feat: Drama Studio 프로젝트 초기 구조 설정
- FastAPI 백엔드 (audio-studio-api) - Next.js 프론트엔드 (audio-studio-ui) - Qwen3-TTS 엔진 (audio-studio-tts) - MusicGen 서비스 (audio-studio-musicgen) - Docker Compose 개발/운영 환경 Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
213
.claude/skills/ai-api-integration.md
Normal file
213
.claude/skills/ai-api-integration.md
Normal file
@ -0,0 +1,213 @@
|
||||
# AI API 통합 패턴 (AI API Integration)
|
||||
|
||||
이 프로젝트의 AI 모델 API 통합 패턴입니다.
|
||||
|
||||
## Claude API 통합
|
||||
|
||||
### 클라이언트 초기화
|
||||
```python
|
||||
from anthropic import AsyncAnthropic
|
||||
|
||||
class AIArticleGeneratorWorker:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.claude_api_key = os.getenv("CLAUDE_API_KEY")
|
||||
self.claude_client = None
|
||||
|
||||
async def start(self):
|
||||
if self.claude_api_key:
|
||||
self.claude_client = AsyncAnthropic(api_key=self.claude_api_key)
|
||||
else:
|
||||
logger.error("Claude API key not configured")
|
||||
return
|
||||
```
|
||||
|
||||
### API 호출 패턴
|
||||
```python
|
||||
async def _call_claude_api(self, prompt: str) -> str:
|
||||
"""Claude API 호출"""
|
||||
try:
|
||||
response = await self.claude_client.messages.create(
|
||||
model="claude-sonnet-4-20250514", # 또는 claude-3-5-sonnet-latest
|
||||
max_tokens=8192,
|
||||
messages=[
|
||||
{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": prompt
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
return response.content[0].text
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Claude API error: {e}")
|
||||
raise
|
||||
```
|
||||
|
||||
### JSON 응답 파싱
|
||||
```python
|
||||
async def _generate_article(self, prompt: str) -> Dict[str, Any]:
|
||||
"""기사 생성 및 JSON 파싱"""
|
||||
response_text = await self._call_claude_api(prompt)
|
||||
|
||||
# JSON 블록 추출
|
||||
json_match = re.search(r'```json\s*(.*?)\s*```', response_text, re.DOTALL)
|
||||
if json_match:
|
||||
json_str = json_match.group(1)
|
||||
else:
|
||||
json_str = response_text
|
||||
|
||||
return json.loads(json_str)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 프롬프트 관리
|
||||
|
||||
### MongoDB 기반 동적 프롬프트
|
||||
```python
|
||||
class AIArticleGeneratorWorker:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self._cached_prompt = None
|
||||
self._prompt_cache_time = None
|
||||
self._prompt_cache_ttl = 300 # 5분 캐시
|
||||
self._default_prompt = """..."""
|
||||
|
||||
async def _get_prompt_template(self) -> str:
|
||||
"""MongoDB에서 프롬프트 템플릿을 가져옴 (캐시 적용)"""
|
||||
import time
|
||||
current_time = time.time()
|
||||
|
||||
# 캐시가 유효하면 캐시된 프롬프트 반환
|
||||
if (self._cached_prompt and self._prompt_cache_time and
|
||||
current_time - self._prompt_cache_time < self._prompt_cache_ttl):
|
||||
return self._cached_prompt
|
||||
|
||||
try:
|
||||
prompts_collection = self.db.prompts
|
||||
custom_prompt = await prompts_collection.find_one({"service": "article_generator"})
|
||||
|
||||
if custom_prompt and custom_prompt.get("content"):
|
||||
self._cached_prompt = custom_prompt["content"]
|
||||
logger.info("Using custom prompt from database")
|
||||
else:
|
||||
self._cached_prompt = self._default_prompt
|
||||
logger.info("Using default prompt")
|
||||
|
||||
self._prompt_cache_time = current_time
|
||||
return self._cached_prompt
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"Error fetching prompt from database: {e}, using default")
|
||||
return self._default_prompt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 프롬프트 템플릿 형식
|
||||
```python
|
||||
prompt_template = """Write a comprehensive article based on the following news information.
|
||||
|
||||
Keyword: {keyword}
|
||||
|
||||
News Information:
|
||||
Title: {title}
|
||||
Summary: {summary}
|
||||
Link: {link}
|
||||
{search_text}
|
||||
|
||||
Please write in the following JSON format:
|
||||
{{
|
||||
"title": "Article title",
|
||||
"summary": "One-line summary",
|
||||
"subtopics": [
|
||||
{{
|
||||
"title": "Subtopic 1",
|
||||
"content": ["Paragraph 1", "Paragraph 2", ...]
|
||||
}}
|
||||
],
|
||||
"categories": ["Category1", "Category2"],
|
||||
"entities": {{
|
||||
"people": [{{"name": "Name", "context": ["role", "company"]}}],
|
||||
"organizations": [{{"name": "Name", "context": ["industry", "type"]}}]
|
||||
}}
|
||||
}}
|
||||
|
||||
Requirements:
|
||||
- Structure with 2-5 subtopics
|
||||
- Professional and objective tone
|
||||
- Write in English
|
||||
"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
## OpenAI API 통합 (참고)
|
||||
|
||||
### 클라이언트 초기화
|
||||
```python
|
||||
from openai import AsyncOpenAI
|
||||
|
||||
class OpenAIService:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
|
||||
self.client = AsyncOpenAI(api_key=self.api_key)
|
||||
|
||||
async def generate(self, prompt: str) -> str:
|
||||
response = await self.client.chat.completions.create(
|
||||
model="gpt-4o",
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
max_tokens=4096
|
||||
)
|
||||
return response.choices[0].message.content
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 에러 처리 및 재시도
|
||||
|
||||
### 재시도 패턴
|
||||
```python
|
||||
import asyncio
|
||||
from typing import Optional
|
||||
|
||||
async def _call_with_retry(
|
||||
self,
|
||||
func,
|
||||
max_retries: int = 3,
|
||||
initial_delay: float = 1.0
|
||||
) -> Optional[Any]:
|
||||
"""지수 백오프 재시도"""
|
||||
delay = initial_delay
|
||||
|
||||
for attempt in range(max_retries):
|
||||
try:
|
||||
return await func()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
if attempt == max_retries - 1:
|
||||
logger.error(f"All {max_retries} attempts failed: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
logger.warning(f"Attempt {attempt + 1} failed: {e}, retrying in {delay}s")
|
||||
await asyncio.sleep(delay)
|
||||
delay *= 2 # 지수 백오프
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 환경 변수
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# .env 파일
|
||||
CLAUDE_API_KEY=sk-ant-...
|
||||
OPENAI_API_KEY=sk-...
|
||||
|
||||
# docker-compose.yml
|
||||
environment:
|
||||
- CLAUDE_API_KEY=${CLAUDE_API_KEY}
|
||||
- OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 비용 최적화
|
||||
|
||||
### 토큰 제한
|
||||
```python
|
||||
response = await self.claude_client.messages.create(
|
||||
model="claude-sonnet-4-20250514",
|
||||
max_tokens=8192, # 출력 토큰 제한
|
||||
messages=[...]
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 캐싱 전략
|
||||
- MongoDB에 응답 캐시 저장
|
||||
- TTL 기반 캐시 만료
|
||||
- 동일 입력에 대한 중복 호출 방지
|
||||
Reference in New Issue
Block a user