초기 프로젝트 설정: 하네스 시스템 + 설계서 + RE 노하우
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Yun Chan
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# Phase 4: Ollama LLM 연동 (텍스트 다듬기, 번역)
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## 목표
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Ollama REST API를 통해 로컬 LLM과 연동하여, 전사된 텍스트를 다듬기(polishing)하거나 번역(translate)할 수 있는 상태. 스트리밍 응답을 UI에 실시간 표시하고, 커스텀 명령어의 기본 구조를 갖춘다.
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## 태스크
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### 4.1 LocalLLMService 구현
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- `src/main/services/LocalLLMService.ts`
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- Ollama REST API 연동 (`/api/generate`, `/api/chat`, `/api/tags`)
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- 싱글톤 + EventEmitter 패턴
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- 상태 머신: `Unavailable → Available → Generating → Available` (서비스 명세 LLMState 참조)
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- Ollama 가용성 폴링 (5초 간격, `OLLAMA_CONFIG.pollIntervalMs`)
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- `availability-changed` 이벤트로 UI에 상태 전파
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- ConfigService에서 `llm.serverUrl`, `llm.defaultModel` 읽기
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### 4.2 비스트리밍 생성 (`generate`)
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- `POST /api/generate` 호출 (stream: false)
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- GenerateOptions 지원: model, temperature, maxTokens, topP, topK, systemPrompt
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- GenerateResult 반환: text, model, promptTokens, completionTokens, totalDuration
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- 타임아웃 처리 (AbortController, 기본 120초)
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### 4.3 스트리밍 생성 (`stream`)
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- `POST /api/generate` (stream: true) → NDJSON 파싱
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- fetch + ReadableStream으로 청크 처리
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- `token` 이벤트를 통해 점진적 토큰 전달
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- AbortController로 중간 취소 지원
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- 버퍼 관리: 불완전한 JSON 라인 처리
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### 4.4 텍스트 다듬기 모드 (Polishing)
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- PostProcessCommand `{ type: 'polish', style?: 'formal' | 'casual' }` 처리
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- 시스템 프롬프트 설계:
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```
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[formal] 다음 음성 전사 텍스트를 자연스럽고 격식 있는 문어체로 다듬어주세요.
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원래 의미를 유지하면서 문법 오류를 수정하고, 불필요한 반복이나 필러를 제거하세요.
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다듬어진 텍스트만 출력하세요. 설명이나 부가 문구를 붙이지 마세요.
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[casual] 다음 음성 전사 텍스트를 자연스러운 구어체로 다듬어주세요.
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원래 의미와 톤을 유지하면서 문법 오류만 수정하세요.
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다듬어진 텍스트만 출력하세요.
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```
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- VoiceModeService의 Processing 상태에서 호출
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### 4.5 번역 모드 (Translate)
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- PostProcessCommand `{ type: 'translate', targetLanguage: string }` 처리
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- 시스템 프롬프트 설계:
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```
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다음 텍스트를 {targetLanguage}로 번역해주세요.
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자연스럽고 정확한 번역만 출력하세요. 원문이나 설명을 붙이지 마세요.
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```
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- 감지 언어 → 대상 언어 자동 전환 (한국어 감지 시 영어로, 영어 감지 시 한국어로)
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- ConfigService에서 기본 대상 언어 설정 지원
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### 4.6 커스텀 명령어 기본 구조
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- PostProcessCommand `{ type: 'custom', prompt: string }` 처리
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- 사용자가 직접 시스템 프롬프트를 지정하여 LLM에 전달
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- CustomInstruction 인터페이스 초기 정의:
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```typescript
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interface CustomInstruction {
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id: string;
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name: string;
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prompt: string;
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isBuiltin: boolean;
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createdAt: number;
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}
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```
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- Phase 6에서 완전 구현 (CRUD, 프리셋, 핫키 바인딩)
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### 4.7 스트리밍 응답 UI 표시
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- RecordingTipWindow에 `processing` 상태 추가
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- Thinking 프로그레스 바 (점근 수렴 패턴: `min(95, (1 - 1/(1+1.5*t)) * 100)%`)
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- 스트리밍 토큰이 도착하면 텍스트 실시간 표시
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- ResultPopupWindow에 스트리밍 텍스트 영역 추가
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- 토큰 도착 시 점진적 텍스트 추가
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- 완료 시 복사 버튼 활성화
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- IPC 채널:
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- `llm:streamToken` (main→renderer, 스트리밍 토큰)
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- `llm:streamComplete` (main→renderer, 생성 완료)
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- `llm:streamError` (main→renderer, 에러)
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### 4.8 VoiceModeService LLM 통합
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- RecognitionState.Processing 상태에서 LLM 호출
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- 전사 완료 → postProcessCommand에 따라 분기:
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- `none`: 바로 텍스트 삽입
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- `polish` / `translate` / `custom`: LLM 스트리밍 호출 → 완료 후 텍스트 삽입
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- `processing-update` 이벤트를 통해 UI에 진행 상황 전달
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- LLM 미가용 시 postProcess를 `none`으로 폴백 + 사용자 알림
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### 4.9 에러 처리
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- Ollama 서버 미실행: `LLM_CONNECTION_FAILED` 에러, UI에 "Ollama가 실행 중이 아닙니다" 표시
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- 모델 미설치: `LLM_MODEL_NOT_FOUND` 에러, UI에 모델 설치 안내 표시
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- 생성 실패/타임아웃: `LLM_GENERATION_FAILED`, 원본 텍스트로 폴백 옵션 제공
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- 네트워크 에러: 재시도 없이 즉시 에러 표시 (로컬이므로 재시도 불필요)
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### 4.10 IPC 채널 추가
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- `llm:getStatus` — LLM 가용 상태 조회
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- `llm:getModels` — 설치된 Ollama 모델 목록
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- `llm:generate` — 비스트리밍 텍스트 생성
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- `llm:stream` — 스트리밍 텍스트 생성 시작
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- `llm:cancelStream` — 스트리밍 취소
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- `llm:checkConnection` — Ollama 연결 테스트
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## Speakly RE 참조
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- GensparkService: 클라우드 LLM 호출 패턴 (D3RO는 로컬 Ollama로 대체)
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- CustomInstructionService: 명령어 구조, 프롬프트 템플릿
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- VoiceModeService: Processing 상태 전이, 후처리 파이프라인
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- RecordingTip: thinking 상태 프로그레스 바, 점근 수렴 패턴
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## 완료 조건
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- [ ] Ollama 가용성 자동 감지 및 UI 표시
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- [ ] 전사된 텍스트를 다듬기(polish) 모드로 LLM 처리 가능
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- [ ] 전사된 텍스트를 번역(translate) 모드로 LLM 처리 가능
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- [ ] 커스텀 프롬프트로 자유 LLM 처리 가능
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- [ ] 스트리밍 토큰이 UI에 실시간 표시됨
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- [ ] Ollama 미실행/모델 미설치 시 적절한 에러 메시지 표시
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- [ ] LLM 미가용 시 원본 텍스트 삽입으로 폴백
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