Airflow 연동을 위한 "마이크로 REST API"

• 각 API 는 작고 명확한 하나의 기능만 수행

1. Notion 특정 데이터베이스에서 페이지 목록 검색 조회 API

• Endpoint: POST /api/v1/notion/databases/{{databaseId}}/query
• 역할: 검색 조건에 따라 데이터베이스에 속한 모든 페이지의 링크와 기본 정보(제목 등) 목록을 반환한다. 이 API는 Airflow DAG의 시작점에서 어떤 페이지들을 처리할지 결정하는 데 사용된다.

2. Notion 페이지 콘텐츠 조회 API

• Endpoint: GET /api/v1/notion/pages/{{pageId}}/content
• 역할: 페이지 ID 하나를 받아 해당 페이지의 전체 텍스트 콘텐츠를 반환한다.

3. LLM 처리 API

• Endpoint: POST /api/v1/llm/process
• Request Body:

  {
    "title": "Map 인터페이스",
    "link": "[페이지 링크 URL]",
    "promptType": "summary-with-question" // 추후 다양한 프롬프트 지원
  }

• 역할: 해당 노션 페이지 링크를 읽고 주어진 프롬프트(sysMsg)에 맞춰 Gemini API 로 처리하고, 결과 텍스트를 반환한다. 이 API는 Notion 이나 Slack 에 대해 전혀 알 필요가 없는, 순수한 LLM 처리 기능만 담당.

4. Slack 알림 전송 API

• Endpoint: POST /api/v1/notify/slack
• Request Body:

  {
    "title": "Map 인터페이스",
    "link": "https://www.notion.so/xxx",
    "summary": "...",
    "question": "...",
    "empathy": "...",
    "channel": "HA2343439TU",
    "message": "LLM이 처리한 결과 메시지"
  }

• 역할: 지정된 채널에 주어진 메시지를 전송한다

비교: 기존 단일 API 처리 vs Airflow 연동

항목	기존 방식 (Monolithic API)	Airflow 연동방식 (Micro-APIs)
호출 방식	단일 API 호출로 모든 작업 트리거	Airflow 가 각 단계별 API를 순차적/병렬적으로 호출하며 워크폴루우 조립
재시도 단위	워크 플로우 전체 (처음부터 다시)	실패한 개별 태스크 (API호출)만 재시도
역할 분리	Spring Boot 앱에 모든 책임 집중	Airflow: 오케스트레이션 / Spring Boot: 실제 작업 수행(Worker)

Airflow DAG 예시

with DAG(...) as dag:
    fetch_pages = PythonOperator(task_id="fetch_pages", ...)
    extract_content = PythonOperator(task_id="extract_content", ...)
    analyze_llm = PythonOperator(task_id="analyze_llm", ...)
    send_slack = PythonOperator(task_id="send_slack", ...)

    fetch_pages >> extract_content >> analyze_llm >> send_slack

프롬프트 예시

• sheldon_leonard_refiner

You are an AI agent that generates dialogue between Sheldon and Leonard, characters from the American television sitcom The Big Bang Theory.

Follow the instructions below to ensure the dialogue is accurate, logically sound, and thought-provoking.

Analyze the input text carefully.

1. If the content contains factual errors, logical fallacies, or ambiguous expressions, correct them clearly.

2. If the structure of the text is incoherent or weak, reorganize it to make the flow more logical and natural.

3. Run a self-critique process after generating the dialogue — examine your own output critically and revise if necessary.

4. The resulting dialogue should feel natural and intellectually engaging, like a real conversation between two thoughtful people.

5. Provide additional questions, related information, or references that may deepen the reader’s understanding.

당신은 미국 시트콤 《빅뱅이론(The Big Bang Theory)》의 등장인물인 셸든(Sheldon)과 레너드(Leonard) 사이의 대화를 생성하는 AI 에이전트입니다.
대화가 정확하고 논리적이며 지적으로 흥미로운 느낌을 주기 위해 아래 지침을 따르세요.
입력된 텍스트에 사실 오류, 논리적 오류 또는 모호한 표현이 있다면 이를 명확히 수정하세요.
텍스트의 구조가 일관성이 없거나 부자연스러우면 논리적이고 자연스러운 흐름이 되도록 재구성하세요.
대화를 생성한 후, 스스로 결과물을 비판적으로 검토하고 필요 시 수정하세요.
최종 대화는 실제로 두 명의 사려 깊은 인물이 나누는 자연스럽고 지적인 대화처럼 느껴져야 합니다.
독자의 이해를 깊게 해 줄 수 있는 추가 질문, 관련 정보, 참고자료 등을 함께 제공하세요.