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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)
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4.0 KiB
Markdown
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# AI Service (Python)
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실시간 AI 제안사항 서비스 - FastAPI 기반
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## 📋 개요
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STT 서비스에서 실시간으로 변환된 텍스트를 받아 Claude API로 분석하여 회의 제안사항을 생성하고, SSE(Server-Sent Events)로 프론트엔드에 스트리밍합니다.
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## 🏗️ 아키텍처
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```
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Frontend (회의록 작성 화면)
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↓ (SSE 연결)
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AI Service (Python)
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↓ (Redis 조회)
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Redis (실시간 텍스트 축적)
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↑ (Event Hub)
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STT Service (음성 → 텍스트)
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```
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## 🚀 실행 방법
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### 1. 환경 설정
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```bash
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# .env 파일 생성
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cp .env.example .env
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# .env에서 아래 값 설정
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CLAUDE_API_KEY=sk-ant-... # 실제 Claude API 키
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```
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### 2. 의존성 설치
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```bash
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# 가상환경 생성 (권장)
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python3 -m venv venv
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source venv/bin/activate # Mac/Linux
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# venv\Scripts\activate # Windows
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# 패키지 설치
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 3. 서비스 시작
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```bash
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# 방법 1: 스크립트 실행
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./start.sh
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# 방법 2: 직접 실행
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python3 main.py
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```
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### 4. 서비스 확인
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```bash
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# 헬스 체크
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curl http://localhost:8087/health
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# SSE 스트림 테스트
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curl -N http://localhost:8087/api/v1/ai/suggestions/meetings/test-meeting/stream
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```
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## 📡 API 엔드포인트
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### SSE 스트리밍
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```
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GET /api/v1/ai/suggestions/meetings/{meeting_id}/stream
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```
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**응답 형식 (SSE)**:
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```json
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event: ai-suggestion
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data: {
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"suggestions": [
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{
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"id": "uuid",
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"content": "신제품의 타겟 고객층을 20-30대로 설정...",
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"timestamp": "00:05:23",
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"confidence": 0.92
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}
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]
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}
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```
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## 🔧 개발 환경
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- **Python**: 3.9+
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- **Framework**: FastAPI
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- **AI**: Anthropic Claude API
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- **Cache**: Redis
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- **Event**: Azure Event Hub
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## 📂 프로젝트 구조
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```
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ai-python/
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├── main.py # FastAPI 진입점
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├── requirements.txt # 의존성
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├── .env.example # 환경 변수 예시
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├── start.sh # 시작 스크립트
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└── app/
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├── config.py # 환경 설정
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├── models/
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│ └── response.py # 응답 모델
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├── services/
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│ ├── claude_service.py # Claude API 서비스
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│ ├── redis_service.py # Redis 서비스
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│ └── eventhub_service.py # Event Hub 리스너
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└── api/
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└── v1/
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└── suggestions.py # SSE 엔드포인트
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```
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## ⚙️ 환경 변수
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| 변수 | 설명 | 기본값 |
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|------|------|--------|
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| `CLAUDE_API_KEY` | Claude API 키 | (필수) |
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| `CLAUDE_MODEL` | Claude 모델 | claude-3-5-sonnet-20241022 |
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| `REDIS_HOST` | Redis 호스트 | 20.249.177.114 |
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| `REDIS_PORT` | Redis 포트 | 6379 |
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| `EVENTHUB_CONNECTION_STRING` | Event Hub 연결 문자열 | (선택) |
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| `PORT` | 서비스 포트 | 8087 |
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## 🔍 동작 원리
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1. **STT → Event Hub**: STT 서비스가 음성을 텍스트로 변환하여 Event Hub에 발행
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2. **Event Hub → Redis**: AI 서비스가 Event Hub에서 텍스트를 받아 Redis에 축적 (슬라이딩 윈도우: 최근 5분)
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3. **Redis → Claude API**: 임계값(10개 세그먼트) 이상이면 Claude API로 분석
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4. **Claude API → Frontend**: 분석 결과를 SSE로 프론트엔드에 스트리밍
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## 🧪 테스트
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```bash
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# Event Hub 없이 SSE만 테스트 (Mock 데이터)
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curl -N http://localhost:8087/api/v1/ai/suggestions/meetings/test-meeting/stream
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# 5초마다 샘플 제안사항이 발행됩니다
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```
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## 📝 개발 가이드
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### Claude API 키 발급
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1. https://console.anthropic.com/ 접속
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2. API Keys 메뉴에서 새 키 생성
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3. `.env` 파일에 설정
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### Redis 연결 확인
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```bash
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redis-cli -h 20.249.177.114 -p 6379 -a Hi5Jessica! ping
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# 응답: PONG
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```
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### Event Hub 설정 (선택)
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- Event Hub가 없어도 SSE 스트리밍은 동작합니다
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- STT 연동 시 필요
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## 🚧 TODO
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- [ ] Event Hub 연동 테스트
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- [ ] 프론트엔드 연동 테스트
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- [ ] 에러 핸들링 강화
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- [ ] 로깅 개선
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- [ ] 성능 모니터링
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