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AI 회의록 자동작성 내부 시퀀스 수정
- AI 서비스의 회의록 자동작성 내부 시퀀스 다이어그램 수정 - 프롬프트 생성, AI 요청, 응답 처리 로직 개선 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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Minseo-Jo
parent
afe02b3d0b
commit
3cf8eb2995
@ -8,39 +8,34 @@ participant "TranscriptService" as Service
|
||||
participant "LLMClient" as LLM
|
||||
participant "VectorService" as Vector
|
||||
participant "TranscriptRepository" as Repo
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||||
database "Azure OpenAI<<E>>" as OpenAI
|
||||
database "Vector DB<<E>>" as VectorDB
|
||||
database "PostgreSQL<<E>>" as DB
|
||||
database "Azure OpenAI" as OpenAI <<external>>
|
||||
database "Vector DB" as VectorDB <<external>>
|
||||
database "PostgreSQL" as DB <<external>>
|
||||
|
||||
== TranscriptReady 이벤트 수신 ==
|
||||
|
||||
note over Controller
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||||
Azure Event Hubs로부터
|
||||
TranscriptReady 이벤트 수신
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||||
(meetingId, transcriptText, timestamp)
|
||||
Azure Event Hubs로부터
|
||||
TranscriptReady 이벤트 수신
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Controller -> Service: processTranscript(meetingId, transcriptText, timestamp)
|
||||
Controller -> Service: processTranscript(meetingId, transcriptText)
|
||||
activate Service
|
||||
|
||||
Service -> Service: 회의 맥락 정보 조회 준비
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||||
note right
|
||||
회의 제목, 참석자 정보,
|
||||
이전 회의록 내용
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||||
end note
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||||
|
||||
== 병렬 처리: 맥락 정보 수집 ==
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||||
|
||||
par "회의 정보 조회"
|
||||
par 회의 정보 조회
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||||
Service -> Repo: getMeetingContext(meetingId)
|
||||
activate Repo
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||||
Repo -> DB: SELECT meeting_info, participants
|
||||
Repo -> DB: SELECT meeting_info
|
||||
activate DB
|
||||
DB --> Repo: 회의 정보 반환
|
||||
deactivate DB
|
||||
Repo --> Service: 회의 맥락 정보
|
||||
deactivate Repo
|
||||
else
|
||||
else 이전 내용 조회
|
||||
Service -> Repo: getPreviousTranscripts(meetingId)
|
||||
activate Repo
|
||||
Repo -> DB: SELECT previous_content
|
||||
@ -53,41 +48,25 @@ end
|
||||
|
||||
Service -> Service: 프롬프트 생성
|
||||
note right
|
||||
시스템 프롬프트:
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||||
- 역할: 회의록 작성 전문가
|
||||
- 지시사항: 구어체→문어체 변환,
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||||
주제별 분류, 발언자별 정리
|
||||
|
||||
사용자 프롬프트:
|
||||
- 회의 제목: {title}
|
||||
- 참석자: {participants}
|
||||
- 이전 내용: {previous}
|
||||
- 현재 발언: {transcriptText}
|
||||
시스템 프롬프트 생성
|
||||
- 역할 정의
|
||||
- 변환 규칙 적용
|
||||
end note
|
||||
|
||||
== LLM 기반 회의록 작성 ==
|
||||
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||||
Service -> LLM: generateMinutes(prompt, meetingContext)
|
||||
Service -> LLM: generateMinutes(prompt, context)
|
||||
activate LLM
|
||||
|
||||
LLM -> OpenAI: POST /chat/completions
|
||||
activate OpenAI
|
||||
note right
|
||||
요청 파라미터:
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||||
- model: gpt-4o
|
||||
- temperature: 0.3
|
||||
- max_tokens: 2000
|
||||
- messages: [system, user]
|
||||
model: gpt-4o
|
||||
temperature: 0.3
|
||||
max_tokens: 2000
|
||||
end note
|
||||
|
||||
OpenAI -> OpenAI: 텍스트 분석 및 정리
|
||||
note right
|
||||
1. 주제별 분류
|
||||
2. 발언자별 의견 정리
|
||||
3. 중요 키워드 추출
|
||||
4. 구어체→문어체 변환
|
||||
5. 문법 교정
|
||||
end note
|
||||
|
||||
OpenAI --> LLM: 정리된 회의록 내용
|
||||
deactivate OpenAI
|
||||
@ -98,27 +77,17 @@ deactivate LLM
|
||||
== 회의록 저장 ==
|
||||
|
||||
Service -> Service: 회의록 데이터 구조화
|
||||
note right
|
||||
구조화 항목:
|
||||
- 논의 주제
|
||||
- 발언자별 의견
|
||||
- 결정 사항
|
||||
- 보류 사항
|
||||
- 요약문
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Service -> Repo: saveTranscriptDraft(meetingId, content, timestamp)
|
||||
Service -> Repo: saveTranscriptDraft(meetingId, content)
|
||||
activate Repo
|
||||
|
||||
Repo -> DB: INSERT INTO ai_transcripts
|
||||
activate DB
|
||||
note right
|
||||
저장 데이터:
|
||||
- meeting_id
|
||||
- content (JSON)
|
||||
- generated_at
|
||||
- version
|
||||
- status: DRAFT
|
||||
저장 데이터:
|
||||
- meeting_id
|
||||
- content (JSON)
|
||||
- status: DRAFT
|
||||
end note
|
||||
|
||||
DB --> Repo: 저장 완료
|
||||
@ -127,7 +96,7 @@ deactivate DB
|
||||
Repo --> Service: transcriptId
|
||||
deactivate Repo
|
||||
|
||||
== 벡터 임베딩 생성 (비동기) ==
|
||||
== 벡터 임베딩 생성 ==
|
||||
|
||||
Service -> Vector: createEmbedding(transcriptId, content)
|
||||
activate Vector
|
||||
@ -135,8 +104,7 @@ activate Vector
|
||||
Vector -> OpenAI: POST /embeddings
|
||||
activate OpenAI
|
||||
note right
|
||||
model: text-embedding-3-large
|
||||
input: 회의록 내용
|
||||
model: text-embedding-3-large
|
||||
end note
|
||||
|
||||
OpenAI --> Vector: 임베딩 벡터
|
||||
@ -144,11 +112,6 @@ deactivate OpenAI
|
||||
|
||||
Vector -> VectorDB: INSERT embedding
|
||||
activate VectorDB
|
||||
note right
|
||||
vector_id: transcriptId
|
||||
embedding: [float array]
|
||||
metadata: {meetingId, timestamp}
|
||||
end note
|
||||
|
||||
VectorDB --> Vector: 저장 완료
|
||||
deactivate VectorDB
|
||||
@ -156,30 +119,26 @@ deactivate VectorDB
|
||||
Vector --> Service: 임베딩 생성 완료
|
||||
deactivate Vector
|
||||
|
||||
== TranscriptSummaryCreated 이벤트 발행 ==
|
||||
== 이벤트 발행 ==
|
||||
|
||||
Service -> Controller: 회의록 생성 완료 응답
|
||||
deactivate Service
|
||||
|
||||
Controller -> Controller: TranscriptSummaryCreated 이벤트 발행
|
||||
Controller -> Controller: TranscriptSummaryCreated 발행
|
||||
note right
|
||||
이벤트 데이터:
|
||||
- meetingId
|
||||
- transcriptId
|
||||
- content
|
||||
- generatedAt
|
||||
|
||||
Partition Key: {meetingId}
|
||||
Consumer: Meeting Service
|
||||
이벤트 데이터:
|
||||
- meetingId
|
||||
- transcriptId
|
||||
- content
|
||||
end note
|
||||
|
||||
note over Controller, DB
|
||||
처리 시간:
|
||||
- 맥락 정보 조회: 100-200ms
|
||||
- 맥락 조회: 100-200ms
|
||||
- LLM 생성: 3-5초
|
||||
- 저장 처리: 100-200ms
|
||||
- 벡터 임베딩: 500ms-1초 (비동기)
|
||||
총 처리 시간: 약 4-7초
|
||||
- 저장: 100-200ms
|
||||
- 벡터화: 500ms-1초
|
||||
총: 약 4-7초
|
||||
end note
|
||||
|
||||
@enduml
|
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