Gemini Concert Search

한국 내한 콘서트 정보를 자동으로 수집하고 AI로 분석하는 FastAPI 마이크로서비스입니다. 티켓 사이트(인터파크, 멜론, 티켓링크, 예스24)를 크롤링한 뒤 Google Gemini AI로 데이터를 정제·보강하여 데이터베이스에 저장합니다. 크롤링이 실패한 경우에도 AI 검색으로 폴백하여 데이터를 수집합니다.

주요 기능

• 4개 사이트 병렬 크롤링 — 인터파크, 멜론, 티켓링크, Yes24에서 콘서트 정보 동시 수집
• 크롤링 실패 시 AI 검색 폴백 — 크롤링 결과가 없으면 Gemini AI + Google Search로 직접 콘서트 정보 수집
• AI 분석·정제 — Gemini AI를 활용한 데이터 정규화, 빠진 정보(시간·가격·예매일) 웹 검색 보충, 신뢰도 평가
• 아티스트 검증 — AI로 검색 결과가 실제 해당 아티스트의 공연인지 검증하여 동명이인·부분 문자열 매칭 오검색 방지 (ALI, Ado, REN 등 짧은 이름 대응)
• 증분 갱신 (Upsert) — 미정이었던 필드(날짜, 시간, 가격, 예매일)가 확정되면 기존 레코드를 자동 갱신
• 날짜 범위 자동 분리 — "2026.02.27~2026.02.28" 같은 다회차 공연을 날짜별 개별 항목으로 분리
• AI 결과 정합성 보정 — AI가 날짜별 항목을 합치면 크롤링 데이터 기준으로 자동 복원
• Source/Target DB 분리 — 키워드 읽기 DB(Source)와 결과 저장 DB(Target)를 독립적으로 관리
• 다중 DB 지원 — MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite 등 SQLAlchemy 지원 DB 모두 사용 가능
• 자동 스케줄링 — 백그라운드 데몬 스레드로 주기적 동기화
• REST API — 동기화 실행, 결과 조회, 크롤링 원본 데이터 조회

파이프라인

Source DB (artist_keyword)
  │
  ├── 크롤링 (Interpark, Melon, TicketLink, Yes24 병렬)
  │     │
  │     ├── 결과 있음 (크롤링 성공)
  │     │     ├── 날짜 범위 분리 (2/27~2/28 → 2건)
  │     │     ├── 원본 저장 → crawled_data [Target DB]
  │     │     ├── AI 분석 (Gemini + Google Search 보충)
  │     │     ├── AI 결과 정합성 보정 (날짜별 1:1 매핑)
  │     │     └── 정제 결과 저장 → concert_search_results [Target DB]
  │     │     └── AI 결과 정합성 보정 (날짜별 1:1 매핑)
  │     │
  │     └── 결과 없음 (크롤링 실패)
  │           ├── AI 검색 폴백 (Gemini + Google Search 직접 수집)
  │           └── 검색 결과 저장 → concert_search_results [Target DB]
  │           └── AI 검색 폴백 (Gemini + Google Search 직접 수집)
  │
  └── 공통: 지난 공연 필터 → 최종 저장
  ├── 아티스트 검증 (AI가 실제 해당 아티스트의 공연인지 판별)
  ├── 지난 공연 필터
  └── Upsert 저장 → concert_search_results [Target DB]
        ├── 기존 레코드 매칭 → 빈 필드만 갱신
        └── 새 공연 → 신규 삽입

기술 스택

구분	기술
Language	Python 3.11
Framework	FastAPI + Uvicorn
Database	SQLAlchemy (MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite 등)
AI	Google Generative AI (Gemini 2.5 Flash)
Crawling	httpx + BeautifulSoup4

디렉토리 구조

src/
├── main.py                  # FastAPI 앱 진입점, startup hook
├── core/
│   ├── config.py            # 환경 변수 기반 설정
│   └── database.py          # Source/Target DB 엔진, 세션 관리
├── models/
│   └── external.py          # ORM 모델 (ArtistKeyword, CrawledData, ConcertSearchResult)
├── services/
│   ├── concert_analyzer.py  # Gemini AI 분석 + 크롤링 실패 시 AI 검색 폴백
│   ├── concert_analyzer.py  # Gemini AI 분석 + 아티스트 검증 + AI 검색 폴백
│   ├── crawl_service.py     # 크롤러 통합 실행 (4개 사이트 병렬)
│   ├── sync_service.py      # 파이프라인 오케스트레이션 (크롤링 성공/실패 분기)
│   └── scheduler.py         # 백그라운드 주기 동기화
│   └── sync_service.py      # 파이프라인 오케스트레이션 (upsert 포함)
├── crawlers/
│   ├── base.py              # 크롤러 공통 인터페이스, 날짜 범위 분리, 필터링
│   ├── interpark.py         # 인터파크 크롤러
│   ├── melon.py             # 멜론 티켓 크롤러
│   ├── ticketlink.py        # 티켓링크 크롤러
│   └── yes24.py             # Yes24 티켓 크롤러
└── api/
    ├── schemas.py           # Pydantic 요청/응답 모델
    └── routes/
        ├── health.py        # GET /health/
        └── sync.py          # 동기화 실행 및 결과 조회

시작하기

환경 변수

변수	필수	기본값	설명
SOURCE_DATABASE_URL	Yes*	—	키워드를 읽어올 Source DB 연결 문자열
TARGET_DATABASE_URL	Yes*	—	크롤링·AI 결과를 저장할 Target DB 연결 문자열
DATABASE_URL	Yes*	—	Source/Target 미설정 시 단일 DB로 사용 (하위 호환)
GOOGLE_API_KEY	Yes	—	Google Generative AI API 키
AI_MODEL	No	gemini-2.5-flash	Gemini 모델명
ENABLE_SCHEDULER	No	true	백그라운드 동기화 활성화 여부
BATCH_SIZE	No	10	배치 처리 크기
SYNC_INTERVAL	No	3600	동기화 주기 (초)

* DB 연결은 SOURCE_DATABASE_URL + TARGET_DATABASE_URL 조합 또는 DATABASE_URL 단독 중 하나 이상 필요합니다. DATABASE_URL만 설정하면 Source와 Target 모두 동일한 DB를 사용합니다.

지원 DB 연결 문자열 예시:

# MySQL / MariaDB
SOURCE_DATABASE_URL="mysql://user:pass@host:3306/source_db"
TARGET_DATABASE_URL="mariadb://user:pass@host:3306/target_db"

# PostgreSQL
SOURCE_DATABASE_URL="postgresql://user:pass@host:5432/source_db"

# SQLite
TARGET_DATABASE_URL="sqlite:///./concert_results.db"

# 단일 DB (하위 호환)
DATABASE_URL="mysql://user:pass@host:3306/my_db"

로컬 실행

pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn src.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Docker

docker compose up --build

API 엔드포인트

Method	Path	설명
GET	/	서비스 상태 및 설정 정보
GET	/health/	헬스 체크 (AI, Source DB, Target DB 상태)
POST	/sync/run?force=false	전체 가수 동기화 실행
POST	/sync/run/{artist_name}?force=false	특정 가수 동기화 실행
GET	/sync/results?artist_name=	콘서트 검색 결과 조회
GET	/sync/results/{artist_keyword_id}	특정 가수의 검색 결과 조회
GET	/sync/crawled?artist_name=	크롤링 원본 데이터 조회

동기화 모드

모드	동작
force=false (기본)	전체 파이프라인 실행. 기존 레코드의 빈 필드만 갱신하고, 새 공연은 신규 삽입
force=true	기존 데이터 전부 삭제 후 처음부터 재수집·재삽입

응답 예시

{
  "total_artists": 50,
  "synced": 50,
  "skipped": 0,
  "concerts_found": 120,
  "concerts_updated": 15
}

사용 예시

# 전체 동기화 실행
# 전체 동기화 실행 (기존 레코드 갱신 + 새 공연 추가)
curl -X POST http://localhost:8000/sync/run

# 강제 재동기화 (이미 처리된 가수도 다시 검색)
# 강제 재동기화 (기존 데이터 삭제 후 재수집)
curl -X POST "http://localhost:8000/sync/run?force=true"

# 특정 가수 동기화
curl -X POST http://localhost:8000/sync/run/BTS

# 검색 결과 조회
curl http://localhost:8000/sync/results?artist_name=BTS

# 크롤링 원본 데이터 조회
curl http://localhost:8000/sync/crawled?artist_name=BTS

데이터베이스 테이블

• artist_keyword (Source DB, 읽기 전용, 사전 등록): id, name
• crawled_data (Target DB, 자동 생성): 크롤링 원본 데이터 — 출처 사이트별 수집 정보 (날짜 범위 분리 후 저장)
• concert_search_results (Target DB, 자동 생성): AI 분석 후 정제된 콘서트 정보 (신뢰도, 교차 검증 여부, 데이터 출처 포함)

source 필드 값

source 값	의미
crawl+ai	크롤링 데이터를 AI가 정제
crawl+ai_search	크롤링 데이터 + AI 웹 검색으로 빠진 정보 보충
ai_search	크롤링 실패 → AI 검색으로 직접 수집 (confidence 0.3)

증분 갱신 대상 필드

다음 필드가 null 또는 "미정"이었다가 이후 동기화에서 값이 확인되면 자동 갱신됩니다:

필드	설명
concert_date	공연 날짜
concert_time	공연 시간
ticket_price	티켓 가격
booking_date	예매 시작일
booking_url	예매 링크

라이선스

MIT License