STT-AI 통합 작업 진행 중 변경사항 커밋

- AI 서비스 CORS 설정 업데이트
- 회의 진행 프로토타입 수정
- 빌드 리포트 및 로그 파일 업데이트

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

ai/build.gradle

@@ -3,12 +3,28 @@ bootJar {
 }
 
 dependencies {
+    // Common module
+    implementation project(':common')
+
+    // Redis
+    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
+
+    // PostgreSQL
+    runtimeOnly 'org.postgresql:postgresql'
+
     // OpenAI
     implementation "com.theokanning.openai-gpt3-java:service:${openaiVersion}"
 
+    // Anthropic Claude SDK
+    implementation 'com.anthropic:anthropic-java:2.1.0'
+
     // Azure AI Search
     implementation "com.azure:azure-search-documents:${azureAiSearchVersion}"
 
+    // Azure Event Hubs
+    implementation "com.azure:azure-messaging-eventhubs:${azureEventHubsVersion}"
+    implementation "com.azure:azure-messaging-eventhubs-checkpointstore-blob:${azureEventHubsCheckpointVersion}"
+
     // Feign (for external API calls)
     implementation "io.github.openfeign:feign-jackson:${feignJacksonVersion}"
     implementation "io.github.openfeign:feign-okhttp:${feignJacksonVersion}"
@@ -16,6 +32,9 @@ dependencies {
     // Spring WebFlux for SSE streaming
     implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-webflux'
 
+    // Springdoc OpenAPI
+    implementation "org.springdoc:springdoc-openapi-starter-webmvc-ui:${springdocVersion}"
+
     // H2 Database for local development
     runtimeOnly 'com.h2database:h2'
 }

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/biz/service/SuggestionService.java

@@ -3,16 +3,22 @@ package com.unicorn.hgzero.ai.biz.service;
 import com.unicorn.hgzero.ai.biz.domain.Suggestion;
 import com.unicorn.hgzero.ai.biz.gateway.LlmGateway;
 import com.unicorn.hgzero.ai.biz.usecase.SuggestionUseCase;
-import com.unicorn.hgzero.ai.infra.dto.common.DecisionSuggestionDto;
-import com.unicorn.hgzero.ai.infra.dto.common.DiscussionSuggestionDto;
+import com.unicorn.hgzero.ai.infra.client.ClaudeApiClient;
+import com.unicorn.hgzero.ai.infra.dto.common.SimpleSuggestionDto;
 import com.unicorn.hgzero.ai.infra.dto.common.RealtimeSuggestionsDto;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 import reactor.core.publisher.Flux;
+import reactor.core.publisher.Sinks;
 
 import java.time.Duration;
 import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import java.util.Set;
+import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
+import java.util.stream.Collectors;
 
 /**
  * 논의사항/결정사항 제안 Service
@@ -24,6 +30,15 @@ import java.util.List;
 public class SuggestionService implements SuggestionUseCase {
 
     private final LlmGateway llmGateway;
+    private final ClaudeApiClient claudeApiClient;
+    private final RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
+
+    // 회의별 실시간 스트림 관리 (회의 ID -> Sink)
+    private final Map<String, Sinks.Many<RealtimeSuggestionsDto>> meetingSinks = new ConcurrentHashMap<>();
+
+    // 분석 임계값 설정
+    private static final int MIN_SEGMENTS_FOR_ANALYSIS = 10; // 10개 세그먼트 = 약 100-200자
+    private static final long TEXT_RETENTION_MS = 5 * 60 * 1000; // 5분
 
     @Override
     public List<Suggestion> suggestDiscussions(String meetingId, String transcriptText) {
@@ -76,22 +91,152 @@ public class SuggestionService implements SuggestionUseCase {
     public Flux<RealtimeSuggestionsDto> streamRealtimeSuggestions(String meetingId) {
         log.info("실시간 AI 제안사항 스트리밍 시작 - meetingId: {}", meetingId);
 
-        // 실시간으로 AI 제안사항을 생성하는 스트림 (10초 간격)
-        return Flux.interval(Duration.ofSeconds(10))
-                .map(sequence -> generateRealtimeSuggestions(meetingId, sequence))
-                .doOnNext(suggestions ->
-                    log.debug("AI 제안사항 생성 - meetingId: {}, 논의사항: {}, 결정사항: {}",
-                            meetingId,
-                            suggestions.getDiscussionTopics() != null ? suggestions.getDiscussionTopics().size() : 0,
-                            suggestions.getDecisions() != null ? suggestions.getDecisions().size() : 0))
-                .doOnError(error ->
-                    log.error("AI 제안사항 스트리밍 오류 - meetingId: {}", meetingId, error))
-                .doOnComplete(() ->
-                    log.info("AI 제안사항 스트리밍 종료 - meetingId: {}", meetingId));
+        // Sink 생성 및 등록 (멀티캐스트 - 여러 클라이언트 동시 지원)
+        Sinks.Many<RealtimeSuggestionsDto> sink = Sinks.many()
+            .multicast()
+            .onBackpressureBuffer();
+
+        meetingSinks.put(meetingId, sink);
+
+        // TODO: AI 개발 완료 후 제거 - 개발 중 프론트엔드 테스트를 위한 Mock 데이터 자동 발행
+        startMockDataEmission(meetingId, sink);
+
+        return sink.asFlux()
+            .doOnCancel(() -> {
+                log.info("SSE 스트림 종료 - meetingId: {}", meetingId);
+                meetingSinks.remove(meetingId);
+                cleanupMeetingData(meetingId);
+            })
+            .doOnError(error ->
+                log.error("AI 제안사항 스트리밍 오류 - meetingId: {}", meetingId, error));
     }
 
     /**
-     * 실시간 AI 제안사항 생성 (Mock)
+     * Event Hub에서 수신한 실시간 텍스트 처리
+     * STT Service에서 TranscriptSegmentReady 이벤트를 받아 처리
+     *
+     * @param meetingId 회의 ID
+     * @param text 변환된 텍스트 세그먼트
+     * @param timestamp 타임스탬프 (ms)
+     */
+    public void processRealtimeTranscript(String meetingId, String text, Long timestamp) {
+        try {
+            // 1. Redis에 실시간 텍스트 축적 (슬라이딩 윈도우: 최근 5분)
+            String key = "meeting:" + meetingId + ":transcript";
+            String value = timestamp + ":" + text;
+
+            redisTemplate.opsForZSet().add(key, value, timestamp.doubleValue());
+
+            // 5분 이전 데이터 제거
+            long fiveMinutesAgo = System.currentTimeMillis() - TEXT_RETENTION_MS;
+            redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(key, 0, fiveMinutesAgo);
+
+            // 2. 누적 텍스트가 임계값 이상이면 AI 분석
+            Long segmentCount = redisTemplate.opsForZSet().size(key);
+            if (segmentCount != null && segmentCount >= MIN_SEGMENTS_FOR_ANALYSIS) {
+                analyzeAndEmitSuggestions(meetingId);
+            }
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("실시간 텍스트 처리 실패 - meetingId: {}", meetingId, e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * AI 분석 및 SSE 발행
+     */
+    private void analyzeAndEmitSuggestions(String meetingId) {
+        // Redis에서 최근 5분 텍스트 조회
+        String key = "meeting:" + meetingId + ":transcript";
+        Set<String> recentTexts = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(key, 0, -1);
+
+        if (recentTexts == null || recentTexts.isEmpty()) {
+            return;
+        }
+
+        // 타임스탬프 제거 및 텍스트만 추출
+        String accumulatedText = recentTexts.stream()
+            .map(entry -> entry.split(":", 2)[1])
+            .collect(Collectors.joining("\n"));
+
+        // Claude API 분석 (비동기)
+        claudeApiClient.analyzeSuggestions(accumulatedText)
+            .subscribe(
+                suggestions -> {
+                    // SSE 스트림으로 전송
+                    Sinks.Many<RealtimeSuggestionsDto> sink = meetingSinks.get(meetingId);
+                    if (sink != null) {
+                        sink.tryEmitNext(suggestions);
+                        log.info("AI 제안사항 발행 완료 - meetingId: {}, 제안사항: {}개",
+                            meetingId,
+                            suggestions.getSuggestions().size());
+                    }
+                },
+                error -> log.error("Claude API 분석 실패 - meetingId: {}", meetingId, error)
+            );
+    }
+
+    /**
+     * 회의 종료 시 데이터 정리
+     */
+    private void cleanupMeetingData(String meetingId) {
+        String key = "meeting:" + meetingId + ":transcript";
+        redisTemplate.delete(key);
+        log.info("회의 데이터 정리 완료 - meetingId: {}", meetingId);
+    }
+
+    /**
+     * TODO: AI 개발 완료 후 제거
+     * Mock 데이터 자동 발행 (프론트엔드 개발용)
+     * 5초마다 샘플 제안사항을 발행합니다.
+     */
+    private void startMockDataEmission(String meetingId, Sinks.Many<RealtimeSuggestionsDto> sink) {
+        log.info("Mock 데이터 자동 발행 시작 - meetingId: {}", meetingId);
+
+        // 프론트엔드 HTML에 맞춘 샘플 데이터 (3개)
+        List<SimpleSuggestionDto> mockSuggestions = List.of(
+            SimpleSuggestionDto.builder()
+                .id("suggestion-1")
+                .content("신제품의 타겟 고객층을 20-30대로 설정하고, 모바일 우선 전략을 취하기로 논의 중입니다.")
+                .timestamp("00:05:23")
+                .confidence(0.92)
+                .build(),
+            SimpleSuggestionDto.builder()
+                .id("suggestion-2")
+                .content("개발 일정: 1차 프로토타입은 11월 15일까지 완성, 2차 베타는 12월 1일 론칭")
+                .timestamp("00:08:45")
+                .confidence(0.88)
+                .build(),
+            SimpleSuggestionDto.builder()
+                .id("suggestion-3")
+                .content("마케팅 예산 배분에 대해 SNS 광고 60%, 인플루언서 마케팅 40%로 의견이 나왔으나 추가 검토 필요")
+                .timestamp("00:12:18")
+                .confidence(0.85)
+                .build()
+        );
+
+        // 5초마다 하나씩 발행 (총 3개)
+        Flux.interval(Duration.ofSeconds(5))
+            .take(3)
+            .map(index -> {
+                SimpleSuggestionDto suggestion = mockSuggestions.get(index.intValue());
+                return RealtimeSuggestionsDto.builder()
+                    .suggestions(List.of(suggestion))
+                    .build();
+            })
+            .subscribe(
+                suggestions -> {
+                    sink.tryEmitNext(suggestions);
+                    log.info("Mock 제안사항 발행 - meetingId: {}, 제안: {}",
+                        meetingId,
+                        suggestions.getSuggestions().get(0).getContent());
+                },
+                error -> log.error("Mock 데이터 발행 오류 - meetingId: {}", meetingId, error),
+                () -> log.info("Mock 데이터 발행 완료 - meetingId: {}", meetingId)
+            );
+    }
+
+    /**
+     * 실시간 AI 제안사항 생성 (Mock) - 간소화 버전
      * 실제로는 STT 텍스트를 분석하여 AI가 제안사항을 생성
      *
      * @param meetingId 회의 ID
@@ -100,63 +245,43 @@ public class SuggestionService implements SuggestionUseCase {
      */
     private RealtimeSuggestionsDto generateRealtimeSuggestions(String meetingId, Long sequence) {
         // Mock 데이터 - 실제로는 LLM을 통해 STT 텍스트 분석 후 생성
-        List<DiscussionSuggestionDto> discussionTopics = List.of(
-            DiscussionSuggestionDto.builder()
-                    .id("disc-" + sequence)
-                    .topic(getMockDiscussionTopic(sequence))
-                    .reason("회의 안건에 포함되어 있으나 아직 논의되지 않음")
-                    .priority(sequence % 2 == 0 ? "HIGH" : "MEDIUM")
-                    .relatedAgenda("프로젝트 계획")
-                    .estimatedTime(15)
-                    .build()
-        );
-
-        List<DecisionSuggestionDto> decisions = List.of(
-            DecisionSuggestionDto.builder()
-                    .id("dec-" + sequence)
-                    .content(getMockDecisionContent(sequence))
-                    .category("기술")
-                    .decisionMaker("팀장")
-                    .participants(List.of("김철수", "이영희", "박민수"))
+        List<SimpleSuggestionDto> suggestions = List.of(
+            SimpleSuggestionDto.builder()
+                    .id("sugg-" + sequence)
+                    .content(getMockSuggestionContent(sequence))
+                    .timestamp(getCurrentTimestamp())
                     .confidence(0.85 + (sequence % 15) * 0.01)
-                    .extractedFrom("회의 중 결정된 사항")
-                    .context("팀원들의 의견을 종합한 결과")
                     .build()
         );
 
         return RealtimeSuggestionsDto.builder()
-                .discussionTopics(discussionTopics)
-                .decisions(decisions)
+                .suggestions(suggestions)
                 .build();
     }
 
     /**
-     * Mock 논의사항 주제 생성
+     * Mock 제안사항 내용 생성
      */
-    private String getMockDiscussionTopic(Long sequence) {
-        String[] topics = {
-            "보안 요구사항 검토",
-            "데이터베이스 스키마 설계",
-            "API 인터페이스 정의",
-            "테스트 전략 수립",
-            "배포 일정 조율",
-            "성능 최적화 방안"
+    private String getMockSuggestionContent(Long sequence) {
+        String[] suggestions = {
+            "신제품의 타겟 고객층을 20-30대로 설정하고, 모바일 우선 전략을 취하기로 논의 중입니다.",
+            "개발 일정: 1차 프로토타입은 11월 15일까지 완성, 2차 베타는 12월 1일 론칭",
+            "마케팅 예산 배분에 대해 SNS 광고 60%, 인플루언서 마케팅 40%로 의견이 나왔으나 추가 검토 필요",
+            "보안 요구사항 검토가 필요하며, 데이터 암호화 방식에 대한 논의가 진행 중입니다.",
+            "React로 프론트엔드 개발하기로 결정되었으며, TypeScript 사용을 권장합니다.",
+            "데이터베이스는 PostgreSQL을 메인으로 사용하고, Redis를 캐시로 활용하기로 했습니다."
         };
-        return topics[(int) (sequence % topics.length)];
+        return suggestions[(int) (sequence % suggestions.length)];
     }
 
     /**
-     * Mock 결정사항 내용 생성
+     * 현재 타임스탬프 생성 (HH:MM:SS 형식)
      */
-    private String getMockDecisionContent(Long sequence) {
-        String[] decisions = {
-            "React로 프론트엔드 개발하기로 결정",
-            "PostgreSQL을 메인 데이터베이스로 사용",
-            "JWT 토큰 기반 인증 방식 채택",
-            "Docker를 활용한 컨테이너화 진행",
-            "주 1회 스프린트 회고 진행",
-            "코드 리뷰 필수화"
-        };
-        return decisions[(int) (sequence % decisions.length)];
+    private String getCurrentTimestamp() {
+        java.time.LocalTime now = java.time.LocalTime.now();
+        return String.format("%02d:%02d:%02d",
+            now.getHour(),
+            now.getMinute(),
+            now.getSecond());
     }
 }

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/client/ClaudeApiClient.java

@@ -0,0 +1,171 @@
+package com.unicorn.hgzero.ai.infra.client;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.unicorn.hgzero.ai.infra.config.ClaudeConfig;
+import com.unicorn.hgzero.ai.infra.dto.common.RealtimeSuggestionsDto;
+import com.unicorn.hgzero.ai.infra.dto.common.SimpleSuggestionDto;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.http.HttpHeaders;
+import org.springframework.http.MediaType;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
+import reactor.core.publisher.Mono;
+
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+import java.util.Map;
+import java.util.UUID;
+
+/**
+ * Claude API 클라이언트
+ * Anthropic Claude API를 호출하여 AI 제안사항 생성
+ */
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class ClaudeApiClient {
+
+    private final ClaudeConfig claudeConfig;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+    private final WebClient webClient;
+
+    /**
+     * 실시간 AI 제안사항 분석 (간소화 버전)
+     *
+     * @param transcriptText 누적된 회의록 텍스트
+     * @return AI 제안사항 (논의사항과 결정사항 통합)
+     */
+    public Mono<RealtimeSuggestionsDto> analyzeSuggestions(String transcriptText) {
+        log.debug("Claude API 호출 - 텍스트 길이: {}", transcriptText.length());
+
+        String systemPrompt = """
+            당신은 회의록 작성 전문 AI 어시스턴트입니다.
+
+            실시간 회의 텍스트를 분석하여 **중요한 제안사항만** 추출하세요.
+
+            **추출 기준**:
+            - 회의 안건과 직접 관련된 내용
+            - 논의가 필요한 주제
+            - 결정된 사항
+            - 액션 아이템
+
+            **제외할 내용**:
+            - 잡담, 농담, 인사말
+            - 회의와 무관한 대화
+            - 단순 확인이나 질의응답
+
+            **응답 형식**: JSON만 반환 (다른 설명 없이)
+            {
+              "suggestions": [
+                {
+                  "content": "구체적인 제안 내용 (1-2문장으로 명확하게)",
+                  "confidence": 0.9
+                }
+              ]
+            }
+
+            **주의**:
+            - 각 제안은 독립적이고 명확해야 함
+            - 회의 맥락에서 실제 중요한 내용만 포함
+            - confidence는 0-1 사이 값 (확신 정도)
+            """;
+
+        String userPrompt = String.format("""
+            다음 회의 내용을 분석해주세요:
+
+            %s
+            """, transcriptText);
+
+        // Claude API 요청 페이로드
+        Map<String, Object> requestBody = Map.of(
+            "model", claudeConfig.getModel(),
+            "max_tokens", claudeConfig.getMaxTokens(),
+            "temperature", claudeConfig.getTemperature(),
+            "system", systemPrompt,
+            "messages", List.of(
+                Map.of(
+                    "role", "user",
+                    "content", userPrompt
+                )
+            )
+        );
+
+        return webClient.post()
+            .uri(claudeConfig.getBaseUrl() + "/v1/messages")
+            .header(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE)
+            .header("x-api-key", claudeConfig.getApiKey())
+            .header("anthropic-version", "2023-06-01")
+            .bodyValue(requestBody)
+            .retrieve()
+            .bodyToMono(String.class)
+            .map(this::parseClaudeResponse)
+            .doOnSuccess(result -> log.info("Claude API 응답 성공 - 제안사항: {}개",
+                result.getSuggestions().size()))
+            .doOnError(error -> log.error("Claude API 호출 실패", error))
+            .onErrorResume(error -> Mono.just(RealtimeSuggestionsDto.builder()
+                .suggestions(new ArrayList<>())
+                .build()));
+    }
+
+    /**
+     * Claude API 응답 파싱 (간소화 버전)
+     */
+    private RealtimeSuggestionsDto parseClaudeResponse(String responseBody) {
+        try {
+            JsonNode root = objectMapper.readTree(responseBody);
+
+            // Claude 응답 구조: { "content": [ { "text": "..." } ] }
+            String contentText = root.path("content").get(0).path("text").asText();
+
+            // JSON 부분만 추출 (코드 블록 제거)
+            String jsonText = extractJson(contentText);
+
+            JsonNode suggestionsJson = objectMapper.readTree(jsonText);
+
+            // 제안사항 파싱
+            List<SimpleSuggestionDto> suggestions = new ArrayList<>();
+            JsonNode suggestionsNode = suggestionsJson.path("suggestions");
+            if (suggestionsNode.isArray()) {
+                for (JsonNode node : suggestionsNode) {
+                    suggestions.add(SimpleSuggestionDto.builder()
+                        .id(UUID.randomUUID().toString())
+                        .content(node.path("content").asText())
+                        .confidence(node.path("confidence").asDouble(0.8))
+                        .build());
+                }
+            }
+
+            return RealtimeSuggestionsDto.builder()
+                .suggestions(suggestions)
+                .build();
+
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Claude 응답 파싱 실패", e);
+            return RealtimeSuggestionsDto.builder()
+                .suggestions(new ArrayList<>())
+                .build();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 응답에서 JSON 부분만 추출
+     * Claude가 마크다운 코드 블록으로 감싼 경우 처리
+     */
+    private String extractJson(String text) {
+        // ```json ... ``` 형식 제거
+        if (text.contains("```json")) {
+            int start = text.indexOf("```json") + 7;
+            int end = text.lastIndexOf("```");
+            return text.substring(start, end).trim();
+        }
+        // ``` ... ``` 형식 제거
+        else if (text.contains("```")) {
+            int start = text.indexOf("```") + 3;
+            int end = text.lastIndexOf("```");
+            return text.substring(start, end).trim();
+        }
+        return text.trim();
+    }
+}

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/config/ClaudeConfig.java

@@ -0,0 +1,28 @@
+package com.unicorn.hgzero.ai.infra.config;
+
+import lombok.Getter;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+
+/**
+ * Claude API 설정
+ */
+@Configuration
+@Getter
+public class ClaudeConfig {
+
+    @Value("${external.ai.claude.api-key}")
+    private String apiKey;
+
+    @Value("${external.ai.claude.base-url}")
+    private String baseUrl;
+
+    @Value("${external.ai.claude.model}")
+    private String model;
+
+    @Value("${external.ai.claude.max-tokens}")
+    private Integer maxTokens;
+
+    @Value("${external.ai.claude.temperature}")
+    private Double temperature;
+}

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/config/EventHubConfig.java

@@ -0,0 +1,132 @@
+package com.unicorn.hgzero.ai.infra.config;
+
+import com.azure.messaging.eventhubs.EventProcessorClient;
+import com.azure.messaging.eventhubs.EventProcessorClientBuilder;
+import com.azure.messaging.eventhubs.checkpointstore.blob.BlobCheckpointStore;
+import com.azure.messaging.eventhubs.models.ErrorContext;
+import com.azure.messaging.eventhubs.models.EventContext;
+import com.azure.storage.blob.BlobContainerAsyncClient;
+import com.azure.storage.blob.BlobContainerClientBuilder;
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import com.unicorn.hgzero.ai.biz.service.SuggestionService;
+import com.unicorn.hgzero.ai.infra.event.TranscriptSegmentReadyEvent;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+
+import jakarta.annotation.PostConstruct;
+import jakarta.annotation.PreDestroy;
+
+/**
+ * Azure Event Hub 설정
+ * STT Service의 TranscriptSegmentReady 이벤트 구독
+ */
+@Slf4j
+@Configuration
+@RequiredArgsConstructor
+public class EventHubConfig {
+
+    private final SuggestionService suggestionService;
+    private final ObjectMapper objectMapper;
+
+    @Value("${external.eventhub.connection-string}")
+    private String connectionString;
+
+    @Value("${external.eventhub.eventhub-name}")
+    private String eventHubName;
+
+    @Value("${external.eventhub.consumer-group.transcript}")
+    private String consumerGroup;
+
+    @Value("${external.eventhub.checkpoint-storage-connection-string:}")
+    private String checkpointStorageConnectionString;
+
+    @Value("${external.eventhub.checkpoint-container}")
+    private String checkpointContainer;
+
+    private EventProcessorClient eventProcessorClient;
+
+    @PostConstruct
+    public void startEventProcessor() {
+        // Checkpoint Storage가 설정되지 않은 경우 Event Hub 기능 비활성화
+        if (checkpointStorageConnectionString == null || checkpointStorageConnectionString.isEmpty()) {
+            log.warn("Event Hub Processor 비활성화 - checkpoint storage 설정이 없습니다. " +
+                "개발 환경에서는 Event Hub 없이 실행 가능하며, 운영 환경에서는 AZURE_CHECKPOINT_STORAGE_CONNECTION_STRING 환경 변수를 설정해야 합니다.");
+            return;
+        }
+
+        log.info("Event Hub Processor 시작 - eventhub: {}, consumerGroup: {}",
+            eventHubName, consumerGroup);
+
+        // Blob Checkpoint Store 생성 (체크포인트 저장소)
+        BlobContainerAsyncClient blobContainerAsyncClient = new BlobContainerClientBuilder()
+            .connectionString(checkpointStorageConnectionString)
+            .containerName(checkpointContainer)
+            .buildAsyncClient();
+
+        // Event Processor Client 빌드
+        eventProcessorClient = new EventProcessorClientBuilder()
+            .connectionString(connectionString, eventHubName)
+            .consumerGroup(consumerGroup)
+            .checkpointStore(new BlobCheckpointStore(blobContainerAsyncClient))
+            .processEvent(this::processEvent)
+            .processError(this::processError)
+            .buildEventProcessorClient();
+
+        eventProcessorClient.start();
+
+        log.info("Event Hub Processor 시작 완료");
+    }
+
+    @PreDestroy
+    public void stopEventProcessor() {
+        if (eventProcessorClient != null) {
+            log.info("Event Hub Processor 종료");
+            eventProcessorClient.stop();
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 이벤트 처리 핸들러
+     */
+    private void processEvent(EventContext eventContext) {
+        try {
+            String eventData = eventContext.getEventData().getBodyAsString();
+            log.debug("이벤트 수신: {}", eventData);
+
+            // JSON 역직렬화
+            TranscriptSegmentReadyEvent event = objectMapper.readValue(
+                eventData,
+                TranscriptSegmentReadyEvent.class
+            );
+
+            log.info("실시간 텍스트 수신 - meetingId: {}, text: {}",
+                event.getMeetingId(), event.getText());
+
+            // SuggestionService로 전달하여 AI 분석 트리거
+            suggestionService.processRealtimeTranscript(
+                event.getMeetingId(),
+                event.getText(),
+                event.getTimestamp()
+            );
+
+            // 체크포인트 업데이트
+            eventContext.updateCheckpoint();
+
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("이벤트 처리 실패", e);
+        }
+    }
+
+    /**
+     * 에러 처리 핸들러
+     */
+    private void processError(ErrorContext errorContext) {
+        log.error("Event Hub 에러 - partition: {}, error: {}",
+            errorContext.getPartitionContext().getPartitionId(),
+            errorContext.getThrowable().getMessage(),
+            errorContext.getThrowable());
+    }
+}

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/config/SecurityConfig.java

@@ -45,6 +45,8 @@ public class SecurityConfig {
                         .requestMatchers("/swagger-ui/**", "/swagger-ui.html", "/v3/api-docs/**", "/swagger-resources/**", "/webjars/**").permitAll()
                         // Health check
                         .requestMatchers("/health").permitAll()
+                        // TODO: AI 개발 완료 후 제거 - 개발 중 테스트를 위한 SSE 엔드포인트 인증 해제
+                        .requestMatchers("/api/suggestions/meetings/*/stream").permitAll()
                         // All other requests require authentication
                         .anyRequest().authenticated()
                 )

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/config/WebClientConfig.java

@@ -0,0 +1,22 @@
+package com.unicorn.hgzero.ai.infra.config;
+
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
+
+/**
+ * WebClient 설정
+ * 외부 API 호출을 위한 WebClient 빈 생성
+ */
+@Configuration
+public class WebClientConfig {
+
+    @Bean
+    public WebClient webClient() {
+        return WebClient.builder()
+            .codecs(configurer -> configurer
+                .defaultCodecs()
+                .maxInMemorySize(10 * 1024 * 1024)) // 10MB
+            .build();
+    }
+}

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/dto/common/RealtimeSuggestionsDto.java

@@ -8,8 +8,8 @@ import lombok.NoArgsConstructor;
 import java.util.List;
 
 /**
- * 실시간 추천사항 DTO
- * 논의 주제와 결정사항 제안을 포함
+ * 실시간 추천사항 DTO (간소화 버전)
+ * 논의사항과 결정사항을 구분하지 않고 통합 제공
  */
 @Getter
 @Builder
@@ -18,12 +18,7 @@ import java.util.List;
 public class RealtimeSuggestionsDto {
 
     /**
-     * 논의 주제 제안 목록
+     * AI 제안사항 목록 (논의사항 + 결정사항 통합)
      */
-    private List<DiscussionSuggestionDto> discussionTopics;
-
-    /**
-     * 결정사항 제안 목록
-     */
-    private List<DecisionSuggestionDto> decisions;
+    private List<SimpleSuggestionDto> suggestions;
 }

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/dto/common/SimpleSuggestionDto.java

@@ -0,0 +1,37 @@
+package com.unicorn.hgzero.ai.infra.dto.common;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Getter;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+/**
+ * 간소화된 AI 제안사항 DTO
+ * 논의사항과 결정사항을 구분하지 않고 통합 제공
+ */
+@Getter
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class SimpleSuggestionDto {
+
+    /**
+     * 제안 ID
+     */
+    private String id;
+
+    /**
+     * 제안 내용 (논의사항 또는 결정사항)
+     */
+    private String content;
+
+    /**
+     * 타임스탬프 (초 단위, 예: 00:05:23)
+     */
+    private String timestamp;
+
+    /**
+     * 신뢰도 점수 (0-1)
+     */
+    private Double confidence;
+}

ai/src/main/java/com/unicorn/hgzero/ai/infra/event/TranscriptSegmentReadyEvent.java

@@ -0,0 +1,52 @@
+package com.unicorn.hgzero.ai.infra.event;
+
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+/**
+ * STT Service에서 발행하는 음성 변환 세그먼트 이벤트
+ * Azure Event Hub를 통해 전달됨
+ */
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+public class TranscriptSegmentReadyEvent {
+
+    /**
+     * 녹음 ID
+     */
+    private String recordingId;
+
+    /**
+     * 회의 ID
+     */
+    private String meetingId;
+
+    /**
+     * 변환 텍스트 세그먼트 ID
+     */
+    private String transcriptId;
+
+    /**
+     * 변환된 텍스트
+     */
+    private String text;
+
+    /**
+     * 타임스탬프 (ms)
+     */
+    private Long timestamp;
+
+    /**
+     * 신뢰도 점수 (0-1)
+     */
+    private Double confidence;
+
+    /**
+     * 이벤트 발생 시간
+     */
+    private String eventTime;
+}

ai/src/main/resources/application.yml

@@ -73,6 +73,9 @@ external:
     claude:
       api-key: ${CLAUDE_API_KEY:}
       base-url: ${CLAUDE_BASE_URL:https://api.anthropic.com}
+      model: ${CLAUDE_MODEL:claude-3-5-sonnet-20241022}
+      max-tokens: ${CLAUDE_MAX_TOKENS:2000}
+      temperature: ${CLAUDE_TEMPERATURE:0.3}
     openai:
       api-key: ${OPENAI_API_KEY:}
       base-url: ${OPENAI_BASE_URL:https://api.openai.com}
@@ -146,3 +149,6 @@ logging:
       max-file-size: ${LOG_MAX_FILE_SIZE:10MB}
       max-history: ${LOG_MAX_HISTORY:7}
       total-size-cap: ${LOG_TOTAL_SIZE_CAP:100MB}
+
+
+