내부 시퀀스 실시간 추천 기능 DB조회 제거

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

@@ -6,27 +6,22 @@ title AI Service 내부 시퀀스 - 결정사항제안
 participant "SuggestionController" as Controller
 participant "DecisionSuggestionService" as Service
 participant "LLMClient" as LLM
-participant "SuggestionRepository" as Repo
 participant "TranscriptRepository" as TranscriptRepo
 database "Azure OpenAI<<E>>" as OpenAI
+database "Redis Cache<<E>>" as Cache
 database "PostgreSQL<<E>>" as DB
 
 == 실시간 결정사항 제안 요청 ==
 
 note over Controller
   TranscriptService로부터 호출
-  또는 API 직접 호출:
-  POST /api/ai/suggestions/decision
-  Body: {
-    "meetingId": "{meetingId}",
-    "transcriptText": "최근 대화 내용"
-  }
+  (회의록 자동작성 프로세스 내부)
 end note
 
 Controller -> Service: suggestDecisions(meetingId, transcriptText)
 activate Service
 
-== 회의 맥락 및 이전 결정 조회 ==
+== 회의 맥락 조회 ==
 
 Service -> TranscriptRepo: getMeetingContext(meetingId)
 activate TranscriptRepo
@@ -40,17 +35,15 @@ deactivate DB
 TranscriptRepo --> Service: meetingContext
 deactivate TranscriptRepo
 
-Service -> Repo: getPreviousDecisions(meetingId)
-activate Repo
+Service -> Cache: GET decisions:{meetingId}
+activate Cache
+note right
+  이전에 감지한 결정사항 조회
+  (중복 제거용)
+end note
 
-Repo -> DB: SELECT content FROM ai_suggestions\nWHERE meeting_id = {meetingId}\nAND suggestion_type = 'DECISION'\nAND status = 'APPLIED'
-activate DB
-
-DB --> Repo: 이미 확정된 결정사항
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: previousDecisions
-deactivate Repo
+Cache --> Service: previousDecisions
+deactivate Cache
 
 == LLM 기반 결정사항 패턴 감지 ==
 
@@ -69,7 +62,7 @@ note right
 
   사용자 프롬프트:
   - 회의 참석자: {participants}
-  - 이미 확정된 결정: {previousDecisions}
+  - 이미 감지한 결정: {previousDecisions}
   - 현재 대화 내용: {transcriptText}
 
   지시사항:
@@ -140,7 +133,7 @@ Service -> Service: 결정사항 검증
 note right
   검증 기준:
   - 신뢰도 70% 이상만 선택
-  - 중복 제거 (이미 확정된 결정)
+  - 중복 제거 (이미 감지한 결정)
   - 명확성 검증
     * 주어, 목적어가 명확한가?
     * 결정 내용이 구체적인가?
@@ -155,46 +148,32 @@ loop 각 제안마다
       추가 정보:
       - 생성 시각
       - 회의 진행 시점 (분)
-      - 원문 위치 (라인 번호)
-      - 상태: PENDING
-      - 관련 논의사항 참조
+      - 원문 위치 정보
+      - 고유 ID (UUID)
     end note
 
 end
 
-== 제안 저장 ==
+== 임시 캐시 저장 (선택적) ==
 
-loop 각 검증된 제안마다
+Service -> Cache: APPEND decisions:{meetingId}
+activate Cache
+note right
+  Redis에 임시 저장:
+  - Key: decisions:{meetingId}
+  - Value: JSON array (제안 목록)
+  - TTL: 2시간 (회의 시간)
+  - APPEND로 기존 목록에 추가
 
-    Service -> Repo: saveSuggestion(meetingId, decision)
-    activate Repo
+  목적:
+  - 중복 감지용
+  - 재접속 시 복원용
+end note
 
-    Repo -> DB: INSERT INTO ai_suggestions
-    activate DB
-    note right
-      저장 데이터:
-      - meeting_id
-      - suggestion_type: 'DECISION'
-      - content: {decision 내용}
-      - category: 결정 카테고리
-      - decision_maker: 결정자
-      - participants: 참여자 목록 (JSON)
-      - confidence_score: 0.0-1.0
-      - extracted_from: 원문
-      - context: 결정 배경
-      - status: PENDING
-      - created_at
-    end note
+Cache --> Service: 저장 완료
+deactivate Cache
 
-    DB --> Repo: suggestionId
-    deactivate DB
-
-    Repo --> Service: suggestionId
-    deactivate Repo
-
-end
-
-== 응답 구성 ==
+== 응답 반환 ==
 
 Service -> Service: 응답 데이터 구성
 note right
@@ -208,20 +187,22 @@ note right
         "decisionMaker": "김철수",
         "confidence": 0.85,
         "extractedFrom": "원문 발췌",
-        "context": "결정 배경 설명",
-        "canApply": true
+        "context": "결정 배경 설명"
       }
     ],
     "totalCount": 제안 개수,
-    "displayHint": "오른쪽 탭 '결정사항' 섹션"
+    "timestamp": "생성 시각"
   }
 end note
 
-Service --> Controller: 결정사항 제안 생성 완료
+Service --> Controller: 결정사항 제안 목록
 deactivate Service
 
-Controller --> Controller: 200 OK 응답 반환
+Controller --> Controller: 이벤트 데이터에 포함하여 반환
 note right
+  TranscriptSummaryCreated 이벤트에
+  decisionSuggestions 필드로 포함
+
   프론트엔드 처리:
   - 오른쪽 "추천" 탭의 "결정사항" 섹션 표시
   - "적용" 버튼 활성화
@@ -234,49 +215,36 @@ end note
 
 note over Controller
   사용자가 "적용" 버튼 클릭 시:
-  PUT /api/ai/suggestions/{suggestionId}/apply
-end note
+  프론트엔드에서 직접 Meeting Service 호출
 
-Controller -> Service: applySuggestion(suggestionId, meetingId)
-activate Service
+  PUT /api/meetings/{meetingId}/transcript
+  Body: {
+    "addDecisionSection": {
+      "content": "결정 내용",
+      "category": "기술",
+      "decisionMaker": "김철수"
+    }
+  }
 
-Service -> Repo: updateSuggestionStatus(suggestionId, "APPLIED")
-activate Repo
-
-Repo -> DB: UPDATE ai_suggestions\nSET status = 'APPLIED',\napplied_at = NOW()
-activate DB
-
-DB --> Repo: 업데이트 완료
-deactivate DB
-
-Repo --> Service: 완료
-deactivate Repo
-
-Service -> Service: 결정사항을 회의록에 추가
-note right
-  Meeting Service API 호출하여
+  Meeting Service에서 회의록의
   "결정사항" 섹션에 항목 추가
 end note
 
-Service --> Controller: 적용 완료
-deactivate Service
-
-Controller --> Controller: 200 OK
-
 note over Controller, DB
 처리 시간:
 - 맥락 조회: 100-200ms
 - LLM 패턴 감지: 2-3초
 - 검증 및 필터링: 100-200ms
-- 저장 처리: 200-300ms
-총 처리 시간: 약 3-4초
+- 캐시 저장: 50-100ms
+총 처리 시간: 약 2.5-3.5초
 
-제안 정책:
-- 신뢰도 70% 이상만 제안
-- 명확한 결정 표현 우선
-- 중복 제거 (이미 확정된 것 제외)
-- 카테고리별로 최대 10개까지
-- 실시간으로 계속 감지
+특징:
+- DB 영구 저장 없음 (임시 데이터)
+- Redis 캐시만 활용
+  * 중복 감지용
+  * 재접속 복원용
+- 프론트엔드 메모리에서 관리
+- "적용" 시에만 회의록에 반영
 end note
 
 @enduml