hgzero/meeting/API분석결과.md
2025-10-28 11:11:25 +09:00

4.5 KiB

회의록 상세 조회 API 분석 결과

현재 상태 요약

실제 DB 연동이 완료된 부분

  1. 회의록 기본 정보

    • MinutesService를 통한 실제 DB 조회: minutesService.getMinutesById(minutesId)
    • 기본 필드들 (title, memo, status, version, 생성/수정 정보)이 실제 DB에서 조회됨
  2. 회의 정보 (MeetingInfo)

    • Meeting 도메인 객체에서 실제 데이터 매핑
    • 참여자 정보도 실제 DB에서 가져옴
  3. Todo 진행상황 (TodoProgress)

    • Todo 도메인 객체에서 실제 데이터 변환
    • status, priority, dueDate 등 실제 필드 사용
    • 진행률 계산 로직 구현
  4. AI 서비스 연동

    • Redis 캐시를 통한 AI 분석 결과 조회
    • EventHub를 통한 비동기 AI 처리 이벤트 소비
    • CacheService.getCachedAiAnalysis(minutesId) 실제 구현

⚠️ 아직 Mock 데이터를 사용하는 부분

  1. 대시보드 관련 회의록 (RelatedMinutes)

    • AI 분석 결과가 없을 때 mock 데이터 사용
    • 관련성 점수 및 요약 정보 임시 데이터
  2. 안건별 상세 정보 (AgendaInfo)

    • convertToAgendaInfo() 메소드에서 MinutesSection 변환 시 일부 필드
    • AI 요약이 없는 경우 기본값 사용
    • 관련회의록 정보

🔄 AI 서비스 연동 상태

연동 방식: Redis 캐시 + EventHub 비동기 처리

  • AI 서비스에서 분석 완료 시 EventHub 이벤트 발행
  • Meeting 서비스가 이벤트 소비하여 Redis에 결과 캐시
  • API 요청 시 캐시에서 먼저 조회, 없으면 기본값 사용

현재 구현된 기능:

  • MinutesAnalysisEventConsumer: AI 분석 완료 이벤트 소비
  • CacheService: AI 분석 결과 캐시 관리
  • enhanceWithAiAnalysis(): 응답에 AI 분석 결과 포함

API 응답 구조

대시보드 탭

{
  "dashboard": {
    "keyPoints": [실제 AI 분석 또는 기본값],
    "keywords": [실제 AI 분석 또는 기본값],
    "stats": [실제 DB 계산],
    "decisions": [실제 AI 분석 또는 기본값],
    "todoProgress": [실제 DB 데이터],
    "relatedMinutes": [실제 AI 분석 또는 기본값]
  }
}

회의록 탭

{
  "agendas": [
    {
      "agendaId": "[실제 DB]",
      "title": "[실제 DB]",
      "aiSummary": "[실제 AI 분석 또는 기본값]",
      "details": {
        "discussions": "[실제 DB]",
        "decisions": "[실제 DB]"
      },
      "relatedMinutes": "[실제 AI 분석 또는 기본값]"
    }
  ]
}

실제 DB 연동이 불가능한 항목들

1. 관련회의록 (RelatedMinutes)

이유: AI 서비스에서 유사도 분석을 통해 생성되는 데이터 현재 상태: AI 분석 결과가 있으면 실제 데이터, 없으면 빈 배열 반환 필요한 작업: AI 서비스 구현 완료 후 자동 해결

2. 키워드 (Keywords)

이유: AI 서비스의 자연어 처리를 통해 추출되는 데이터 현재 상태: AI 분석 결과가 있으면 실제 데이터, 없으면 빈 배열 필요한 작업: AI 서비스 구현 완료 후 자동 해결

3. 핵심내용 (KeyPoints)

이유: AI 서비스의 요약 알고리즘을 통해 생성되는 데이터 현재 상태: AI 분석 결과가 있으면 실제 데이터, 없으면 기본 메시지 필요한 작업: AI 서비스 구현 완료 후 자동 해결

컴파일 상태

  • 모든 TypeScript 및 Java 컴파일 에러 해결 완료
  • EventHub 관련 의존성 및 설정 완료
  • toBuilder() 메소드 관련 에러 해결 완료

테스트 권장사항

  1. AI 서비스 없이 테스트

    curl -H "X-User-Id: test-user" -H "X-User-Name: 테스트유저" \
         http://localhost:8080/api/meetings/minutes/{minutesId}
    
    • 기본 DB 데이터는 정상적으로 반환
    • AI 관련 필드는 기본값 또는 빈 값으로 반환
  2. AI 서비스 연동 테스트

    • Redis에 AI 분석 결과 수동 삽입
    • EventHub 이벤트 발행하여 실제 연동 테스트

결론

핵심 기능 완료: 회의록 기본 정보, 회의 정보, Todo 정보는 모두 실제 DB 연동 완료 ⚠️ AI 의존적 기능: 관련회의록, 키워드, 핵심내용은 AI 서비스 완성 후 자동 해결 🔄 연동 준비 완료: AI 서비스와의 비동기 연동 인프라 구축 완료

현재 상태에서 API는 정상적으로 동작하며, AI 서비스가 준비되면 추가 개발 없이 자동으로 고도화된 데이터를 제공할 수 있습니다.