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vector/app/main.py

@@ -95,16 +95,6 @@ class RestaurantInfo(BaseModel):
     x: str = Field(description="X 좌표값 (경도)")
     y: str = Field(description="Y 좌표값 (위도)")
 
-class FindReviewsResponse(BaseModel):
-    """리뷰 검색 응답 모델"""
-    success: bool = Field(description="검색 성공 여부")
-    message: str = Field(description="응답 메시지")
-    target_store: RestaurantInfo = Field(description="대상 가게 정보")
-    total_stores: int = Field(description="수집된 총 가게 수")
-    total_reviews: int = Field(description="수집된 총 리뷰 수")
-    food_category: str = Field(description="추출된 음식 카테고리")
-    region: str = Field(description="검색 지역")
-
 @asynccontextmanager
 async def lifespan(app: FastAPI):
     """🔧 애플리케이션 생명주기 관리 - 안전한 서비스 초기화"""
@@ -402,7 +392,13 @@ async def find_reviews(
             logger.error(f"❌ 본인 가게를 찾을 수 없음: {request.store_name}")
             return FindReviewsResponse(
                 success=False,
-                message=f"'{request.store_name}' 가게를 찾을 수 없습니다. 가게명과 지역을 정확히 입력해주세요."
+                message=f"처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}",
+                target_store=None,
+                food_category=None,
+                total_reviews=0,
+                total_stores=0,
+                execution_time=execution_time,
+                stored_data=None
             )
         
         logger.info(f"✅ 본인 가게 찾기 성공: {target_restaurant.place_name}")
@@ -414,7 +410,7 @@ async def find_reviews(
         # 3단계: 본인 가게 리뷰 수집 (우선순위 1)
         logger.info("3단계: 본인 가게 리뷰 수집 중...")
         target_store_info, target_reviews = await review_service.collect_store_reviews(
-            target_restaurant.id, max_reviews=100
+            target_restaurant.id, settings.MAX_REVIEWS_PER_RESTAURANT
         )
         
         if not target_reviews:
@@ -423,7 +419,9 @@ async def find_reviews(
         # 4단계: 동종 업체 검색
         logger.info("4단계: 동종 업체 검색 중...")
         similar_stores = await restaurant_service.find_similar_stores(
-            request.region, food_category, max_count=50
+            request.region, 
+            food_category, 
+            max_count=settings.MAX_RESTAURANTS_PER_CATEGORY  # 50 → 환경변수
         )
         
         # 5단계: 동종 업체 리뷰 수집
@@ -436,14 +434,15 @@ async def find_reviews(
         
         # 동종 업체 리뷰 수집 (본인 가게 제외)
         similar_store_names = []
-        for store in similar_stores[:10]:  # 최대 10개 동종 업체
+        max_similar_reviews = min(settings.MAX_REVIEWS_PER_RESTAURANT // 2, 20)  # 절반 또는 최대 20개
-            if store.id != target_restaurant.id:  # 본인 가게 제외
+        for store in similar_stores[:settings.MAX_RESTAURANTS_PER_CATEGORY]:  # 환경변수 활용
-                store_info, reviews = await review_service.collect_store_reviews(
+            store_info, reviews = await review_service.collect_store_reviews(
-                    store.id, max_reviews=50
+                store.id, 
-                )
+                max_reviews=max_similar_reviews  # 동종업체는 더 적게
-                if store_info and reviews:
+            )
-                    review_results.append((store.id, store_info, reviews))
+            if store_info and reviews:
-                    similar_store_names.append(store.place_name)
+                review_results.append((store.id, store_info, reviews))
+                similar_store_names.append(store.place_name)
         
         # 6단계: Vector DB 저장 및 저장 데이터 수집
         logger.info("6단계: Vector DB 저장 중...")
@@ -529,8 +528,7 @@ async def find_reviews(
             total_reviews=total_reviews,
             total_stores=len(review_results),
             execution_time=execution_time,
-            stored_data=stored_data,
+            stored_data=stored_data
-            sample_similar_stores=similar_store_names[:5]  # 상위 5개만 샘플로 제공
         )
         
     except Exception as e:

vector/app/models/vector_models.py

@@ -38,7 +38,6 @@ class FindReviewsResponse(BaseModel):
     execution_time: Optional[float] = Field(None, description="실행 시간(초)")
     # Vector DB 저장 데이터
     stored_data: Optional[Dict[str, StoredDataInfo]] = Field(None, description="Vector DB에 저장된 데이터")
-    sample_similar_stores: List[str] = Field(default=[], description="동종 업체 샘플 목록")
 
 class VectorBuildResponse(BaseModel):
     """Vector DB 구축 응답 모델"""

vector/app/services/review_service.py

@@ -31,14 +31,14 @@ class ReviewService:
             logger.info(f"🏪 가게 리뷰 수집 시작: store_id={store_id} (최대 {max_reviews}개)")
             
             # 본인 가게는 더 관대한 타임아웃 설정
-            timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=900)  # 15분
+            timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=settings.REQUEST_TIMEOUT) 
             
             async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
                 url = f"{self.base_url}/analyze"
                 payload = {
                     "store_id": store_id,
                     "days_limit": None,  # 모든 날짜의 리뷰 수집
-                    "max_time": min(600, max_reviews * 3)  # 리뷰 수에 따라 시간 조정, 최대 10분
+                    "max_time": settings.REQUEST_TIMEOUT
                 }
                 
                 logger.info(f"Review API 호출: {url} (타임아웃: {payload['max_time']}초)")