Fix : analytis 수정
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92e5d46179
@ -0,0 +1,234 @@
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||||
package com.ktds.hi.analytics.infra.gateway;
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import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClient;
|
||||
import com.azure.ai.textanalytics.TextAnalyticsClientBuilder;
|
||||
import com.azure.ai.textanalytics.models.AnalyzeSentimentResult;
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import com.azure.ai.textanalytics.models.DocumentSentiment;
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import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
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import com.ktds.hi.analytics.biz.domain.AiFeedback;
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import com.ktds.hi.analytics.biz.domain.SentimentType;
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import com.ktds.hi.analytics.biz.usecase.out.AIServicePort;
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import jakarta.annotation.PostConstruct;
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import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
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import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
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import org.springframework.stereotype.Component;
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import java.time.LocalDateTime;
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||||
import java.util.Arrays;
|
||||
import java.util.List;
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||||
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/**
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||||
* AI 서비스 어댑터 클래스
|
||||
* OpenAI, Azure Cognitive Services 등 외부 AI API 연동
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||||
*/
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||||
@Slf4j
|
||||
@Component
|
||||
public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
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||||
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||||
@Value("${ai.azure.cognitive.endpoint}")
|
||||
private String cognitiveEndpoint;
|
||||
|
||||
@Value("${ai.azure.cognitive.key}")
|
||||
private String cognitiveKey;
|
||||
|
||||
@Value("${ai.openai.api-key}")
|
||||
private String openaiApiKey;
|
||||
|
||||
private TextAnalyticsClient textAnalyticsClient;
|
||||
|
||||
@PostConstruct
|
||||
public void initializeClients() {
|
||||
// Azure Cognitive Services 클라이언트 초기화
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||||
textAnalyticsClient = new TextAnalyticsClientBuilder()
|
||||
.credential(new AzureKeyCredential(cognitiveKey))
|
||||
.endpoint(cognitiveEndpoint)
|
||||
.buildClient();
|
||||
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||||
log.info("AI 서비스 클라이언트 초기화 완료");
|
||||
}
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||||
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||||
@Override
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||||
public AiFeedback generateFeedback(List<String> reviewData) {
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||||
log.info("AI 피드백 생성 시작: 리뷰 수={}", reviewData.size());
|
||||
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try {
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||||
if (reviewData.isEmpty()) {
|
||||
return createEmptyFeedback();
|
||||
}
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// 1. 감정 분석 수행
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||||
List<SentimentType> sentiments = reviewData.stream()
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.map(this::analyzeSentiment)
|
||||
.toList();
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||||
// 2. 긍정/부정 비율 계산
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||||
long positiveCount = sentiments.stream()
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||||
.mapToLong(s -> s == SentimentType.POSITIVE ? 1 : 0)
|
||||
.sum();
|
||||
|
||||
long negativeCount = sentiments.stream()
|
||||
.mapToLong(s -> s == SentimentType.NEGATIVE ? 1 : 0)
|
||||
.sum();
|
||||
|
||||
double positiveRate = (double) positiveCount / reviewData.size() * 100;
|
||||
double negativeRate = (double) negativeCount / reviewData.size() * 100;
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||||
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||||
// 3. 피드백 생성
|
||||
AiFeedback feedback = AiFeedback.builder()
|
||||
.summary(generateSummary(positiveRate, negativeRate, reviewData.size()))
|
||||
.positivePoints(generatePositivePoints(reviewData, sentiments))
|
||||
.improvementPoints(generateImprovementPoints(reviewData, sentiments))
|
||||
.recommendations(generateRecommendations(positiveRate, negativeRate))
|
||||
.sentimentAnalysis(String.format("긍정: %.1f%%, 부정: %.1f%%", positiveRate, negativeRate))
|
||||
.confidenceScore(calculateConfidenceScore(reviewData.size()))
|
||||
.generatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
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||||
log.info("AI 피드백 생성 완료: 긍정률={}%, 부정률={}%", positiveRate, negativeRate);
|
||||
return feedback;
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.error("AI 피드백 생성 중 오류 발생", e);
|
||||
throw new RuntimeException("AI 피드백 생성에 실패했습니다.", e);
|
||||
}
|
||||
}
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||||
|
||||
@Override
|
||||
public SentimentType analyzeSentiment(String content) {
|
||||
try {
|
||||
AnalyzeSentimentResult result = textAnalyticsClient.analyzeSentiment(content);
|
||||
DocumentSentiment sentiment = result.getDocumentSentiment();
|
||||
|
||||
switch (sentiment) {
|
||||
case POSITIVE:
|
||||
return SentimentType.POSITIVE;
|
||||
case NEGATIVE:
|
||||
return SentimentType.NEGATIVE;
|
||||
default:
|
||||
return SentimentType.NEUTRAL;
|
||||
}
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.warn("감정 분석 실패, 중립으로 처리: content={}", content.substring(0, Math.min(50, content.length())));
|
||||
return SentimentType.NEUTRAL;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Override
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||||
public List<String> generateActionPlan(AiFeedback feedback) {
|
||||
log.info("실행 계획 생성 시작");
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||||
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||||
try {
|
||||
// 개선점을 기반으로 실행 계획 생성
|
||||
List<String> actionPlans = feedback.getImprovementPoints().stream()
|
||||
.map(this::convertToActionPlan)
|
||||
.toList();
|
||||
|
||||
log.info("실행 계획 생성 완료: 계획 수={}", actionPlans.size());
|
||||
return actionPlans;
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.error("실행 계획 생성 중 오류 발생", e);
|
||||
return Arrays.asList("서비스 품질 개선을 위한 직원 교육 실시", "고객 피드백 수집 체계 구축");
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
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||||
/**
|
||||
* 빈 피드백 생성
|
||||
*/
|
||||
private AiFeedback createEmptyFeedback() {
|
||||
return AiFeedback.builder()
|
||||
.summary("분석할 리뷰 데이터가 없습니다.")
|
||||
.positivePoints(Arrays.asList("리뷰 데이터 부족으로 분석 불가"))
|
||||
.improvementPoints(Arrays.asList("더 많은 고객 리뷰 수집 필요"))
|
||||
.recommendations(Arrays.asList("고객들에게 리뷰 작성을 유도하는 이벤트 진행"))
|
||||
.sentimentAnalysis("데이터 부족")
|
||||
.confidenceScore(0.0)
|
||||
.generatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 요약 생성
|
||||
*/
|
||||
private String generateSummary(double positiveRate, double negativeRate, int totalReviews) {
|
||||
if (positiveRate > 70) {
|
||||
return String.format("총 %d개의 리뷰 중 %.1f%%가 긍정적입니다. 고객 만족도가 높은 수준입니다.",
|
||||
totalReviews, positiveRate);
|
||||
} else if (negativeRate > 30) {
|
||||
return String.format("총 %d개의 리뷰 중 %.1f%%가 부정적입니다. 서비스 개선이 필요합니다.",
|
||||
totalReviews, negativeRate);
|
||||
} else {
|
||||
return String.format("총 %d개의 리뷰로 분석한 결과, 전반적으로 평균적인 고객 만족도를 보입니다.",
|
||||
totalReviews);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 긍정적 요소 생성
|
||||
*/
|
||||
private List<String> generatePositivePoints(List<String> reviewData, List<SentimentType> sentiments) {
|
||||
// 실제로는 자연어 처리를 통해 긍정적 키워드 추출
|
||||
return Arrays.asList(
|
||||
"음식 맛에 대한 긍정적 평가가 많습니다",
|
||||
"직원 서비스에 대한 만족도가 높습니다",
|
||||
"가격 대비 만족도가 좋습니다"
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 개선점 생성
|
||||
*/
|
||||
private List<String> generateImprovementPoints(List<String> reviewData, List<SentimentType> sentiments) {
|
||||
// 실제로는 자연어 처리를 통해 부정적 키워드 추출
|
||||
return Arrays.asList(
|
||||
"배달 시간 단축이 필요합니다",
|
||||
"음식 포장 상태 개선이 필요합니다",
|
||||
"메뉴 다양성 확대를 고려해보세요"
|
||||
);
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 추천사항 생성
|
||||
*/
|
||||
private List<String> generateRecommendations(double positiveRate, double negativeRate) {
|
||||
List<String> recommendations = Arrays.asList(
|
||||
"고객 피드백을 정기적으로 모니터링하고 대응하세요",
|
||||
"리뷰에 적극적으로 댓글을 달아 고객과 소통하세요",
|
||||
"메뉴 품질 관리 체계를 강화하세요"
|
||||
);
|
||||
|
||||
if (negativeRate > 30) {
|
||||
recommendations.add("긴급히 서비스 품질 개선 계획을 수립하세요");
|
||||
}
|
||||
|
||||
return recommendations;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 신뢰도 점수 계산
|
||||
*/
|
||||
private double calculateConfidenceScore(int reviewCount) {
|
||||
if (reviewCount >= 100) return 0.95;
|
||||
if (reviewCount >= 50) return 0.85;
|
||||
if (reviewCount >= 20) return 0.75;
|
||||
if (reviewCount >= 10) return 0.65;
|
||||
return 0.5;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 개선점을 실행 계획으로 변환
|
||||
*/
|
||||
private String convertToActionPlan(String improvementPoint) {
|
||||
// 개선점을 구체적인 실행 계획으로 변환하는 로직
|
||||
if (improvementPoint.contains("배달 시간")) {
|
||||
return "배달 시간 단축을 위한 배달 경로 최적화 및 인력 증원 검토";
|
||||
} else if (improvementPoint.contains("포장")) {
|
||||
return "음식 포장 재료 교체 및 포장 방법 개선";
|
||||
} else if (improvementPoint.contains("메뉴")) {
|
||||
return "고객 선호도 조사를 통한 신메뉴 개발 계획 수립";
|
||||
}
|
||||
return improvementPoint + "을 위한 구체적인 실행 방안 수립";
|
||||
}
|
||||
}
|
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