[CMAT-43] feat: 채용 공고 요약 페이지 조회 시 더미 데이터 -> 사용자 템플릿 답변 데이터를 사용하도록 수정

src/main/java/UMC/career_mate/domain/chatgpt/service/ChatGptService.java

@@ -1,7 +1,7 @@
 package UMC.career_mate.domain.chatgpt.service;
 
 import UMC.career_mate.domain.chatgpt.dto.api.response.ChatCompletionResponse;
-import UMC.career_mate.domain.chatgpt.dto.request.ChatGPTRequestDTO;
+import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.MemberTemplateAnswerDTO;
 import UMC.career_mate.domain.chatgpt.dto.api.request.GptRequest;
 import UMC.career_mate.domain.chatgpt.dto.api.request.GptRequest.Message;
 import UMC.career_mate.domain.recruit.enums.RecruitKeyword;
@@ -36,19 +36,18 @@ public class ChatGptService {
 
     private static final String GPT_REQUEST_FORMAT_POSTFIX_FOR_RECRUIT_KEYWORD =
         "이 사람의 직무를 내가 제시한 보기들 중에서 하나만 골라서 답변해줘.\n" +
-            "직무 보기 :'BACKEND', 'BACKEND_SPRING', 'BACKEND_NODE', 'BACKEND_DJANGO', 'FRONTEND', 'DESIGNER', 'PM', "
-            +
+            "직무 보기 :'BACKEND', 'BACKEND_SPRING', 'BACKEND_NODE', 'BACKEND_DJANGO', 'FRONTEND', 'DESIGNER', 'PM', " +
             "이 중에서 적절한 직무가 없다면 'MISMATCH'로 답변해줘.\n" +
             "앞뒤 설명하지 말고 직무만 답변해줘.";
 
-    private static final String GPT_REQUEST_FORMAT_PREFIX_FOR_COMMENT =
-        " = 사용자 이름이고, 다음 이력서 데이터를 기반으로 사용자의 강점을 어필할 수 있고, " +
-            "어떤 포지션이 어울리는지 어떤 경험을 어필하면 좋을지 그런 내용들로 추천 조언 문구를 생성해줘. " +
-            "'~~한 경험이 있는 000님, ~~한 경험을 어필해보면 어때요?', 또는 '~~포지에 지원해보 건 어떨까요? ~~에 강점을 드러낼 수 있을 것 같아요.'"
-            +
-            "와 비슷한 형식이지만 꼭 이런 형식이 아니더라도 너만의 스타일로 문구를 생성해줘." +
-            "말투는 \"입니다\"같은 딱딱말 말투는 사용하지 말고, \"요.\"같이 부드럽게 표현해줘. " +
-            "답변은 문구만 답변해줘. 문구를 생성할 때 이력서 데이터의 회사 이름은 제외해줘. 답변에서 엔터나 - 같은건 빼줘.";
+    private static final String GPT_REQUEST_FORMAT_FOR_COMMENT =
+        "위 경험 데이터를 기반으로 사용자의 이름을 문구에 포함해서 사용자의 강점을 어필할 수 있고, " +
+            "친근한 말투로 어떤 포지션이 어울리는지, 어떤 경험을 어필하면 좋을지와 같은 내용으로 조언 문구를 생성해서 답변해줘. " +
+            "답변은 문구만 답변해줘. 문구를 생성할 때 내용에는 회사 이름은 제외해줘. " +
+            "답변에서 '-'는 빼줘.";
+
+    private static final String GPT_SYSTEM_ROLE = "너는 취업 전문가로서 내가 보낸 경험 데이터를 기반으로 '~~한 경험이 있는 000님, ~~한 경험을 어필해보면 어때요?' 라는 느낌으로 사용자 맞춤형 추천 문구를 작성한다. " +
+        "문구의 말투는 '-니다'체를 사용하는 것이 아니라, '-요'체를 사용한다.";
 
     public int getCareerYear(String chatGptRequestContent) {
         GptRequest gptRequest = createGptRequest(
@@ -69,19 +68,23 @@ public RecruitKeyword getRecruitKeyword(String chatGptRequestContent) {
         ObjectMapper om = new ObjectMapper();
         String gptAnswer = getGptAnswer(om, gptRequest);
 
-        log.info("\ngptRequest : {}, gptAnswer : {} ", gptRequest, gptAnswer);
+        log.info("\ngptRequest : {}\ngptAnswer : {} ", gptRequest, gptAnswer);
 
         return RecruitKeyword.getRecruitKeywordFromGptAnswerJob(gptAnswer);
     }
 
-    public String getComment(ChatGPTRequestDTO chatGPTRequestDTO) {
-        GptRequest gptRequest = createGptRequest(
-            chatGPTRequestDTO.name() + GPT_REQUEST_FORMAT_PREFIX_FOR_COMMENT
-                + chatGPTRequestDTO.content());
+    public String getComment(MemberTemplateAnswerDTO memberTemplateAnswerDTO) {
+        GptRequest gptRequest = createGptRequestWithSystemRole(
+            memberTemplateAnswerDTO.name() + "\n" + memberTemplateAnswerDTO.content()
+                + GPT_REQUEST_FORMAT_FOR_COMMENT + memberTemplateAnswerDTO.content());
 
         ObjectMapper om = new ObjectMapper();
 
-        return getGptAnswer(om, gptRequest);
+        String gptAnswer = getGptAnswer(om, gptRequest);
+
+        log.info("\ngptRequest : {}\ngptAnswer : {} ", gptRequest, gptAnswer);
+
+        return gptAnswer;
     }
 
     private GptRequest createGptRequest(String content) {
@@ -97,6 +100,24 @@ private GptRequest createGptRequest(String content) {
             .build();
     }
 
+    private GptRequest createGptRequestWithSystemRole(String content) {
+        Message systemMessage = Message.builder()
+            .role("system")
+            .content(GPT_SYSTEM_ROLE)
+            .build();
+
+        Message userMessage = Message.builder()
+            .role("user")
+            .content(content)
+            .build();
+
+        return GptRequest.builder()
+            .model("gpt-3.5-turbo")
+            .stream(false)
+            .messages(List.of(systemMessage, userMessage))
+            .build();
+    }
+
     private String getGptAnswer(ObjectMapper om, GptRequest gptRequest) {
         String requestBody = createRequestBody(om, gptRequest);
 

src/main/java/UMC/career_mate/domain/recruit/converter/RecruitConverter.java

@@ -1,7 +1,9 @@
 package UMC.career_mate.domain.recruit.converter;
 
+import UMC.career_mate.domain.member.Member;
 import UMC.career_mate.domain.recruit.Recruit;
 import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.FilterConditionDTO;
+import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.MemberTemplateAnswerDTO;
 import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.api.SaraminResponseDTO.Job;
 import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.response.RecommendRecruitDTO;
 import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.response.RecruitInfoDTO;
@@ -87,6 +89,13 @@ public static FilterConditionDTO toFilterConditionDTO(RecruitKeyword recruitKeyw
             .build();
     }
 
+    public static MemberTemplateAnswerDTO toMemberTemplateAnswerDTO(Member member, String content) {
+        return MemberTemplateAnswerDTO.builder()
+            .name("이름 : " + member.getName())
+            .content(content)
+            .build();
+    }
+
     private static String formatDeadLine(Recruit recruit) {
         LocalDate today = LocalDate.now();
         LocalDate targetDate = recruit.getDeadLine().toLocalDate();

src/main/java/UMC/career_mate/domain/recruit/dto/MemberTemplateAnswerDTO.java

@@ -0,0 +1,11 @@
+package UMC.career_mate.domain.recruit.dto;
+
+import lombok.Builder;
+
+@Builder
+public record MemberTemplateAnswerDTO(
+    String name,
+    String content
+) {
+
+}

src/main/java/UMC/career_mate/domain/recruit/service/RecruitQueryService.java

@@ -3,7 +3,7 @@
 import UMC.career_mate.domain.answer.Answer;
 import UMC.career_mate.domain.answer.repository.AnswerRepository;
 import UMC.career_mate.domain.chatgpt.GptAnswer;
-import UMC.career_mate.domain.chatgpt.dto.request.ChatGPTRequestDTO;
+import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.MemberTemplateAnswerDTO;
 import UMC.career_mate.domain.chatgpt.service.GptAnswerCommandService;
 import UMC.career_mate.domain.recruit.dto.FilterConditionDTO;
 import UMC.career_mate.domain.chatgpt.repository.GptAnswerRepository;
@@ -58,6 +58,7 @@ public class RecruitQueryService {
     private final static String INTERN_PREFIX = "인턴 경험 데이터 : ";
     private final static String PROJECT_QUESTION_CONTENT_PERIOD = "기간";
     private final static String INTERN_QUESTION_CONTENT_PERIOD = "근무기간";
+    private final static String TEMPLATE_ANSWER_IS_NULL_OR_EMPTY_COMMENT = "프로젝트 또는 인턴 템플릿에 대해 답변을 작성하고, Chat GPT의 코멘트를 받아보세요!";
 
     public PageResponseDTO<List<RecommendRecruitDTO>> getRecommendRecruitList(int page, int size,
         RecruitSortType recruitSortType, Member member) {
@@ -80,10 +81,7 @@ public RecruitInfoDTO findRecruitInfo(Member member, Long recruitId) {
         Recruit recruit = recruitRepository.findById(recruitId)
             .orElseThrow(() -> new GeneralException(CommonErrorCode.NOT_FOUND_RECRUIT));
 
-        // TODO: db에서 사용자의 템플릿 데이터 가져오는걸로 수정
-        ChatGPTRequestDTO chatGPTRequestDTO = createDummyData(member);
-
-        String comment = chatGptService.getComment(chatGPTRequestDTO);
+        String comment = createComment(member);
 
         return RecruitConverter.toRecruitInfoDTO(comment, recruit);
     }
@@ -204,6 +202,39 @@ private RecruitKeyword calculateRecruitKeyword(Member member) {
         return recruitKeyword;
     }
 
+    private String createComment(Member member) {
+        Job job = member.getJob();
+
+        Map<TemplateType, List<Answer>> templateTypeByAnswers = getTemplateTypeByAnswers(member,
+            job);
+
+        List<Answer> projectAnswers = templateTypeByAnswers.getOrDefault(
+            TemplateType.PROJECT_EXPERIENCE, List.of());
+        List<Answer> internAnswers = templateTypeByAnswers.getOrDefault(
+            TemplateType.INTERN_EXPERIENCE, List.of());
+
+        if (projectAnswers.isEmpty() && internAnswers.isEmpty()) {
+            log.info("(프로젝트, 인턴) 템플릿 답변 없이, 채용 공고 요약 페이지 조회하는 경우 -> answer 생성 안된 경우");
+            return TEMPLATE_ANSWER_IS_NULL_OR_EMPTY_COMMENT;
+        }
+
+        StringBuilder contentBuilder = new StringBuilder();
+        int projectEnterCnt = createChatGptRequestContent(contentBuilder, projectAnswers,
+            PROJECT_PREFIX, PROJECT_QUESTION_CONTENT_PERIOD);
+        int internEnterCnt = createChatGptRequestContent(contentBuilder, internAnswers,
+            INTERN_PREFIX, INTERN_QUESTION_CONTENT_PERIOD);
+
+        if (isEmptyContentBuilder(contentBuilder, projectEnterCnt, internEnterCnt)) {
+            log.info("최종 데이터가 기본 틀 데이터를 제외하고 빈 문자열인 경우");
+            return TEMPLATE_ANSWER_IS_NULL_OR_EMPTY_COMMENT;
+        }
+
+        MemberTemplateAnswerDTO memberTemplateAnswerDTO = RecruitConverter.toMemberTemplateAnswerDTO(
+            member, contentBuilder.toString());
+
+        return chatGptService.getComment(memberTemplateAnswerDTO);
+    }
+
     private Map<TemplateType, List<Answer>> getTemplateTypeByAnswers(Member member, Job job) {
         List<Answer> findAnswers = answerRepository.findByMemberAndTemplateTypesAndJob(member,
             List.of(TemplateType.PROJECT_EXPERIENCE, TemplateType.INTERN_EXPERIENCE), job);
@@ -253,12 +284,4 @@ private PageResponseDTO<List<RecommendRecruitDTO>> createPageResponseDTO(int pag
             .result(recommendRecruitDTOList)
             .build();
     }
-
-    private ChatGPTRequestDTO createDummyData(Member member) {
-        return ChatGPTRequestDTO.builder()
-            .name(member.getName())
-            .content(
-                "네이버 / 백엔드 개발팀, 백엔드 개발자, 2023.06.01~2023.12.01, Spring 대규모 데이터 처리 및 최적화 과정을 통해 성능 개선의 중요성을 배웠습니다., 사용자 데이터를 기반으로 한 개인화 서비스 개발에 참여하며, 데이터의 가치를 깊이 이해할 수 있었습니다., 대규모 시스템 아키텍처 설계 경험을 통해 기술적인 자신감이 크게 향상되었습니다.")
-            .build();
-    }
 }