hgzero/.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE_meeting_ai_db.md

# [DB] 회의종료 기능을 위한 스키마 추가

## 📋 요약
회의 종료 시 참석자별 회의록을 AI가 통합하고 Todo를 자동 추출하기 위한 데이터베이스 스키마 추가

## 🎯 목적
- 참석자별 회의록 저장 지원
- AI 통합 회의록 생성 및 저장
- 안건별 구조화된 회의록 관리
- AI 요약 결과 캐싱 (성능 최적화)
- Todo 자동 추출 정보 관리

## 📊 변경 내용

### 1. minutes 테이블 확장
```sql
ALTER TABLE minutes ADD COLUMN user_id VARCHAR(100);
```
- **목적**: 참석자별 회의록과 AI 통합 회의록 구분
- **구분 방법**:
  - `user_id IS NULL` → AI 통합 회의록
  - `user_id IS NOT NULL` → 참석자별 회의록
- **설계 개선**: `is_consolidated` 컬럼 불필요 (중복 정보 제거)

### 2. agenda_sections 테이블 생성 (신규)
```sql
CREATE TABLE agenda_sections (
  id, minutes_id, meeting_id,
  agenda_number, agenda_title,
  ai_summary_short, discussions,
  decisions (JSON), pending_items (JSON), opinions (JSON)
);
```
- **목적**: 안건별 AI 요약 결과 저장
- **JSON 필드**:
  - `decisions`: 결정 사항 배열
  - `pending_items`: 보류 사항 배열
  - `opinions`: 참석자별 의견 [{speaker, opinion}]

### 3. ai_summaries 테이블 생성 (신규)
```sql
CREATE TABLE ai_summaries (
  id, meeting_id, summary_type,
  source_minutes_ids (JSON), result (JSON),
  processing_time_ms, model_version,
  keywords (JSON), statistics (JSON)
);
```
- **목적**: AI 요약 결과 캐싱 및 성능 최적화
- **summary_type**:
  - `CONSOLIDATED`: 통합 회의록 요약
  - `TODO_EXTRACTION`: Todo 자동 추출
- **캐싱 효과**: 재조회 시 3-5초 → 0.1초

### 4. todos 테이블 확장
```sql
ALTER TABLE todos
ADD COLUMN extracted_by VARCHAR(50) DEFAULT 'AI',
ADD COLUMN section_reference VARCHAR(200),
ADD COLUMN extraction_confidence DECIMAL(3,2);
```
- **extracted_by**: `AI` (자동 추출) / `MANUAL` (수동 작성)
- **section_reference**: 관련 안건 참조 (예: "안건 1")
- **extraction_confidence**: AI 추출 신뢰도 (0.00~1.00)

## 🔄 데이터 플로우

```
1. 회의 진행 중
   └─ 각 참석자가 회의록 작성
   └─ minutes 테이블 저장 (user_id: user@example.com)

2. 회의 종료
   └─ AI Service 호출
   └─ 참석자별 회의록 조회 (user_id IS NOT NULL)
   └─ Claude AI 통합 요약 생성
   └─ minutes 테이블 저장 (user_id: NULL)
   └─ agenda_sections 테이블 저장 (안건별 섹션)
   └─ ai_summaries 테이블 저장 (캐시)
   └─ todos 테이블 저장 (extracted_by: AI)

3. 회의록 조회
   └─ ai_summaries 캐시 조회 (빠름!)
   └─ agenda_sections 조회
   └─ 화면 렌더링
```

## 📁 관련 파일

### 마이그레이션
- `meeting/src/main/resources/db/migration/V3__add_meeting_end_support.sql`

### 문서
- `docs/DB-Schema-회의종료.md` - 상세 스키마 문서
- `docs/ERD-회의종료.puml` - ERD 다이어그램
- `docs/회의종료-개발계획.md` - 전체 개발 계획

## ✅ 체크리스트

### 마이그레이션
- [x] V3 마이그레이션 스크립트 작성
- [x] 인덱스 추가 (성능 최적화)
- [x] 외래키 제약조건 설정
- [x] 트리거 생성 (updated_at 자동 업데이트)
- [x] 코멘트 추가 (문서화)

### 문서
- [x] DB 스키마 상세 문서
- [x] ERD 다이어그램
- [x] JSON 필드 구조 예시
- [x] 쿼리 예시 작성
- [x] 개발 계획서

### 설계 검증
- [x] 중복 컬럼 제거 (is_consolidated)
- [x] NULL 활용 (user_id로 구분)
- [x] JSON 필드 구조 정의
- [x] 인덱스 전략 수립

## 🧪 테스트 계획

### 마이그레이션 테스트
1. 로컬 환경에서 마이그레이션 실행
2. 테이블 생성 확인
3. 인덱스 생성 확인
4. 외래키 제약조건 확인

### 성능 테스트
1. 참석자별 회의록 조회 성능
2. 안건별 섹션 조회 성능
3. JSON 필드 쿼리 성능
4. ai_summaries 캐시 조회 성능

## 🚀 다음 단계

### Meeting Service API 개발 (병렬 진행 가능)
1. `GET /meetings/{meetingId}/minutes/by-participants` - 참석자별 회의록 조회
2. `GET /meetings/{meetingId}/agenda-sections` - 안건별 섹션 조회
3. `GET /meetings/{meetingId}/statistics` - 회의 통계 조회
4. `POST /internal/ai-summaries` - AI 결과 저장 (내부 API)

### AI Service 개발 (병렬 진행 가능)
1. Claude AI 프롬프트 설계
2. `POST /transcripts/consolidate` - 통합 회의록 생성
3. `POST /todos/extract` - Todo 자동 추출
4. Meeting Service API 호출 통합

## 💬 리뷰 포인트

1. **DB 스키마 설계**
   - user_id만으로 참석자/통합 구분이 명확한가?
   - JSON 필드 구조가 적절한가?
   - 인덱스 전략이 최적인가?

2. **성능**
   - 인덱스가 충분한가?
   - JSON 필드 쿼리 성능이 괜찮은가?
   - 추가 인덱스가 필요한가?

3. **확장성**
   - 향후 필드 추가가 용이한가?
   - 다른 AI 모델 지원이 가능한가?

## 📌 참고 사항

- PostgreSQL 기준으로 작성됨
- Flyway 자동 마이그레이션 지원
- 샘플 데이터는 주석 처리 (운영 환경 고려)
- 트리거 함수 포함 (updated_at 자동 업데이트)

## 🔗 관련 이슈
<!-- 관련 이슈 번호가 있다면 링크 -->

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**Merge 후 Meeting Service API 개발을 시작할 수 있습니다!**