- 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
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- TranscriptionEvent.SegmentCreated에 sessionId 필드 추가
- AudioBatchProcessor의 스케줄링 간격을 10초에서 15초로 변경
- AI 서비스의 TranscriptSegmentReadyEvent에도 sessionId 필드 추가
- 이벤트 발행 시 sessionId에 meetingId 값 할당
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- AI 텍스트 요약 API 추가 (POST /api/v1/ai/summary/generate)
- 불릿 포인트 및 단락형 스타일 지원
- 포트 8087로 통일
- 압축률, 핵심 포인트 추출 기능 포함
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- API 설계 가이드 업데이트
- 중복/과거 분석 문서 정리 (API누락요약표, API리뷰, 설계서업데이트요약)
- 유저스토리 업데이트
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[포트 통일]
- ai-python 서비스 포트를 8087로 완전 통일
- 모든 문서에서 8086 참조 제거
- README.md, 개발 가이드 문서 전부 8087로 업데이트
변경 파일:
- ai-python/README.md
- develop/dev/ai-frontend-integration-guide.md
- develop/dev/dev-*.md (5개 파일)
[meeting-ai 테스트]
테스트 완료 항목:
✓ 회의록 통합 및 취합
✓ AI 한줄 요약/상세 요약 생성
✓ 회의 전체 결정사항 추출
✓ TODO 자동 추출 (9개)
✓ 통계 정보 생성
✓ 주요 키워드 추출 (10개)
테스트 파일:
- develop/test/meeting-ai-test-data.json (테스트 데이터)
- develop/test/consolidate-response.json (API 응답)
- develop/test/meeting-ai-test-result.md (상세 결과서)
## 주요 변경사항
### 1. RAG Service 독립 서비스 문서화
- RAG Service OpenAPI 명세 작성 (9개 API)
- Terms APIs: 용어 검색, 조회, 맥락 기반 설명 (3개)
- Documents APIs: 관련 문서 검색, 통계 (2개)
- Minutes APIs: 회의록 벡터 검색, 연관 검색 (4개)
- 기술 스택: Python 3.11+, FastAPI, PostgreSQL+pgvector, Azure AI Search
- 성능 요구사항 명시 (용어 검색 <500ms, 설명 생성 <3초)
### 2. 불필요한 설계서 삭제 (10개 파일, 27% 감소)
- AI Service (3개): 결정사항제안, 논의사항제안, 회의록개선
- Meeting Service (5개): 실시간수정동기화, 충돌해결, Todo완료처리, Todo할당, 리마인더발송
- Notification Service (2개): Todo알림발송, 초대알림발송
### 3. API 설계서 업데이트 (v2.0 → v2.1)
- 마이크로서비스: 5개 → 6개 (RAG Service 추가)
- 총 API 개수: 47개 → 56개 (+9개)
- AI Service 주요 특징 업데이트
- RAG Service 연동 명시
- 삭제된 Suggestion API 제거
- 차별화 포인트: 맥락 기반 용어 설명, 하이브리드 검색 강조
- RAG Service 섹션 완전 신규 작성
- 통계 및 문서 이력 업데이트
### 4. 내부 시퀀스 다이어그램 업데이트 (2개)
- ai-전문용어감지.puml: RAG Service API 호출 방식 명시
- ai-맥락기반용어설명.puml: RAG Service API 호출 방식 명시
### 5. 문서화
- 설계서 업데이트 요약 문서 작성 (claudedocs/설계서_업데이트_요약.md)
- 전체 변경 사항, 영향 분석, 다음 단계 작업 명시
## 영향 분석
- 설계서 파일: 37개 → 27개 (10개 삭제)
- 유저스토리 커버리지: 28개 유저스토리 100% 반영
- 서비스 아키텍처: AI Service와 RAG Service 분리로 독립성 향상
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- ai-python/.env: PORT를 8086에서 8087로 변경
- ai-python/.env.example: PORT를 8086에서 8087로 변경
- meeting/application.yml: AI Service 설정 추가 (기본 포트 8087)
- develop/dev/ai-frontend-integration-guide.md: 문서 업데이트 (8087 포트 반영)
목적: 다른 개발자들의 테스트 환경 통일 및 혼란 방지
- 마이크로서비스 구성 업데이트 (5개 → 6개)
- RAG 서비스 섹션 추가 (2.5 RAG 서비스)
- UFR-RAG-010: 전문용어 감지
- UFR-RAG-020: 맥락 기반 용어 설명
- UFR-RAG-030: 관련 회의록 검색
- 기술 구성 명시
- PostgreSQL+pgvector 하이브리드 검색
- Azure AI Search 관련자료 검색
- EventHub 연동 (회의록 확정 이벤트)
- Redis 캐싱
- AI 서비스와 RAG 서비스 간 REST API 연동 명확화
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주요 변경사항:
- Event Hub 리스너를 Python AI Service에 통합하여 STT 텍스트 실시간 수신
- LocalDateTime 배열 형식을 Unix timestamp로 변환하는 로직 추가
- SSE 응답에 CORS 헤더 명시적 추가 (localhost:8888 허용)
- SSE Keep-alive를 위한 ping 이벤트 추가 (5초 주기)
- Redis 데이터 정리 스크립트 추가
- 분석 임계값을 MVP 수준으로 조정 (3개 세그먼트 = 약 15-30초)
- 프론트엔드 SSE 연동 가이드 문서 작성
- 프론트엔드에 ping 이벤트 핸들러 추가 및 에러 핸들링 개선
기술적 개선사항:
- EventSourceResponse에 Access-Control-Allow-Origin 헤더 추가
- timestamp 변환 로직으로 Java-Python 호환성 해결
- Redis 저장 오류 로깅 강화
- SSE generator에 주기적 heartbeat 전송으로 연결 유지
문서:
- develop/dev/ai-frontend-integration-guide.md: 프론트엔드 개발자를 위한 상세 연동 가이드
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- InMemoryCheckpointStore 클래스 제거 (Azure SDK에서 미제공)
- Checkpoint Storage 미설정 시 경고 로그만 출력
- 프로덕션 환경에서 Blob Storage 설정 필요 안내
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