feat : 실행계획 생성 api 수정(선택한 내용만 실행계획 생성하도록 변경)
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fd000a2d4e
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002adbed34
@ -21,6 +21,7 @@ public class ActionPlan {
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||||
private Long id;
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||||
private Long storeId;
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||||
private Long userId;
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||||
private Long feedbackId;
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||||
private String title;
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||||
private String description;
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||||
private String period;
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||||
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@ -444,9 +444,10 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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||||
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||||
// 2. 실행계획 생성 (요청 시)
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List<String> actionPlans = null;
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if (Boolean.TRUE.equals(request.getGenerateActionPlan())) {
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actionPlans = aiServicePort.generateActionPlan(aiFeedback);
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||||
}
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//TODO : 추후에 AI 분석후에 바로 실행계획까지 생성해야 한다면 추가.
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// if (Boolean.TRUE.equals(request.getGenerateActionPlan())) {
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// actionPlans = aiServicePort.generateActionPlan(aiFeedback);
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||||
// }
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||||
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||||
// 3. 응답 생성
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AiAnalysisResponse response = AiAnalysisResponse.builder()
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@ -459,7 +460,7 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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.sentimentAnalysis(aiFeedback.getSentimentAnalysis())
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||||
.confidenceScore(aiFeedback.getConfidenceScore())
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.totalReviewsAnalyzed(getTotalReviewsCount(storeId, request.getDays()))
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.actionPlans(actionPlans)
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.actionPlans(actionPlans) //TODO : 사용하는 값은 아니지만 의존성을 위해 그대로 둠, 추후에 변경 필요.
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.analyzedAt(aiFeedback.getGeneratedAt())
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.build();
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@ -474,7 +475,7 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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||||
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||||
@Override
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||||
@Transactional
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public List<String> generateActionPlansFromFeedback(Long feedbackId) {
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||||
public List<String> generateActionPlansFromFeedback(ActionPlanCreateRequest request, Long feedbackId) {
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||||
log.info("실행계획 생성: feedbackId={}", feedbackId);
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try {
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||||
@ -487,7 +488,7 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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||||
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||||
AiFeedback feedback = aiFeedback.get();
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||||
// 2. 기존 AIServicePort.generateActionPlan 메서드 활용
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List<String> actionPlans = aiServicePort.generateActionPlan(aiFeedback.get());
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||||
List<String> actionPlans = aiServicePort.generateActionPlan(request.getActionPlanSelect(), aiFeedback.get());
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||||
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// 3. DB에 실행계획 저장
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||||
@ -593,7 +594,8 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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// ActionPlan 도메인 객체 생성 (기존 ActionPlanService의 패턴과 동일하게)
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ActionPlan actionPlan = ActionPlan.builder()
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||||
.storeId(feedback.getStoreId())
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.userId(1L) // AI가 생성한 계획이므로 userId는 null
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||||
.userId(0L) // AI가 생성한 계획이므로 userId는 0
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||||
.feedbackId(feedback.getId())
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||||
.title("AI 추천 실행계획 " + (i + 1))
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||||
.description(planContent)
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||||
.period("1개월") // 기본 실행 기간
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||||
@ -44,6 +44,6 @@ public interface AnalyticsUseCase {
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||||
/**
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||||
* AI 피드백 기반 실행계획 생성
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||||
*/
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||||
List<String> generateActionPlansFromFeedback(Long feedbackId);
|
||||
List<String> generateActionPlansFromFeedback(ActionPlanCreateRequest request,Long feedbackId);
|
||||
|
||||
}
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||||
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||||
@ -24,5 +24,5 @@ public interface AIServicePort {
|
||||
/**
|
||||
* 실행 계획 생성
|
||||
*/
|
||||
List<String> generateActionPlan(AiFeedback feedback);
|
||||
List<String> generateActionPlan(List<String> actionPlanSelect, AiFeedback feedback);
|
||||
}
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||||
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||||
@ -154,10 +154,8 @@ public class AnalyticsController {
|
||||
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||||
log.info("실행계획 바디 데이터 => {}", request);
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||||
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||||
List<String> actionPlans = analyticsUseCase.generateActionPlansFromFeedback(request,feedbackId);
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||||
|
||||
return ResponseEntity.ok(SuccessResponse.of("실행계획 생성 완료"));
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||||
|
||||
// List<String> actionPlans = analyticsUseCase.generateActionPlansFromFeedback(feedbackId);
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||||
|
||||
// return ResponseEntity.ok(SuccessResponse.of(actionPlans, "실행계획 생성 완료"));
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
@ -125,25 +125,30 @@ public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
|
||||
}
|
||||
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||||
@Override
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||||
public List<String> generateActionPlan(AiFeedback feedback) {
|
||||
public List<String> generateActionPlan(List<String> actionPlanSelect, AiFeedback feedback) {
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||||
log.info("OpenAI 실행 계획 생성 시작");
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||||
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try {
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||||
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||||
StringBuffer planFormat = new StringBuffer();
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||||
for(int i = 1; i <= actionPlanSelect.size(); i++) {
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||||
planFormat.append(i).append(" [구체적인 실행 계획 ").append(i).append("]\n");
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||||
}
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||||
String prompt = String.format(
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||||
"""
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다음 AI 피드백을 바탕으로 구체적인 실행 계획 3개를 생성해주세요.
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||||
다음 AI 피드백을 바탕으로 구체적인 실행 계획 %s개를 생성해주세요.
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각 계획은 실행 가능하고 구체적이어야 합니다.
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||||
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요약: %s
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개선점: %s
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||||
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실행계획 내용은 점주가 반영할 수 있도록 구체적어야 합니다.
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실행 계획을 다음 형식으로 작성해주세요:
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1. [구체적인 실행 계획 1]
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||||
2. [구체적인 실행 계획 2]
|
||||
3. [구체적인 실행 계획 3]
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||||
%s
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""",
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||||
actionPlanSelect.size(),
|
||||
feedback.getSummary(),
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||||
String.join(", ", feedback.getImprovementPoints())
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||||
String.join(", ", actionPlanSelect),
|
||||
planFormat
|
||||
);
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||||
String result = callOpenAI(prompt);
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||||
@ -151,10 +156,9 @@ public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
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||||
|
||||
} catch (Exception e) {
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log.error("OpenAI 실행 계획 생성 중 오류 발생", e);
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//TODO : 시연을 위해서 우선은 아래과 같이 처리, 추후에는 실행계획이 실패했다면 Runtime계열의 예외를 던지는게 좋을듯.
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return Arrays.asList(
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"서비스 품질 개선을 위한 직원 교육 실시",
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||||
"고객 피드백 수집 체계 구축",
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||||
"매장 운영 프로세스 개선"
|
||||
"실행계획 생성 실패. 재생성 필요"
|
||||
);
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||||
}
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||||
}
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||||
@ -79,6 +79,7 @@ public class ActionPlanRepositoryAdapter implements ActionPlanPort {
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||||
private ActionPlanEntity toEntity(ActionPlan domain) {
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||||
return ActionPlanEntity.builder()
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||||
.id(domain.getId())
|
||||
.feedbackId(domain.getFeedbackId())
|
||||
.storeId(domain.getStoreId())
|
||||
.userId(domain.getUserId())
|
||||
.title(domain.getTitle())
|
||||
|
||||
@ -50,6 +50,9 @@ public class ActionPlanEntity {
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||||
@Column(name = "user_id", nullable = false)
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||||
private Long userId;
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||||
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||||
@Column(name = "feedback_id", nullable = true)
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||||
private Long feedbackId;
|
||||
|
||||
@Column(name = "title", nullable = false, length = 100)
|
||||
private String title;
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||||
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