[CHORE] #17: requirements 수정

.github/workflows/ai-workflow.yml

@@ -1,7 +1,5 @@
 
-name: CI/CD for AI Service
-
-
+name: CI/CD for 00 Service
 on:
   push:
     branches: [ "release/1.0.0" ]
@@ -19,7 +17,7 @@ env:
   CONTAINER_NAME: msa-ai-service
 
 
-# GitHub Actions Runner에 부여할 권한
+
 permissions:
   id-token: write
   contents: read
@@ -28,28 +26,28 @@ jobs:
   build-and-deploy:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      # 1. 소스 코드 체크아웃
+
       - name: Checkout code
         uses: actions/checkout@v4
 
-      # 2. AWS 자격 증명 설정 (OIDC 역할 사용)
+
       - name: Configure AWS credentials
         uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v4
         with:
           role-to-assume: arn:aws:iam::490913547024:role/gitactionToECR # 기존에 사용하던 역할 ARN
           aws-region: ${{ env.AWS_REGION }}
 
-      # 3. Amazon ECR 로그인
+
       - name: Login to Amazon ECR
         id: login-ecr
         uses: aws-actions/amazon-ecr-login@v2
 
-      # 4. 이미지 태그로 사용할 짧은 Git 커밋 해시 생성
+
       - name: Set short git commit SHA
         id: vars
         run: echo "sha_short=$(git rev-parse --short HEAD)" >> $GITHUB_OUTPUT
 
-      # 5. Docker 이미지 빌드 및 ECR에 푸시
+
       - name: Build, tag, and push image to Amazon ECR
         id: build-image
         env:
@@ -60,7 +58,7 @@ jobs:
           docker push $ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG
           echo "image=$ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG" >> $GITHUB_OUTPUT
 
-      # 6. 최신 ECS 태스크 정의 파일 다운로드
+
 
       - name: Download task definition
         id: download-task-def
@@ -72,7 +70,6 @@ jobs:
       - name: Clean task definition for old SDK
         id: clean-task-def
         run: |
-          # jq를 사용해 다운로드한 파일에서 enableFaultInjection 키를 삭제합니다.
           jq 'del(.enableFaultInjection)' ${{ steps.download-task-def.outputs.file }} > cleaned-task-def.json
           echo "file=cleaned-task-def.json" >> $GITHUB_OUTPUT
 
@@ -86,7 +83,7 @@ jobs:
           container-name: ${{ env.CONTAINER_NAME }}
           image: ${{ steps.build-image.outputs.image }}
 
-      # 8. 새로운 태스크 정의를 ECS 서비스에 배포
+
       - name: Deploy Amazon ECS task definition
         uses: aws-actions/amazon-ecs-deploy-task-definition@v1
         with:

msa-ai-service/Dockerfile

@@ -2,9 +2,19 @@ FROM python:3.10-slim
 
 WORKDIR /app
 
+# SSL 인증서와 필요한 툴 설치
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    ca-certificates \
+    curl \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
 COPY requirements.txt .
 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
+# 1. log_config.yaml 파일을 컨테이너 안으로 복사하는 라인 추가
+COPY log_config.yaml .
+
 COPY . .
 
-CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
+# 2. CMD 명령어에 --log-config 옵션 추가
+CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--log-config", "log_config.yaml"]

msa-ai-service/app/core/config.py

@@ -14,5 +14,5 @@
 MONGODB_NAME = os.getenv("MONGODB_NAME", "ai_service_db")
 OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY") 
 
-REVIEW_LABELS = ["quantity", "size", "sweet", "salty", "spicy", "deep"]
+REVIEW_LABELS = ["quantity", "size", "sweet", "salty", "spicy", "deep", "sour"]
 POLARITY_LABELS = ["POSITIVE", "NEGATIVE"]

msa-ai-service/app/services/change_stream_service.py

@@ -261,7 +261,6 @@ def watch_reviews():
                 process_new_reviews(change)
 
 def start_watchers():
-    # ✅ 서버 시작 시 bootstrap 먼저 실행
     bootstrap_unanswered_questions()
     bootstrap_reviews_embedding()
 

msa-ai-service/app/services/rag_service.py

@@ -39,7 +39,7 @@ def generate_answer(store_name, menu_name, question, label, reviews):
 
 규칙:
 1. 반드시 위 리뷰만 사실 근거로 삼아 답변하세요.
-2. '{label}' 속성에 해당하는 리뷰들 중, 긍정/부정 리뷰 개수를 세어라.
+2. {label} 속성에 해당하는 리뷰들 중, 긍정/부정 리뷰 개수를 세어라.
 3. 다음 형식으로 요약하라:
    - "'{label}' 관련 리뷰 {len(reviews)}건 중 X건은 긍정적이고, Y건은 부정적입니다."
    - 마지막에 결론을 붙여라. (예: "대체로 짜다고 합니다", "의견이 갈립니다", "비율이 비슷합니다", "너무 짜다고 합니다")

msa-ai-service/log_config.yaml

@@ -0,0 +1,34 @@
+version: 1
+disable_existing_loggers: false
+formatters:
+  default:
+    (): "uvicorn.logging.DefaultFormatter"
+    fmt: "%(levelprefix)s %(message)s"
+    use_colors: null
+  access:
+    (): "uvicorn.logging.AccessFormatter"
+    # 아래 fmt와 datefmt를 수정하여 접속 로그 형식을 바꿀 수 있습니다.
+    fmt: '%(asctime)s %(levelprefix)s %(client_addr)s - "%(request_line)s" %(status_code)s'
+    datefmt: "%Y-%m-%d %H:%M:%S" # 원하는 날짜/시간 포맷
+handlers:
+  default:
+    formatter: default
+    class: logging.StreamHandler
+    stream: ext://sys.stderr
+  access:
+    formatter: access
+    class: logging.StreamHandler
+    stream: ext://sys.stdout
+loggers:
+  uvicorn:
+    handlers:
+      - default
+    level: INFO
+    propagate: false
+  uvicorn.error:
+    level: INFO
+  uvicorn.access:
+    handlers:
+      - access
+    level: INFO
+    propagate: false

msa-ai-service/task-definition.json

@@ -17,10 +17,10 @@
       ],
       "essential": true,
       "environment": [
-        {
-          "name": "SPRING_PROFILES_ACTIVE",
-          "value": "dev"
-        }
+          { "name": "ENV", "value": "prod" },
+          { "name": "MONGODB_URI", "value": "mongodb+srv://ksm3255:[email protected]/?retryWrites=true&w=majority&appName=Team1Mongodb" },
+          { "name": "MONGODB_NAME", "value": "ai_service_db" },
+          { "name": "OPENAI_API_KEY", "value": "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" }
       ],
       "mountPoints": [],
       "volumesFrom": [],