mirror of
https://github.com/hwanny1128/HGZero.git
synced 2025-12-06 07:56:24 +00:00
715add4dbc
주요 변경사항:
[Critical]
- API 엔드포인트 통일: POST /api/minutes/{minutesId}/finalize
- 이벤트 이름 표준화: MinutesFinalized
[Warning]
- API Gateway 라우팅 규칙 문서화 (외부 시퀀스 7개 파일)
- 대시보드 API 경로 통일: GET /api/dashboard
- AI 제안 병합 프로세스 상세 문서화
- 회의록 확정 검증 로직 5단계 상세화
[Minor]
- Redis 캐시 TTL 명시 (7개 파일, TTL 정책 표준화)
- 대시보드 페이지네이션 파라미터 추가
- 에러 응답 포맷 표준화 (14개 에러 응답)
총 31개 파일 수정, 34건의 개선 사항 적용
🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
222 lines
4.5 KiB
Plaintext
222 lines
4.5 KiB
Plaintext
@startuml
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!theme mono
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title AI Service 내부 시퀀스 - Todo자동추출
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participant "TodoController" as Controller
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participant "TodoExtractionService" as Service
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participant "LLMClient" as LLM
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participant "TodoRepository" as Repo
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participant "MeetingServiceClient<<E>>" as MeetingClient
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database "Azure OpenAI<<E>>" as OpenAI
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database "PostgreSQL<<E>>" as DB
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== MeetingEnded 이벤트 수신 ==
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note over Controller
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Azure Event Hubs로부터
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MeetingEnded 이벤트 수신
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(meetingId, userId, endTime)
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end note
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Controller -> Service: extractTodos(meetingId)
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activate Service
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== 최종 회의록 조회 ==
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Service -> Repo: getFinalTranscript(meetingId)
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activate Repo
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Repo -> DB: 최종 회의록 조회
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activate DB
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DB --> Repo: 최종 회의록 내용
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deactivate DB
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Repo --> Service: transcriptContent
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deactivate Repo
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Service -> Service: 참석자 정보 조회 준비
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Service -> Repo: getMeetingParticipants(meetingId)
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activate Repo
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Repo -> DB: 참석자 정보 조회
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activate DB
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DB --> Repo: 참석자 목록
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deactivate DB
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Repo --> Service: participants
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deactivate Repo
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== LLM 기반 Todo 추출 ==
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Service -> Service: Todo 추출 프롬프트 생성
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note right
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시스템 프롬프트:
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- 역할: Todo 추출 전문가
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- 지시사항: 액션 아이템 식별,
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담당자 및 마감일 추출
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사용자 프롬프트:
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- 회의록 전체 내용
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- 참석자 목록
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- 추출 기준:
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* "~하기로 함", "~까지 완료"
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* "~담당", "제가 하겠습니다"
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* 명령형 문장
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end note
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Service -> LLM: extractActionItems(prompt, transcript, participants)
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activate LLM
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LLM -> OpenAI: POST /chat/completions
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activate OpenAI
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note right
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요청 파라미터:
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- model: gpt-4o
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- temperature: 0.2
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- response_format: json_object
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응답 형식:
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{
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"todos": [
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{
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"content": "Todo 내용",
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|
"assignee": "담당자명",
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|
"dueDate": "YYYY-MM-DD",
|
|
"priority": "HIGH|MEDIUM|LOW",
|
|
"section": "관련 섹션"
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|
}
|
|
]
|
|
}
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|
end note
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|
OpenAI -> OpenAI: 회의록 분석
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note right
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1. 액션 아이템 키워드 탐지
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2. 명령형 문장 분석
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3. 담당자 식별
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- 발언 내용 기반
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- 직책/역할 기반
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4. 마감일 추출
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5. 우선순위 판단
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end note
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OpenAI --> LLM: Todo 목록 (JSON)
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deactivate OpenAI
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LLM --> Service: extractedTodos
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deactivate LLM
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== Todo 데이터 저장 및 검증 ==
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Service -> Service: Todo 데이터 검증
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note right
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검증 항목:
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- content 필수
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- assignee가 참석자 목록에 있는지
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- dueDate 형식 검증
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- priority 유효성 검증
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end note
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loop 각 Todo 항목마다
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Service -> Repo: saveTodo(meetingId, todoData)
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activate Repo
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Repo -> DB: Todo 정보 저장
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activate DB
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note right
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|
저장 데이터:
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- meeting_id
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|
- content
|
|
- assignee
|
|
- due_date
|
|
- priority
|
|
- section_reference
|
|
- status: PENDING
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- extracted_at
|
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end note
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|
DB --> Repo: todoId
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deactivate DB
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Repo --> Service: todoId
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deactivate Repo
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|
|
end
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|
== Meeting Service에 Todo 전송 ==
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Service -> Service: Todo 목록 준비
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note right
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전송 데이터 구성:
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- Todo 내용
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- 담당자 정보
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- 마감일
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|
- 우선순위
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- 관련 회의록 섹션 링크
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end note
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Service -> MeetingClient: POST /meetings/{meetingId}/todos
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activate MeetingClient
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|
note right
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|
요청 바디:
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{
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"meetingId": "{meetingId}",
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|
"todos": [
|
|
{
|
|
"content": "Todo 내용",
|
|
"assignee": "담당자",
|
|
"dueDate": "2025-01-30",
|
|
"priority": "HIGH",
|
|
"sectionReference": "결정사항 #3"
|
|
}
|
|
]
|
|
}
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|
end note
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|
MeetingClient -> MeetingClient: Todo 생성 및 할당 처리
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|
note right
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Meeting Service 내부 처리:
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- Todo 테이블에 저장
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- 회의록 섹션 링크 연결
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- TodoCreated 이벤트 발행
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- 담당자에게 알림 발송
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end note
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MeetingClient --> Service: 200 OK (Todo 생성 완료)
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deactivate MeetingClient
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== 처리 상태 업데이트 ==
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Service -> Repo: updateExtractionStatus(meetingId, "COMPLETED")
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activate Repo
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Repo -> DB: 추출 상태 업데이트
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activate DB
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DB --> Repo: 업데이트 완료
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deactivate DB
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Repo --> Service: 완료
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deactivate Repo
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Service --> Controller: Todo 추출 완료
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deactivate Service
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Controller -> Controller: TodoExtractionCompleted 이벤트 발행 (내부 로깅)
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note over Controller, DB
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처리 시간:
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- 회의록 조회: 100-200ms
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- LLM Todo 추출: 3-5초
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- 저장 처리: 200-500ms
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- Meeting Service 전송: 500ms-1초
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총 처리 시간: 약 4-7초
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end note
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|
@enduml
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