feat : 분석 api 수정
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cc3a0b84c5
@ -317,10 +317,8 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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}
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/**
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* LLM 기반 리뷰 감정 분석 - 한 번의 분석으로 긍정/부정/중립 수 모두 반환
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*
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* @param reviews 분석할 리뷰 목록
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* @return ReviewSentimentCount 감정별 리뷰 수
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* 기존 analyzeReviewSentiments 메서드를 대량 분석 방식으로 개선
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* 개별 AI 호출 대신 한 번의 호출로 모든 리뷰 분석
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*/
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private ReviewSentimentCount analyzeReviewSentiments(List<String> reviews) {
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log.info("LLM 기반 리뷰 감정 분석 시작: 총 리뷰 수={}", reviews.size());
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||||
@ -339,34 +337,12 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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return new ReviewSentimentCount(0, 0, 0);
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}
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int positiveCount = 0;
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int negativeCount = 0;
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int neutralCount = 0;
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// 기존 개별 분석 대신 대량 분석 사용
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Map<SentimentType, Integer> sentimentCounts = aiServicePort.analyzeBulkSentiments(validReviews);
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// 각 리뷰를 AI로 감정 분석
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for (String review : validReviews) {
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try {
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SentimentType sentiment = aiServicePort.analyzeSentiment(review);
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switch (sentiment) {
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case POSITIVE:
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positiveCount++;
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break;
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case NEGATIVE:
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negativeCount++;
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break;
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case NEUTRAL:
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default:
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neutralCount++;
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break;
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}
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} catch (Exception e) {
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log.warn("개별 리뷰 감정 분석 실패, 중립으로 처리: {}",
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review.substring(0, Math.min(30, review.length())), e);
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||||
neutralCount++; // 분석 실패 시 중립으로 처리
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}
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}
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||||
int positiveCount = sentimentCounts.get(SentimentType.POSITIVE);
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||||
int negativeCount = sentimentCounts.get(SentimentType.NEGATIVE);
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||||
int neutralCount = sentimentCounts.get(SentimentType.NEUTRAL);
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||||
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||||
ReviewSentimentCount result = new ReviewSentimentCount(positiveCount, negativeCount, neutralCount);
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||||
@ -4,6 +4,7 @@ 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 java.util.List;
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||||
import java.util.Map;
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/**
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||||
* AI 서비스 포트 인터페이스
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||||
@ -20,6 +21,15 @@ public interface AIServicePort {
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||||
* 감정 분석
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*/
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||||
SentimentType analyzeSentiment(String content);
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||||
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/**
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||||
* 대량 리뷰 감정 분석 (새로 추가)
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||||
* 여러 리뷰를 한 번에 분석하여 긍정/부정/중립 개수 반환
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||||
*
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||||
* @param reviews 분석할 리뷰 목록
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||||
* @return 감정 타입별 개수 맵
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||||
*/
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||||
Map<SentimentType, Integer> analyzeBulkSentiments(List<String> reviews);
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||||
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||||
/**
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||||
* 실행 계획 생성
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||||
@ -30,8 +30,10 @@ import org.springframework.web.client.RestTemplate;
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import java.time.LocalDateTime;
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import java.util.ArrayList;
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import java.util.Arrays;
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||||
import java.util.HashMap;
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||||
import java.util.List;
|
||||
import java.util.Map;
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||||
import java.util.stream.Collectors;
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||||
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||||
/**
|
||||
* AI 서비스 어댑터 클래스
|
||||
@ -99,6 +101,116 @@ public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
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||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
@Override
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||||
public Map<SentimentType, Integer> analyzeBulkSentiments(List<String> reviews) {
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log.info("대량 리뷰 감정 분석 시작: 리뷰 수={}", reviews.size());
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||||
try {
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||||
if (reviews.isEmpty()) {
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return createEmptyResultMap();
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}
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// 유효한 리뷰만 필터링
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||||
List<String> validReviews = reviews.stream()
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.filter(review -> review != null && !review.trim().isEmpty())
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||||
.collect(Collectors.toList());
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||||
if (validReviews.isEmpty()) {
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||||
return createEmptyResultMap();
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||||
}
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// 리뷰를 번호와 함께 포맷팅
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StringBuilder reviewsText = new StringBuilder();
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for (int i = 0; i < validReviews.size(); i++) {
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||||
reviewsText.append(String.format("%d. %s\n", i + 1, validReviews.get(i)));
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||||
}
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String prompt = String.format(
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"""
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다음 리뷰들을 분석하여 긍정, 부정, 중립의 개수를 세어주세요.
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||||
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||||
리뷰 목록:
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%s
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결과를 다음 JSON 형식으로만 답변해주세요:
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{
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"positive": 긍정_개수,
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||||
"negative": 부정_개수,
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||||
"neutral": 중립_개수
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||||
}
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||||
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다른 설명은 하지 말고 JSON만 답변해주세요.
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||||
긍정,부정,중립 개수를 모두 더했을때, 총 리뷰수와 동일해야 합니다.
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||||
정확하게 세어주세요.
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""",
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reviewsText.toString()
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);
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// 기존 callOpenAI 메서드 활용
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String result = callOpenAI(prompt);
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// 결과 파싱
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||||
Map<SentimentType, Integer> sentimentMap = parseBulkSentimentResult(result, validReviews.size());
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log.info("대량 리뷰 감정 분석 완료: 긍정={}, 부정={}, 중립={}",
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||||
sentimentMap.get(SentimentType.POSITIVE),
|
||||
sentimentMap.get(SentimentType.NEGATIVE),
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||||
sentimentMap.get(SentimentType.NEUTRAL));
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||||
return sentimentMap;
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||||
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||||
} catch (Exception e) {
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log.error("대량 리뷰 감정 분석 중 오류 발생, fallback 사용", e);
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||||
return createFallbackResultMap(reviews.size());
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||||
}
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}
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private Map<SentimentType, Integer> parseBulkSentimentResult(String result, int totalReviews) {
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try {
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// 기존 objectMapper 필드 사용
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Map<String, Object> jsonResult = objectMapper.readValue(result.trim(), Map.class);
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int positive = ((Number) jsonResult.getOrDefault("positive", 0)).intValue();
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||||
int negative = ((Number) jsonResult.getOrDefault("negative", 0)).intValue();
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||||
int neutral = ((Number) jsonResult.getOrDefault("neutral", 0)).intValue();
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||||
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||||
// 결과 검증 및 보정
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int totalAnalyzed = positive + negative + neutral;
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if (totalAnalyzed != totalReviews) {
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log.warn("분석 결과 불일치 보정: 분석된 수={}, 실제 리뷰 수={}", totalAnalyzed, totalReviews);
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int difference = totalReviews - totalAnalyzed;
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neutral += difference;
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||||
}
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||||
Map<SentimentType, Integer> resultMap = new HashMap<>();
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||||
resultMap.put(SentimentType.POSITIVE, Math.max(0, positive));
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||||
resultMap.put(SentimentType.NEGATIVE, Math.max(0, negative));
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||||
resultMap.put(SentimentType.NEUTRAL, Math.max(0, neutral));
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||||
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||||
return resultMap;
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||||
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||||
} catch (Exception e) {
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||||
log.error("대량 감정 분석 결과 파싱 실패: {}", result, e);
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||||
return createFallbackResultMap(totalReviews);
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||||
}
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||||
}
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||||
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||||
private Map<SentimentType, Integer> createEmptyResultMap() {
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||||
Map<SentimentType, Integer> result = new HashMap<>();
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||||
result.put(SentimentType.POSITIVE, 0);
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||||
result.put(SentimentType.NEGATIVE, 0);
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||||
result.put(SentimentType.NEUTRAL, 0);
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||||
return result;
|
||||
}
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||||
|
||||
private Map<SentimentType, Integer> createFallbackResultMap(int totalReviews) {
|
||||
Map<SentimentType, Integer> result = new HashMap<>();
|
||||
result.put(SentimentType.POSITIVE, (int) (totalReviews * 0.6));
|
||||
result.put(SentimentType.NEGATIVE, (int) (totalReviews * 0.2));
|
||||
result.put(SentimentType.NEUTRAL, totalReviews - (int) (totalReviews * 0.6) - (int) (totalReviews * 0.2));
|
||||
return result;
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||||
}
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||||
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||||
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||||
@Override
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||||
public SentimentType analyzeSentiment(String content) {
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