c["cluster_id"], {})
        intent = item.get("intent", "mixed")
        if intent not in INTENT_LABELS:
            intent = "mixed"
        c["intent"] = intent
        c["intent_label"] = INTENT_LABELS[intent]
        c["theme"] = item.get("theme") or c["cluster_label"]  # 테마명, 없으면 대표 키워드

    breakdown: dict[str, int] = {}
    for c in clusters:
        breakdown[c["intent"]] = breakdown.get(c["intent"], 0) + c["total_search_volume"]

    usd = res.usage.input_tokens / 1e6 * 1 + res.usage.output_tokens / 1e6 * 5
    return {
        "intent_breakdown": breakdown,
        "marketing_suggestion": parsed.get("marketing_suggestion"),
        "usage": {
            "input_tokens": res.usage.input_tokens,
            "output_tokens": res.usage.output_tokens,
            "cost_usd": round(usd, 5),
            "cost_krw": round(usd * USD_TO_KRW, 1),
        },
    }