[Protocol] Nextcloud와 Gemini 2.5를 이용한 연구용 논문 스크리닝 시스템 구축

echo 'export GEMINI_API_KEY="your_api_key_here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

import os
import subprocess
from google import genai
from pypdf import PdfReader

# --- 설정 ---
API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
TARGET_FOLDER = "/nextcloud/data/admin/files/Inbox/Paper" # 실제 데이터 경로
CONTAINER_NAME = "nextcloud" # Nextcloud Docker 컨테이너명

if not API_KEY:
    print("Error: GEMINI_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
    exit(1)

client = genai.Client(api_key=API_KEY)

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    """논문의 초반 5페이지만 추출하여 분석 효율 최적화"""
    try:
        reader = PdfReader(pdf_path)
        text = ""
        max_pages = min(5, len(reader.pages))
        for i in range(max_pages):
            text += reader.pages[i].extract_text()
        return text
    except Exception as e:
        print(f"PDF 읽기 오류: {e}")
        return None

def analyze_paper(text):
    """연구 분야에 맞춰 프롬프트 커스터마이징 가능"""
    prompt = f"""
    당신은 논문을 선별하는 전문 리뷰어입니다. 아래 논문의 서론을 읽고 분석하세요.
    
    1. **제목(Title)**: 영어 제목
    2. **핵심 연구 질문**: 이 연구가 해결하려는 구체적인 문제는 무엇인가?
    3. **사용된 주요 기법**: 어떤 방법론이나 실험 기법을 사용하는가?
    4. **읽을 가치 평가**: (상/중/하) 등급과 그 이유를 연구자 관점에서 서술.
    
    [논문 텍스트]:
    {text[:10000]}
    """
    response = client.models.generate_content(
        model="gemini-2.5-flash", 
        contents=prompt
    )
    return response.text

def main():
    print("--- 논문 스크리닝 가동 ---")
    new_files_count = 0

    if not os.path.exists(TARGET_FOLDER):
        print(f"경로 오류: {TARGET_FOLDER}")
        return

    for filename in os.listdir(TARGET_FOLDER):
        if filename.lower().endswith(".pdf"):
            summary_path = os.path.join(TARGET_FOLDER, os.path.splitext(filename)[0] + "_screening.md")
            
            # [핵심] 동일한 이름의 리포트가 있다면 중복 분석을 수행하지 않음 (API 할당량 절약)
            if os.path.exists(summary_path):
                continue

            print(f"새 논문 분석 중: {filename}...")
            raw_text = extract_text_from_pdf(os.path.join(TARGET_FOLDER, filename))
            
            if raw_text:
                try:
                    result = analyze_paper(raw_text)
                    with open(summary_path, "w", encoding="utf-8") as f:
                        f.write(result)
                    print(f"성공: {filename}")
                    new_files_count += 1
                except Exception as e:
                    print(f"AI 분석 에러: {e}")

    # 새 리포트가 생성된 경우 Nextcloud DB 동기화
    if new_files_count > 0:
        print(f"--- {new_files_count}개의 리포트 동기화 중... ---")
        subprocess.run([
            'docker', 'exec', '--user', 'www-data', 
            CONTAINER_NAME, 'php', 'occ', 'files:scan', 
            '--path=/admin/files/Inbox/Paper'
        ])

if __name__ == "__main__":
    main()

sudo chown -R www-data:www-data /path/to/nextcloud/data/files/Inbox/Paper
sudo chmod -R 775 /path/to/nextcloud/data/files/Inbox/Paper