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https://github.com/hwanny1128/HGZero.git
synced 2025-12-06 10:16:24 +00:00
내부 시퀀스 실시간 추천 기능 DB조회 제거
This commit is contained in:
hjmoons
parent
18f2416414
commit
b2f66756e2
@ -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
|
||||
|
||||
@ -6,21 +6,16 @@ title AI Service 내부 시퀀스 - 논의사항제안
|
||||
participant "SuggestionController" as Controller
|
||||
participant "DiscussionSuggestionService" 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 논의사항 제안 요청 ==
|
||||
|
||||
note over Controller
|
||||
TranscriptService로부터 호출
|
||||
또는 API 직접 호출:
|
||||
POST /api/ai/suggestions/discussion
|
||||
Body: {
|
||||
"meetingId": "{meetingId}",
|
||||
"transcriptText": "최근 대화 내용"
|
||||
}
|
||||
(회의록 자동작성 프로세스 내부)
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Controller -> Service: suggestDiscussionTopics(meetingId, transcriptText)
|
||||
@ -139,42 +134,30 @@ loop 각 제안마다
|
||||
- 생성 시각
|
||||
- 제안 신뢰도 점수
|
||||
- 회의 진행 시점 (분)
|
||||
- 상태: PENDING
|
||||
- 고유 ID (UUID)
|
||||
end note
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
== 제안 저장 ==
|
||||
== 임시 캐시 저장 (선택적) ==
|
||||
|
||||
loop 각 검증된 제안마다
|
||||
Service -> Cache: SET suggestions:discussion:{meetingId}
|
||||
activate Cache
|
||||
note right
|
||||
Redis에 임시 저장:
|
||||
- Key: suggestions:discussion:{meetingId}
|
||||
- Value: JSON array (제안 목록)
|
||||
- TTL: 2시간 (회의 시간)
|
||||
|
||||
Service -> Repo: saveSuggestion(meetingId, suggestion)
|
||||
activate Repo
|
||||
목적:
|
||||
- 재접속 시 복원용
|
||||
- WebSocket 재연결 대응
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Repo -> DB: INSERT INTO ai_suggestions
|
||||
activate DB
|
||||
note right
|
||||
저장 데이터:
|
||||
- meeting_id
|
||||
- suggestion_type: 'DISCUSSION'
|
||||
- content: {topic, reason}
|
||||
- priority: HIGH/MEDIUM/LOW
|
||||
- related_agenda: "안건 항목"
|
||||
- estimated_time: 예상 시간
|
||||
- confidence_score: 0.0-1.0
|
||||
- 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
|
||||
@ -187,20 +170,22 @@ note right
|
||||
"reason": "제안 이유",
|
||||
"priority": "HIGH",
|
||||
"relatedAgenda": "관련 안건",
|
||||
"estimatedTime": 10,
|
||||
"canApply": true
|
||||
"estimatedTime": 10
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"totalCount": 제안 개수,
|
||||
"displayHint": "오른쪽 탭에 표시"
|
||||
"timestamp": "생성 시각"
|
||||
}
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Service --> Controller: 논의사항 제안 생성 완료
|
||||
Service --> Controller: 논의사항 제안 목록
|
||||
deactivate Service
|
||||
|
||||
Controller --> Controller: 200 OK 응답 반환
|
||||
Controller --> Controller: 이벤트 데이터에 포함하여 반환
|
||||
note right
|
||||
TranscriptSummaryCreated 이벤트에
|
||||
discussionSuggestions 필드로 포함
|
||||
|
||||
프론트엔드 처리:
|
||||
- 오른쪽 "추천" 탭에 표시
|
||||
- "적용" 버튼 활성화
|
||||
@ -214,48 +199,33 @@ 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: {
|
||||
"addDiscussionSection": {
|
||||
"topic": "논의 주제",
|
||||
"content": ""
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
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: 논의사항을 회의록에 추가하는 로직 실행
|
||||
note right
|
||||
Meeting Service에 API 호출하여
|
||||
Meeting Service에서 회의록에
|
||||
새로운 논의 섹션 추가
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Service --> Controller: 적용 완료
|
||||
deactivate Service
|
||||
|
||||
Controller --> Controller: 200 OK
|
||||
|
||||
note over Controller, DB
|
||||
처리 시간:
|
||||
- 맥락 정보 조회: 100-200ms
|
||||
- LLM 제안 생성: 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:
|
||||
- 최대 5개까지만 제안
|
||||
- 우선순위 HIGH가 1개 이상
|
||||
- 이미 논의한 주제는 제외
|
||||
- 제안은 회의 중 언제든 생성 가능
|
||||
특징:
|
||||
- DB 영구 저장 없음 (임시 데이터)
|
||||
- Redis 캐시만 활용 (재접속 복원용)
|
||||
- 프론트엔드 메모리에서 관리
|
||||
- "적용" 시에만 회의록에 반영
|
||||
end note
|
||||
|
||||
@enduml
|
||||
|
||||
@ -6,21 +6,16 @@ title AI Service 내부 시퀀스 - 실시간Todo추출
|
||||
participant "SuggestionController" as Controller
|
||||
participant "RealtimeTodoService" 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 액션아이템 추출 요청 ==
|
||||
|
||||
note over Controller
|
||||
TranscriptService로부터 호출
|
||||
또는 API 직접 호출:
|
||||
POST /api/ai/suggestions/action-item
|
||||
Body: {
|
||||
"meetingId": "{meetingId}",
|
||||
"transcriptText": "최근 대화 내용"
|
||||
}
|
||||
(회의록 자동작성 프로세스 내부)
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Controller -> Service: extractRealtimeActionItems(meetingId, transcriptText)
|
||||
@ -40,17 +35,15 @@ deactivate DB
|
||||
TranscriptRepo --> Service: meetingContext
|
||||
deactivate TranscriptRepo
|
||||
|
||||
Service -> Repo: getPreviousActionItems(meetingId)
|
||||
activate Repo
|
||||
Service -> Cache: GET action-items:{meetingId}
|
||||
activate Cache
|
||||
note right
|
||||
이전에 추출한 액션아이템 조회
|
||||
(중복 제거용)
|
||||
end note
|
||||
|
||||
Repo -> DB: SELECT content FROM ai_suggestions\nWHERE meeting_id = {meetingId}\nAND suggestion_type = 'ACTION_ITEM'\nAND status IN ('PENDING', 'APPLIED')
|
||||
activate DB
|
||||
|
||||
DB --> Repo: 이미 추출된 액션아이템
|
||||
deactivate DB
|
||||
|
||||
Repo --> Service: previousActionItems
|
||||
deactivate Repo
|
||||
Cache --> Service: previousActionItems
|
||||
deactivate Cache
|
||||
|
||||
== LLM 기반 액션아이템 패턴 감지 ==
|
||||
|
||||
@ -169,47 +162,32 @@ loop 각 제안마다
|
||||
추가 정보:
|
||||
- 생성 시각
|
||||
- 회의 진행 시점 (분)
|
||||
- 원문 위치 (라인 번호)
|
||||
- 상태: PENDING
|
||||
- 관련 결정사항 참조
|
||||
- 관련 논의 섹션 참조
|
||||
- 원문 위치 정보
|
||||
- 고유 ID (UUID)
|
||||
end note
|
||||
|
||||
end
|
||||
|
||||
== 제안 저장 ==
|
||||
== 임시 캐시 저장 (선택적) ==
|
||||
|
||||
loop 각 검증된 제안마다
|
||||
Service -> Cache: APPEND action-items:{meetingId}
|
||||
activate Cache
|
||||
note right
|
||||
Redis에 임시 저장:
|
||||
- Key: action-items:{meetingId}
|
||||
- Value: JSON array (제안 목록)
|
||||
- TTL: 2시간 (회의 시간)
|
||||
- APPEND로 기존 목록에 추가
|
||||
|
||||
Service -> Repo: saveSuggestion(meetingId, actionItem)
|
||||
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: 'ACTION_ITEM'
|
||||
- content: 할 일 내용
|
||||
- assignee: 담당자
|
||||
- due_date: 마감일
|
||||
- priority: HIGH/MEDIUM/LOW
|
||||
- confidence_score: 0.0-1.0
|
||||
- extracted_from: 원문
|
||||
- related_decision_id: 관련 결정
|
||||
- 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
|
||||
@ -224,20 +202,22 @@ note right
|
||||
"priority": "HIGH",
|
||||
"confidence": 0.85,
|
||||
"extractedFrom": "원문 발췌",
|
||||
"relatedDecision": "decision-uuid",
|
||||
"canApply": true
|
||||
"relatedDecision": "decision-uuid"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"totalCount": 제안 개수,
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||||
"displayHint": "오른쪽 탭 '액션아이템' 섹션"
|
||||
"timestamp": "생성 시각"
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||||
}
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||||
end note
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||||
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||||
Service --> Controller: 액션아이템 제안 생성 완료
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||||
Service --> Controller: 액션아이템 제안 목록
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||||
deactivate Service
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||||
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||||
Controller --> Controller: 200 OK 응답 반환
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||||
Controller --> Controller: 이벤트 데이터에 포함하여 반환
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||||
note right
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||||
TranscriptSummaryCreated 이벤트에
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||||
actionItemSuggestions 필드로 포함
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||||
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||||
프론트엔드 처리:
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||||
- 오른쪽 "추천" 탭의 "액션아이템" 섹션 표시
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||||
- "적용" 버튼 활성화
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||||
@ -251,36 +231,14 @@ end note
|
||||
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||||
note over Controller
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||||
사용자가 "적용" 버튼 클릭 시:
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||||
PUT /api/ai/suggestions/{suggestionId}/apply
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||||
Body: {
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||||
"assignee": "김철수" (수정 가능),
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||||
"dueDate": "2025-02-01" (수정 가능)
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||||
}
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||||
end note
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||||
프론트엔드에서 직접 Meeting Service 호출
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||||
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||||
Controller -> Service: applySuggestion(suggestionId, updateData)
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||||
activate Service
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||||
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||||
Service -> Repo: updateSuggestionStatus(suggestionId, "APPLIED")
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||||
activate Repo
|
||||
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||||
Repo -> DB: UPDATE ai_suggestions\nSET status = 'APPLIED',\napplied_at = NOW(),\nassignee = {updateData.assignee},\ndue_date = {updateData.dueDate}
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||||
activate DB
|
||||
|
||||
DB --> Repo: 업데이트 완료
|
||||
deactivate DB
|
||||
|
||||
Repo --> Service: 완료
|
||||
deactivate Repo
|
||||
|
||||
Service -> Service: Meeting Service에 Todo 생성 요청
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||||
note right
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||||
POST /meetings/{meetingId}/todos
|
||||
POST /api/meetings/{meetingId}/todos
|
||||
Body: {
|
||||
"content": "할 일 내용",
|
||||
"assignee": "담당자",
|
||||
"dueDate": "마감일",
|
||||
"priority": "우선순위",
|
||||
"assignee": "김철수",
|
||||
"dueDate": "2025-02-01",
|
||||
"priority": "HIGH",
|
||||
"relatedSection": "관련 회의록 섹션"
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -290,31 +248,26 @@ note right
|
||||
- 담당자에게 알림 발송
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||||
end note
|
||||
|
||||
Service --> Controller: 적용 완료
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||||
deactivate Service
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||||
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||||
Controller --> Controller: 200 OK
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||||
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||||
note over Controller, DB
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||||
처리 시간:
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- 맥락 조회: 100-200ms
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||||
- LLM 패턴 감지: 1-2초
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||||
- 검증 및 필터링: 100-200ms
|
||||
- 저장 처리: 200-300ms
|
||||
총 처리 시간: 약 2-3초
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||||
- 캐시 저장: 50-100ms
|
||||
총 처리 시간: 약 1.5-2.5초
|
||||
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||||
제안 정책:
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||||
- 신뢰도 70% 이상만 제안
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||||
- 명확한 액션 표현 우선
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||||
- 중복 제거 (유사도 90% 기준)
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||||
- 실시간으로 계속 감지
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||||
- 최대 20개까지 누적 표시
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||||
- 적용된 것은 회색 처리
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||||
특징:
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||||
- DB 영구 저장 없음 (임시 데이터)
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||||
- Redis 캐시만 활용
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||||
* 중복 감지용
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||||
* 재접속 복원용
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||||
- 프론트엔드 메모리에서 관리
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||||
- "적용" 시에만 Todo 생성
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||||
차이점 (회의 종료 후 Todo 추출과):
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||||
- 실시간: 5초마다 즉시 추출
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||||
- 종료 후: 전체 회의록 기반 종합 추출
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||||
- 실시간은 "후보"로 제시
|
||||
- 실시간: 5초마다 즉시 추출, 임시 제안
|
||||
- 종료 후: 전체 회의록 기반 종합 추출, 자동 생성
|
||||
- 실시간은 "후보"로 제시, 사용자 선택
|
||||
- 종료 후는 "확정" 추출 후 자동 생성
|
||||
end note
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||||
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||||
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