Track1: AI Agent 개발 <K intelligence 해커톤 2025>

리뷰 데이터를 입력받아 속성별 감정 분석 및 자동 보고서 생성을 수행하는 AI Agent입니다.
사용자는 CSV 파일을 업로드하면, 내부적으로 다음 단계가 실행됩니다.

1. 데이터 전처리
- 리뷰 데이터 정규화 및 중복 제거
- 상품평 컬럼을 review로 변환, 결측 시 기본 aspect 생성

2. KoBERT 기반 감정 분석
- 리뷰 단위로 aspect(디자인, 성능, 배터리 등)와 sentiment(긍정·중립·부정) 자동 라벨링
- predict_aspect_sentiment() 함수 활용

3. 지표 및 시각화 생성
- analyze_sentiment()으로 속성별 긍/중립/부정 비율 계산
- plot_sentiment_bar(), plot_sentiment_pie()로 막대/파이 차트 시각화

4. vLLM 기반 맞춤형 보고서 생성
- make_prompt()에서 분석 지표와 리뷰 샘플을 포함한 프롬프트 생성
- call_mideum_vllm()을 통해 Midm 2.0 모델 호출
- 경영진용 요약, 마케팅용, 제품개발용 등 다양한 버전의 자동 보고서 출력

5. 결과 제공
- Streamlit UI에서 분석 결과와 보고서를 시각적으로 확인
- st.download_button()으로 보고서를 .txt 파일로 저장 가능

이 코드는 Streamlit + KoBERT + 믿:음 2.0 Mini 을 활용하여 리뷰 데이터에서 인사이트를 도출하고, 다양한 이해관계자에게 맞춤형 보고서를 자동 제공할 수 있도록 설계되었습니다.