feat: AI 서비스 Swagger UI 및 프론트엔드 연동 문서 추가

- Swagger UI를 Spring Boot 스타일(/swagger-ui.html)로 변경
- OpenAPI 스펙 개선 및 상세한 API 문서화
- 프론트엔드 연동을 위한 API-DOCUMENTATION.md 추가
  - SSE 연결 예시 (JavaScript/React)
  - 응답 스키마 및 TypeScript 인터페이스
  - 동작 흐름 및 주의사항
- FastAPI 설정 파일(config.py) 추가
- API 엔드포인트:
  - GET /api/v1/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream (SSE)
  - GET /health (헬스 체크)
  - GET /v3/api-docs (OpenAPI JSON)

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

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

@ -0,0 +1,250 @@
# AI Service API Documentation
## 서비스 정보
- **Base URL**: `http://localhost:8087`
- **프로덕션 URL**: `http://{AKS-IP}:8087` (배포 후)
- **포트**: 8087
- **프로토콜**: HTTP
- **CORS**: 모든 origin 허용 (개발 환경)
## API 엔드포인트
### 1. 실시간 AI 제안사항 스트리밍 (SSE)
**엔드포인트**: `GET /api/v1/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream`
**설명**: 회의 중 실시간으로 AI 제안사항을 Server-Sent Events로 스트리밍합니다.
**파라미터**:
| 이름 | 위치 | 타입 | 필수 | 설명 |
|------|------|------|------|------|
| meeting_id | path | string | O | 회의 ID |
**응답 형식**: `text/event-stream`
**SSE 이벤트 구조**:
```
event: ai-suggestion
id: 15
data: {"suggestions":[{"id":"uuid","content":"제안 내용","timestamp":"14:23:45","confidence":0.92}]}
```
**응답 데이터 스키마**:
```typescript
interface SimpleSuggestion {
id: string; // 제안 ID (UUID)
content: string; // 제안 내용 (1-2문장)
timestamp: string; // 타임스탬프 (HH:MM:SS)
confidence: number; // 신뢰도 (0.0 ~ 1.0)
}
interface RealtimeSuggestionsResponse {
suggestions: SimpleSuggestion[];
}
```
**프론트엔드 연동 예시 (JavaScript/TypeScript)**:
```javascript
// EventSource 연결
const meetingId = 'meeting-123';
const eventSource = new EventSource(
`http://localhost:8087/api/v1/ai/suggestions/meetings/${meetingId}/stream`
);
// AI 제안사항 수신
eventSource.addEventListener('ai-suggestion', (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
data.suggestions.forEach(suggestion => {
console.log('새 제안:', suggestion.content);
console.log('신뢰도:', suggestion.confidence);
console.log('시간:', suggestion.timestamp);
// UI 업데이트
addSuggestionToUI(suggestion);
});
});
// 에러 핸들링
eventSource.onerror = (error) => {
console.error('SSE 연결 오류:', error);
eventSource.close();
};
// 연결 종료 (회의 종료 시)
function closeSuggestions() {
eventSource.close();
}
```
**React 예시**:
```tsx
import { useEffect, useState } from 'react';
interface Suggestion {
id: string;
content: string;
timestamp: string;
confidence: number;
}
function MeetingRoom({ meetingId }: { meetingId: string }) {
const [suggestions, setSuggestions] = useState<Suggestion[]>([]);
useEffect(() => {
const eventSource = new EventSource(
`http://localhost:8087/api/v1/ai/suggestions/meetings/${meetingId}/stream`
);
eventSource.addEventListener('ai-suggestion', (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
setSuggestions(prev => [...prev, ...data.suggestions]);
});
eventSource.onerror = () => {
console.error('SSE 연결 오류');
eventSource.close();
};
return () => {
eventSource.close();
};
}, [meetingId]);
return (
<div>
<h2>AI 제안사항</h2>
{suggestions.map(s => (
<div key={s.id}>
<span>{s.timestamp}</span>
<p>{s.content}</p>
<small>신뢰도: {(s.confidence * 100).toFixed(0)}%</small>
</div>
))}
</div>
);
}
```
### 2. 헬스 체크
**엔드포인트**: `GET /health`
**설명**: 서비스 상태 확인 (Kubernetes probe용)
**응답 예시**:
```json
{
"status": "healthy",
"service": "AI Service",
"port": 8087
}
```
### 3. 서비스 정보
**엔드포인트**: `GET /`
**설명**: 서비스 기본 정보 조회
**응답 예시**:
```json
{
"service": "AI Service",
"version": "1.0.0",
"status": "running",
"endpoints": {
"test": "/api/v1/ai/suggestions/test",
"stream": "/api/v1/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream"
}
}
```
## 동작 흐름
```
1. 회의 시작
└─> 프론트엔드가 SSE 연결 시작
2. 음성 녹음
└─> STT 서비스가 텍스트 변환
└─> Event Hub 발행
└─> AI 서비스가 Redis에 축적
3. 실시간 분석 (5초마다)
└─> Redis에서 텍스트 조회
└─> 임계값(10개 세그먼트) 도달 시
└─> Claude API 분석
└─> SSE로 제안사항 전송
└─> 프론트엔드 UI 업데이트
4. 회의 종료
└─> SSE 연결 종료
```
## 주의사항
1. **연결 유지**:
- SSE 연결은 장시간 유지되므로 네트워크 타임아웃 설정 필요
- 브라우저는 연결 끊김 시 자동 재연결 시도
2. **CORS**:
- 개발 환경: 모든 origin 허용
- 프로덕션: 특정 도메인만 허용하도록 설정 필요
3. **에러 처리**:
- SSE 연결 실패 시 재시도 로직 구현 권장
- 네트워크 오류 시 사용자에게 알림
4. **성능**:
- 한 회의당 하나의 SSE 연결만 유지
- 불필요한 재연결 방지
## 테스트
### curl 테스트:
```bash
# 헬스 체크
curl http://localhost:8087/health
# SSE 스트리밍 테스트
curl -N http://localhost:8087/api/v1/ai/suggestions/meetings/test-meeting/stream
```
### 브라우저 테스트:
1. 서비스 실행: `python3 main.py`
2. Swagger UI 접속: http://localhost:8087/docs
3. `/api/v1/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream` 엔드포인트 테스트
## 환경 변수
프론트엔드에서 API URL을 환경 변수로 관리:
```env
# .env.local
NEXT_PUBLIC_AI_SERVICE_URL=http://localhost:8087
```
```typescript
const AI_SERVICE_URL = process.env.NEXT_PUBLIC_AI_SERVICE_URL || 'http://localhost:8087';
const eventSource = new EventSource(
`${AI_SERVICE_URL}/api/v1/ai/suggestions/meetings/${meetingId}/stream`
);
```
## FAQ
**Q: SSE vs WebSocket?**
A: SSE는 서버→클라이언트 단방향 통신에 최적화되어 있습니다. 이 서비스는 AI 제안사항을 프론트엔드로 전송만 하므로 SSE가 적합합니다.
**Q: 재연결은 어떻게?**
A: 브라우저의 EventSource는 자동으로 재연결을 시도합니다. 추가 로직 불필요.
**Q: 여러 클라이언트가 동시 연결 가능?**
A: 네, 각 클라이언트는 독립적으로 SSE 연결을 유지합니다.
**Q: 제안사항이 오지 않으면?**
A: Redis에 충분한 텍스트(10개 세그먼트)가 축적되어야 분석이 시작됩니다. 5초마다 체크합니다.

View File

@ -17,7 +17,61 @@ settings = get_settings()
claude_service = ClaudeService()
@router.get("/meetings/{meeting_id}/stream")
@router.get(
"/meetings/{meeting_id}/stream",
summary="실시간 AI 제안사항 스트리밍",
description="""
회의 실시간으로 AI 제안사항을 Server-Sent Events(SSE) 스트리밍합니다.
### 동작 방식
1. Redis에서 누적된 회의 텍스트 조회 (5초마다)
2. 임계값(10 세그먼트) 이상이면 Claude API로 분석
3. 분석 결과를 SSE 이벤트로 전송
### SSE 이벤트 형식
```
event: ai-suggestion
id: {segment_count}
data: {"suggestions": [...]}
```
### 클라이언트 연결 예시 (JavaScript)
```javascript
const eventSource = new EventSource(
'http://localhost:8087/api/v1/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream'
);
eventSource.addEventListener('ai-suggestion', (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
console.log('새로운 제안사항:', data.suggestions);
});
eventSource.onerror = (error) => {
console.error('SSE 오류:', error);
eventSource.close();
};
```
### 주의사항
- 연결은 클라이언트가 종료할 때까지 유지됩니다
- 네트워크 타임아웃 설정이 충분히 길어야 합니다
- 브라우저는 자동으로 재연결을 시도합니다
""",
responses={
200: {
"description": "SSE 스트림 연결 성공",
"content": {
"text/event-stream": {
"example": """event: ai-suggestion
id: 15
data: {"suggestions":[{"id":"550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000","content":"신제품의 타겟 고객층을 20-30대로 설정하고, 모바일 우선 전략을 취하기로 논의 중입니다.","timestamp":"14:23:45","confidence":0.92}]}
"""
}
}
}
}
)
async def stream_ai_suggestions(meeting_id: str):
"""
실시간 AI 제안사항 SSE 스트리밍

47
ai-python/app/config.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,47 @@
"""환경 설정"""
from pydantic_settings import BaseSettings
from functools import lru_cache
class Settings(BaseSettings):
"""애플리케이션 설정"""
# 서버 설정
app_name: str = "AI Service"
host: str = "0.0.0.0"
port: int = 8087
log_level: str = "INFO"
# Claude API
claude_api_key: str = ""
claude_model: str = "claude-3-5-sonnet-20241022"
claude_max_tokens: int = 2000
claude_temperature: float = 0.3
# Redis
redis_host: str = "20.249.177.114"
redis_port: int = 6379
redis_password: str = "Hi5Jessica!"
redis_db: int = 4
# Event Hub
eventhub_connection_string: str = ""
eventhub_name: str = "hgzero-eventhub-name"
eventhub_consumer_group: str = "$Default"
# AI 분석 설정
min_segments_for_analysis: int = 10
redis_ttl_seconds: int = 300 # 5분
# CORS
cors_origins: list = ["*"]
class Config:
env_file = ".env"
case_sensitive = False
@lru_cache()
def get_settings() -> Settings:
"""설정 싱글톤"""
return Settings()

View File

@ -42,8 +42,34 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
app = FastAPI(
title=settings.app_name,
version="1.0.0",
description="실시간 AI 제안사항 서비스 (Python)",
lifespan=lifespan
description="""
## 실시간 AI 제안사항 서비스 (Python)
회의 실시간으로 텍스트를 분석하여 AI 제안사항을 생성하고 SSE(Server-Sent Events) 스트리밍합니다.
### 주요 기능
- 🎯 실시간 회의 분석
- 🤖 Claude AI 기반 제안사항 생성
- 📡 SSE 스트리밍
- Redis 캐시 연동
### 인증
현재 버전은 인증이 필요하지 않습니다.
""",
lifespan=lifespan,
docs_url="/swagger-ui.html", # Spring Boot 스타일
redoc_url="/redoc",
openapi_url="/v3/api-docs", # Spring Boot 스타일 OpenAPI JSON
openapi_tags=[
{
"name": "AI Suggestions",
"description": "AI 제안사항 실시간 스트리밍 API"
},
{
"name": "Health",
"description": "서비스 상태 확인"
}
]
)
# CORS 설정 (개발 환경: 모든 origin 허용)
@ -77,12 +103,17 @@ async def root():
}
@app.get("/health")
@app.get("/health", tags=["Health"])
async def health_check():
"""헬스 체크"""
"""
헬스 체크 엔드포인트
Kubernetes liveness/readiness probe에서 사용
"""
return {
"status": "healthy",
"service": settings.app_name
"service": settings.app_name,
"port": settings.port
}