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- ClaudeService에 analyze_suggestions 메서드 추가 - 개선된 제안사항 추출 프롬프트 생성 (구체적이고 실행 가능한 제안사항) - API 경로 수정: /api/v1/ai/suggestions → /api/ai/suggestions - 프론트엔드 HTML API 경로 업데이트 (v1 제거) - RealtimeSuggestionsResponse 모델 export 추가 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
140 lines
4.4 KiB
Python
140 lines
4.4 KiB
Python
"""Claude API Service"""
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import anthropic
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import json
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import logging
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from typing import Dict, Any
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from app.config import get_settings
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logger = logging.getLogger(__name__)
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settings = get_settings()
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class ClaudeService:
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"""Claude API 호출 서비스"""
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def __init__(self):
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self.client = anthropic.Anthropic(api_key=settings.claude_api_key)
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self.model = settings.claude_model
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self.max_tokens = settings.claude_max_tokens
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self.temperature = settings.claude_temperature
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async def generate_completion(
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self,
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prompt: str,
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system_prompt: str = None
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) -> Dict[str, Any]:
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"""
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Claude API 호출하여 응답 생성
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Args:
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prompt: 사용자 프롬프트
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system_prompt: 시스템 프롬프트 (선택)
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Returns:
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Claude API 응답 (JSON 파싱)
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"""
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try:
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# 메시지 구성
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messages = [
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{
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"role": "user",
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"content": prompt
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}
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]
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# API 호출
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logger.info(f"Claude API 호출 시작 - Model: {self.model}")
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if system_prompt:
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response = self.client.messages.create(
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model=self.model,
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max_tokens=self.max_tokens,
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temperature=self.temperature,
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system=system_prompt,
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messages=messages
|
|
)
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|
else:
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response = self.client.messages.create(
|
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model=self.model,
|
|
max_tokens=self.max_tokens,
|
|
temperature=self.temperature,
|
|
messages=messages
|
|
)
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# 응답 텍스트 추출
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response_text = response.content[0].text
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logger.info(f"Claude API 응답 수신 완료 - Tokens: {response.usage.input_tokens + response.usage.output_tokens}")
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# JSON 파싱
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# ```json ... ``` 블록 제거
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if "```json" in response_text:
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response_text = response_text.split("```json")[1].split("```")[0].strip()
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|
elif "```" in response_text:
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response_text = response_text.split("```")[1].split("```")[0].strip()
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result = json.loads(response_text)
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return result
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except json.JSONDecodeError as e:
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logger.error(f"JSON 파싱 실패: {e}")
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logger.error(f"응답 텍스트: {response_text[:500]}...")
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|
raise ValueError(f"Claude API 응답을 JSON으로 파싱할 수 없습니다: {str(e)}")
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except Exception as e:
|
|
logger.error(f"Claude API 호출 실패: {e}")
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|
raise
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async def analyze_suggestions(self, transcript_text: str):
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"""
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회의 텍스트에서 AI 제안사항 추출
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Args:
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transcript_text: 회의 텍스트
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Returns:
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RealtimeSuggestionsResponse 객체
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"""
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from app.models import RealtimeSuggestionsResponse, SimpleSuggestion
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from app.prompts.suggestions_prompt import get_suggestions_prompt
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from datetime import datetime
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import uuid
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try:
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# 프롬프트 생성
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system_prompt, user_prompt = get_suggestions_prompt(transcript_text)
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# Claude API 호출
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result = await self.generate_completion(
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prompt=user_prompt,
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system_prompt=system_prompt
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)
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# 응답 파싱
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suggestions_data = result.get("suggestions", [])
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# SimpleSuggestion 객체로 변환
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|
suggestions = [
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SimpleSuggestion(
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id=str(uuid.uuid4()),
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content=s["content"],
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timestamp=datetime.now().strftime("%H:%M:%S"),
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confidence=s.get("confidence", 0.85)
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)
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for s in suggestions_data
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if s.get("confidence", 0) >= 0.7 # 신뢰도 0.7 이상만
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]
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logger.info(f"AI 제안사항 {len(suggestions)}개 추출 완료")
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return RealtimeSuggestionsResponse(suggestions=suggestions)
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except Exception as e:
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logger.error(f"제안사항 분석 실패: {e}", exc_info=True)
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# 빈 응답 반환
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return RealtimeSuggestionsResponse(suggestions=[])
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# 싱글톤 인스턴스
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|
claude_service = ClaudeService()
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