[LLM] 추천 결과 및 상세 페이지 추가

src/main/java/io/github/petty/llm/controller/RecommendController.java

@@ -4,9 +4,13 @@
 import io.github.petty.llm.dto.RecommendResponseDTO;
 import io.github.petty.llm.service.RecommendService;
 import io.github.petty.llm.service.VectorStoreService;
+import io.github.petty.tour.dto.DetailCommonDto;
+import io.github.petty.tour.service.TourService;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import org.springframework.ai.document.Document;
 import org.springframework.http.ResponseEntity;
+import org.springframework.stereotype.Controller;
+import org.springframework.ui.Model;
 import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
 import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
 import org.springframework.web.bind.annotation.*;
@@ -15,17 +19,34 @@
 import java.util.List;
 import java.util.Map;
 
-@RestController
-@RequestMapping("/api/recommend")
+@Controller
 @RequiredArgsConstructor
 public class RecommendController {
-    // RecommendService로 분리
     private final RecommendService recommendService;
+    private final TourService tourService;
 
-    @PostMapping
+    // 기존 API 엔드포인트 (JSON 응답)
+    @PostMapping("/api/recommend")
+    @ResponseBody
     public ResponseEntity<RecommendResponseDTO> recommend(@RequestBody Map<String, String> promptMap) {
         RecommendResponseDTO result = recommendService.recommend(promptMap);
         return ResponseEntity.ok(result);
     }
-
+
+    // 새로운 상세 페이지 엔드포인트 (HTML 응답)
+    @GetMapping("/recommend/detail/{contentId}")
+    public String getRecommendDetail(@PathVariable String contentId, Model model) {
+        try {
+            Long id = Long.parseLong(contentId);
+            DetailCommonDto contentDetail = tourService.getContentDetailById(id);
+            model.addAttribute("contentDetail", contentDetail);
+            return "recommend_detail";
+        } catch (NumberFormatException e) {
+            model.addAttribute("error", "잘못된 콘텐츠 ID입니다: " + contentId);
+            return "recommend_detail";
+        } catch (Exception e) {
+            model.addAttribute("error", "콘텐츠 정보를 불러오는데 실패했습니다: " + e.getMessage());
+            return "recommend_detail";
+        }
+    }
 }

src/main/java/io/github/petty/llm/dto/RecommendResponseDTO.java

@@ -3,10 +3,10 @@
 import java.util.List;
 
 // 추천 응답 반환
-public record RecommendResponseDTO (
+public record RecommendResponseDTO(
         List<PlaceRecommend> recommend
 ) {
-    public record PlaceRecommend (
+    public record PlaceRecommend(
             String contentId,
             String title,
             String addr,
@@ -16,5 +16,6 @@ public record PlaceRecommend (
             String acmpyPsblCpam,
             String acmpyNeedMtr,
             String recommendReason
-    ) {}
+    ) {
+    }
 }

src/main/java/io/github/petty/llm/service/GeminiRerankingService.java

@@ -9,6 +9,7 @@
 import io.qdrant.client.grpc.Points;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.ai.document.Document;
 import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
@@ -28,9 +29,9 @@ public class GeminiRerankingService {
 
     private final ObjectMapper objectMapper;
 
-    public GeminiRerankResponseDTO rerankGemini(String userPrompt, List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> candidates) {
+    public GeminiRerankResponseDTO rerankGemini(String userPrompt, List<Document> documents) {
         log.info("GeminiReranking 프롬프트 실행");
-        String prompt = buildRerankingPrompt(userPrompt, candidates);
+        String prompt = buildRerankingPrompt(userPrompt, documents);
         String response = null;
         try {
             response = callGemini(prompt);
@@ -40,7 +41,7 @@ public GeminiRerankResponseDTO rerankGemini(String userPrompt, List<RecommendRes
         return parseGemini(response);
     }
 
-    private String buildRerankingPrompt(String userPrompt, List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> candidates) {
+    private String buildRerankingPrompt(String userPrompt, List<Document> documents) {
         StringBuilder sb = new StringBuilder();
 
         sb.append("당신은 반려동물 동반 여행지 추천 전문가입니다. 사용자의 요청과 반려동물 정보를 바탕으로 다음 후보지들을 평가하고 순위를 매겨주세요.\n\n");
@@ -49,15 +50,17 @@ private String buildRerankingPrompt(String userPrompt, List<RecommendResponseDTO
         sb.append(userPrompt).append("\n");
 
         sb.append("후보 장소들:\n");
-        for (int i = 0; i < candidates.size(); i++) {
-            var place = candidates.get(i);
-            sb.append(String.format("%d. %s\n", i + 1, place.title()));
-            sb.append(String.format("   - 주소: %s\n", place.addr()));
-            sb.append(String.format("   - 설명: %s\n", place.description()));
-            sb.append(String.format("   - 동반 유형: %s\n", place.acmpyTypeCd()));
-            sb.append(String.format("   - 동반 가능: %s\n", place.acmpyPsblCpam()));
-            sb.append(String.format("   - 준비사항: %s\n", place.acmpyNeedMtr()));
-            sb.append(String.format("   - contentId: %s\n\n", place.contentId()));
+        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
+            Document doc = documents.get(i);
+            String contentId = (String) doc.getMetadata().get("contentId");
+            String title = (String) doc.getMetadata().get("title");
+            String addr = (String) doc.getMetadata().get("address");
+            String description = doc.getText();
+
+            sb.append(String.format("%d. %s\n", i + 1, title));
+            sb.append(String.format("   - 주소: %s\n", addr));
+            sb.append(String.format("   - 설명: %s\n", description));
+            sb.append(String.format("   - contentId: %s\n\n", contentId));
         }
 
         sb.append("평가 기준:\n");
@@ -67,16 +70,17 @@ private String buildRerankingPrompt(String userPrompt, List<RecommendResponseDTO
 
         sb.append("요구사항:\n");
         sb.append("1. 사용자 요청사항과 평가 기준에 가장 적합한 순서로 정렬해주세요\n");
-        sb.append("2. 각 장소별로 사용자 요청에 맞는 구체적인 추천 이유를 50자 이내로 작성해주세요\n");
-        sb.append("3. 반려동물 동반이 불가능하거나 사용자 조건에 맞지 않는 경우 제외해주세요\n");
-        sb.append("4. 반드시 아래 JSON 형식으로만 응답해주세요:\n\n");
+        sb.append("2. 각 장소별로 사용자 요청에 맞는 구체적인 추천 이유를 100자 이내로 작성해주세요. 자연스러운 평문으로 추천해주세요.\n");
+        sb.append("3. 반려동물 동반이 불가능하거나 사용자 조건에 맞지 않는 장소는 제외해주세요.\n");
+        sb.append("4. 사용자가 원하는 관광지/숙소/레저/음식점/쇼핑 등 타입이 입력될 경우, 타입에 일치하는 곳만 포함해주세요. 예를 들어 음식점이라고 입력했을 경우 음식점만 출력되게 해주세요.\n");
+        sb.append("5. 반드시 아래 JSON 형식으로만 응답해주세요:\n\n");
 
 
         sb.append("{\n");
         sb.append("  \"rankedPlaces\": [\n");
         sb.append("    {\n");
-        sb.append("      \"contentId\": \"장소ID\",\n");
-        sb.append("      \"recommendReason\": \"추천 이유 (50자 이내)\"\n");
+        sb.append("      \"contentId\": \"장소ID(입력 받은 placeContentId)\",\n");
+        sb.append("      \"recommendReason\": \"추천 이유 (100자 이내)\"\n");
         sb.append("    }\n");
         sb.append("  ]\n");
         sb.append("}\n\n");

src/main/java/io/github/petty/llm/service/RecommendServiceImpl.java

@@ -2,6 +2,7 @@
 
 import io.github.petty.llm.dto.GeminiRerankRequestDTO;
 import io.github.petty.llm.dto.GeminiRerankResponseDTO;
+import io.qdrant.client.grpc.PointsInternalService;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import io.github.petty.llm.common.AreaCode;
 import io.github.petty.llm.dto.RecommendResponseDTO;
@@ -11,6 +12,7 @@
 import org.springframework.ai.vectorstore.filter.Filter;
 import org.springframework.ai.vectorstore.filter.FilterExpressionBuilder;
 import org.springframework.stereotype.Service;
+import io.github.petty.tour.entity.Content;
 
 import java.util.*;
 import java.util.stream.Collectors;
@@ -24,6 +26,7 @@ public class RecommendServiceImpl implements RecommendService {
     private final ContentService contentService;
     private final GeminiRerankingService geminiRerankingService;
 
+
     @Override
     public RecommendResponseDTO recommend(Map<String, String> promptMap) {
         try {
@@ -42,23 +45,18 @@ public RecommendResponseDTO recommend(Map<String, String> promptMap) {
                 return new RecommendResponseDTO(new ArrayList<>());
             }
 
-            List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> recommendations = buildRecommendResponse(docs);
-
             // Gemini 리랭킹
-            GeminiRerankResponseDTO rerank = geminiRerankingService.rerankGemini(userPrompt, recommendations);
-
-            List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> finalRecommendations = applyRerankingResults(recommendations, rerank);
+            GeminiRerankResponseDTO rerank = geminiRerankingService.rerankGemini(userPrompt, docs);
+            List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> finalRecommendations = buildRecommendResponse(rerank);
             return new RecommendResponseDTO(finalRecommendations);
 
-            // 결과로 바로 dto
-            // return buildRecommendResponse(docs);
         } catch (Exception e) {
             log.error("추천 처리 중 오류 발생: {}", e.getMessage(), e);
             throw new RuntimeException("추천 생성 실패: " + e.getMessage(), e);
         }
     }
 
-            // 사용자 입력 기반 프롬프트 생성
+    // 사용자 입력 기반 프롬프트 생성
     private String buildPrompt(Map<String, String> promptMap) {
         StringBuilder sb = new StringBuilder();
 
@@ -69,7 +67,7 @@ private String buildPrompt(Map<String, String> promptMap) {
 
         sb.append(String.format("%s 정도의 몸무게를 가진 %s 종이에요.\n", weight, species));
 
-        if(isDanger.equals("true")) {
+        if (isDanger.equals("true")) {
             sb.append("맹견이에요\n");
         } else {
             sb.append("소형견, 중형견이에요\n");
@@ -78,7 +76,7 @@ private String buildPrompt(Map<String, String> promptMap) {
         sb.append(String.format("위치는 %s 근처이고, \n", location));
 
         String info = promptMap.get("info");
-        if(info != null) {
+        if (info != null) {
             sb.append("추가로 이 장소의 설명은: ").append(info).append("\n");
         }
         return sb.toString();
@@ -113,87 +111,54 @@ private Filter.Expression buildRegion(String location) {
     }
 
     // 유사도 검색
-    private List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> buildRecommendResponse(List<Document> docs) {
-        List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> recommends = new ArrayList<>();
-        Set<String> checkId = new HashSet<>();
-
-        for (Document doc : docs) {
-            String contentId = (String) doc.getMetadata().get("contentId");
-
-            // 중복체크
-            if (checkId.contains(contentId)) {
-                log.debug("중복된 contentId 발견하여 건너뜀: {}", contentId);
-                continue;
-            }
-            checkId.add(contentId);
-
-            String title = (String) doc.getMetadata().get("title");
-            String addr = (String) doc.getMetadata().get("address");
-            String description = doc.getText();
-//            String petInfo = (String) doc.getMetadata().getOrDefault("petTourInfo", "");
-            String imageUrl = contentService.getImageUrl(contentId);
-
-            Optional<DetailPetDto> petInfoOpt = contentService.getPetInfo(contentId);
-
-            String acmpyTypeCd = "정보 없음";
-            String acmpyPsblCpam = "정보 없음";
-            String acmpyNeedMtr = "정보 없음";
-
-            if (petInfoOpt.isPresent()) {
-                var petInfo = petInfoOpt.get();
-                if (petInfo.getAcmpyTypeCd() != null && !petInfo.getAcmpyTypeCd().isBlank())
-                    acmpyTypeCd = petInfo.getAcmpyTypeCd();
-                if (petInfo.getAcmpyPsblCpam() != null && !petInfo.getAcmpyPsblCpam().isBlank())
-                    acmpyPsblCpam = petInfo.getAcmpyPsblCpam();
-                if (petInfo.getAcmpyNeedMtr() != null && !petInfo.getAcmpyNeedMtr().isBlank())
-                    acmpyNeedMtr = petInfo.getAcmpyNeedMtr();
-            }
-
-            recommends.add(new RecommendResponseDTO.PlaceRecommend(
-                    contentId, title, addr, description, imageUrl,
-                    acmpyTypeCd, acmpyPsblCpam, acmpyNeedMtr, null
-            ));
-        }
-        return recommends;
-    }
+    private List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> buildRecommendResponse(GeminiRerankResponseDTO rerankResult) {
+        Set<String> seenIds = new HashSet<>();
 
+        List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> resultList = rerankResult.rankedPlaces().stream()
+                .map(ranked -> {
+                    String contentId = ranked.contentId();
 
-    /**
-     * 리랭킹 결과를 원본 추천 리스트에 적용
-     */
-    private List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> applyRerankingResults(
-            List<RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> initialRecommends,
-            GeminiRerankResponseDTO rerankResult) {
-
-        // contentId를 키로 하는 맵 생성
-        Map<String, RecommendResponseDTO.PlaceRecommend> recommendMap = initialRecommends.stream()
-                .collect(Collectors.toMap(
-                        RecommendResponseDTO.PlaceRecommend::contentId,
-                        recommend -> recommend
-                ));
+                    // contentId 중복 검사
+                    if (!seenIds.add(contentId)) {
+                        return null;
+                    }
 
-        // 리랭킹 결과를 점수순으로 정렬하고 상위 10개만 선택
-        return rerankResult.rankedPlaces().stream()
-                .map(ranked -> {
-                    RecommendResponseDTO.PlaceRecommend original = recommendMap.get(ranked.contentId());
-                    if (original != null) {
-                        // 추천 이유와 점수를 포함한 새로운 객체 생성
-                        return new RecommendResponseDTO.PlaceRecommend(
-                                original.contentId(),
-                                original.title(),
-                                original.addr(),
-                                original.description(),
-                                original.imageUrl(),
-                                original.acmpyTypeCd(),
-                                original.acmpyPsblCpam(),
-                                original.acmpyNeedMtr(),
-                                ranked.recommendReason()
-                        );
+                    try {
+                        Optional<Content> contentOpt = contentService.findByContentId(contentId);
+                        if (contentOpt.isPresent()) {
+                            Content content = contentOpt.get();
+                            String imageUrl = contentService.getImageUrl(contentId);
+
+                            String acmpyTypeCd = "";
+                            String acmpyPsblCpam = "";
+                            String acmpyNeedMtr = "";
+
+                            if (content.getPetTourInfo() != null) {
+                                acmpyTypeCd = Optional.ofNullable(content.getPetTourInfo().getAcmpyTypeCd()).orElse("");
+                                acmpyPsblCpam = Optional.ofNullable(content.getPetTourInfo().getAcmpyPsblCpam()).orElse("");
+                                acmpyNeedMtr = Optional.ofNullable(content.getPetTourInfo().getAcmpyNeedMtr()).orElse("");
+                            }
+
+                            return new RecommendResponseDTO.PlaceRecommend(
+                                    contentId,
+                                    Optional.ofNullable(content.getTitle()).orElse(""),
+                                    Optional.ofNullable(content.getAddr1()).orElse(""),
+                                    Optional.ofNullable(content.getOverview()).orElse(""),
+                                    imageUrl,
+                                    acmpyTypeCd,
+                                    acmpyPsblCpam,
+                                    acmpyNeedMtr,
+                                    ranked.recommendReason()
+                            );
+                        }
+                    } catch (Exception e) {
+                        log.error("contentId {}에 대한 정보 조회 중 오류 발생: {}", contentId, e.getMessage());
                     }
+
                     return null;
                 })
-                .filter(java.util.Objects::nonNull)
+                .filter(Objects::nonNull)
                 .collect(Collectors.toList());
+        return resultList;
     }
-
 }

src/main/java/io/github/petty/pipeline/controller/UnifiedFlowController.java

@@ -31,7 +31,12 @@ public class UnifiedFlowController {
 
     // 1. 반려동물 분석 페이지 (초기 진입)
     @GetMapping("/analyze")
-    public String analyzePage() {
+    public String analyzePage(HttpSession session) {
+        // 새로운 분석 시작 시 이전 세션 데이터 정리
+        log.info("새로운 분석 시작 - 이전 세션 데이터 정리");
+        session.removeAttribute("recommendationResult");
+        session.removeAttribute("visionReport");
+        session.removeAttribute("lastAccessTime");
         return "analyze"; // analyze.html 반환
     }
 
@@ -44,6 +49,10 @@ public String performAnalysis(
             HttpSession session
     ) {
         try {
+            // 세션 한 번 더 제거
+            session.removeAttribute("recommendationResult");
+            session.removeAttribute("visionReport");
+            session.removeAttribute("lastAccessTime");
             // interim 및 visionReport는 시간이 걸리는 작업이므로
             // 실제 구현에서는 비동기 처리 또는 로딩 페이지에서 Ajax 호출로 처리하는 것이 일반적입니다.
             // 여기서는 단순화를 위해 analyze POST 요청에서 미리 결과를 계산하고 전달합니다.
@@ -106,6 +115,7 @@ public String generateRecommendation(
             @RequestParam("petName") String petName,
             @RequestParam("location") String location,
             @RequestParam("info") String info,
+           //  @RequestParam("is_danger") String isDanger,
             RedirectAttributes redirectAttributes,
             HttpSession session
     ) {
@@ -169,9 +179,9 @@ public String showRecommendationResult(Model model, HttpSession session) {
         // 필요에 따라 petName, location 등도 세션에서 가져와 모델에 추가할 수 있습니다.
         // model.addAttribute("petName", session.getAttribute("petName"));
 
-        // 사용 후 세션에서 제거 (선택 사항, 메모리 관리)
-        session.removeAttribute("recommendationResult");
-        session.removeAttribute("visionReport");
+//        // 사용 후 세션에서 제거 (선택 사항, 메모리 관리)
+//        session.removeAttribute("recommendationResult");
+//        session.removeAttribute("visionReport");
 
         return "recommendation_result"; // recommendation_result.html 반환
     }