hgzero/ai-python/app/services/claude_service.py
2025-10-29 17:35:01 +09:00

210 lines
6.9 KiB
Python

"""Claude API Service"""
import anthropic
import json
import logging
from typing import Dict, Any
from app.config import get_settings
logger = logging.getLogger(__name__)
settings = get_settings()
class ClaudeService:
"""Claude API 호출 서비스"""
def __init__(self):
self.client = anthropic.Anthropic(api_key=settings.claude_api_key)
self.model = settings.claude_model
self.max_tokens = settings.claude_max_tokens
self.temperature = settings.claude_temperature
async def generate_completion(
self,
prompt: str,
system_prompt: str = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
Claude API 호출하여 응답 생성
Args:
prompt: 사용자 프롬프트
system_prompt: 시스템 프롬프트 (선택)
Returns:
Claude API 응답 (JSON 파싱)
"""
try:
# 메시지 구성
messages = [
{
"role": "user",
"content": prompt
}
]
# API 호출
logger.info(f"Claude API 호출 시작 - Model: {self.model}")
if system_prompt:
response = self.client.messages.create(
model=self.model,
max_tokens=self.max_tokens,
temperature=self.temperature,
system=system_prompt,
messages=messages
)
else:
response = self.client.messages.create(
model=self.model,
max_tokens=self.max_tokens,
temperature=self.temperature,
messages=messages
)
# 응답 텍스트 추출
response_text = response.content[0].text
logger.info(f"Claude API 응답 수신 완료 - Tokens: {response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens}")
# JSON 파싱
# ```json ... ``` 블록 제거
if "```json" in response_text:
response_text = response_text.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
elif "```" in response_text:
response_text = response_text.split("```")[1].split("```")[0].strip()
result = json.loads(response_text)
return result
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"JSON 파싱 실패: {e}")
logger.error(f"응답 텍스트: {response_text[:500]}...")
raise ValueError(f"Claude API 응답을 JSON으로 파싱할 수 없습니다: {str(e)}")
except Exception as e:
logger.error(f"Claude API 호출 실패: {e}")
raise
async def analyze_suggestions(self, transcript_text: str):
"""
회의 텍스트에서 AI 제안사항 추출
Args:
transcript_text: 회의 텍스트
Returns:
RealtimeSuggestionsResponse 객체
"""
from app.models import RealtimeSuggestionsResponse, SimpleSuggestion
from app.prompts.suggestions_prompt import get_suggestions_prompt
from datetime import datetime
import uuid
try:
# 프롬프트 생성
system_prompt, user_prompt = get_suggestions_prompt(transcript_text)
# Claude API 호출
result = await self.generate_completion(
prompt=user_prompt,
system_prompt=system_prompt
)
# 응답 파싱
suggestions_data = result.get("suggestions", [])
# SimpleSuggestion 객체로 변환
suggestions = [
SimpleSuggestion(
id=str(uuid.uuid4()),
content=s["content"],
timestamp=datetime.now().strftime("%H:%M:%S"),
confidence=s.get("confidence", 0.85)
)
for s in suggestions_data
if s.get("confidence", 0) >= 0.7 # 신뢰도 0.7 이상만
]
logger.info(f"AI 제안사항 {len(suggestions)}개 추출 완료")
return RealtimeSuggestionsResponse(suggestions=suggestions)
except Exception as e:
logger.error(f"제안사항 분석 실패: {e}", exc_info=True)
# 빈 응답 반환
return RealtimeSuggestionsResponse(suggestions=[])
async def generate_summary(
self,
text: str,
language: str = "ko",
style: str = "bullet",
max_length: int = None
) -> Dict[str, Any]:
"""
텍스트 요약 생성
Args:
text: 요약할 텍스트
language: 요약 언어 (ko/en)
style: 요약 스타일 (bullet/paragraph)
max_length: 최대 요약 길이
Returns:
요약 결과 딕셔너리
"""
from app.models.summary import SummaryResponse
from app.prompts.summary_prompt import get_summary_prompt
try:
# 프롬프트 생성
system_prompt, user_prompt = get_summary_prompt(
text=text,
language=language,
style=style,
max_length=max_length
)
# Claude API 호출
result = await self.generate_completion(
prompt=user_prompt,
system_prompt=system_prompt
)
# 단어 수 계산
summary_text = result.get("summary", "")
key_points = result.get("key_points", [])
# 한국어와 영어의 단어 수 계산 방식 다르게 처리
if language == "ko":
# 한국어: 공백으로 구분된 어절 수
original_word_count = len(text.split())
summary_word_count = len(summary_text.split())
else:
# 영어: 공백으로 구분된 단어 수
original_word_count = len(text.split())
summary_word_count = len(summary_text.split())
compression_ratio = summary_word_count / original_word_count if original_word_count > 0 else 0
# 응답 생성
response = SummaryResponse(
summary=summary_text,
key_points=key_points,
word_count=summary_word_count,
original_word_count=original_word_count,
compression_ratio=round(compression_ratio, 2)
)
logger.info(f"요약 생성 완료 - 원본: {original_word_count}단어, 요약: {summary_word_count}단어")
return response.model_dump()
except Exception as e:
logger.error(f"요약 생성 실패: {e}", exc_info=True)
raise
# 싱글톤 인스턴스
claude_service = ClaudeService()