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analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/biz/domain/AiFeedback.java

@@ -29,6 +29,9 @@ public class AiFeedback {
     private List<String> recommendations;
     private String sentimentAnalysis;
     private Double confidenceScore;
+
+    private String positiveSummary;
+
     private LocalDateTime generatedAt;
     private LocalDateTime createdAt;
     private LocalDateTime updatedAt;

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/biz/service/AnalyticsService.java

@@ -537,6 +537,7 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
                 .recommendations(aiFeedback.getRecommendations())
                 .sentimentAnalysis(aiFeedback.getSentimentAnalysis())
                 .confidenceScore(aiFeedback.getConfidenceScore())
+                .positiveSummary(aiFeedback.getPositiveSummary())
                 .totalReviewsAnalyzed(getTotalReviewsCount(storeId, request.getDays()))
                 .actionPlans(actionPlans) //TODO : 사용하는 값은 아니지만 의존성을 위해 그대로 둠, 추후에 변경 필요.
                 .analyzedAt(aiFeedback.getGeneratedAt())
@@ -581,6 +582,11 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
         }
     }
 
+    @Override
+    public CustomerPositiveReviewResponse getCustomerPositiveReview(Long storeId) {
+        return null;
+    }
+
     /**
      * 실제 AI를 호출하는 개선된 피드백 생성 메서드
      * 기존 generateAIFeedback()의 하드코딩 부분을 실제 AI 호출로 수정
@@ -613,6 +619,7 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
                 .recommendations(aiFeedback.getRecommendations())
                 .sentimentAnalysis(aiFeedback.getSentimentAnalysis())
                 .confidenceScore(aiFeedback.getConfidenceScore())
+                .positiveSummary(aiFeedback.getPositiveSummary())
                 .generatedAt(LocalDateTime.now())
                 .createdAt(LocalDateTime.now())
                 .updatedAt(LocalDateTime.now())

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/biz/usecase/in/AnalyticsUseCase.java

@@ -46,4 +46,8 @@ public interface AnalyticsUseCase {
      */
     List<String> generateActionPlansFromFeedback(ActionPlanCreateRequest request,Long feedbackId);
 
+
+    // 🔥 고객용 긍정 리뷰 조회 API 추가
+    CustomerPositiveReviewResponse getCustomerPositiveReview(Long storeId);
+
 }

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/biz/usecase/out/AIServicePort.java

@@ -35,4 +35,12 @@ public interface AIServicePort {
      * 실행 계획 생성
      */
     List<String> generateActionPlan(List<String> actionPlanSelect, AiFeedback feedback);
+
+    // 🔥 고객용 긍정 리뷰 요약 생성 메서드 추가
+    /**
+     * 긍정적인 리뷰만을 분석하여 고객용 요약 생성
+     * @param positiveReviews 긍정적인 리뷰 목록
+     * @return 고객에게 보여줄 긍정적인 요약
+     */
+    String generateCustomerPositiveSummary(List<String> positiveReviews);
 }

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/biz/usecase/out/ExternalReviewPort.java

@@ -18,6 +18,14 @@ public interface ExternalReviewPort {
      */
     List<String> getRecentReviews(Long storeId, Integer days);
 
+    // 🔥 긍정적인 리뷰만 조회하는 메서드 추가
+    /**
+     * 긍정적인 리뷰만 조회 (평점 4점 이상)
+     * @param storeId 매장 ID
+     * @param days 조회 기간 (일)
+     * @return 긍정적인 리뷰 목록
+     */
+    List<String> getPositiveReviews(Long storeId, Integer days);
     
     /**
      * 리뷰 개수 조회

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/infra/dto/AiAnalysisResponse.java

@@ -43,6 +43,9 @@ public class AiAnalysisResponse {
 	@Schema(description = "감정 분석 결과")
 	private String sentimentAnalysis;
 
+	@Schema(description = "긍정 분석 요약")
+	private String positiveSummary;
+
 	@Schema(description = "신뢰도 점수")
 	private Double confidenceScore;
 

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/infra/dto/CustomerPositiveReviewResponse.java

@@ -0,0 +1,35 @@
+package com.ktds.hi.analytics.infra.dto;
+
+import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Getter;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.time.LocalDateTime;
+import java.util.List;
+
+/**
+ * 고객용 긍정 리뷰 응답 DTO
+ */
+@Getter
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@Schema(description = "고객용 긍정 리뷰 응답")
+public class CustomerPositiveReviewResponse {
+
+	@Schema(description = "매장 ID")
+	private Long storeId;
+
+	@Schema(description = "긍정적인 리뷰 요약")
+	private String positiveSummary;
+
+
+	@Schema(description = "분석된 총 리뷰 수")
+	private Integer totalReviewsAnalyzed;
+
+	@Schema(description = "분석 일시")
+	private LocalDateTime analyzedAt;
+}
+

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/infra/gateway/AIServiceAdapter.java

@@ -275,6 +275,11 @@ public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
         }
     }
 
+    @Override
+    public String generateCustomerPositiveSummary(List<String> positiveReviews) {
+        return "";
+    }
+
     /**
      * OpenAI API를 호출하여 전체 리뷰 분석 수행
      */
@@ -286,13 +291,14 @@ public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
             다음은 한 매장의 고객 리뷰들입니다. 이를 분석하여 다음 JSON 형식으로 답변해주세요:
             
             {
-              "summary": "전체적인 분석 요약(2-3문장)",
+              "summary": "전체적인 분석 요약(1-2문장)",
               "positivePoints": ["긍정적 요소1", "긍정적 요소2", "긍정적 요소3"],
               "negativePoints": ["부정적 요소1", "부정적 요소2", "부정적 요소3"],
               "improvementPoints": ["개선점1", "개선점2", "개선점3"],
               "recommendations": ["추천사항1", "추천사항2", "추천사항3"],
               "sentimentAnalysis": "전체적인 감정 분석 결과",
               "confidenceScore": 0.85
+              "positiveSummary": "리뷰중에 긍정적인 내용만 분석 요약(1~2문장)"
             }
             
             리뷰 목록:
@@ -306,6 +312,7 @@ public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
             4. 신뢰도 점수는 0.0-1.0 사이의 값으로 리뷰정보를 보고 적절히 판단.
             5. summary에는 전체적인 리뷰 분석에 대한 요약이 잘 담기게 작성하고 **같은 강조하는 문자 없이 텍스트로만 나타내주세요
             6. 분석한 내용에 `(백틱) 이 들어가지 않도록 해주세요.
+            7. positiveSummary에는 긍정적인 내용만 있어야 합니다, summary에 있는 내용에서 긍정적인 부분만 작성해주세요.
             """,
             reviewsText
         );
@@ -402,6 +409,7 @@ public class AIServiceAdapter implements AIServicePort {
                 .improvementPoints((List<String>) result.get("improvementPoints"))
                 .recommendations((List<String>) result.get("recommendations"))
                 .sentimentAnalysis((String) result.get("sentimentAnalysis"))
+                .positiveSummary((String) result.get("positiveSummary"))
                 .confidenceScore(((Number) result.get("confidenceScore")).doubleValue())
                 .generatedAt(LocalDateTime.now())
                 .build();

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/infra/gateway/AnalyticsRepositoryAdapter.java

@@ -109,6 +109,7 @@ public class AnalyticsRepositoryAdapter implements AnalyticsPort {
                 .improvementPoints(parseJsonToList(entity.getImprovementPointsJson()))
                 .recommendations(parseJsonToList(entity.getRecommendationsJson()))
                 .sentimentAnalysis(entity.getSentimentAnalysis())
+                .positiveSummary(entity.getPositiveSummary())
                 .confidenceScore(entity.getConfidenceScore())
                 .generatedAt(entity.getGeneratedAt())
                 .createdAt(entity.getCreatedAt())
@@ -128,6 +129,7 @@ public class AnalyticsRepositoryAdapter implements AnalyticsPort {
                 .negativePointsJson(parseListToJson(domain.getNegativePoints()))
                 .improvementPointsJson(parseListToJson(domain.getImprovementPoints()))
                 .recommendationsJson(parseListToJson(domain.getRecommendations()))
+                .positiveSummary(domain.getPositiveSummary())
                 .sentimentAnalysis(domain.getSentimentAnalysis())
                 .confidenceScore(domain.getConfidenceScore())
                 .generatedAt(domain.getGeneratedAt())

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/infra/gateway/ExternalReviewAdapter.java

@@ -19,8 +19,13 @@ import java.io.IOException;
 import java.time.LocalDateTime;
 import java.time.format.DateTimeFormatter;
 import java.time.format.DateTimeParseException;
+import java.util.ArrayList;
 import java.util.Arrays;
 import java.util.List;
+import java.util.concurrent.CompletableFuture;
+import java.util.concurrent.ExecutorService;
+import java.util.concurrent.Executors;
+import java.util.concurrent.TimeUnit;
 import java.util.stream.Collectors;
 
 /**
@@ -71,23 +76,62 @@ public class ExternalReviewAdapter implements ExternalReviewPort {
         log.info("최근 리뷰 데이터 조회: storeId={}, days={}", storeId, days);
         
         try {
-            // String url = reviewServiceUrl + "/api/reviews/stores/" + storeId + "/recent?days=" + days;
+
-            // String url = reviewServiceUrl + "/api/reviews/stores/" + storeId + "?size=100";
             //최근 데이터를 가져오도록 변경
-            String url = reviewServiceUrl + "/api/reviews/stores/recent/" + storeId + "?size=100&days=" + days;
+            // String url = reviewServiceUrl + "/api/reviews/stores/recent/" + storeId + "?size=100&days=" + days;
+            //
+            // // ReviewListResponse 배열로 직접 받기
+            // ReviewListResponse[] reviewArray = restTemplate.getForObject(url, ReviewListResponse[].class);
 
-            // ReviewListResponse 배열로 직접 받기
+            int totalSize = 200;
-            ReviewListResponse[] reviewArray = restTemplate.getForObject(url, ReviewListResponse[].class);
+            int threadCount = 4;
+            int pageSize = totalSize / threadCount; // 50개씩
 
-            if (reviewArray == null || reviewArray.length == 0) {
+            // ExecutorService 생성
-                log.info("매장에 최근 리뷰가 없습니다: storeId={}", storeId);
+            ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
-                return List.of();
+            List<CompletableFuture<ReviewListResponse[]>> futures = new ArrayList<>();
+
+            // 4개의 비동기 요청 생성 (limit 50, offset 0/50/100/150)
+            for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
+                final int offset = i * pageSize;
+                final int limit = pageSize;
+
+                CompletableFuture<ReviewListResponse[]> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
+                    String url = reviewServiceUrl + "/api/reviews/stores/recent/" + storeId
+                        + "?size=" + limit + "&offset=" + offset + "&days=" + days;
+
+                    log.debug("스레드 {}에서 URL 호출: {}", Thread.currentThread().getName(), url);
+
+                    // 기존과 동일한 방식으로 API 호출
+                    ReviewListResponse[] reviewArray = restTemplate.getForObject(url, ReviewListResponse[].class);
+
+                    if (reviewArray == null) {
+                        log.debug("스레드 {}에서 빈 응답 수신", Thread.currentThread().getName());
+                        return new ReviewListResponse[0];
+                    }
+
+                    log.debug("스레드 {}에서 {} 개 리뷰 수신", Thread.currentThread().getName(), reviewArray.length);
+                    return reviewArray;
+
+                }, executorService);
+
+                futures.add(future);
             }
 
+            // 모든 요청 완료 대기 및 결과 합치기
+            List<ReviewListResponse> allReviewResponses = new ArrayList<>();
+            for (CompletableFuture<ReviewListResponse[]> future : futures) {
+                ReviewListResponse[] reviewArray = future.get(30, TimeUnit.SECONDS); // 30초 타임아웃
+                allReviewResponses.addAll(Arrays.asList(reviewArray));
+            }
+
+            executorService.shutdown();
+
+
             // 최근 N일 이내의 리뷰만 필터링
             LocalDateTime cutoffDate = LocalDateTime.now().minusDays(days);
 
-            List<String> recentReviews = Arrays.stream(reviewArray)
+            List<String> recentReviews = allReviewResponses.stream()
                 .filter(review -> review.getCreatedAt() != null && review.getCreatedAt().isAfter(cutoffDate))
                 .map(ReviewListResponse::getContent)
                 .filter(content -> content != null && !content.trim().isEmpty())
@@ -108,7 +152,12 @@ public class ExternalReviewAdapter implements ExternalReviewPort {
             return getDummyRecentReviews(storeId);
         }
     }
-    
+
+    @Override
+    public List<String> getPositiveReviews(Long storeId, Integer days) {
+        return List.of();
+    }
+
     @Override
     public Integer getReviewCount(Long storeId) {
         log.info("리뷰 개수 조회: storeId={}", storeId);

analytics/src/main/java/com/ktds/hi/analytics/infra/gateway/entity/AiFeedbackEntity.java

@@ -57,6 +57,10 @@ public class AiFeedbackEntity {
     
     @Column(name = "confidence_score")
     private Double confidenceScore;
+
+    // 🔥 고객용 긍정 리뷰 요약 컬럼 추가
+    @Column(name = "customer_positive_summary", columnDefinition = "TEXT")
+    private String positiveSummary;
     
     @Column(name = "generated_at")
     private LocalDateTime generatedAt;