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afe02b3d0b
- 병렬 처리 블록에서 'and' 키워드를 'else'로 변경 - PlantUML sequence diagram에서 par/else/end가 올바른 문법 - 수정된 파일: - ai-맥락기반용어설명.puml (2개 else 사용) - ai-전문용어감지.puml (1개 else 사용) - ai-회의록자동작성.puml (1개 else 사용) - PlantUML Server 검증 통과 확인 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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4.0 KiB
Plaintext
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4.0 KiB
Plaintext
@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<<E>>" as OpenAI
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database "Vector DB<<E>>" as VectorDB
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database "PostgreSQL<<E>>" as DB
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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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(meetingId, transcriptText, timestamp)
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end note
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Controller -> Service: processTranscript(meetingId, transcriptText, timestamp)
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activate Service
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Service -> Service: 회의 맥락 정보 조회 준비
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note right
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회의 제목, 참석자 정보,
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이전 회의록 내용
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end note
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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, participants
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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
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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:
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- 역할: 회의록 작성 전문가
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- 지시사항: 구어체→문어체 변환,
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주제별 분류, 발언자별 정리
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사용자 프롬프트:
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- 회의 제목: {title}
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- 참석자: {participants}
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- 이전 내용: {previous}
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- 현재 발언: {transcriptText}
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end note
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== LLM 기반 회의록 작성 ==
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Service -> LLM: generateMinutes(prompt, meetingContext)
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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: 0.3
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- max_tokens: 2000
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- messages: [system, user]
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end note
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OpenAI -> OpenAI: 텍스트 분석 및 정리
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note right
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1. 주제별 분류
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2. 발언자별 의견 정리
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3. 중요 키워드 추출
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4. 구어체→문어체 변환
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5. 문법 교정
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end note
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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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note right
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구조화 항목:
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- 논의 주제
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- 발언자별 의견
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- 결정 사항
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- 보류 사항
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- 요약문
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end note
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Service -> Repo: saveTranscriptDraft(meetingId, content, timestamp)
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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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- generated_at
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- version
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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 (비동기) ==
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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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input: 회의록 내용
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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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note right
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vector_id: transcriptId
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embedding: [float array]
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metadata: {meetingId, timestamp}
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end note
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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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== TranscriptSummaryCreated 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 이벤트 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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- generatedAt
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Partition Key: {meetingId}
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Consumer: Meeting Service
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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 정보 조회: 100-200ms
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- LLM 생성: 3-5초
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- 저장 처리: 100-200ms
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- 벡터 임베딩: 500ms-1초 (비동기)
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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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