feat(ai): ai 서버 구현

.dockerignore

@@ -9,3 +9,6 @@ node_modules
 .DS_Store
 *.iml
 .env
+
+# AI 서버 (별도 배포)
+ai/

ai/.env.example

@@ -0,0 +1,23 @@
+# Server Configuration
+HOST=0.0.0.0
+PORT=8000
+ENVIRONMENT=development
+
+# AI Provider Configuration
+# OpenAI
+OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key-here
+OPENAI_MODEL=gpt-4o-2024-08-06
+
+# Google Gemini (Optional)
+GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key-here
+GEMINI_MODEL=gemini-1.5-pro
+
+# Default AI Provider (openai or gemini)
+DEFAULT_AI_PROVIDER=openai
+
+# Timeout Configuration (seconds)
+AI_REQUEST_TIMEOUT=240
+REQUEST_TIMEOUT=300
+
+# Logging
+LOG_LEVEL=WARNING

ai/.gitignore

@@ -0,0 +1,57 @@
+# Python
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+pip-wheel-metadata/
+share/python-wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+MANIFEST
+
+# Virtual Environment
+venv/
+ENV/
+env/
+.venv
+
+# Environment Variables
+.env
+.env.local
+
+# IDE
+.idea/
+.vscode/
+*.swp
+*.swo
+*~
+.DS_Store
+
+# Logs
+*.log
+logs/
+
+# Testing
+.pytest_cache/
+.coverage
+htmlcov/
+.tox/
+
+# MyPy
+.mypy_cache/
+.dmypy.json
+dmypy.json

ai/README.md

@@ -0,0 +1,212 @@
+# AI Summary Service
+
+회의록 요약을 위한 AI 서비스입니다. FastAPI와 LangChain을 사용하여 구축되었습니다.
+
+## 기능
+
+- 회의록 텍스트를 입력받아 구조화된 요약 생성
+- OpenAI 및 Google Gemini 지원
+- 역할별 액션 아이템 추출
+- 마일스톤 및 마감일 파싱
+- RESTful API 제공
+
+## 디렉토리 구조
+
+```
+ai/
+├── app/
+│   ├── api/
+│   │   └── summary.py           # API 엔드포인트
+│   ├── schemas/
+│   │   ├── request.py           # 요청 스키마
+│   │   └── response.py          # 응답 스키마
+│   ├── chains/
+│   │   ├── prompts.py           # 프롬프트 로더
+│   │   └── summary_chain.py     # LangChain 요약 체인
+│   ├── core/
+│   │   ├── config.py            # 설정
+│   │   ├── exceptions.py        # 커스텀 예외
+│   │   └── provider.py          # AI Provider 팩토리
+│   ├── utils/                   # 유틸리티 (필요시)
+│   └── main.py                  # FastAPI 애플리케이션
+├── prompts/
+│   └── meeting_summary.yml      # 프롬프트 템플릿
+├── venv/                        # Python 가상 환경
+├── .env                         # 환경 변수 (git ignored)
+├── .env.example                 # 환경 변수 예시
+├── requirements.txt             # Python 패키지 목록
+└── README.md                    # 문서
+```
+
+## 설치 및 실행
+
+### 1. 가상 환경 활성화
+
+```bash
+cd ai
+source venv/bin/activate  # macOS/Linux
+# or
+venv\Scripts\activate     # Windows
+```
+
+### 2. 의존성 설치
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 3. 환경 변수 설정
+
+`.env.example` 파일을 `.env`로 복사하고 필요한 값을 설정합니다:
+
+```bash
+cp .env.example .env
+```
+
+`.env` 파일 예시:
+```env
+# Server Configuration
+HOST=0.0.0.0
+PORT=8000
+ENVIRONMENT=development
+
+# OpenAI Configuration
+OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
+OPENAI_MODEL=gpt-4o-2024-08-06
+
+# Google Gemini Configuration (Optional)
+GOOGLE_API_KEY=your-google-api-key-here
+GEMINI_MODEL=gemini-1.5-pro
+
+# Default Provider
+DEFAULT_AI_PROVIDER=openai
+
+# Logging
+LOG_LEVEL=WARNING
+```
+
+### 4. 서버 실행
+
+#### 개발 모드 (자동 리로드)
+```bash
+uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
+```
+
+#### 프로덕션 모드
+```bash
+uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
+```
+
+#### Python으로 직접 실행
+```bash
+python -m app.main
+```
+
+### 5. API 문서 확인
+
+서버 실행 후 브라우저에서 다음 주소로 접속:
+- Swagger UI: http://localhost:8000/docs
+- ReDoc: http://localhost:8000/redoc
+
+## API 사용 예시
+
+### 회의록 요약 생성
+
+```bash
+curl -X POST "http://localhost:8000/api/summary" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "meeting_content": "오늘 회의에서는 로그인 기능 구현에 대해 논의했습니다. PM은 요구사항을 정리하고, FE는 UI를 구현하며, BE는 API를 개발하기로 했습니다. 다음 주 금요일까지 완료하기로 합의했습니다.",
+    "provider": "openai"
+  }'
+```
+
+### 응답 예시
+
+```json
+{
+  "summary": "로그인 기능 구현을 위한 역할별 작업 분담 및 일정 합의",
+  "milestones": [
+    {
+      "task": "로그인 기능 구현 완료",
+      "deadline": "다음 주 금요일"
+    }
+  ],
+  "action_items_by_role": {
+    "PM": ["요구사항 정리"],
+    "PD": [],
+    "FE": ["로그인 UI 구현"],
+    "BE": ["로그인 API 개발"],
+    "AI": [],
+    "ALL": []
+  }
+}
+```
+
+## 백엔드 통합 가이드
+
+### Spring Boot에서 호출 예시
+
+```java
+@Service
+public class AiSummaryClient {
+    private final RestTemplate restTemplate;
+    private final String aiServerUrl = "http://localhost:8000/api";
+
+    public MeetingSummaryDto requestSummary(String meetingContent) {
+        String url = aiServerUrl + "/summary";
+
+        Map<String, Object> request = Map.of(
+            "meeting_content", meetingContent,
+            "provider", "openai"
+        );
+
+        return restTemplate.postForObject(url, request, MeetingSummaryDto.class);
+    }
+}
+```
+
+## 환경 변수 설명
+
+| 변수명 | 설명 | 기본값 |
+|--------|------|--------|
+| `HOST` | 서버 호스트 | `0.0.0.0` |
+| `PORT` | 서버 포트 | `8000` |
+| `ENVIRONMENT` | 실행 환경 | `development` |
+| `OPENAI_API_KEY` | OpenAI API 키 | - |
+| `OPENAI_MODEL` | OpenAI 모델명 | `gpt-4o-2024-08-06` |
+| `GOOGLE_API_KEY` | Google API 키 | - |
+| `GEMINI_MODEL` | Gemini 모델명 | `gemini-1.5-pro` |
+| `DEFAULT_AI_PROVIDER` | 기본 AI 제공자 | `openai` |
+| `LOG_LEVEL` | 로그 레벨 (WARNING, ERROR만 출력) | `WARNING` |
+
+## 개발 참고사항
+
+### 프롬프트 수정
+
+`prompts/meeting_summary.yml` 파일에서 프롬프트 템플릿을 수정할 수 있습니다.
+
+### 새로운 AI 제공자 추가
+
+`app/core/provider.py`의 `AIProviderFactory.get_model` 메서드에 새로운 제공자를 추가할 수 있습니다.
+
+### 로깅
+
+구조화된 로깅(structlog)을 사용하며, JSON 형식으로 출력됩니다.
+
+## 트러블슈팅
+
+### 가상 환경 활성화 오류
+- macOS/Linux에서 권한 오류 발생 시: `chmod +x venv/bin/activate`
+
+### OpenAI API 키 오류
+- `.env` 파일에 올바른 API 키가 설정되어 있는지 확인
+- API 키에 충분한 크레딧이 있는지 확인
+
+### 포트 충돌
+- `.env` 파일에서 `PORT` 값을 변경하거나
+- 실행 시 포트 지정: `uvicorn app.main:app --port 8001`
+
+## 라이선스
+
+MIT

ai/app/api/summary.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+"""Summary API endpoints."""
+
+from fastapi import APIRouter, HTTPException, status
+import structlog
+
+from app.schemas.request import SummaryRequest
+from app.schemas.response import SummaryResponse, ErrorResponse
+from app.chains.summary_chain import summary_chain
+from app.core.exceptions import ResponseParseError, AIProviderError, InvalidRequestError
+
+logger = structlog.get_logger()
+
+router = APIRouter(prefix="/summary", tags=["summary"])
+
+
+@router.post(
+    "",
+    response_model=SummaryResponse,
+    status_code=status.HTTP_200_OK,
+    responses={
+        400: {"model": ErrorResponse, "description": "잘못된 요청"},
+        500: {"model": ErrorResponse, "description": "서버 오류"},
+    },
+    summary="회의록 요약 생성",
+    description="회의록 텍스트를 입력받아 AI를 사용하여 요약을 생성합니다.",
+)
+async def create_summary(request: SummaryRequest) -> SummaryResponse:
+    """
+    회의록 요약을 생성합니다.
+
+    - **meeting_content**: 회의록 본문 텍스트 (필수)
+    - **provider**: AI 제공자 (openai 또는 gemini, 선택)
+    """
+    try:
+        result = await summary_chain.generate_summary(request)
+        return result
+    except (ValueError, ResponseParseError, InvalidRequestError) as e:
+        logger.warning("Invalid request", error=str(e))
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
+            detail=str(e)
+        )
+    except AIProviderError as e:
+        logger.error("AI provider error", error=str(e), exc_info=True)
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            detail="AI 서비스 연결 중 오류가 발생했습니다."
+        )
+    except Exception as e:
+        logger.error("Failed to generate summary", error=str(e), exc_info=True)
+        raise HTTPException(
+            status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
+            detail="요약 생성 중 오류가 발생했습니다."
+        )

ai/app/chains/prompts.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import yaml
+from pathlib import Path
+from typing import Dict, Any
+
+
+class PromptLoader:
+    """프롬프트 템플릿 로더."""
+
+    def __init__(self, prompts_dir: str = "prompts"):
+        self.prompts_dir = Path(prompts_dir)
+        self._prompts_cache: Dict[str, Any] = {}
+
+    def load_prompt(self, prompt_name: str) -> str:
+        """프롬프트 템플릿을 로드합니다."""
+        if prompt_name in self._prompts_cache:
+            return self._prompts_cache[prompt_name]
+
+        prompt_file = self.prompts_dir / f"{prompt_name}.yml"
+        if not prompt_file.exists():
+            raise FileNotFoundError(f"Prompt file not found: {prompt_file}")
+
+        with open(prompt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
+            data = yaml.safe_load(f)
+
+        # Extract template from nested structure
+        template = data.get("summary", {}).get("prompt", {}).get("template", "")
+        if not template:
+            raise ValueError(f"Invalid prompt format in {prompt_file}")
+
+        self._prompts_cache[prompt_name] = template
+        return template
+
+    def format_prompt(self, prompt_name: str, **kwargs) -> str:
+        """프롬프트 템플릿을 포맷팅합니다."""
+        template = self.load_prompt(prompt_name)
+        return template.format(**kwargs)
+
+
+# Global prompt loader instance
+prompt_loader = PromptLoader()