Embedding 리팩토링 : 중복 코드 제거 및 메서드 분리

[SXXNHU]

임베딩 리팩토링 설명 및 향후 작업 제안

변경 의도와 배경

• 전역 예외 처리 흐름을 고려한 단일 변환기 도입: 사용자/유기동물 임베딩 JSON 직렬화·역직렬화가 여러 서비스에 중복되어 있었고, 변환 실패 시 Optional.empty() 반환 이후 상위 계층에서 공통적으로 대체 로직을 타도록 설계되어 있어,
  전역 예외 처리 정책을 준수하도록 변환 로직을 한 곳(EmbeddingJsonConverter)으로 모았습니다.
  이는 변환 예외가 전역 예외 핸들러까지 전파되어 과도한 에러 응답을 만드는 문제를 방지하려는 목적입니다.
• ObjectMapper 직접 사용 제거 이유: 개별 서비스마다 ObjectMapper를 직접 주입해 readValue/writeValueAsString을 호출하면서 try/catch, 로그 메시지, 컨텍스트 문자열 구성이 반복되고 있었습니다. EmbeddingJsonConverter는 같은 역할을 공통화해 중복을 제거하고, 동일한 로깅 포맷/컨텍스트를 유지하도록 합니다. 또한 향후 임베딩 포맷 변경 시 단일 지점만 수정하면 됩니다.
• log.warn 사용 최소화 이유: 기존에는 서비스마다 변환 실패 시 log.warn을 남기거나 예외를 던졌는데, 추천이나 사용자 임베딩 계산 흐름에서는 일부 벡터가 손상되어도 나머지 데이터로 결과를 만들 수 있도록 설계되었습니다. 따라서 변환 실패를 "예측 가능한 품질 저하"로 간주하고, 변환기 내부에서 컨텍스트를 포함해 한 번만 기록하며, 상위 계층에서는 불필요한 중복 경고 로그를 남기지 않도록 조정했습니다.
   

변경 요약

• EmbeddingJsonConverter 추가: 임베딩 JSON 직렬화/역직렬화를 담당하며, 입력 공백/파싱 실패 시 컨텍스트 기반 경고를 남기고 Optional.empty()를 반환하도록 구현했습니다.
• RecommendationService 개선: 사용자·동물 임베딩을 모두 변환기를 통해 읽어와 벡터 길이 검증 후 코사인 유사도를 계산하도록 단순화했습니다.
• UserInterestService 개선: 관심/좋아요 가중치 맵을 만든 뒤 동물 임베딩을 변환기를 거쳐 누적·정규화하고, 직렬화 역시 변환기를 사용해 중복 코드를 제거했습니다.
   

향후 리팩토링 제안

1. 추천 계산의 스트리밍/배치 최적화: 대규모 동물 임베딩을 한 번에 메모리에 로드하지 않도록 paging 또는 벡터 DB 연동 검토.
2. 임베딩 차원/스케일 검증 유틸 추가: 벡터 길이 불일치나 NaN 검출을 공통 유틸로 추출해, 저장 전/후 자동 검증하도록 개선.
3. 비동기 임베딩 생성 파이프라인 모니터링: 큐/스케줄러 실패 시 알림 및 재시도 정책을 설정하고, 상태 테이블/헬스 체크 엔드포인트 추가.
4. 추천 결과 캐싱: 사용자 임베딩 변경 시 무효화되는 캐시 레이어(e.g., Redis)를 두어 반복 호출 비용을 절감.
5. 통합 로깅 포맷 정비: 변환기 로그와 서비스 로그를 동일한 traceId/컨텍스트로 묶을 수 있도록 MDC 활용 규칙 수립.
    

테스트 실패 원인

• ./gradlew test 실행 시 Maven Central 의존성 다운로드 단계에서 HTTP 403 오류가 발생하여 테스트가 수행되지 않았습니다. 외부 네트워크 제약으로 인한 환경적 실패로, 소스 변경과 직접적인 연관은 없습니다.