feat: rag 서비스 Event Hub 연동 및 연관 회의록 API 추가

rag/src/api/main.py

@@ -22,7 +22,9 @@ from ..models.document import (
 )
 from ..models.minutes import (
     MinutesSearchRequest,
-    MinutesSearchResult
+    MinutesSearchResult,
+    RelatedMinutesRequest,
+    RelatedMinutesResponse
 )
 from ..db.postgres_vector import PostgresVectorDB
 from ..db.azure_search import AzureAISearchDB
@@ -31,6 +33,7 @@ from ..services.claude_service import ClaudeService
 from ..utils.config import load_config, get_database_url
 from ..utils.embedding import EmbeddingGenerator
 from ..utils.text_processor import extract_nouns_as_query
+from ..utils.redis_cache import RedisCache
 
 # 로깅 설정
 logging.basicConfig(
@@ -62,6 +65,7 @@ _doc_db = None
 _rag_minutes_db = None
 _embedding_gen = None
 _claude_service = None
+_redis_cache = None
 
 
 def get_config():
@@ -139,6 +143,22 @@ def get_claude_service():
     return _claude_service
 
 
+def get_redis_cache():
+    """Redis 캐시"""
+    global _redis_cache
+    if _redis_cache is None:
+        config = get_config()
+        redis_config = config["redis"]
+        _redis_cache = RedisCache(
+            host=redis_config["host"],
+            port=redis_config["port"],
+            db=redis_config["db"],
+            password=redis_config.get("password"),
+            decode_responses=redis_config.get("decode_responses", True)
+        )
+    return _redis_cache
+
+
 # ============================================================================
 # 용어집 API
 # ============================================================================
@@ -501,6 +521,123 @@ async def get_minutes_stats(rag_minutes_db: RagMinutesDB = Depends(get_rag_minut
         raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
 
 
+@app.post("/api/minutes/related", response_model=List[RelatedMinutesResponse])
+async def get_related_minutes(
+    request: RelatedMinutesRequest,
+    rag_minutes_db: RagMinutesDB = Depends(get_rag_minutes_db),
+    embedding_gen: EmbeddingGenerator = Depends(get_embedding_gen),
+    redis_cache: RedisCache = Depends(get_redis_cache)
+):
+    """
+    연관 회의록 조회 (Option A: DB 조회 후 벡터 검색 + Redis 캐싱)
+
+    Args:
+        request: 연관 회의록 조회 요청
+            - minute_id: 기준 회의록 ID
+            - meeting_title: 회의 제목 (미사용)
+            - summary: 회의록 요약 (미사용)
+            - top_k: 반환할 최대 결과 수
+            - similarity_threshold: 최소 유사도 임계값
+
+    Returns:
+        연관 회의록 리스트
+
+    Process:
+        1. Redis 캐시에서 연관 회의록 결과 조회
+        2. 캐시 MISS 시:
+           a. minute_id로 rag_minutes 테이블에서 회의록 조회 (캐싱)
+           b. full_content를 벡터 임베딩으로 변환
+           c. 벡터 DB에서 유사도 검색 (자기 자신 제외)
+           d. 결과를 Redis에 캐싱
+        3. 연관 회의록 목록 반환
+    """
+    try:
+        config = get_config()
+        cache_config = config.get("rag_minutes", {}).get("cache", {})
+        cache_prefix = cache_config.get("prefix", "minutes:")
+        minutes_ttl = cache_config.get("ttl", 1800)
+        related_ttl = cache_config.get("related_ttl", 3600)
+
+        logger.info(f"연관 회의록 조회 시작: minute_id={request.minute_id}")
+
+        # 1. 캐시 키 생성
+        related_cache_key = (
+            f"{cache_prefix}related:{request.minute_id}:"
+            f"{request.top_k}:{request.similarity_threshold}"
+        )
+
+        # 2. 캐시 조회
+        cached_results = redis_cache.get(related_cache_key)
+        if cached_results:
+            logger.info(f"연관 회의록 캐시 HIT: {related_cache_key}")
+            return [
+                RelatedMinutesResponse(**result)
+                for result in cached_results
+            ]
+
+        # 3. 캐시 MISS - DB 조회
+        logger.info(f"연관 회의록 캐시 MISS: {related_cache_key}")
+
+        # 3-1. 회의록 조회 (캐싱)
+        minutes_cache_key = f"{cache_prefix}{request.minute_id}"
+        base_minutes = redis_cache.get(minutes_cache_key)
+
+        if base_minutes:
+            logger.info(f"회의록 캐시 HIT: {minutes_cache_key}")
+            # RagMinutes 객체로 변환
+            from ..models.minutes import RagMinutes
+            base_minutes = RagMinutes(**base_minutes)
+        else:
+            logger.info(f"회의록 캐시 MISS: {minutes_cache_key}")
+            base_minutes = rag_minutes_db.get_minutes_by_id(request.minute_id)
+            if not base_minutes:
+                raise HTTPException(
+                    status_code=404,
+                    detail=f"회의록을 찾을 수 없습니다: {request.minute_id}"
+                )
+            # 캐시 저장
+            redis_cache.set(minutes_cache_key, base_minutes.dict(), minutes_ttl)
+
+        logger.info(f"기준 회의록 조회 완료: {base_minutes.title}")
+
+        # 3-2. full_content를 벡터 임베딩으로 변환
+        query_embedding = embedding_gen.generate_embedding(base_minutes.full_content)
+        logger.info(f"임베딩 생성 완료: {len(query_embedding)}차원")
+
+        # 3-3. 벡터 유사도 검색 (자기 자신 제외)
+        results = rag_minutes_db.search_by_vector(
+            query_embedding=query_embedding,
+            top_k=request.top_k,
+            similarity_threshold=request.similarity_threshold,
+            exclude_minutes_id=request.minute_id
+        )
+
+        # 4. 응답 형식으로 변환
+        related_minutes = [
+            RelatedMinutesResponse(
+                minutes=result["minutes"],
+                similarity_score=result["similarity_score"]
+            )
+            for result in results
+        ]
+
+        # 5. 결과 캐싱
+        redis_cache.set(
+            related_cache_key,
+            [r.dict() for r in related_minutes],
+            related_ttl
+        )
+
+        logger.info(f"연관 회의록 조회 완료: {len(related_minutes)}개 결과")
+        return related_minutes
+
+    except HTTPException:
+        raise
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"연관 회의록 조회 실패: {str(e)}")
+        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))
+
+
 if __name__ == "__main__":
     import uvicorn
     uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)