사전 분석된 릴스 레퍼런스에서 트렌드 컨셉 Top 3을 자동 선정하고, 선택 트렌드를 전체 가이드에 반영하는 시스템

가이드라인 V5

V5는 트렌드 레퍼런스 기반 가이드라인 생성 시스템입니다. 사용자가 컨셉 텍스트를 채워 넣는 대신, 사전에 분석해 둔 Instagram 릴스 레퍼런스를 캠페인 정보와 비교해 적합한 트렌드 주제 3개를 자동 선정하고, 사용자가 고른 트렌드를 촬영 가이드 전체에 반영합니다.

V5는 V4 세션(GuidelineDocument) / 저장·재생성·추가 API를 그대로 재사용합니다. 신규 엔드포인트는 concepts, generate 2개뿐이며 기존 V4 API와 데이터는 변경되지 않았습니다.

엔드포인트

메서드	경로	설명
`POST`	`/ai/guideline/v5/{collabNo}/concepts`	트렌드 기반 컨셉 Top 3 자동 선정
`POST`	`/ai/guideline/v5/{collabNo}/generate`	선택 트렌드 기반 전체 가이드라인 생성

이후 단계(재생성 / 항목 추가 / 저장 / 세션 조회·삭제)는 가이드라인 V4 의 API를 그대로 사용합니다.

흐름

1. POST /ai/guideline/v5/{collabNo}/concepts   트렌드 컨셉 Top 3 자동 선정
2. POST /ai/guideline/v5/{collabNo}/generate   선택 트렌드로 전체 가이드라인 생성
3. PUT  /ai/guideline/v4/{collabNo}            저장 (V4 공용)
   - POST /ai/guideline/v4/{collabNo}/regenerate  개별 항목 재생성 (V4 공용)
   - POST /ai/guideline/v4/{collabNo}/add-item    항목 추가 (V4 공용)

Python 내부 처리 순서는 다음과 같습니다.

캠페인 카테고리 + GENERAL 레퍼런스 후보 조회
제품 정보와 영상별 훅·전개·촬영·편집 분석 비교
트렌드 적합도 평가 및 중복 제거
Top 3 트렌드 컨셉을 추천 이력 테이블에 저장
generation_id 와 각 recommendation_id 를 포함해 반환
사용자가 conceptIndex 로 하나 선택 → 상태 SELECTED
전체 가이드 생성 완료 후 상태 APPLIED
선택 컨셉의 근거 릴스 상세 분석을 촬영 프롬프트에 주입

V4 와 차이점

항목	V4	V5
컨셉 후보 출처	사용자 입력 텍스트 / 첨부 파일 / 참고 링크	사전 분석된 릴스 레퍼런스 DB에서 자동 선정
컨셉 응답 구조	`name`, `description`, `one_liner`	+ `trend_name`, `why_selected`, `application_points`, `reference_reels`
선정 근거	없음	`why_selected`, `application_points`, 근거 릴스 URL·관찰 패턴
추천 이력	없음	`guideline_trend_recommendations` 에 저장, 선택/적용 상태 추적
생성 결과	shots / appeal points / hashtags	+ 장면별 `reference_url` (트렌드 요약은 응답에서 제외)

응답 필드 정책

Python 이 내려주는 트렌드 컨셉 원본에는 추천 이력 식별자와 내부 평가 정보가 들어 있습니다. 이 값들은 세션에만 저장하고 클라이언트 응답에서는 제외합니다.

구분	필드
응답에 포함	`name`, `description`, `one_liner`, `trend_name`, `why_selected`, `application_points`, `reference_reels[].source_url`, `reference_reels[].observed_pattern`
응답에서 제외 (세션에만 보관)	`generation_id`, `recommendation_id`, `rank`, `trend_context` 전문, `trend_summary`, `selection_signals`, `evidence_reel_count`, `tradeoff`, `reference_reels[].reel_id`, `hook_summary`, `trend_points`, `candidate_reel_count`, `trend_category`, `gemini_file_ids`, `pdf_metadata`, `reference_metadata`

축약 대상은 trend_context 를 가진 컨셉뿐이며, 기존 V4 컨셉은 그대로 반환됩니다. 동일한 축약이 V4 세션 조회(GET /ai/guideline/v4/{collabNo}/session)의 concepts / selectedConcept 에도 적용됩니다.

가이드라인 본문의 trend_application_summary 는 컨셉 응답의 trend_name · why_selected · application_points · reference_reels 와 내용이 겹치므로 응답에서 제거합니다. 전체 가이드라인 생성 응답과 Mongo 세션 data 모두 이 필드를 담지 않으며, 이전에 저장된 세션도 조회 시 제거되어 내려갑니다.

데이터 저장 위치

MongoDB guidelines 컬렉션 — V4 와 동일한 GuidelineDocument 사용. Top 3 전체가 concepts 에, 선택 컨셉이 selectedConcept 에 저장됩니다. 세션 expiresAt = 생성 시각 + 48시간
PostgreSQL guideline_trend_reels — 사전 분석된 레퍼런스 릴스 (카테고리: GENERAL / BEAUTY / FASHION / TRAVEL)
PostgreSQL guideline_trend_recommendations — 추천 이력 및 선택/적용 상태

안전 규칙

레퍼런스 영상의 제품명·가격·효능을 캠페인 사실로 사용하지 않습니다.
레퍼런스에서는 훅·전개·촬영·편집·자막·사운드 활용 방식만 가져옵니다.
LLM 이 반환한 릴스 ID 를 DB 와 검증하고, source URL 은 DB 원본으로 강제 교정합니다.
선택한 컨셉에 연결된 근거 릴스만 전체 가이드 생성에 사용합니다.
추천 ID · generation ID · 캠페인 번호가 모두 일치할 때만 추천 상태를 갱신합니다.

가이드라인 V5 개요