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vector/app/main.py

@@ -633,116 +633,67 @@ def _extract_store_id_from_place_url(place_url: str) -> Optional[str]:
         return None
 
 @app.post(
-    "/action-recommendation",
+    "/action-recommendation-simple",
-    response_model=ActionRecommendationResponse,
+    response_model=ActionRecommendationSimpleResponse,
-    summary="액션 추천 요청",
+    summary="간소화된 액션 추천 요청",
-    description="점주가 Claude AI에게 액션 추천을 요청합니다."
+    description="JSON 추천 결과만 반환하는 최적화된 엔드포인트"
 )
-async def action_recommendation(
+async def action_recommendation_simple(
     request: ActionRecommendationRequest,
     claude_service: ClaudeService = Depends(get_claude_service),
     vector_service: VectorService = Depends(get_vector_service)
 ):
-    """🧠 Claude AI 액션 추천 API"""
+    """🧠 최적화된 Claude AI 액션 추천 API - JSON만 반환"""
     try:
-        logger.info(f"액션 추천 요청: store_id={request.store_id}")
+        logger.info(f"간소화된 액션 추천 요청: store_id={request.store_id}")
 
-        start_time = datetime.now()
+        # 1단계: Vector DB에서 최적화된 컨텍스트 조회
-        
-        # 1단계: Vector DB에서 컨텍스트 조회
-        try:
-            db_status = vector_service.get_db_status()
-            
-            if db_status.get('total_documents', 0) == 0:
-                raise HTTPException(
-                    status_code=404,
-                    detail={
-                        "success": False,
-                        "error": "NO_VECTOR_DATA",
-                        "message": "Vector DB에 데이터가 없습니다. 먼저 /build-vector API를 호출하여 데이터를 구축해주세요.",
-                        "timestamp": datetime.now().isoformat()
-                    }
-                )
-            
-            # Vector DB에서 유사한 케이스 검색
-            context_data = vector_service.search_similar_cases(request.store_id, request.context)
-            
-        except HTTPException:
-            raise
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Vector DB 조회 실패: {e}")
-            # Vector DB 조회 실패해도 일반적인 추천은 제공
         context_data = None
+        try:
+            # 개선된 검색 메소드 사용
+            context_data = vector_service.search_similar_cases_improved(
+                request.store_id,
+                request.context
+            )
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Vector DB 조회 실패 (계속 진행): {e}")
 
-        # 2단계: Claude AI 호출 (프롬프트 구성부터 파싱까지 모두 포함)
+        # 2단계: Claude AI 호출 - JSON만 추출
         try:
             # 컨텍스트 구성
             full_context = f"가게 ID: {request.store_id}\n점주 요청: {request.context}"
-            additional_context = context_data if context_data else None
 
-            # Claude AI 액션 추천 생성 (완전한 처리)
+            # Claude AI 호출
-            claude_response, parsed_response = await claude_service.generate_action_recommendations(
+            claude_response, parsed_json = await claude_service.generate_action_recommendations(
                 context=full_context,
-                additional_context=additional_context
+                additional_context=context_data
             )
 
-            if not claude_response:
+            if not parsed_json:
-                raise Exception("Claude AI로부터 응답을 받지 못했습니다")
+                # JSON 파싱 실패시 재시도
+                logger.warning("JSON 파싱 실패 - 재시도")
+                parsed_json = claude_service.parse_recommendation_response(claude_response)
 
-            logger.info(f"Claude 응답 길이: {len(claude_response)} 문자")
+            if not parsed_json:
-            json_parse_success = parsed_response is not None
+                raise Exception("Claude AI 응답을 JSON으로 파싱할 수 없습니다")
+
+            return ActionRecommendationSimpleResponse(
+                success=True,
+                recommendation=parsed_json
+            )
 
         except Exception as e:
             logger.error(f"Claude AI 호출 실패: {e}")
-            raise HTTPException(
+            return ActionRecommendationSimpleResponse(
-                status_code=500,
+                success=False,
-                detail=f"AI 추천 생성 중 오류: {str(e)}"
+                error_message=f"AI 추천 생성 중 오류: {str(e)}"
             )
 
-        # 3단계: 응답 구성
-        claude_execution_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
-
-        # 가게 정보 추출 (Vector DB에서)
-        store_name = request.store_id  # 기본값
-        food_category = "기타"  # 기본값
-
-        try:
-            store_context = vector_service.get_store_context(request.store_id)
-            if store_context:
-                store_name = store_context.get('store_name', request.store_id)
-                food_category = store_context.get('food_category', '기타')
     except Exception as e:
-            logger.warning(f"가게 정보 추출 실패: {e}")
+        logger.error(f"액션 추천 처리 실패: {e}")
-
+        return ActionRecommendationSimpleResponse(
-        response = ActionRecommendationResponse(
+            success=False,
-            success=True,
+            error_message=f"서버 내부 오류: {str(e)}"
-            message=f"액션 추천이 완료되었습니다. (실행시간: {claude_execution_time:.1f}초, JSON 파싱: {'성공' if json_parse_success else '실패'})",
-            claude_input=full_context + (f"\n--- 동종 업체 분석 데이터 ---\n{additional_context}" if additional_context else ""),
-            claude_response=claude_response,
-            parsed_response=parsed_response,
-            store_name=store_name,
-            food_category=food_category,
-            similar_stores_count=len(context_data.split("---")) if context_data else 0,
-            execution_time=claude_execution_time,
-            json_parse_success=json_parse_success
-        )
-        
-        logger.info(f"✅ 액션 추천 완료: Claude 응답 {len(claude_response) if claude_response else 0} 문자, JSON 파싱 {'성공' if json_parse_success else '실패'}, {claude_execution_time:.1f}초 소요")
-        return response
-        
-    except HTTPException:
-        raise
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"❌ 액션 추천 요청 실패: {str(e)}")
-        
-        raise HTTPException(
-            status_code=500,
-            detail={
-                "success": False,
-                "error": "RECOMMENDATION_FAILED",
-                "message": f"액션 추천 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}",
-                "timestamp": datetime.now().isoformat()
-            }
         )
 
 @app.get(

vector/app/models/vector_models.py

@@ -57,6 +57,12 @@ class ActionRecommendationResponse(BaseModel):
     execution_time: Optional[float] = Field(None, description="Claude API 응답 시간(초)")
     json_parse_success: Optional[bool] = Field(None, description="JSON 파싱 성공 여부")  # 새로 추가
         
+class ActionRecommendationSimpleResponse(BaseModel):
+    """단순화된 액션 추천 응답 - JSON만 반환"""
+    success: bool = Field(description="추천 성공 여부")
+    recommendation: Optional[Dict[str, Any]] = Field(None, description="추천 결과 JSON")
+    error_message: Optional[str] = Field(None, description="오류 메시지 (실패시에만)")
+
 class VectorStoreDocument(BaseModel):
     """Vector Store에 저장될 문서 구조"""
     store_id: str = Field(description="가게 ID")