AI를 활용한 연구 아이디어 자동생성기

# 🔹 1. 필요한 라이브러리 설치
!pip install -q google-generativeai serpapi pandas

# 🔹 2. Google Gemini API & Google Scholar API 설정
import google.generativeai as genai
import requests
import re

# 🔥 API 키 입력 (본인의 API 키로 변경!)
GEMINI_API_KEY = "YOUR_GEMINI_API_KEY"  # Google Gemini API Key
SERPAPI_KEY = "YOUR_SERPAPI_KEY"  # SerpAPI Key

genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY)

def search_scholar_papers(query, num_results=5):
    """
    Google 학술검색 (SerpAPI 사용)으로 최신 논문 검색 (최대 5개 논문 활용)
    논문 제목과 링크만 저장
    """
    url = "https://serpapi.com/search"
    params = {
        "engine": "google_scholar",
        "q": query,
        "api_key": SERPAPI_KEY,
        "num": num_results
    }
    
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()

    papers = []
    if "organic_results" in data:
        for result in data["organic_results"][:num_results]:
            title = result.get("title", "No title available")
            link = result.get("link", "#")  # 논문 링크
            
            formatted_paper = f"{title} (🔗 {link})"  # 논문 제목 + 링크만 저장
            papers.append(formatted_paper)

    return papers

def generate_research_ideas(keywords, papers):
    """
    연구 키워드를 기반으로 최신 논문을 참고하여 연구 아이디어 5개를 생성
    """
    model = genai.GenerativeModel("gemini-pro")

    prompt = f"""
    다음 연구 키워드를 기반으로 최신 연구 논문 여러 개(최소 3개 이상)를 참고하여 연구 아이디어를 5개 생성해 주세요.
    
    연구 키워드: {', '.join(keywords)}

    최신 연구 논문:
    {papers}

    - 연구 아이디어는 반드시 **5개**를 생성해야 합니다.
    - 각 연구 아이디어는 최소 **3개 이상의 논문을 반드시 참고**해야 합니다.
    - 연구 제목은 반드시 **한글과 영어**로 함께 제공하세요. (예: "치아 재생 연구 (Tooth Regeneration Study)")
    - 각 연구 아이디어는 다음과 같은 형식으로 작성하세요:
      1. **연구 아이디어 제목 (한글 + 영어)**
      2. **연구 기획 (연구의 필요성과 배경 설명)**
      3. **실행 방법 (실험 방법, 기술적 접근 방식 등)**
      4. **참고 논문 리스트 (제목 + 링크 포함, 최소 3개 이상)**
    """

    response = model.generate_content(prompt)
    return response.text  

# 📝 연구 키워드 입력
user_input = input("연구 키워드를 입력하세요 (여러 개 입력하려면 쉼표로 구분): ")
research_keywords = [keyword.strip() for keyword in user_input.split(",")]

# 🔍 Google 학술검색 (SerpAPI)에서 최신 논문 검색 (최소 3개 이상 활용)
search_query = " ".join(research_keywords)
papers = search_scholar_papers(search_query)

# 🧠 연구 아이디어 5개 생성
ideas_text = generate_research_ideas(research_keywords, papers)

# 🔹 연구 아이디어 출력
print("\n🔬 최신 연구 아이디어 미리보기 🔬\n")
print(ideas_text.strip())

# 🔹 TXT 파일 저장 여부 선택
save_option = input("\n📂 연구 아이디어를 TXT 파일로 저장하시겠습니까? (y/n): ").strip().lower()

if save_option == 'y':
    txt_filename = "research_ideas_output.txt"
    with open(txt_filename, "w", encoding="utf-8-sig") as file:
        file.write("🔬 최신 논문 기반 연구 아이디어 🔬\n\n")
        file.write(ideas_text.strip())
    
    print(f"✅ 연구 아이디어가 '{txt_filename}' 파일로 저장되었습니다! (다운로드 가능)")

    # 🔹 Google Colab 환경에서 TXT 파일 다운로드 가능하도록 설정
    try:
        from google.colab import files
        files.download(txt_filename)
        print(f"📂 '{txt_filename}' 파일 다운로드를 시작합니다.")
    except:
        print(f"❌ Google Colab 환경이 아닙니다. 파일은 현재 디렉토리에 저장되었습니다: {txt_filename}")
else:
    print("❌ TXT 파일 저장이 취소되었습니다.")