[dev -> main] 2025.11.18 17:33

src/main/java/DiffLens/back_end/domain/panel/service/PanelInfoCacheService.java

@@ -0,0 +1,14 @@
+package DiffLens.back_end.domain.panel.service;
+
+import DiffLens.back_end.domain.panel.entity.Panel;
+import DiffLens.back_end.global.redis.CacheService;
+
+/**
+ *
+ * 패널 정보에 대한 캐시 정보를 다루는 service interface
+ *
+ * @param <T> 캐시로 다룰 데이터
+ */
+public interface PanelInfoCacheService<T> extends CacheService<T, Panel> {
+
+}

src/main/java/DiffLens/back_end/domain/panel/service/PanelInfoCacheServiceImpl.java

@@ -0,0 +1,38 @@
+package DiffLens.back_end.domain.panel.service;
+
+import DiffLens.back_end.domain.panel.entity.Panel;
+import DiffLens.back_end.domain.search.repository.cache.RedisRecommendationCacheRepository;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+
+/**
+ * 패널 정보 캐싱 전략
+ *
+ * - 패널 정보는 유저 당 캐싱하지 않고, 서비스 전반적으로 저장합니다.
+ *
+ */
+@RequiredArgsConstructor
+public class PanelInfoCacheServiceImpl implements PanelInfoCacheService<Panel>{
+
+    private static final Integer TTL = 10;
+
+    // 캐시 정보를 관리하는 repository
+    private final RedisRecommendationCacheRepository cacheRepository;
+
+    // 캐시 Key 접두사
+    private static final String CACHE_KEY_PREFIX = "search:recommend:"; // search:recommend:{memberId} 형식으로 key 지정할 예정
+
+    @Override
+    public Panel getCacheInfo(Panel key) {
+
+        return null;
+
+    }
+
+    @Override
+    public void saveCacheInfo(Panel data, Panel cacheInfo) {
+
+    }
+
+
+
+}

src/main/java/DiffLens/back_end/domain/search/controller/SearchController.java

@@ -1,6 +1,5 @@
 package DiffLens.back_end.domain.search.controller;
 
-import DiffLens.back_end.domain.search.dto.ChartDTO;
 import DiffLens.back_end.domain.search.dto.SearchRequestDTO;
 import DiffLens.back_end.domain.search.dto.SearchResponseDTO;
 import DiffLens.back_end.domain.search.service.interfaces.SearchHistoryService;
@@ -30,18 +29,38 @@ public class SearchController {
         private final SearchRecommendService searchRecommendService;
 
         @PostMapping
-        @Operation(summary = "자연어 검색 ( 자연어 쿼리 직접 입력 ) ( ai 연동 전 )", description = """
-
+        @Operation(summary = "자연어 검색 ( 자연어 쿼리 직접 입력 ) ( ai 연동 완료, 차트 포함 )", description = """
                         ## 개요
-                        자연어 검색 API 입니다.
+                        자연어 검색 API 입니다. AI 서버를 통해 검색을 수행하고, 검색 결과에 대한 차트 추천을 받아 반환합니다.
 
                         ## request body
                         - 검색 모드와 필터 항목들은 노션에 정리하여 올리겠습니다.
                         - 필터에는 Filter Code 를 넣어주세요. ex) 101, 203, 305 ...
 
-                        ## 응답
-                        검색 결과에 개별응답은 포함하지 않았습니다. 개별 응답 데이터 API를 조회해야 합니다.
-
+                        ## 응답 구조
+                        - **summary**: 검색 결과 요약 정보 (총 응답자 수, 평균 연령, 신뢰도 등)
+                        - **applied_filters_summary**: 적용된 필터 목록
+                        - **main_chart**: 메인 차트 데이터 (amCharts 형식)
+                          - `chart_type`: 차트 타입 (pie, donut, column, bar, map, stacked-bar, infographic 등)
+                          - `metric`: 차트를 생성한 메트릭 (age_group, gender, residence 등)
+                          - `title`: 차트 제목
+                          - `reasoning`: 차트 선택 이유 (메인 차트에만 제공)
+                          - `data`: 차트 데이터 포인트 배열
+                        - **sub_charts**: 서브 차트 데이터 배열 (최대 2개, amCharts 형식)
+                          - 메인 차트와 동일한 구조이지만 `reasoning`은 null
+
+                        ## 차트 타입
+                        - **pie**: 원형 차트 (2-5개 카테고리)
+                        - **donut**: 도넛 차트 (4-8개 카테고리)
+                        - **column**: 세로 막대 차트 (8개 이상 카테고리)
+                        - **bar**: 가로 막대 차트 (레이블이 긴 경우)
+                        - **map**: 지도 차트 (지역 데이터)
+                        - **stacked-bar**: 누적 가로 막대 차트 (연령대별 성별 분포 등)
+                        - **infographic**: 인포그래픽 차트 (직업별 성별 비율 등)
+
+                        ## 참고사항
+                        - 검색 결과에 개별응답은 포함하지 않았습니다. 개별 응답 데이터 API를 조회해야 합니다.
+                        - 차트는 AI 서버에서 자동으로 추천되며, 검색 결과의 특성에 따라 최적의 차트 타입이 선택됩니다.
                         """)
         public ApiResponse<SearchResponseDTO.SearchResult> naturalLanguage(
                         @RequestBody @Valid SearchRequestDTO.NaturalLanguage request) {
@@ -50,20 +69,21 @@ public ApiResponse<SearchResponseDTO.SearchResult> naturalLanguage(
         }
 
         @PostMapping("/recommended/{recommendedId}")
-        @Operation(summary = "추천 검색어로 검색 ( ai가 추천해준 검색 정보로 검색 ) ( ai X )", description = """
-
+        @Operation(summary = "추천 검색어로 검색 ( ai가 추천해준 검색 정보로 검색 ) ( ai 연동 완료, 차트 포함 )", description = """
                         ## 개요
-                        AI가 추천해준 검색 정보로 검색합니다.
+                        AI가 추천해준 검색 정보로 검색합니다. 자연어 검색 API와 동일한 응답 구조를 반환하며, 차트도 포함됩니다.
 
                         ## 요청
                         - 맞춤 검색 추천 api 호출로 얻은 결과 중 recommendations에 포함된 검색 정보의 id를 recommendedId에 넣어 요청하면 됩니다.
                         - 검색 정보는 DB가 아닌 캐시에 저장되어 일정 시간이 지나면 올바른 recommendedId로 요청해도 오류가 발생합니다.
-                        - 만료되었다는 응답이 발생하면 '맞춤 검색 추천' api를 다시 호출하거나,\n
+                        - 만료되었다는 응답이 발생하면 '맞춤 검색 추천' api를 다시 호출하거나,
                           추천 검색어 api에서 응답받은 title 혹은 query를 이용해서 자연어 검색 api를 호출하여 검색해주세요.
 
                         ## 응답
                         자연어 검색과 동일한 형태의 응답을 보냅니다.
-
+                        - **main_chart**: 메인 차트 데이터 (amCharts 형식)
+                        - **sub_charts**: 서브 차트 데이터 배열 (최대 2개, amCharts 형식)
+                        - 자세한 차트 구조는 자연어 검색 API 설명을 참고하세요.
                         """)
         public ApiResponse<SearchResponseDTO.SearchResult> recommendedSearch(
                         @PathVariable("recommendedId") Long recommendedId) {
@@ -185,12 +205,14 @@ public ApiResponse<SearchResponseDTO.EachResponses> eachResponsesTest(
         }
 
         @GetMapping("/recommended")
-        @Operation(summary = "맞춤 검색 추천 ( ai 연동 전 )", description = "유저 온보딩 정보, 검색기록을 토대로 검색어를 추천합니다.")
-        public ApiResponse<SearchResponseDTO.Recommends> refine() {
+        @Operation(summary = "맞춤 검색 추천 ( ai 연동 완료 )", description = "유저 온보딩 정보, 검색기록을 토대로 검색어를 추천합니다.")
+        public ApiResponse<SearchResponseDTO.Recommends> recommendation() {
                 SearchResponseDTO.Recommends recommendations = searchRecommendService.getRecommendations();
                 return ApiResponse.onSuccess(recommendations);
         }
 
+        /** ------ 👇 아래는 미제공 API 👇 ------ **/
+
         @GetMapping("/recommended/test")
         @Operation(summary = "맞춤 검색 추천 (테스트용)", description = """
                         ## 개요
@@ -255,6 +277,9 @@ public ApiResponse<SearchResponseDTO.SearchResult> refine(
 
                         ## 응답
                         POST /search API와 동일한 응답 형식입니다.
+                        - **main_chart**: null (테스트용이므로 차트 미포함)
+                        - **sub_charts**: null (테스트용이므로 차트 미포함)
+                        - 실제 API에서는 서브서버로부터 차트 데이터를 받아옵니다.
                         """)
         public ApiResponse<SearchResponseDTO.SearchResult> testSearch() {
                 // Summary 생성
@@ -280,74 +305,16 @@ public ApiResponse<SearchResponseDTO.SearchResult> testSearch() {
                                 .displayValue("남성")
                                 .build());
 
-                // Pie Chart 생성 (도넛 차트: 차 브랜드 분포)
-                ChartDTO.Graph pieChart = ChartDTO.Graph.builder()
-                                .chartId("pie_chart_001")
-                                .reason("20대 남성의 차 브랜드 분포를 시각화하기 위해 도넛 차트를 사용했습니다.")
-                                .chartType("PIE")
-                                .title("20대 남성이 타는 차 브랜드 분포")
-                                .xAxis(null)
-                                .yAxis(null)
-                                .dataPoints(List.of(
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("기아").value(40).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("현대자동차").value(35).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("테슬라").value(20).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("BMW").value(5).build()))
-                                .build();
-
-                // Chart 1: 직업 분포 (바 차트)
-                ChartDTO.Graph jobChart = ChartDTO.Graph.builder()
-                                .chartId("bar_chart_001")
-                                .reason("직업 분포를 월별로 비교하기 위해 바 차트를 사용했습니다.")
-                                .chartType("BAR")
-                                .title("직업 분포")
-                                .xAxis("월")
-                                .yAxis("인원수")
-                                .dataPoints(List.of(
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Jan").value(9).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Feb").value(10).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Mar").value(8).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Apr").value(8).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("May").value(9).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Jun").value(10).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Jul").value(7).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Aug").value(7).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Sep").value(6).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Oct").value(8).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Nov").value(8).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Dec").value(9).build()))
-                                .build();
-
-                // Chart 2: 월평균 개인소득 (라인 차트)
-                ChartDTO.Graph incomeChart = ChartDTO.Graph.builder()
-                                .chartId("line_chart_001")
-                                .reason("월평균 개인소득의 추이를 보기 위해 라인 차트를 사용했습니다.")
-                                .chartType("LINE")
-                                .title("월평균 개인소득")
-                                .xAxis("월")
-                                .yAxis("소득 (만원)")
-                                .dataPoints(List.of(
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Jan").value(450).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Feb").value(550).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Mar").value(400).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Apr").value(600).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("May").value(500).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Jun").value(700).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Jul").value(650).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Aug").value(750).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Sep").value(700).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Oct").value(800).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Nov").value(900).build(),
-                                                ChartDTO.DataPoint.builder().label("Dec").value(1050).build()))
-                                .build();
+                // 차트 데이터는 실제 API에서는 서브서버로부터 받아옵니다.
+                // 테스트용으로 null 처리
 
                 // SearchResult 생성
                 SearchResponseDTO.SearchResult result = SearchResponseDTO.SearchResult.builder()
                                 .searchId(999L) // 테스트용 ID
                                 .summary(summary)
                                 .appliedFiltersSummary(appliedFilters)
-                                .pie(pieChart)
-                                .charts(List.of(jobChart, incomeChart))
+                                .mainChart(null) // 차트는 서브서버에서 받아옴
+                                .subCharts(null)
                                 .build();
 
                 return ApiResponse.onSuccess(result);

src/main/java/DiffLens/back_end/domain/search/converter/SummaryDtoConverter.java

@@ -22,10 +22,26 @@ public SearchResponseDTO.SearchResult.Summary requestToDto(MainSearchResponse re
                 .averageAge(getAgeAvg(response))
                 .dataCaptureDate(getCurrentDate())
                 .confidenceLevel(null)
+                .confidenceLevel(getConfidencePercent(response))
 //                .confidenceLevel(response.getAccuracy() != null ? response.getAccuracy().intValue() : null)
                 .build();
     }
 
+    private int getConfidencePercent(MainSearchResponse response) {
+        List<MainSearchResponse.PanelInfo> panels = response.getPanels();
+        if (panels.isEmpty()) return 0;
+
+        double sum = panels.stream()
+                .mapToDouble(MainSearchResponse.PanelInfo::getSimilarity)
+                .sum();
+
+        double avg = sum / panels.size();
+
+        return (int) Math.round(avg * 100); // 소수점 반올림 후 int로 변환
+    }
+
+
+
     private Double getAgeAvg(MainSearchResponse response) {
 
         List<MainSearchResponse.PanelInfo> panels = response.getPanels();

src/main/java/DiffLens/back_end/domain/search/dto/SearchResponseDTO.java

@@ -27,12 +27,14 @@ public static class SearchResult {
         @JsonProperty("applied_filters_summary")
         private List<AppliedFilter> appliedFiltersSummary;
 
-        private ChartDTO.Graph pie;
+        @JsonProperty("main_chart")
+        private ChartData mainChart;
 
-        private List<ChartDTO.Graph> charts;
+        @JsonProperty("sub_charts")
+        private List<ChartData> subCharts;
 
-//        @JsonProperty("panel_data") // 개별 API로 분리
-//        private SearchPanelDTO.PanelData panelData;
+        // @JsonProperty("panel_data") // 개별 API로 분리
+        // private SearchPanelDTO.PanelData panelData;
 
         // 중간배열
         @Getter
@@ -65,6 +67,48 @@ public static class AppliedFilter {
             private String displayValue;
         }
 
+        @Getter
+        @Builder
+        @AllArgsConstructor
+        @NoArgsConstructor
+        public static class ChartData {
+            @JsonProperty("chart_type")
+            private String chartType;
+
+            private String metric;
+
+            private String title;
+
+            private String reasoning;
+
+            private List<ChartDataPoint> data;
+        }
+
+        @Getter
+        @Builder
+        @AllArgsConstructor
+        @NoArgsConstructor
+        public static class ChartDataPoint {
+            private String category;
+
+            private Integer value;
+
+            // stacked-bar, infographic 차트용 추가 필드들
+            private Integer male;
+
+            @JsonProperty("male_max")
+            private Integer maleMax;
+
+            private Integer female;
+
+            @JsonProperty("female_max")
+            private Integer femaleMax;
+
+            // map 차트용
+            private String id;
+
+            private String name;
+        }
 
     }
 
@@ -86,7 +130,7 @@ public static class EachResponses {
     @Builder
     @AllArgsConstructor
     @NoArgsConstructor
-    public static class ResponseValues{
+    public static class ResponseValues {
         @JsonProperty("respondent_id")
         private String respondentId;
         private String gender;
@@ -116,21 +160,18 @@ public static ResponseValues fromPanelDTO(PanelWithRawDataDTO panel, String conc
     @Builder
     @AllArgsConstructor
     @NoArgsConstructor
-    public static class Recommends{
+    public static class Recommends {
         private List<Recommend> recommendations;
     }
 
     @Getter
     @Builder
     @AllArgsConstructor
     @NoArgsConstructor
-    public static class Recommend{
+    public static class Recommend {
         private Long id;
         private String title;
         private String description;
     }
 
-
-
-
 }