Refactor: AI 서비스 Python 구현 및 디렉토리 구조 변경

- ai-python: FastAPI 기반 AI 서비스 구현
  - 실시간 회의 제안 기능 추가
  - Claude API 통합
  - EventHub 및 Redis 연동

- ai-java-back: 기존 Java AI 서비스 백업 디렉토리로 이동
  - Spring Boot 기반 구현 보존

- ai 디렉토리: Java 서비스 파일 삭제 처리

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

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

ai-python/app/api/v1/suggestions.py

@@ -26,7 +26,7 @@ claude_service = ClaudeService()
 
     ### 동작 방식
     1. Redis에서 누적된 회의 텍스트 조회 (5초마다)
-    2. 임계값(10개 세그먼트) 이상이면 Claude API로 분석
+    2. 임계값(4개 세그먼트, 약 60초) 이상이면 Claude API로 분석
     3. 분석 결과를 SSE 이벤트로 전송
 
     ### SSE 이벤트 형식

ai-python/app/config.py

@@ -42,8 +42,8 @@ class Settings(BaseSettings):
     # 로깅
     log_level: str = "INFO"
 
-    # 분석 임계값 (MVP 수준)
-    min_segments_for_analysis: int = 3  # 3개 세그먼트 = 약 15-30초 분량의 대화
+    # 분석 임계값 (충분한 맥락 확보)
+    min_segments_for_analysis: int = 4  # 4개 세그먼트 (약 60초, 제안사항 추출에 충분한 맥락)
     text_retention_seconds: int = 300  # 5분
 
     class Config:

ai-python/app/prompts/suggestions_prompt.py

@@ -1,43 +1,59 @@
-"""AI 제안사항 추출 프롬프트"""
+"""AI 제안사항 추출 프롬프트 (MVP 최적화)"""
 
 
 def get_suggestions_prompt(transcript_text: str) -> tuple[str, str]:
     """
-    회의 텍스트에서 AI 제안사항을 추출하는 프롬프트 생성
+    회의 텍스트에서 AI 제안사항을 추출하는 프롬프트 생성 (MVP용)
 
     Returns:
         (system_prompt, user_prompt) 튜플
     """
 
-    system_prompt = """당신은 회의 내용 분석 전문가입니다.
-회의 텍스트를 분석하여 실행 가능한 제안사항을 추출해주세요."""
+    system_prompt = """당신은 회의 내용에서 실행 가능한 액션 아이템을 찾는 전문가입니다.
+복잡한 분석보다는, 명확하게 "해야 할 일"이 언급된 부분을 빠르게 찾아내는 것이 목표입니다."""
 
-    user_prompt = f"""다음 회의 내용을 분석하여 **구체적이고 실행 가능한 제안사항**을 추출해주세요.
+    user_prompt = f"""다음 회의 대화에서 **실행해야 할 제안사항**을 찾아주세요.
 
 # 회의 내용
 {transcript_text}
 
 ---
 
-# 제안사항 추출 기준
-1. **실행 가능성**: 바로 실행할 수 있는 구체적인 액션 아이템
-2. **명확성**: 누가, 무엇을, 언제까지 해야 하는지 명확한 내용
-3. **중요도**: 회의 목표 달성에 중요한 사항
-4. **완결성**: 하나의 제안사항이 독립적으로 완결된 내용
+# 제안사항을 찾는 간단한 방법
 
-# 제안사항 유형 예시
-- **후속 작업**: "시장 조사 보고서를 다음 주까지 작성하여 공유"
-- **의사결정 필요**: "예산안 3안 중 최종안을 이번 주 금요일까지 결정"
-- **리스크 대응**: "법률 검토를 위해 법무팀과 사전 협의 필요"
-- **일정 조율**: "다음 회의를 3월 15일로 확정하고 참석자에게 공지"
-- **자료 준비**: "경쟁사 분석 자료를 회의 전까지 준비"
-- **검토 요청**: "초안에 대한 팀원들의 피드백 수집 필요"
-- **승인 필요**: "최종 기획안을 경영진에게 보고하여 승인 받기"
+아래 패턴이 포함된 문장을 찾으세요:
 
-# 제안사항 작성 가이드
-- **구체적으로**: "검토 필요" (X) → "법무팀과 계약서 조항 검토 미팅 잡기" (O)
-- **명확하게**: "나중에 하기" (X) → "다음 주 화요일까지 완료" (O)
-- **실행 가능하게**: "잘 되길 바람" (X) → "주간 진행상황 공유 미팅 설정" (O)
+## ✅ 명확한 액션 패턴
+- "~해야 한다", "~해야 할 것 같다"
+- "~하기로 했다", "~하기로 결정"
+- "~할 예정이다", "~할 계획이다"
+- "~해주세요", "~부탁드립니다"
+- "~하도록 하겠습니다", "~진행하겠습니다"
+- "~확인해 보겠습니다", "~검토하겠습니다"
+
+## ⏰ 시간 관련 표현
+- "다음 주까지", "이번 주 금요일까지"
+- "내일", "오늘 중으로"
+- "회의 전까지", "발표 전에"
+
+## 👤 담당자 관련 표현
+- "김 대리가", "박 과장님이"
+- "우리 팀에서", "마케팅팀이"
+- "제가", "저희가"
+
+# 실제 회의 예시로 학습하기
+
+## 예시 1
+**회의 내용**: "마케팅 예산안을 김 팀장님이 다음 주 수요일까지 검토해서 공유해 주시기로 했습니다."
+**추출**: "마케팅 예산안을 다음 주 수요일까지 검토하여 공유" (담당: 김 팀장)
+
+## 예시 2
+**회의 내용**: "그럼 제가 내일 오전에 고객사에 연락해서 미팅 일정을 잡도록 하겠습니다."
+**추출**: "고객사에 연락하여 미팅 일정 조율" (시간: 내일 오전)
+
+## 예시 3
+**회의 내용**: "법무팀과 계약서 검토를 이번 주 내로 끝내야 할 것 같아요."
+**추출**: "법무팀과 계약서 검토 진행" (기한: 이번 주 내)
 
 ---
 
@@ -59,14 +75,24 @@ def get_suggestions_prompt(transcript_text: str) -> tuple[str, str]:
 }}
 ```
 
-# 중요 규칙
-1. **회의 내용에 명시된 사항만** 추출 (추측하지 않기)
-2. **최소 3개, 최대 7개**의 제안사항 추출
-3. 중요도가 높은 순서로 정렬
-4. confidence는 **0.7 이상**만 포함
-5. 각 제안사항은 **50자 이상** 구체적으로 작성
-6. JSON만 출력 (```json이나 다른 텍스트 포함 금지)
+# MVP 추출 규칙 (쉽고 명확하게)
 
-이제 위 회의 내용에서 제안사항을 JSON 형식으로 추출해주세요."""
+1. **위에 제시된 패턴을 먼저 찾으세요**
+   - "~해야", "~하기로", "~할 예정", "~부탁" 등
+
+2. **실제로 언급된 내용만 추출** (추측 금지)
+
+3. **1개 이상 추출** (없으면 빈 배열 반환)
+
+4. **confidence 기준 완화**: 0.6 이상이면 OK
+
+5. **길이 제한 완화**: 20자 이상이면 OK
+
+6. **JSON만 출력** (```json, 주석, 설명 모두 금지)
+
+---
+
+이제 위 회의 내용에서 제안사항을 JSON 형식으로 추출하세요.
+명확한 액션 패턴("~해야", "~하기로" 등)이 있는 문장을 찾아 추출하면 됩니다."""
 
     return system_prompt, user_prompt