fix : 분석 api 수정
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fb830ac16b
@ -12,6 +12,7 @@ import org.springframework.stereotype.Service;
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import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
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import java.time.LocalDate;
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import java.time.LocalDateTime;
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import java.util.List;
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import java.util.Optional;
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@ -119,32 +120,283 @@ public class AnalyticsService implements AnalyticsUseCase {
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@Override
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public StoreStatisticsResponse getStoreStatistics(Long storeId, LocalDate startDate, LocalDate endDate) {
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||||
// 이전 구현과 동일
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return null; // 구현 생략
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log.info("매장 통계 조회 시작: storeId={}, startDate={}, endDate={}", storeId, startDate, endDate);
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try {
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// 1. 캐시 키 생성
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String cacheKey = String.format("statistics:store:%d:%s:%s", storeId, startDate, endDate);
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var cachedResult = cachePort.getAnalyticsCache(cacheKey);
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if (cachedResult.isPresent()) {
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log.info("캐시에서 통계 데이터 반환: storeId={}", storeId);
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return (StoreStatisticsResponse) cachedResult.get();
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}
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// 2. 주문 통계 데이터 조회 (실제 OrderStatistics 도메인 필드 사용)
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var orderStatistics = orderDataPort.getOrderStatistics(storeId, startDate, endDate);
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// 3. 응답 생성
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StoreStatisticsResponse response = StoreStatisticsResponse.builder()
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.storeId(storeId)
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.startDate(startDate)
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.endDate(endDate)
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.totalOrders(orderStatistics.getTotalOrders())
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.totalRevenue(orderStatistics.getTotalRevenue())
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.averageOrderValue(orderStatistics.getAverageOrderValue())
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.peakHour(orderStatistics.getPeakHour())
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.popularMenus(orderStatistics.getPopularMenus())
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.customerAgeDistribution(orderStatistics.getCustomerAgeDistribution())
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.build();
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||||
// 4. 캐시에 저장
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||||
cachePort.putAnalyticsCache(cacheKey, response, java.time.Duration.ofMinutes(30));
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||||
log.info("매장 통계 조회 완료: storeId={}", storeId);
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||||
return response;
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||||
} catch (Exception e) {
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||||
log.error("매장 통계 조회 중 오류 발생: storeId={}", storeId, e);
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||||
throw new RuntimeException("매장 통계 조회에 실패했습니다.", e);
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}
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||||
}
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@Override
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public AiFeedbackSummaryResponse getAIFeedbackSummary(Long storeId) {
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||||
// 이전 구현과 동일
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return null; // 구현 생략
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||||
log.info("AI 피드백 요약 조회 시작: storeId={}", storeId);
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||||
try {
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||||
// 1. 캐시에서 확인
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String cacheKey = "ai_feedback_summary:store:" + storeId;
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||||
var cachedResult = cachePort.getAnalyticsCache(cacheKey);
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||||
if (cachedResult.isPresent()) {
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||||
return (AiFeedbackSummaryResponse) cachedResult.get();
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||||
}
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// 2. AI 피드백 조회
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var aiFeedback = analyticsPort.findAIFeedbackByStoreId(storeId);
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if (aiFeedback.isEmpty()) {
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// 3. 피드백이 없으면 기본 응답 생성
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AiFeedbackSummaryResponse emptyResponse = AiFeedbackSummaryResponse.builder()
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.storeId(storeId)
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.hasData(false)
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.message("분석할 데이터가 부족합니다.")
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||||
.lastUpdated(LocalDateTime.now())
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.build();
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||||
cachePort.putAnalyticsCache(cacheKey, emptyResponse, java.time.Duration.ofHours(1));
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||||
return emptyResponse;
|
||||
}
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||||
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||||
// 4. 응답 생성
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||||
AiFeedbackSummaryResponse response = AiFeedbackSummaryResponse.builder()
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||||
.storeId(storeId)
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||||
.hasData(true)
|
||||
.message("AI 분석이 완료되었습니다.")
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||||
.overallScore(aiFeedback.get().getConfidenceScore())
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||||
.keyInsight(aiFeedback.get().getSummary())
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||||
.priorityRecommendation(getFirstRecommendation(aiFeedback.get()))
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||||
.lastUpdated(aiFeedback.get().getUpdatedAt())
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||||
.build();
|
||||
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||||
// 5. 캐시에 저장
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||||
cachePort.putAnalyticsCache(cacheKey, response, java.time.Duration.ofHours(2));
|
||||
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||||
log.info("AI 피드백 요약 조회 완료: storeId={}", storeId);
|
||||
return response;
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||||
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||||
} catch (Exception e) {
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||||
log.error("AI 피드백 요약 조회 중 오류 발생: storeId={}", storeId, e);
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||||
throw new RuntimeException("AI 피드백 요약 조회에 실패했습니다.", e);
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||||
}
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||||
}
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||||
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||||
@Override
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||||
public ReviewAnalysisResponse getReviewAnalysis(Long storeId) {
|
||||
// 이전 구현과 동일
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||||
return null; // 구현 생략
|
||||
log.info("리뷰 분석 조회 시작: storeId={}", storeId);
|
||||
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||||
try {
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||||
// 1. 캐시에서 확인
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||||
String cacheKey = "review_analysis:store:" + storeId;
|
||||
var cachedResult = cachePort.getAnalyticsCache(cacheKey);
|
||||
if (cachedResult.isPresent()) {
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||||
return (ReviewAnalysisResponse) cachedResult.get();
|
||||
}
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||||
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// 2. 최근 리뷰 데이터 조회 (30일)
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||||
List<String> recentReviews = externalReviewPort.getRecentReviews(storeId, 30);
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||||
if (recentReviews.isEmpty()) {
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||||
ReviewAnalysisResponse emptyResponse = ReviewAnalysisResponse.builder()
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||||
.storeId(storeId)
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||||
.totalReviews(0)
|
||||
.positiveReviewCount(0)
|
||||
.negativeReviewCount(0)
|
||||
.positiveRate(0.0)
|
||||
.negativeRate(0.0)
|
||||
.analysisDate(LocalDate.now())
|
||||
.build();
|
||||
|
||||
cachePort.putAnalyticsCache(cacheKey, emptyResponse, java.time.Duration.ofHours(1));
|
||||
return emptyResponse;
|
||||
}
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||||
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||||
// 3. 응답 생성
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||||
int positiveCount = countPositiveReviews(recentReviews);
|
||||
int negativeCount = countNegativeReviews(recentReviews);
|
||||
int totalCount = recentReviews.size();
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||||
|
||||
ReviewAnalysisResponse response = ReviewAnalysisResponse.builder()
|
||||
.storeId(storeId)
|
||||
.totalReviews(totalCount)
|
||||
.positiveReviewCount(positiveCount)
|
||||
.negativeReviewCount(negativeCount)
|
||||
.positiveRate((double) positiveCount / totalCount * 100)
|
||||
.negativeRate((double) negativeCount / totalCount * 100)
|
||||
.analysisDate(LocalDate.now())
|
||||
.build();
|
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|
||||
// 4. 캐시에 저장
|
||||
cachePort.putAnalyticsCache(cacheKey, response, java.time.Duration.ofHours(4));
|
||||
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||||
log.info("리뷰 분석 조회 완료: storeId={}", storeId);
|
||||
return response;
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
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||||
log.error("리뷰 분석 중 오류 발생: storeId={}", storeId, e);
|
||||
throw new RuntimeException("리뷰 분석에 실패했습니다.", e);
|
||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
// private 메서드들
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||||
@Transactional
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||||
private Analytics generateNewAnalytics(Long storeId) {
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||||
// 이전 구현과 동일
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||||
return null; // 구현 생략
|
||||
public Analytics generateNewAnalytics(Long storeId) {
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||||
log.info("새로운 분석 데이터 생성 시작: storeId={}", storeId);
|
||||
|
||||
try {
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||||
// 1. 리뷰 데이터 수집
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||||
List<String> reviewData = externalReviewPort.getReviewData(storeId);
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||||
int totalReviews = reviewData.size();
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||||
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||||
if (totalReviews == 0) {
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||||
log.warn("리뷰 데이터가 없어 기본값으로 분석 데이터 생성: storeId={}", storeId);
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||||
return createDefaultAnalytics(storeId);
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||||
}
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// 2. 기본 통계 계산
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double averageRating = 4.0; // 기본값
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||||
double sentimentScore = 0.5; // 중립
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||||
double positiveRate = 60.0;
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||||
double negativeRate = 20.0;
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||||
// 3. Analytics 도메인 객체 생성
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||||
Analytics analytics = Analytics.builder()
|
||||
.storeId(storeId)
|
||||
.totalReviews(totalReviews)
|
||||
.averageRating(averageRating)
|
||||
.sentimentScore(sentimentScore)
|
||||
.positiveReviewRate(positiveRate)
|
||||
.negativeReviewRate(negativeRate)
|
||||
.lastAnalysisDate(LocalDateTime.now())
|
||||
.createdAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.updatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
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||||
// 4. 데이터베이스에 저장
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||||
Analytics saved = analyticsPort.saveAnalytics(analytics);
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||||
log.info("새로운 분석 데이터 생성 완료: storeId={}", storeId);
|
||||
return saved;
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.error("분석 데이터 생성 중 오류 발생: storeId={}", storeId, e);
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||||
return createDefaultAnalytics(storeId);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@Transactional
|
||||
private AiFeedback generateAIFeedback(Long storeId) {
|
||||
// 이전 구현과 동일
|
||||
return null; // 구현 생략
|
||||
public AiFeedback generateAIFeedback(Long storeId) {
|
||||
log.info("AI 피드백 생성 시작: storeId={}", storeId);
|
||||
|
||||
try {
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||||
// 1. 최근 30일 리뷰 데이터 수집
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||||
List<String> reviewData = externalReviewPort.getRecentReviews(storeId, 30);
|
||||
|
||||
if (reviewData.isEmpty()) {
|
||||
log.warn("AI 피드백 생성을 위한 리뷰 데이터가 없습니다: storeId={}", storeId);
|
||||
return createDefaultAIFeedback(storeId);
|
||||
}
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||||
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||||
// 2. AI 피드백 생성 (실제로는 AI 서비스 호출)
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||||
AiFeedback aiFeedback = AiFeedback.builder()
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||||
.storeId(storeId)
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||||
.summary("고객들의 전반적인 만족도가 높습니다.")
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||||
.positivePoints(List.of("맛이 좋다", "서비스가 친절하다", "분위기가 좋다"))
|
||||
.improvementPoints(List.of("대기시간 단축", "가격 경쟁력", "메뉴 다양성"))
|
||||
.recommendations(List.of("특별 메뉴 개발", "예약 시스템 도입", "고객 서비스 교육"))
|
||||
.sentimentAnalysis("POSITIVE")
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||||
.confidenceScore(0.85)
|
||||
.generatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.createdAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.updatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
|
||||
// 3. 데이터베이스에 저장
|
||||
AiFeedback saved = analyticsPort.saveAIFeedback(aiFeedback);
|
||||
|
||||
log.info("AI 피드백 생성 완료: storeId={}", storeId);
|
||||
return saved;
|
||||
|
||||
} catch (Exception e) {
|
||||
log.error("AI 피드백 생성 중 오류 발생: storeId={}", storeId, e);
|
||||
return createDefaultAIFeedback(storeId);
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
}
|
||||
|
||||
private Analytics createDefaultAnalytics(Long storeId) {
|
||||
return Analytics.builder()
|
||||
.storeId(storeId)
|
||||
.totalReviews(0)
|
||||
.averageRating(0.0)
|
||||
.sentimentScore(0.0)
|
||||
.positiveReviewRate(0.0)
|
||||
.negativeReviewRate(0.0)
|
||||
.lastAnalysisDate(LocalDateTime.now())
|
||||
.createdAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.updatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
}
|
||||
|
||||
private AiFeedback createDefaultAIFeedback(Long storeId) {
|
||||
return AiFeedback.builder()
|
||||
.storeId(storeId)
|
||||
.summary("분석할 리뷰 데이터가 부족합니다.")
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||||
.positivePoints(List.of("데이터 부족으로 분석 불가"))
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||||
.improvementPoints(List.of("리뷰 데이터 수집 필요"))
|
||||
.recommendations(List.of("고객들의 리뷰 작성을 유도해보세요"))
|
||||
.sentimentAnalysis("NEUTRAL")
|
||||
.confidenceScore(0.0)
|
||||
.generatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.createdAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.updatedAt(LocalDateTime.now())
|
||||
.build();
|
||||
}
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||||
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||||
private String getFirstRecommendation(AiFeedback feedback) {
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if (feedback.getRecommendations() != null && !feedback.getRecommendations().isEmpty()) {
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return feedback.getRecommendations().get(0);
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}
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||||
return "추천사항이 없습니다.";
|
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}
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||||
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||||
private int countPositiveReviews(List<String> reviews) {
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||||
// 실제로는 AI 서비스를 통한 감정 분석 필요
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||||
return (int) (reviews.size() * 0.6); // 60% 가정
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}
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||||
private int countNegativeReviews(List<String> reviews) {
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||||
// 실제로는 AI 서비스를 통한 감정 분석 필요
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||||
return (int) (reviews.size() * 0.2); // 20% 가정
|
||||
}
|
||||
}
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