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@startuml
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!theme mono
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title AI Service 내부 시퀀스 - 회의록자동작성
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participant "TranscriptController" as Controller
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participant "TranscriptService" as Service
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participant "LLMClient" as LLM
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participant "VectorService" as Vector
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participant "TranscriptRepository" as Repo
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database "Azure OpenAI" as OpenAI <<external>>
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database "Vector DB" as VectorDB <<external>>
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database "PostgreSQL" as DB <<external>>
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== TranscriptReady 이벤트 수신 ==
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note over Controller
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Azure Event Hubs로부터
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TranscriptReady 이벤트 수신
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end note
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Controller -> Service: processTranscript(meetingId, transcriptText)
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activate Service
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Service -> Service: 회의 맥락 정보 조회 준비
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== 병렬 처리: 맥락 정보 수집 ==
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par 회의 정보 조회
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Service -> Repo: getMeetingContext(meetingId)
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activate Repo
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Repo -> DB: SELECT meeting_info
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activate DB
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DB --> Repo: 회의 정보 반환
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deactivate DB
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Repo --> Service: 회의 맥락 정보
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deactivate Repo
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else 이전 내용 조회
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Service -> Repo: getPreviousTranscripts(meetingId)
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activate Repo
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Repo -> DB: SELECT previous_content
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activate DB
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DB --> Repo: 이전 회의록
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deactivate DB
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Repo --> Service: 이전 내용
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deactivate Repo
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end
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Service -> Service: 프롬프트 생성
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note right
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시스템 프롬프트 생성
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- 역할 정의
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- 변환 규칙 적용
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end note
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== LLM 기반 회의록 작성 ==
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Service -> LLM: generateMinutes(prompt, context)
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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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model: gpt-4o
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temperature: 0.3
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max_tokens: 2000
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end note
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OpenAI -> OpenAI: 텍스트 분석 및 정리
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OpenAI --> LLM: 정리된 회의록 내용
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deactivate OpenAI
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LLM --> Service: 회의록 초안
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deactivate LLM
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== 회의록 저장 ==
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Service -> Service: 회의록 데이터 구조화
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Service -> Repo: saveTranscriptDraft(meetingId, content)
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activate Repo
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Repo -> DB: INSERT INTO ai_transcripts
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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 (JSON)
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- status: DRAFT
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end note
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DB --> Repo: 저장 완료
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deactivate DB
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Repo --> Service: transcriptId
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deactivate Repo
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== 벡터 임베딩 생성 ==
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Service -> Vector: createEmbedding(transcriptId, content)
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activate Vector
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Vector -> OpenAI: POST /embeddings
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activate OpenAI
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note right
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model: text-embedding-3-large
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end note
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OpenAI --> Vector: 임베딩 벡터
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deactivate OpenAI
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Vector -> VectorDB: INSERT embedding
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activate VectorDB
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VectorDB --> Vector: 저장 완료
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deactivate VectorDB
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Vector --> Service: 임베딩 생성 완료
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deactivate Vector
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== 이벤트 발행 ==
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Service -> Controller: 회의록 생성 완료 응답
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deactivate Service
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Controller -> Controller: TranscriptSummaryCreated 발행
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note right
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이벤트 데이터:
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- meetingId
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- transcriptId
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- content
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end note
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note over Controller, DB
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처리 시간:
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- 맥락 조회: 100-200ms
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- LLM 생성: 3-5초
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- 저장: 100-200ms
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- 벡터화: 500ms-1초
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총: 약 4-7초
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end note
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@enduml |