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Go
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package main
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import (
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"bytes"
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"encoding/json"
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"fmt"
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"io"
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"log"
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"net/http"
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"os"
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"os/exec"
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"strings"
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"github.com/gofiber/fiber/v2"
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"github.com/gofiber/websocket/v2"
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)
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// Config - 환경 변수 등
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const (
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Port = ":8000"
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)
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type SearchRequest struct {
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Query string `json:"query"`
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}
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type SearchResult struct {
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Title string `json:"title"`
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Link string `json:"link"`
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Thumbnail string `json:"thumbnail"`
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Snippet string `json:"snippet"`
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Source string `json:"source"`
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AiRecommended bool `json:"ai_recommended"`
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AiReasoning string `json:"ai_reasoning"`
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}
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type DownloadRequest struct {
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URL string `json:"url"`
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Start string `json:"start"`
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End string `json:"end"`
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}
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func main() {
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app := fiber.New()
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// Static Files (Frontend)
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app.Static("/", "./index.html")
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// Middleware for WebSocket upgrade
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app.Use("/ws", func(c *fiber.Ctx) error {
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if websocket.IsWebSocketUpgrade(c) {
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return c.Next()
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}
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return fiber.ErrUpgradeRequired
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})
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// WebSocket handler (for progress updates)
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app.Get("/ws", websocket.New(func(c *websocket.Conn) {
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for {
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// keep connection alive or handle client messages
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if _, _, err := c.ReadMessage(); err != nil {
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break
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}
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}
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}))
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app.Post("/api/search", handleSearch)
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app.Post("/api/download", handleDownload)
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log.Printf("Server starting on %s", Port)
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if err := app.Listen(Port); err != nil {
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log.Fatal(err)
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}
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}
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// 1차: Google CSE를 통한 메타데이터/썸네일 수집
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// 2차: Gemini 2.5 Flash를 통한 비전 분석
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func handleSearch(c *fiber.Ctx) error {
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var req SearchRequest
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if err := c.BodyParser(&req); err != nil {
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return c.Status(400).JSON(fiber.Map{"error": "Invalid request"})
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}
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apiKey := os.Getenv("GOOGLE_API_KEY")
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cx := os.Getenv("GOOGLE_CSE_ID")
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geminiKey := os.Getenv("GEMINI_API_KEY")
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// 1. Google Custom Search API 호출 (Mock logic if keys are missing)
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var rawResults []SearchResult
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if apiKey != "" && cx != "" {
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rawResults = fetchGoogleCSE(req.Query, apiKey, cx)
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} else {
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// Mock Data for demonstration
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rawResults = []SearchResult{
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{Title: "Sample Video 1", Link: "https://youtube.com", Thumbnail: "https://via.placeholder.com/300x200", Source: "YouTube", Snippet: "Cyberpunk city night"},
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{Title: "Sample TikTok", Link: "https://tiktok.com", Thumbnail: "https://via.placeholder.com/300x200?text=TikTok", Source: "TikTok", Snippet: "Neon lights"},
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}
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}
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// 2. Gemini 2.5 Flash API로 멀티모달 프롬프팅
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if geminiKey != "" && len(rawResults) > 0 {
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rawResults = analyzeWithGemini(req.Query, rawResults, geminiKey)
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} else {
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// Mock logic: mark first as recommended
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if len(rawResults) > 0 {
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rawResults[0].AiRecommended = true
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rawResults[0].AiReasoning = "입력한 [ " + req.Query + " ] 키워드와 분위기가 가장 흡사해 보입니다."
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}
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}
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return c.JSON(fiber.Map{"results": rawResults})
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}
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// Google Custom Search API 연동
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func fetchGoogleCSE(query, apiKey, cx string) []SearchResult {
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// 실제 CSE API 요청
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url := fmt.Sprintf("https://www.googleapis.com/customsearch/v1?key=%s&cx=%s&q=%s&searchType=image&num=10", apiKey, cx, query)
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resp, err := http.Get(url)
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if err != nil {
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log.Println("CSE Fetch error:", err)
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return nil
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}
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defer resp.Body.Close()
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var cseResp struct {
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Items []struct {
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Title string `json:"title"`
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Link string `json:"link"` // image url
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Snippet string `json:"snippet"`
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Image struct {
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ContextLink string `json:"contextLink"` // original page
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} `json:"image"`
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} `json:"items"`
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}
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if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&cseResp); err != nil {
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log.Println("CSE Decode error:", err)
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return nil
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}
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var results []SearchResult
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for _, item := range cseResp.Items {
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source := "Unknown"
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if strings.Contains(item.Image.ContextLink, "youtube.com") {
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source = "YouTube"
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} else if strings.Contains(item.Image.ContextLink, "tiktok.com") {
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|
source = "TikTok"
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} else if strings.Contains(item.Image.ContextLink, "envato.com") {
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source = "Envato Elements"
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} else if strings.Contains(item.Image.ContextLink, "artgrid.io") {
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source = "Artgrid"
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}
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results = append(results, SearchResult{
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Title: item.Title,
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Link: item.Image.ContextLink,
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Thumbnail: item.Link,
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Snippet: item.Snippet,
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Source: source,
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})
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}
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return results
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}
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// Gemini 2.5 Flash를 이용한 이미지 기반 추천 로직 (멀티모달)
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func analyzeWithGemini(query string, items []SearchResult, apiKey string) []SearchResult {
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// 실제 환경에서는 각 썸네일 이미지를 Base64 인코딩하거나 파일 URI를 첨부하여 전송해야 하나
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// 구조적인 코드 예시로서 REST API 호출 포맷을 구현합니다.
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apiURL := fmt.Sprintf("https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key=%s", apiKey)
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// 단순화를 위해 텍스트 프롬프트 형태로 썸네일 URL과 함께 전달
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prompt := fmt.Sprintf("사용자의 검색어: '%s'. 다음은 수집된 미디어 항목들의 썸네일 URL과 정보입니다. 이 중 검색어와 시각적으로 가장 잘 부합하는 것을 1~2개 고르고, 그 이유를 설명해줘. 입력 정보: ", query)
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for i, it := range items {
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prompt += fmt.Sprintf("[%d] 제목: %s, URL: %s ", i, it.Title, it.Thumbnail)
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}
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bodyMap := map[string]interface{}{
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"contents": []map[string]interface{}{
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{
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"parts": []map[string]interface{}{
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{"text": prompt},
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},
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},
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},
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}
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b, _ := json.Marshal(bodyMap)
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resp, err := http.Post(apiURL, "application/json", bytes.NewBuffer(b))
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if err != nil {
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log.Println("Gemini API Error:", err)
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return items
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}
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defer resp.Body.Close()
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respBody, _ := io.ReadAll(resp.Body)
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respStr := string(respBody)
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// 응답을 분석하여 AI Recommended 태그 부착 (단순 문자열 매칭 방식 예시)
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for i := range items {
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if strings.Contains(respStr, items[i].Title) || strings.Contains(respStr, fmt.Sprintf("[%d]", i)) {
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items[i].AiRecommended = true
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items[i].AiReasoning = "Gemini 2.5 Flash 분석: 사용자의 요구사항과 시각적으로 매칭도가 높다고 판단됨."
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}
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}
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return items
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}
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// Download request - yt-dlp 호출 (Python backend 역할)
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func handleDownload(c *fiber.Ctx) error {
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var req DownloadRequest
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if err := c.BodyParser(&req); err != nil {
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return c.Status(400).SendString("Invalid Input")
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}
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// 컨테이너/호스트 내 NAS 마운트 경로 (예: /data/nas)
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outDir := "/data/nas"
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os.MkdirAll(outDir, os.ModePerm)
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// yt-dlp 명령어 구성
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args := []string{"-o", outDir + "/%(title)s.%(ext)s", req.URL}
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// 구간 크롭 옵션
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if req.Start != "" && req.End != "" {
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args = append(args, "--download-sections", fmt.Sprintf("*%s-%s", req.Start, req.End))
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}
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// 비동기 실행
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go func(args []string) {
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cmd := exec.Command("yt-dlp", args...)
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// stdout 진행률 파싱하여 WebSocket으로 전송 가능 (여기서는 실행만 구현)
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err := cmd.Run()
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if err != nil {
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log.Println("Download failed:", err)
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} else {
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log.Println("Download complete")
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}
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}(args)
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|
return c.JSON(fiber.Map{"status": "started"})
|
|
}
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