mirror of
https://github.com/hwanny1128/HGZero.git
synced 2026-06-12 22:59:10 +00:00
Merge feature/stt-ai into main
주요 변경사항: - EventHub 공유 액세스 정책 재설정 (send-policy, listen-policy) - Redis DB 2번 읽기 전용 문제 해결 - AI-Python 서비스 추가 (FastAPI 기반) - STT WebSocket 실시간 스트리밍 구현 - AI 제안사항 실시간 추출 기능 구현 - 테스트 페이지 추가 (stt-test-wav.html) - 개발 가이드 문서 추가 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Minseo-Jo
@@ -0,0 +1,35 @@
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||||
# Python
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||||
__pycache__/
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||||
*.py[cod]
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||||
*$py.class
|
||||
*.so
|
||||
.Python
|
||||
venv/
|
||||
env/
|
||||
ENV/
|
||||
|
||||
# IDE
|
||||
.vscode/
|
||||
.idea/
|
||||
*.swp
|
||||
*.swo
|
||||
|
||||
# Logs
|
||||
logs/
|
||||
*.log
|
||||
|
||||
# Environment
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||||
.env
|
||||
.env.local
|
||||
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||||
# Git
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||||
.git/
|
||||
.gitignore
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||||
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||||
# Documentation
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||||
README.md
|
||||
API-DOCUMENTATION.md
|
||||
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||||
# Test
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||||
tests/
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||||
test_*.py
|
||||
@@ -0,0 +1,26 @@
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||||
# 서버 설정
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||||
PORT=8086
|
||||
HOST=0.0.0.0
|
||||
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||||
# Claude API
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||||
CLAUDE_API_KEY=your-api-key-here
|
||||
CLAUDE_MODEL=claude-3-5-sonnet-20241022
|
||||
CLAUDE_MAX_TOKENS=2000
|
||||
CLAUDE_TEMPERATURE=0.3
|
||||
|
||||
# Redis
|
||||
REDIS_HOST=20.249.177.114
|
||||
REDIS_PORT=6379
|
||||
REDIS_PASSWORD=Hi5Jessica!
|
||||
REDIS_DB=4
|
||||
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||||
# Azure Event Hub
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||||
EVENTHUB_CONNECTION_STRING=Endpoint=sb://hgzero-eventhub-ns.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=RootManageSharedAccessKey;SharedAccessKey=VUqZ9vFgu35E3c6RiUzoOGVUP8IZpFvlV+AEhC6sUpo=
|
||||
EVENTHUB_NAME=hgzero-eventhub-name
|
||||
EVENTHUB_CONSUMER_GROUP=ai-transcript-group
|
||||
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||||
# CORS
|
||||
CORS_ORIGINS=["http://localhost:*","http://127.0.0.1:*"]
|
||||
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||||
# 로깅
|
||||
LOG_LEVEL=INFO
|
||||
@@ -0,0 +1,37 @@
|
||||
# Python
|
||||
__pycache__/
|
||||
*.py[cod]
|
||||
*$py.class
|
||||
*.so
|
||||
.Python
|
||||
venv/
|
||||
ENV/
|
||||
env/
|
||||
.venv
|
||||
|
||||
# Environment
|
||||
.env
|
||||
|
||||
# IDE
|
||||
.vscode/
|
||||
.idea/
|
||||
*.swp
|
||||
*.swo
|
||||
|
||||
# OS
|
||||
.DS_Store
|
||||
Thumbs.db
|
||||
|
||||
# Logs
|
||||
*.log
|
||||
logs/
|
||||
|
||||
# Testing
|
||||
.pytest_cache/
|
||||
.coverage
|
||||
htmlcov/
|
||||
|
||||
# Distribution
|
||||
build/
|
||||
dist/
|
||||
*.egg-info/
|
||||
@@ -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
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||||
|
||||
### 1. 실시간 AI 제안사항 스트리밍 (SSE)
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||||
|
||||
**엔드포인트**: `GET /api/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/ai/suggestions/meetings/${meetingId}/stream`
|
||||
);
|
||||
|
||||
// AI 제안사항 수신
|
||||
eventSource.addEventListener('ai-suggestion', (event) => {
|
||||
const data = JSON.parse(event.data);
|
||||
|
||||
data.suggestions.forEach(suggestion => {
|
||||
console.log('새 제안:', suggestion.content);
|
||||
console.log('신뢰도:', suggestion.confidence);
|
||||
console.log('시간:', suggestion.timestamp);
|
||||
|
||||
// UI 업데이트
|
||||
addSuggestionToUI(suggestion);
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 에러 핸들링
|
||||
eventSource.onerror = (error) => {
|
||||
console.error('SSE 연결 오류:', error);
|
||||
eventSource.close();
|
||||
};
|
||||
|
||||
// 연결 종료 (회의 종료 시)
|
||||
function closeSuggestions() {
|
||||
eventSource.close();
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**React 예시**:
|
||||
|
||||
```tsx
|
||||
import { useEffect, useState } from 'react';
|
||||
|
||||
interface Suggestion {
|
||||
id: string;
|
||||
content: string;
|
||||
timestamp: string;
|
||||
confidence: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function MeetingRoom({ meetingId }: { meetingId: string }) {
|
||||
const [suggestions, setSuggestions] = useState<Suggestion[]>([]);
|
||||
|
||||
useEffect(() => {
|
||||
const eventSource = new EventSource(
|
||||
`http://localhost:8087/api/ai/suggestions/meetings/${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/ai/suggestions/test",
|
||||
"stream": "/api/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 동작 흐름
|
||||
|
||||
```
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||||
1. 회의 시작
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||||
└─> 프론트엔드가 SSE 연결 시작
|
||||
|
||||
2. 음성 녹음
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||||
└─> 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
|
||||
```
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||||
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||||
## 주의사항
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||||
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||||
1. **연결 유지**:
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||||
- 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
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||||
|
||||
4. **성능**:
|
||||
- 한 회의당 하나의 SSE 연결만 유지
|
||||
- 불필요한 재연결 방지
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||||
|
||||
## 테스트
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||||
|
||||
### curl 테스트:
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||||
```bash
|
||||
# 헬스 체크
|
||||
curl http://localhost:8087/health
|
||||
|
||||
# SSE 스트리밍 테스트
|
||||
curl -N http://localhost:8087/api/ai/suggestions/meetings/test-meeting/stream
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 브라우저 테스트:
|
||||
1. 서비스 실행: `python3 main.py`
|
||||
2. Swagger UI 접속: http://localhost:8087/docs
|
||||
3. `/api/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(
|
||||
`${AI_SERVICE_URL}/api/ai/suggestions/meetings/${meetingId}/stream`
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## FAQ
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||||
|
||||
**Q: SSE vs WebSocket?**
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||||
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.
|
||||
@@ -0,0 +1,318 @@
|
||||
# AI Service (Python) - AKS 배포 가이드
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||||
|
||||
## 📋 사전 준비
|
||||
|
||||
### 1. Azure Container Registry (ACR) 접근 권한
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||||
```bash
|
||||
# ACR 로그인
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||||
az acr login --name acrdigitalgarage02
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Kubernetes 클러스터 접근
|
||||
```bash
|
||||
# AKS 자격 증명 가져오기
|
||||
az aks get-credentials --resource-group <리소스그룹> --name <클러스터명>
|
||||
|
||||
# 네임스페이스 확인
|
||||
kubectl get namespace hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🐳 1단계: Docker 이미지 빌드 및 푸시
|
||||
|
||||
### 이미지 빌드
|
||||
```bash
|
||||
cd ai-python
|
||||
|
||||
# 이미지 빌드
|
||||
docker build -t acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:latest .
|
||||
|
||||
# 특정 버전 태그도 함께 생성 (권장)
|
||||
docker tag acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:latest \
|
||||
acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:v1.0.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ACR에 푸시
|
||||
```bash
|
||||
# latest 태그 푸시
|
||||
docker push acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:latest
|
||||
|
||||
# 버전 태그 푸시
|
||||
docker push acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:v1.0.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 로컬 테스트 (선택)
|
||||
```bash
|
||||
# 이미지 실행 테스트
|
||||
docker run -p 8087:8087 \
|
||||
-e CLAUDE_API_KEY="your-api-key" \
|
||||
-e REDIS_HOST="20.249.177.114" \
|
||||
-e REDIS_PASSWORD="Hi5Jessica!" \
|
||||
acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:latest
|
||||
|
||||
# 헬스 체크
|
||||
curl http://localhost:8087/health
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔐 2단계: Kubernetes Secret 생성
|
||||
|
||||
### Claude API Key Secret 생성
|
||||
```bash
|
||||
# Claude API Key를 base64로 인코딩
|
||||
echo -n "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" | base64
|
||||
|
||||
# Secret 생성
|
||||
kubectl create secret generic ai-secret \
|
||||
--from-literal=claude-api-key="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" \
|
||||
-n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Event Hub Secret 생성 (기존에 없는 경우)
|
||||
```bash
|
||||
# Event Hub Connection String (AI Listen Policy)
|
||||
kubectl create secret generic azure-secret \
|
||||
--from-literal=eventhub-ai-connection-string="Endpoint=sb://hgzero-eventhub-ns.servicebus.windows.net/;SharedAccessKeyName=ai-listen-policy;SharedAccessKey=wqcbVIXlOMyn/C562lx6DD75AyjHQ87xo+AEhJ7js9Q=" \
|
||||
-n hgzero --dry-run=client -o yaml | kubectl apply -f -
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Redis Secret 확인/생성
|
||||
```bash
|
||||
# 기존 Redis Secret 확인
|
||||
kubectl get secret redis-secret -n hgzero
|
||||
|
||||
# 없으면 생성
|
||||
kubectl create secret generic redis-secret \
|
||||
--from-literal=password="Hi5Jessica!" \
|
||||
-n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ConfigMap 확인
|
||||
```bash
|
||||
# Redis ConfigMap 확인
|
||||
kubectl get configmap redis-config -n hgzero
|
||||
|
||||
# 없으면 생성
|
||||
kubectl create configmap redis-config \
|
||||
--from-literal=host="20.249.177.114" \
|
||||
--from-literal=port="6379" \
|
||||
-n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🚀 3단계: AI 서비스 배포
|
||||
|
||||
### 배포 실행
|
||||
```bash
|
||||
# 배포 매니페스트 적용
|
||||
kubectl apply -f deploy/k8s/backend/ai-service.yaml
|
||||
|
||||
# 배포 상태 확인
|
||||
kubectl get deployment ai-service -n hgzero
|
||||
kubectl get pods -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 로그 확인
|
||||
```bash
|
||||
# Pod 이름 가져오기
|
||||
POD_NAME=$(kubectl get pods -n hgzero -l app=ai-service -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')
|
||||
|
||||
# 실시간 로그 확인
|
||||
kubectl logs -f $POD_NAME -n hgzero
|
||||
|
||||
# Event Hub 연결 로그 확인
|
||||
kubectl logs $POD_NAME -n hgzero | grep "Event Hub"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🌐 4단계: Ingress 업데이트
|
||||
|
||||
### Ingress 적용
|
||||
```bash
|
||||
# Ingress 설정 적용
|
||||
kubectl apply -f .github/kustomize/base/common/ingress.yaml
|
||||
|
||||
# Ingress 확인
|
||||
kubectl get ingress -n hgzero
|
||||
kubectl describe ingress hgzero -n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 접속 테스트
|
||||
```bash
|
||||
# 서비스 URL
|
||||
AI_SERVICE_URL="http://hgzero-api.20.214.196.128.nip.io"
|
||||
|
||||
# 헬스 체크
|
||||
curl $AI_SERVICE_URL/api/ai/suggestions/test
|
||||
|
||||
# Swagger UI
|
||||
echo "Swagger UI: $AI_SERVICE_URL/swagger-ui.html"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ✅ 5단계: 배포 검증
|
||||
|
||||
### Pod 상태 확인
|
||||
```bash
|
||||
# Pod 상태
|
||||
kubectl get pods -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
|
||||
# Pod 상세 정보
|
||||
kubectl describe pod -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
|
||||
# Pod 리소스 사용량
|
||||
kubectl top pod -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 서비스 확인
|
||||
```bash
|
||||
# Service 확인
|
||||
kubectl get svc ai-service -n hgzero
|
||||
|
||||
# Service 상세 정보
|
||||
kubectl describe svc ai-service -n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 엔드포인트 테스트
|
||||
```bash
|
||||
# 내부 테스트 (Pod에서)
|
||||
kubectl exec -it $POD_NAME -n hgzero -- curl http://localhost:8087/health
|
||||
|
||||
# 외부 테스트 (Ingress 통해)
|
||||
curl http://hgzero-api.20.214.196.128.nip.io/api/ai/suggestions/test
|
||||
|
||||
# SSE 스트리밍 테스트
|
||||
curl -N http://hgzero-api.20.214.196.128.nip.io/api/ai/suggestions/meetings/test-meeting/stream
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔄 업데이트 배포
|
||||
|
||||
### 새 버전 배포
|
||||
```bash
|
||||
# 1. 새 이미지 빌드 및 푸시
|
||||
docker build -t acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:v1.0.1 .
|
||||
docker push acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:v1.0.1
|
||||
|
||||
# 2. Deployment 이미지 업데이트
|
||||
kubectl set image deployment/ai-service \
|
||||
ai-service=acrdigitalgarage02.azurecr.io/hgzero/ai-service:v1.0.1 \
|
||||
-n hgzero
|
||||
|
||||
# 3. 롤아웃 상태 확인
|
||||
kubectl rollout status deployment/ai-service -n hgzero
|
||||
|
||||
# 4. 롤아웃 히스토리
|
||||
kubectl rollout history deployment/ai-service -n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 롤백 (문제 발생 시)
|
||||
```bash
|
||||
# 이전 버전으로 롤백
|
||||
kubectl rollout undo deployment/ai-service -n hgzero
|
||||
|
||||
# 특정 리비전으로 롤백
|
||||
kubectl rollout undo deployment/ai-service -n hgzero --to-revision=2
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🐛 트러블슈팅
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||||
|
||||
### Pod가 Running 상태가 아닌 경우
|
||||
```bash
|
||||
# Pod 상태 확인
|
||||
kubectl get pods -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
|
||||
# Pod 이벤트 확인
|
||||
kubectl describe pod -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
|
||||
# 로그 확인
|
||||
kubectl logs -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ImagePullBackOff 에러
|
||||
```bash
|
||||
# ACR 접근 권한 확인
|
||||
kubectl get secret -n hgzero
|
||||
|
||||
# ACR Pull Secret 생성 (필요시)
|
||||
kubectl create secret docker-registry acr-secret \
|
||||
--docker-server=acrdigitalgarage02.azurecr.io \
|
||||
--docker-username=<ACR_USERNAME> \
|
||||
--docker-password=<ACR_PASSWORD> \
|
||||
-n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
### CrashLoopBackOff 에러
|
||||
```bash
|
||||
# 로그 확인
|
||||
kubectl logs -n hgzero -l app=ai-service --previous
|
||||
|
||||
# 환경 변수 확인
|
||||
kubectl exec -it $POD_NAME -n hgzero -- env | grep -E "CLAUDE|REDIS|EVENTHUB"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Redis 연결 실패
|
||||
```bash
|
||||
# Redis 접속 테스트 (Pod에서)
|
||||
kubectl exec -it $POD_NAME -n hgzero -- \
|
||||
python -c "import redis; r=redis.Redis(host='20.249.177.114', port=6379, password='Hi5Jessica!', db=4); print(r.ping())"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Event Hub 연결 실패
|
||||
```bash
|
||||
# Event Hub 연결 문자열 확인
|
||||
kubectl get secret azure-secret -n hgzero -o jsonpath='{.data.eventhub-ai-connection-string}' | base64 -d
|
||||
|
||||
# 로그에서 Event Hub 오류 확인
|
||||
kubectl logs $POD_NAME -n hgzero | grep -i "eventhub\|error"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📊 모니터링
|
||||
|
||||
### 실시간 로그 모니터링
|
||||
```bash
|
||||
# 실시간 로그
|
||||
kubectl logs -f -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
|
||||
# 특정 키워드 필터링
|
||||
kubectl logs -f -n hgzero -l app=ai-service | grep -E "SSE|Claude|AI"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 리소스 사용량
|
||||
```bash
|
||||
# CPU/메모리 사용량
|
||||
kubectl top pod -n hgzero -l app=ai-service
|
||||
|
||||
# 상세 리소스 정보
|
||||
kubectl describe pod -n hgzero -l app=ai-service | grep -A 5 "Resources"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🗑️ 삭제
|
||||
|
||||
### AI 서비스 삭제
|
||||
```bash
|
||||
# Deployment와 Service 삭제
|
||||
kubectl delete -f deploy/k8s/backend/ai-service.yaml
|
||||
|
||||
# Secret 삭제
|
||||
kubectl delete secret ai-secret -n hgzero
|
||||
|
||||
# ConfigMap 유지 (다른 서비스에서 사용 중)
|
||||
# kubectl delete configmap redis-config -n hgzero
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📝 주의사항
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||||
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||||
1. **Secret 관리**
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||||
- Claude API Key는 민감 정보이므로 Git에 커밋하지 마세요
|
||||
- 프로덕션 환경에서는 Azure Key Vault 사용 권장
|
||||
|
||||
2. **리소스 제한**
|
||||
- 초기 설정: CPU 250m-1000m, Memory 512Mi-1024Mi
|
||||
- 트래픽에 따라 조정 필요
|
||||
|
||||
3. **Event Hub**
|
||||
- AI Listen Policy 사용 (Listen 권한만)
|
||||
- EntityPath는 연결 문자열에서 제거
|
||||
|
||||
4. **Redis**
|
||||
- DB 4번 사용 (다른 서비스와 분리)
|
||||
- TTL 5분 설정 (슬라이딩 윈도우)
|
||||
|
||||
5. **Ingress 경로**
|
||||
- `/api/ai/suggestions`가 `/api/ai`보다 먼저 정의되어야 함
|
||||
- 더 구체적인 경로를 위에 배치
|
||||
@@ -0,0 +1,27 @@
|
||||
# Python 3.11 slim 이미지 사용
|
||||
FROM python:3.11-slim
|
||||
|
||||
# 작업 디렉토리 설정
|
||||
WORKDIR /app
|
||||
|
||||
# 시스템 패키지 업데이트 및 필요한 도구 설치
|
||||
RUN apt-get update && apt-get install -y \
|
||||
gcc \
|
||||
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
||||
|
||||
# Python 의존성 파일 복사 및 설치
|
||||
COPY requirements.txt .
|
||||
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
|
||||
|
||||
# 애플리케이션 코드 복사
|
||||
COPY . .
|
||||
|
||||
# 포트 노출
|
||||
EXPOSE 8087
|
||||
|
||||
# 헬스 체크
|
||||
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3 \
|
||||
CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8087/health')" || exit 1
|
||||
|
||||
# 애플리케이션 실행
|
||||
CMD ["python", "main.py"]
|
||||
@@ -0,0 +1,167 @@
|
||||
# AI Service (Python)
|
||||
|
||||
실시간 AI 제안사항 서비스 - FastAPI 기반
|
||||
|
||||
## 📋 개요
|
||||
|
||||
STT 서비스에서 실시간으로 변환된 텍스트를 받아 Claude API로 분석하여 회의 제안사항을 생성하고, SSE(Server-Sent Events)로 프론트엔드에 스트리밍합니다.
|
||||
|
||||
## 🏗️ 아키텍처
|
||||
|
||||
```
|
||||
Frontend (회의록 작성 화면)
|
||||
↓ (SSE 연결)
|
||||
AI Service (Python)
|
||||
↓ (Redis 조회)
|
||||
Redis (실시간 텍스트 축적)
|
||||
↑ (Event Hub)
|
||||
STT Service (음성 → 텍스트)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🚀 실행 방법
|
||||
|
||||
### 1. 환경 설정
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# .env 파일 생성
|
||||
cp .env.example .env
|
||||
|
||||
# .env에서 아래 값 설정
|
||||
CLAUDE_API_KEY=sk-ant-... # 실제 Claude API 키
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. 의존성 설치
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 가상환경 생성 (권장)
|
||||
python3 -m venv venv
|
||||
source venv/bin/activate # Mac/Linux
|
||||
# venv\Scripts\activate # Windows
|
||||
|
||||
# 패키지 설치
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 서비스 시작
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 방법 1: 스크립트 실행
|
||||
./start.sh
|
||||
|
||||
# 방법 2: 직접 실행
|
||||
python3 main.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 서비스 확인
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 헬스 체크
|
||||
curl http://localhost:8086/health
|
||||
|
||||
# SSE 스트림 테스트
|
||||
curl -N http://localhost:8086/api/v1/ai/suggestions/meetings/test-meeting/stream
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📡 API 엔드포인트
|
||||
|
||||
### SSE 스트리밍
|
||||
|
||||
```
|
||||
GET /api/v1/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream
|
||||
```
|
||||
|
||||
**응답 형식 (SSE)**:
|
||||
```json
|
||||
event: ai-suggestion
|
||||
data: {
|
||||
"suggestions": [
|
||||
{
|
||||
"id": "uuid",
|
||||
"content": "신제품의 타겟 고객층을 20-30대로 설정...",
|
||||
"timestamp": "00:05:23",
|
||||
"confidence": 0.92
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔧 개발 환경
|
||||
|
||||
- **Python**: 3.9+
|
||||
- **Framework**: FastAPI
|
||||
- **AI**: Anthropic Claude API
|
||||
- **Cache**: Redis
|
||||
- **Event**: Azure Event Hub
|
||||
|
||||
## 📂 프로젝트 구조
|
||||
|
||||
```
|
||||
ai-python/
|
||||
├── main.py # FastAPI 진입점
|
||||
├── requirements.txt # 의존성
|
||||
├── .env.example # 환경 변수 예시
|
||||
├── start.sh # 시작 스크립트
|
||||
└── app/
|
||||
├── config.py # 환경 설정
|
||||
├── models/
|
||||
│ └── response.py # 응답 모델
|
||||
├── services/
|
||||
│ ├── claude_service.py # Claude API 서비스
|
||||
│ ├── redis_service.py # Redis 서비스
|
||||
│ └── eventhub_service.py # Event Hub 리스너
|
||||
└── api/
|
||||
└── v1/
|
||||
└── suggestions.py # SSE 엔드포인트
|
||||
```
|
||||
|
||||
## ⚙️ 환경 변수
|
||||
|
||||
| 변수 | 설명 | 기본값 |
|
||||
|------|------|--------|
|
||||
| `CLAUDE_API_KEY` | Claude API 키 | (필수) |
|
||||
| `CLAUDE_MODEL` | Claude 모델 | claude-3-5-sonnet-20241022 |
|
||||
| `REDIS_HOST` | Redis 호스트 | 20.249.177.114 |
|
||||
| `REDIS_PORT` | Redis 포트 | 6379 |
|
||||
| `EVENTHUB_CONNECTION_STRING` | Event Hub 연결 문자열 | (선택) |
|
||||
| `PORT` | 서비스 포트 | 8086 |
|
||||
|
||||
## 🔍 동작 원리
|
||||
|
||||
1. **STT → Event Hub**: STT 서비스가 음성을 텍스트로 변환하여 Event Hub에 발행
|
||||
2. **Event Hub → Redis**: AI 서비스가 Event Hub에서 텍스트를 받아 Redis에 축적 (슬라이딩 윈도우: 최근 5분)
|
||||
3. **Redis → Claude API**: 임계값(10개 세그먼트) 이상이면 Claude API로 분석
|
||||
4. **Claude API → Frontend**: 분석 결과를 SSE로 프론트엔드에 스트리밍
|
||||
|
||||
## 🧪 테스트
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Event Hub 없이 SSE만 테스트 (Mock 데이터)
|
||||
curl -N http://localhost:8086/api/v1/ai/suggestions/meetings/test-meeting/stream
|
||||
|
||||
# 5초마다 샘플 제안사항이 발행됩니다
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 📝 개발 가이드
|
||||
|
||||
### Claude API 키 발급
|
||||
1. https://console.anthropic.com/ 접속
|
||||
2. API Keys 메뉴에서 새 키 생성
|
||||
3. `.env` 파일에 설정
|
||||
|
||||
### Redis 연결 확인
|
||||
```bash
|
||||
redis-cli -h 20.249.177.114 -p 6379 -a Hi5Jessica! ping
|
||||
# 응답: PONG
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Event Hub 설정 (선택)
|
||||
- Event Hub가 없어도 SSE 스트리밍은 동작합니다
|
||||
- STT 연동 시 필요
|
||||
|
||||
## 🚧 TODO
|
||||
|
||||
- [ ] Event Hub 연동 테스트
|
||||
- [ ] 프론트엔드 연동 테스트
|
||||
- [ ] 에러 핸들링 강화
|
||||
- [ ] 로깅 개선
|
||||
- [ ] 성능 모니터링
|
||||
@@ -0,0 +1,2 @@
|
||||
"""AI Service - Python FastAPI"""
|
||||
__version__ = "1.0.0"
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
"""API 레이어"""
|
||||
@@ -0,0 +1,147 @@
|
||||
"""AI 제안사항 SSE 엔드포인트"""
|
||||
from fastapi import APIRouter
|
||||
from sse_starlette.sse import EventSourceResponse
|
||||
import logging
|
||||
import asyncio
|
||||
from typing import AsyncGenerator
|
||||
from app.models import RealtimeSuggestionsResponse
|
||||
from app.services.claude_service import ClaudeService
|
||||
from app.services.redis_service import RedisService
|
||||
from app.config import get_settings
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
settings = get_settings()
|
||||
|
||||
# 서비스 인스턴스
|
||||
claude_service = ClaudeService()
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get(
|
||||
"/meetings/{meeting_id}/stream",
|
||||
summary="실시간 AI 제안사항 스트리밍",
|
||||
description="""
|
||||
회의 중 실시간으로 AI 제안사항을 Server-Sent Events(SSE)로 스트리밍합니다.
|
||||
|
||||
### 동작 방식
|
||||
1. Redis에서 누적된 회의 텍스트 조회 (5초마다)
|
||||
2. 임계값(10개 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
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
meeting_id: 회의 ID
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Server-Sent Events 스트림
|
||||
"""
|
||||
logger.info(f"SSE 스트림 시작 - meetingId: {meeting_id}")
|
||||
|
||||
async def event_generator() -> AsyncGenerator:
|
||||
"""SSE 이벤트 생성기"""
|
||||
redis_service = RedisService()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Redis 연결
|
||||
await redis_service.connect()
|
||||
|
||||
previous_count = 0
|
||||
|
||||
while True:
|
||||
# 현재 세그먼트 개수 확인
|
||||
current_count = await redis_service.get_segment_count(meeting_id)
|
||||
|
||||
# 임계값 이상이고, 이전보다 증가했으면 분석
|
||||
if (current_count >= settings.min_segments_for_analysis
|
||||
and current_count > previous_count):
|
||||
|
||||
# 누적된 텍스트 조회
|
||||
accumulated_text = await redis_service.get_accumulated_text(meeting_id)
|
||||
|
||||
if accumulated_text:
|
||||
# Claude API로 분석
|
||||
suggestions = await claude_service.analyze_suggestions(accumulated_text)
|
||||
|
||||
if suggestions.suggestions:
|
||||
# SSE 이벤트 전송
|
||||
yield {
|
||||
"event": "ai-suggestion",
|
||||
"id": str(current_count),
|
||||
"data": suggestions.json()
|
||||
}
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
f"AI 제안사항 발행 - meetingId: {meeting_id}, "
|
||||
f"개수: {len(suggestions.suggestions)}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
previous_count = current_count
|
||||
|
||||
# 5초마다 체크
|
||||
await asyncio.sleep(5)
|
||||
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
logger.info(f"SSE 스트림 종료 - meetingId: {meeting_id}")
|
||||
# 회의 종료 시 데이터 정리는 선택사항 (나중에 조회 필요할 수도)
|
||||
# await redis_service.cleanup_meeting_data(meeting_id)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"SSE 스트림 오류 - meetingId: {meeting_id}", exc_info=e)
|
||||
|
||||
finally:
|
||||
await redis_service.disconnect()
|
||||
|
||||
return EventSourceResponse(event_generator())
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/test")
|
||||
async def test_endpoint():
|
||||
"""테스트 엔드포인트"""
|
||||
return {"message": "AI Suggestions API is working", "port": settings.port}
|
||||
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
"""응답 모델"""
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from typing import List
|
||||
|
||||
|
||||
class SimpleSuggestion(BaseModel):
|
||||
"""간소화된 AI 제안사항"""
|
||||
|
||||
id: str = Field(..., description="제안 ID")
|
||||
content: str = Field(..., description="제안 내용 (1-2문장)")
|
||||
timestamp: str = Field(..., description="타임스탬프 (HH:MM:SS)")
|
||||
confidence: float = Field(..., ge=0.0, le=1.0, description="신뢰도 (0-1)")
|
||||
|
||||
class Config:
|
||||
json_schema_extra = {
|
||||
"example": {
|
||||
"id": "sugg-001",
|
||||
"content": "신제품의 타겟 고객층을 20-30대로 설정하고, 모바일 우선 전략을 취하기로 논의 중입니다.",
|
||||
"timestamp": "00:05:23",
|
||||
"confidence": 0.92
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
class RealtimeSuggestionsResponse(BaseModel):
|
||||
"""실시간 AI 제안사항 응답"""
|
||||
|
||||
suggestions: List[SimpleSuggestion] = Field(
|
||||
default_factory=list,
|
||||
description="AI 제안사항 목록"
|
||||
)
|
||||
|
||||
class Config:
|
||||
json_schema_extra = {
|
||||
"example": {
|
||||
"suggestions": [
|
||||
{
|
||||
"id": "sugg-001",
|
||||
"content": "신제품의 타겟 고객층을 20-30대로 설정하고...",
|
||||
"timestamp": "00:05:23",
|
||||
"confidence": 0.92
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
"""서비스 레이어"""
|
||||
@@ -0,0 +1,113 @@
|
||||
"""Azure Event Hub 서비스 - STT 텍스트 수신"""
|
||||
import asyncio
|
||||
import logging
|
||||
import json
|
||||
from azure.eventhub.aio import EventHubConsumerClient
|
||||
|
||||
from app.config import get_settings
|
||||
from app.services.redis_service import RedisService
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
settings = get_settings()
|
||||
|
||||
|
||||
class EventHubService:
|
||||
"""Event Hub 리스너 - STT 텍스트 실시간 수신"""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.client = None
|
||||
self.redis_service = RedisService()
|
||||
|
||||
async def start(self):
|
||||
"""Event Hub 리스닝 시작"""
|
||||
if not settings.eventhub_connection_string:
|
||||
logger.warning("Event Hub 연결 문자열이 설정되지 않음 - Event Hub 리스너 비활성화")
|
||||
return
|
||||
|
||||
logger.info("Event Hub 리스너 시작")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Redis 연결
|
||||
await self.redis_service.connect()
|
||||
|
||||
# Event Hub 클라이언트 생성
|
||||
self.client = EventHubConsumerClient.from_connection_string(
|
||||
conn_str=settings.eventhub_connection_string,
|
||||
consumer_group=settings.eventhub_consumer_group,
|
||||
eventhub_name=settings.eventhub_name,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 이벤트 수신 시작
|
||||
async with self.client:
|
||||
await self.client.receive(
|
||||
on_event=self.on_event,
|
||||
on_error=self.on_error,
|
||||
starting_position="-1", # 최신 이벤트부터
|
||||
)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Event Hub 리스너 오류: {e}")
|
||||
finally:
|
||||
await self.redis_service.disconnect()
|
||||
|
||||
async def on_event(self, partition_context, event):
|
||||
"""
|
||||
이벤트 수신 핸들러
|
||||
|
||||
이벤트 형식 (STT Service에서 발행):
|
||||
{
|
||||
"eventType": "TranscriptSegmentReady",
|
||||
"meetingId": "meeting-123",
|
||||
"text": "변환된 텍스트",
|
||||
"timestamp": 1234567890000
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
# 이벤트 데이터 파싱
|
||||
event_data = json.loads(event.body_as_str())
|
||||
|
||||
event_type = event_data.get("eventType")
|
||||
meeting_id = event_data.get("meetingId")
|
||||
text = event_data.get("text")
|
||||
timestamp = event_data.get("timestamp")
|
||||
|
||||
if event_type == "TranscriptSegmentReady" and meeting_id and text:
|
||||
logger.info(
|
||||
f"STT 텍스트 수신 - meetingId: {meeting_id}, "
|
||||
f"텍스트 길이: {len(text)}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Redis에 텍스트 축적 (슬라이딩 윈도우)
|
||||
await self.redis_service.add_transcript_segment(
|
||||
meeting_id=meeting_id,
|
||||
text=text,
|
||||
timestamp=timestamp
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.debug(f"Redis 저장 완료 - meetingId: {meeting_id}")
|
||||
|
||||
# MVP 개발: checkpoint 업데이트 제거 (InMemory 모드)
|
||||
# await partition_context.update_checkpoint(event)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"이벤트 처리 오류: {e}", exc_info=True)
|
||||
|
||||
async def on_error(self, partition_context, error):
|
||||
"""에러 핸들러"""
|
||||
logger.error(
|
||||
f"Event Hub 에러 - Partition: {partition_context.partition_id}, "
|
||||
f"Error: {error}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
async def stop(self):
|
||||
"""Event Hub 리스너 종료"""
|
||||
if self.client:
|
||||
await self.client.close()
|
||||
logger.info("Event Hub 리스너 종료")
|
||||
|
||||
|
||||
# 백그라운드 태스크로 실행할 함수
|
||||
async def start_eventhub_listener():
|
||||
"""Event Hub 리스너 백그라운드 실행"""
|
||||
service = EventHubService()
|
||||
await service.start()
|
||||
@@ -0,0 +1,117 @@
|
||||
"""Redis 서비스 - 실시간 텍스트 축적"""
|
||||
import redis.asyncio as redis
|
||||
import logging
|
||||
from typing import List
|
||||
from app.config import get_settings
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
settings = get_settings()
|
||||
|
||||
|
||||
class RedisService:
|
||||
"""Redis 서비스 (슬라이딩 윈도우 방식)"""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.redis_client = None
|
||||
|
||||
async def connect(self):
|
||||
"""Redis 연결"""
|
||||
try:
|
||||
self.redis_client = await redis.Redis(
|
||||
host=settings.redis_host,
|
||||
port=settings.redis_port,
|
||||
password=settings.redis_password,
|
||||
db=settings.redis_db,
|
||||
decode_responses=True
|
||||
)
|
||||
await self.redis_client.ping()
|
||||
logger.info("Redis 연결 성공")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Redis 연결 실패: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
async def disconnect(self):
|
||||
"""Redis 연결 종료"""
|
||||
if self.redis_client:
|
||||
await self.redis_client.close()
|
||||
logger.info("Redis 연결 종료")
|
||||
|
||||
async def add_transcript_segment(
|
||||
self,
|
||||
meeting_id: str,
|
||||
text: str,
|
||||
timestamp: int
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
실시간 텍스트 세그먼트 추가 (슬라이딩 윈도우)
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
meeting_id: 회의 ID
|
||||
text: 텍스트 세그먼트
|
||||
timestamp: 타임스탬프 (밀리초)
|
||||
"""
|
||||
key = f"meeting:{meeting_id}:transcript"
|
||||
value = f"{timestamp}:{text}"
|
||||
|
||||
# Sorted Set에 추가 (타임스탬프를 스코어로)
|
||||
await self.redis_client.zadd(key, {value: timestamp})
|
||||
|
||||
# 설정된 시간 이전 데이터 제거 (기본 5분)
|
||||
retention_ms = settings.text_retention_seconds * 1000
|
||||
cutoff_time = timestamp - retention_ms
|
||||
await self.redis_client.zremrangebyscore(key, 0, cutoff_time)
|
||||
|
||||
logger.debug(f"텍스트 세그먼트 추가 - meetingId: {meeting_id}")
|
||||
|
||||
async def get_accumulated_text(self, meeting_id: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
누적된 텍스트 조회 (최근 5분)
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
meeting_id: 회의 ID
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
누적된 텍스트 (시간순)
|
||||
"""
|
||||
key = f"meeting:{meeting_id}:transcript"
|
||||
|
||||
# 최신순으로 모든 세그먼트 조회
|
||||
segments = await self.redis_client.zrevrange(key, 0, -1)
|
||||
|
||||
if not segments:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
# 타임스탬프 제거하고 텍스트만 추출
|
||||
texts = []
|
||||
for seg in segments:
|
||||
parts = seg.split(":", 1)
|
||||
if len(parts) == 2:
|
||||
texts.append(parts[1])
|
||||
|
||||
# 시간순으로 정렬 (역순으로 조회했으므로 다시 뒤집기)
|
||||
return "\n".join(reversed(texts))
|
||||
|
||||
async def get_segment_count(self, meeting_id: str) -> int:
|
||||
"""
|
||||
누적된 세그먼트 개수
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
meeting_id: 회의 ID
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
세그먼트 개수
|
||||
"""
|
||||
key = f"meeting:{meeting_id}:transcript"
|
||||
count = await self.redis_client.zcard(key)
|
||||
return count if count else 0
|
||||
|
||||
async def cleanup_meeting_data(self, meeting_id: str):
|
||||
"""
|
||||
회의 종료 시 데이터 정리
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
meeting_id: 회의 ID
|
||||
"""
|
||||
key = f"meeting:{meeting_id}:transcript"
|
||||
await self.redis_client.delete(key)
|
||||
logger.info(f"회의 데이터 정리 완료 - meetingId: {meeting_id}")
|
||||
Executable
+115
@@ -0,0 +1,115 @@
|
||||
#!/bin/bash
|
||||
|
||||
# AI Python 서비스 재시작 스크립트
|
||||
# 8086 포트로 깔끔하게 재시작
|
||||
|
||||
echo "=================================="
|
||||
echo "AI Python 서비스 재시작"
|
||||
echo "=================================="
|
||||
|
||||
# 1. 기존 프로세스 종료
|
||||
echo "1️⃣ 기존 프로세스 정리 중..."
|
||||
pkill -9 -f "python.*main.py" 2>/dev/null
|
||||
pkill -9 -f "uvicorn.*8086" 2>/dev/null
|
||||
pkill -9 -f "uvicorn.*8087" 2>/dev/null
|
||||
|
||||
# 잠시 대기 (포트 해제 대기)
|
||||
sleep 2
|
||||
|
||||
# 2. 포트 확인
|
||||
echo "2️⃣ 포트 상태 확인..."
|
||||
if lsof -i:8086 > /dev/null 2>&1; then
|
||||
echo " ⚠️ 8086 포트가 아직 사용 중입니다."
|
||||
echo " 강제 종료 시도..."
|
||||
PID=$(lsof -ti:8086)
|
||||
if [ ! -z "$PID" ]; then
|
||||
kill -9 $PID
|
||||
sleep 2
|
||||
fi
|
||||
fi
|
||||
|
||||
if lsof -i:8086 > /dev/null 2>&1; then
|
||||
echo " ❌ 8086 포트를 해제할 수 없습니다."
|
||||
echo " 시스템 재부팅 후 다시 시도하거나,"
|
||||
echo " 다른 포트를 사용하세요."
|
||||
exit 1
|
||||
else
|
||||
echo " ✅ 8086 포트 사용 가능"
|
||||
fi
|
||||
|
||||
# 3. 가상환경 활성화
|
||||
echo "3️⃣ 가상환경 활성화..."
|
||||
if [ ! -d "venv" ]; then
|
||||
echo " ❌ 가상환경이 없습니다. venv 디렉토리를 생성하세요."
|
||||
exit 1
|
||||
fi
|
||||
|
||||
source venv/bin/activate
|
||||
echo " ✅ 가상환경 활성화 완료"
|
||||
|
||||
# 4. 로그 디렉토리 확인
|
||||
mkdir -p ../logs
|
||||
|
||||
# 5. 서비스 시작
|
||||
echo "4️⃣ AI Python 서비스 시작 (포트: 8086)..."
|
||||
nohup python3 main.py > ../logs/ai-python.log 2>&1 &
|
||||
PID=$!
|
||||
|
||||
echo " PID: $PID"
|
||||
echo " 로그: ../logs/ai-python.log"
|
||||
|
||||
# 6. 시작 대기
|
||||
echo "5️⃣ 서비스 시작 대기 (7초)..."
|
||||
sleep 7
|
||||
|
||||
# 7. 상태 확인
|
||||
echo "6️⃣ 서비스 상태 확인..."
|
||||
|
||||
# 프로세스 확인
|
||||
if ps -p $PID > /dev/null; then
|
||||
echo " ✅ 프로세스 실행 중 (PID: $PID)"
|
||||
else
|
||||
echo " ❌ 프로세스 종료됨"
|
||||
echo " 로그 확인:"
|
||||
tail -20 ../logs/ai-python.log
|
||||
exit 1
|
||||
fi
|
||||
|
||||
# 포트 확인
|
||||
if lsof -i:8086 > /dev/null 2>&1; then
|
||||
echo " ✅ 8086 포트 리스닝 중"
|
||||
else
|
||||
echo " ⚠️ 8086 포트 아직 준비 중..."
|
||||
fi
|
||||
|
||||
# Health 체크
|
||||
echo "7️⃣ Health Check..."
|
||||
sleep 2
|
||||
HEALTH=$(curl -s http://localhost:8086/health 2>/dev/null)
|
||||
|
||||
if [ $? -eq 0 ]; then
|
||||
echo " ✅ Health Check 성공"
|
||||
echo " $HEALTH"
|
||||
else
|
||||
echo " ⚠️ Health Check 실패 (서버가 아직 시작 중일 수 있습니다)"
|
||||
echo ""
|
||||
echo " 최근 로그:"
|
||||
tail -10 ../logs/ai-python.log
|
||||
fi
|
||||
|
||||
echo ""
|
||||
echo "=================================="
|
||||
echo "✅ AI Python 서비스 시작 완료"
|
||||
echo "=================================="
|
||||
echo "📊 서비스 정보:"
|
||||
echo " - PID: $PID"
|
||||
echo " - 포트: 8086"
|
||||
echo " - 로그: tail -f ../logs/ai-python.log"
|
||||
echo ""
|
||||
echo "📡 엔드포인트:"
|
||||
echo " - Health: http://localhost:8086/health"
|
||||
echo " - Root: http://localhost:8086/"
|
||||
echo " - Swagger: http://localhost:8086/swagger-ui.html"
|
||||
echo ""
|
||||
echo "🛑 서비스 중지: pkill -f 'python.*main.py'"
|
||||
echo "=================================="
|
||||
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