Delete design/backend/sequence/inner/ai-회의록자동작성_bk.puml

design/backend/sequence/inner/ai-회의록자동작성_bk.puml

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-@startuml
-!theme mono
-
-title AI Service 내부 시퀀스 - 회의록자동작성
-
-participant "TranscriptController" as Controller
-participant "TranscriptService" as Service
-participant "LLMClient" as LLM
-participant "VectorService" as Vector
-participant "TranscriptRepository" as Repo
-database "Azure OpenAI" as OpenAI <<external>>
-database "Vector DB" as VectorDB <<external>>
-database "PostgreSQL" as DB <<external>>
-
-== TranscriptReady 이벤트 수신 ==
-
-note over Controller
-Azure Event Hubs로부터
-TranscriptReady 이벤트 수신
-end note
-
-Controller -> Service: processTranscript(meetingId, transcriptText)
-activate Service
-
-Service -> Service: 회의 맥락 정보 조회 준비
-
-== 병렬 처리: 맥락 정보 수집 ==
-
-par 회의 정보 조회
-    Service -> Repo: getMeetingContext(meetingId)
-    activate Repo
-    Repo -> DB: SELECT meeting_info
-    activate DB
-    DB --> Repo: 회의 정보 반환
-    deactivate DB
-    Repo --> Service: 회의 맥락 정보
-    deactivate Repo
-else 이전 내용 조회
-    Service -> Repo: getPreviousTranscripts(meetingId)
-    activate Repo
-    Repo -> DB: SELECT previous_content
-    activate DB
-    DB --> Repo: 이전 회의록
-    deactivate DB
-    Repo --> Service: 이전 내용
-    deactivate Repo
-end
-
-Service -> Service: 프롬프트 생성
-note right
-시스템 프롬프트 생성
-- 역할 정의
-- 변환 규칙 적용
-end note
-
-== LLM 기반 회의록 작성 ==
-
-Service -> LLM: generateMinutes(prompt, context)
-activate LLM
-
-LLM -> OpenAI: POST /chat/completions
-activate OpenAI
-note right
-model: gpt-4o
-temperature: 0.3
-max_tokens: 2000
-end note
-
-OpenAI -> OpenAI: 텍스트 분석 및 정리
-
-OpenAI --> LLM: 정리된 회의록 내용
-deactivate OpenAI
-
-LLM --> Service: 회의록 초안
-deactivate LLM
-
-== 회의록 저장 ==
-
-Service -> Service: 회의록 데이터 구조화
-
-Service -> Repo: saveTranscriptDraft(meetingId, content)
-activate Repo
-
-Repo -> DB: INSERT INTO ai_transcripts
-activate DB
-note right
-저장 데이터:
-- meeting_id
-- content (JSON)
-- status: DRAFT
-end note
-
-DB --> Repo: 저장 완료
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: transcriptId
-deactivate Repo
-
-== 벡터 임베딩 생성 ==
-
-Service -> Vector: createEmbedding(transcriptId, content)
-activate Vector
-
-Vector -> OpenAI: POST /embeddings
-activate OpenAI
-note right
-model: text-embedding-3-large
-end note
-
-OpenAI --> Vector: 임베딩 벡터
-deactivate OpenAI
-
-Vector -> VectorDB: INSERT embedding
-activate VectorDB
-
-VectorDB --> Vector: 저장 완료
-deactivate VectorDB
-
-Vector --> Service: 임베딩 생성 완료
-deactivate Vector
-
-== 이벤트 발행 ==
-
-Service -> Controller: 회의록 생성 완료 응답
-deactivate Service
-
-Controller -> Controller: TranscriptSummaryCreated 발행
-note right
-이벤트 데이터:
-- meetingId
-- transcriptId
-- content
-end note
-
-note over Controller, DB
-처리 시간:
-- 맥락 조회: 100-200ms
-- LLM 생성: 3-5초
-- 저장: 100-200ms
-- 벡터화: 500ms-1초
-총: 약 4-7초
-end note
-
-@enduml