AI 예측 모델 연동

# AI 예측 API 호출 및 활용 (Python)
# pip install openai scikit-learn pandas numpy

import openai
import json

class PredictionService:
    """AI 예측 서비스 통합 클래스"""

    def __init__(self, openai_api_key):
        self.client = openai.OpenAI(api_key=openai_api_key)

    def predict_with_ai(self, historical_data, prediction_request):
        """OpenAI API로 데이터 기반 예측"""
        prompt = f"""
다음 과거 데이터를 분석하고 예측해주세요.

과거 데이터:
{json.dumps(historical_data, ensure_ascii=False, indent=2)}

예측 요청: {prediction_request}

다음 JSON 형식으로 응답하세요:
{{
    "prediction": "예측값",
    "confidence": "신뢰도 (0~100)",
    "reasoning": "예측 근거 설명",
    "risk_factors": ["위험 요소 목록"],
    "recommendation": "비즈니스 추천 액션"
}}
"""
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "당신은 데이터 분석 및 예측 전문가입니다. 정확한 JSON으로 응답하세요."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.2,
            response_format={"type": "json_object"}
        )

        return json.loads(response.choices[0].message.content)


# 사용 예시: 월간 매출 예측
service = PredictionService("your-api-key")

monthly_revenue = [
    {"month": "2025-10", "revenue": 8500000, "customers": 120},
    {"month": "2025-11", "revenue": 9200000, "customers": 135},
    {"month": "2025-12", "revenue": 11800000, "customers": 155},
    {"month": "2026-01", "revenue": 10100000, "customers": 148},
    {"month": "2026-02", "revenue": 10800000, "customers": 160},
    {"month": "2026-03", "revenue": 12500000, "customers": 178},
]

result = service.predict_with_ai(
    monthly_revenue,
    "2026년 4월과 5월의 매출과 고객 수를 예측해주세요"
)
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))