# conversation_log 및 robeing_stats 테이블 활용 계획

작성일: 2025년 8월 18일  
작성자: Claude (51123 서버)  
상태: 미구현 테이블 활용 방안

## 1. 문제 현황

### 1.1 미사용 테이블 현황
```sql
-- main_db에 존재하지만 전혀 사용되지 않는 테이블들
conversation_log: 0 records (0 KB)
robeing_stats: 0 records (0 KB)  
robeing_settings: 0 records (0 KB)
```

### 1.2 코드 검사 결과
- Auth 서버: 해당 테이블 관련 코드 없음
- rb8001, rb10508: 해당 테이블 사용 코드 없음
- 결론: **테이블만 생성되고 구현이 전혀 되지 않은 상태**

### 1.3 문제점
1. **대화 기록 누락**: 모든 사용자 대화가 휘발성으로만 처리됨
2. **성장 데이터 누락**: 로빙의 레벨, 경험치, 스탯이 저장되지 않음
3. **개인화 불가**: 사용자별 설정이 저장되지 않음
4. **분석 불가**: 사용 패턴, 성능 지표 추적 불가

## 2. conversation_log 테이블 활용 방안

### 2.1 테이블 구조 (현재)
```sql
CREATE TABLE conversation_log (
    id INTEGER PRIMARY KEY (auto-increment),
    robeing_id VARCHAR,
    channel_id VARCHAR,
    message VARCHAR,
    response VARCHAR,
    intent VARCHAR,
    confidence DOUBLE PRECISION,
    timestamp TIMESTAMP,
    user_id UUID (FK → users),
    slack_user_id VARCHAR(100),
    thread_ts VARCHAR(128),
    channel_type VARCHAR(32)
);
```

### 2.2 구현 필요 사항

#### 로빙 서비스 (rb8001, rb10508 등)에서 구현
```python
# app/services/conversation_logger.py (신규)
from typing import Optional
import uuid
from datetime import datetime
import asyncpg

class ConversationLogger:
    def __init__(self, db_url: str):
        self.db_url = db_url
        
    async def log_conversation(
        self,
        robeing_id: str,
        user_id: str,
        message: str,
        response: str,
        metadata: Optional[dict] = None
    ):
        """대화 내용을 DB에 저장"""
        async with asyncpg.connect(self.db_url) as conn:
            await conn.execute("""
                INSERT INTO conversation_log 
                (id, robeing_id, user_id, message, response, created_at, metadata)
                VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, $7)
            """, 
            uuid.uuid4(), 
            robeing_id, 
            user_id, 
            message, 
            response, 
            datetime.now(),
            metadata or {}
            )
```

#### Slack 메시지 처리 부분에 통합
```python
# app/services/slack_handler.py (수정)
async def handle_message(event: dict):
    user_message = event['text']
    user_id = await get_user_id_from_slack(event['user'])
    
    # 기존 처리
    response = await process_with_llm(user_message)
    
    # 신규: 대화 로그 저장
    await conversation_logger.log_conversation(
        robeing_id=ROBEING_ID,  # rb8001, rb10508 등
        user_id=user_id,
        message=user_message,
        response=response,
        metadata={
            'slack_channel': event['channel'],
            'slack_ts': event['ts'],
            'thread_ts': event.get('thread_ts')
        }
    )
    
    return response
```

### 2.3 활용 방안
1. **대화 히스토리 조회**: 사용자별 과거 대화 내역
2. **컨텍스트 유지**: 이전 대화 참조하여 연속성 확보
3. **품질 분석**: 응답 품질 모니터링
4. **사용 패턴 분석**: 자주 묻는 질문, 피크 시간대 등

## 3. robeing_stats 테이블 활용 방안

### 3.1 테이블 구조 (현재)
```sql
CREATE TABLE robeing_stats (
    id UUID PRIMARY KEY,
    robeing_id VARCHAR(100) UNIQUE,
    level INTEGER DEFAULT 1,
    experience INTEGER DEFAULT 0,
    memory_stat INTEGER DEFAULT 10,
    compute_stat INTEGER DEFAULT 10,
    empathy_stat INTEGER DEFAULT 10,
    leadership_stat INTEGER DEFAULT 10,
    ethics_stat INTEGER DEFAULT 10,
    total_conversations INTEGER DEFAULT 0,
    successful_tasks INTEGER DEFAULT 0,
    failed_tasks INTEGER DEFAULT 0,
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP
);
```

### 3.2 구현 필요 사항

#### 스탯 관리 서비스
```python
# app/services/stats_manager.py (신규)
class StatsManager:
    def __init__(self, db_url: str, robeing_id: str):
        self.db_url = db_url
        self.robeing_id = robeing_id
        
    async def initialize_stats(self):
        """로빙 스탯 초기화"""
        async with asyncpg.connect(self.db_url) as conn:
            await conn.execute("""
                INSERT INTO robeing_stats 
                (id, robeing_id, created_at, updated_at)
                VALUES ($1, $2, $3, $3)
                ON CONFLICT (robeing_id) DO NOTHING
            """, uuid.uuid4(), self.robeing_id, datetime.now())
    
    async def add_experience(self, xp: int):
        """경험치 추가 및 레벨업 체크"""
        async with asyncpg.connect(self.db_url) as conn:
            # 현재 스탯 조회
            stats = await conn.fetchrow(
                "SELECT * FROM robeing_stats WHERE robeing_id = $1",
                self.robeing_id
            )
            
            new_xp = stats['experience'] + xp
            new_level = self.calculate_level(new_xp)
            
            # 레벨업 시 스탯 포인트 분배
            if new_level > stats['level']:
                stat_points = (new_level - stats['level']) * 3
                await self.distribute_stat_points(stat_points)
            
            # 경험치와 레벨 업데이트
            await conn.execute("""
                UPDATE robeing_stats 
                SET experience = $1, level = $2, updated_at = $3
                WHERE robeing_id = $4
            """, new_xp, new_level, datetime.now(), self.robeing_id)
    
    def calculate_level(self, xp: int) -> int:
        """경험치로 레벨 계산"""
        # 레벨당 필요 경험치: 100 * level^1.5
        level = 1
        while xp >= 100 * (level ** 1.5):
            level += 1
        return level
```

#### 작업 완료 시 경험치 획득
```python
# 작업 성공 시 호출
async def on_task_success(task_type: str, difficulty: int):
    xp_gained = calculate_xp(task_type, difficulty)
    await stats_manager.add_experience(xp_gained)
    
    # 성공 카운트 증가
    await conn.execute("""
        UPDATE robeing_stats 
        SET successful_tasks = successful_tasks + 1
        WHERE robeing_id = $1
    """, ROBEING_ID)
```

### 3.3 스탯 활용 방안
1. **레벨 기반 기능 해금**: 특정 레벨 도달 시 새 기능 활성화
2. **스탯 기반 처리**: memory_stat이 높으면 더 긴 컨텍스트 유지
3. **성장 시각화**: 프론트엔드에서 레벨/스탯 표시
4. **게이미피케이션**: 업적, 뱃지 시스템

## 4. robeing_settings 테이블 활용 방안

### 4.1 테이블 구조 (현재)
```sql
CREATE TABLE robeing_settings (
    id UUID PRIMARY KEY,
    robeing_id VARCHAR(100) UNIQUE,
    user_preference JSON,
    system_settings JSON,
    skill_settings JSON,
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP
);
```

### 4.2 구현 필요 사항

#### 설정 관리 서비스
```python
# app/services/settings_manager.py (신규)
class SettingsManager:
    def __init__(self, db_url: str, robeing_id: str):
        self.db_url = db_url
        self.robeing_id = robeing_id
        self._cache = {}
        
    async def get_setting(self, category: str, key: str, default=None):
        """설정 값 조회"""
        if not self._cache:
            await self._load_settings()
        
        category_settings = self._cache.get(f"{category}_settings", {})
        return category_settings.get(key, default)
    
    async def update_setting(self, category: str, key: str, value):
        """설정 값 업데이트"""
        settings_field = f"{category}_settings"
        
        async with asyncpg.connect(self.db_url) as conn:
            # 현재 설정 조회
            current = await conn.fetchrow(
                f"SELECT {settings_field} FROM robeing_settings WHERE robeing_id = $1",
                self.robeing_id
            )
            
            settings = current[settings_field] or {}
            settings[key] = value
            
            # 업데이트
            await conn.execute(f"""
                UPDATE robeing_settings 
                SET {settings_field} = $1, updated_at = $2
                WHERE robeing_id = $3
            """, settings, datetime.now(), self.robeing_id)
            
            # 캐시 갱신
            self._cache[settings_field] = settings
```

### 4.3 설정 예시
```python
# 사용자 선호 설정
user_preference = {
    "response_style": "formal",  # formal/casual/friendly
    "response_length": "detailed",  # brief/normal/detailed
    "language": "ko",
    "timezone": "Asia/Seoul"
}

# 시스템 설정
system_settings = {
    "max_memory_size": 1000,  # 최대 기억 개수
    "memory_ttl_days": 30,  # 기억 보존 기간
    "auto_summarize": True,  # 자동 요약 여부
    "debug_mode": False
}

# 스킬 설정
skill_settings = {
    "email": {
        "enabled": True,
        "check_interval": 300,  # 5분
        "auto_reply": False
    },
    "news": {
        "enabled": True,
        "categories": ["tech", "business"],
        "summary_length": 3
    }
}
```

## 5. 구현 우선순위

### Phase 1: 즉시 구현 (1주일)
1. **conversation_log 저장 기능**
   - 모든 대화를 DB에 저장
   - 메타데이터 포함 (채널, 시간 등)
   
2. **robeing_stats 초기화**
   - 각 로빙별 스탯 레코드 생성
   - 대화 카운트 업데이트

### Phase 2: 핵심 기능 (2주차)
1. **경험치 시스템**
   - 작업 완료 시 XP 획득
   - 레벨업 로직
   
2. **설정 시스템**
   - 기본 설정 저장/조회
   - 사용자별 커스터마이징

### Phase 3: 고급 기능 (3주차)
1. **대화 컨텍스트 활용**
   - 이전 대화 참조
   - 장기 기억 형성
   
2. **스탯 기반 동작**
   - 레벨별 기능 차별화
   - 스탯별 처리 로직

## 6. 성능 고려사항

### 6.1 인덱스 추가 필요
```sql
-- conversation_log 빠른 조회
CREATE INDEX idx_conversation_user_time 
ON conversation_log(user_id, created_at DESC);

CREATE INDEX idx_conversation_robeing_time 
ON conversation_log(robeing_id, created_at DESC);

-- robeing_stats 빠른 조회
CREATE INDEX idx_robeing_stats_robeing 
ON robeing_stats(robeing_id);
```

### 6.2 배치 처리
- 대화 로그는 즉시 저장하되, 통계 업데이트는 배치로 처리
- 5분마다 집계하여 robeing_stats 업데이트

### 6.3 캐싱
- robeing_settings는 메모리 캐시 유지
- robeing_stats는 Redis 캐시 활용

## 7. 모니터링 지표

### 7.1 테이블 사용률
```sql
-- 일일 대화량
SELECT DATE(created_at), COUNT(*) 
FROM conversation_log 
GROUP BY DATE(created_at);

-- 로빙별 활동
SELECT robeing_id, total_conversations, level 
FROM robeing_stats;
```

### 7.2 성능 지표
- 로그 저장 지연 시간
- 스탯 업데이트 주기
- 캐시 히트율

## 8. 예상 효과

### 8.1 즉시 효과
- 모든 대화 추적 가능
- 사용 패턴 분석 가능
- 문제 발생 시 디버깅 용이

### 8.2 중기 효과
- 사용자별 맞춤 서비스
- 로빙 성장 시각화
- 데이터 기반 개선

### 8.3 장기 효과
- AI 학습 데이터 축적
- 서비스 품질 지속 개선
- 사용자 만족도 향상

## 9. 주의사항

### 9.1 개인정보 보호
- conversation_log에 민감 정보 마스킹
- GDPR 준수 (삭제 요청 처리)
- 암호화 고려

### 9.2 데이터 증가 대응
- 오래된 로그 아카이빙
- 파티셔닝 고려
- 정기적인 정리 작업

### 9.3 동시성 제어
- 스탯 업데이트 시 락 처리
- 트랜잭션 격리 수준 설정

## 10. 테스트 계획

### 10.1 단위 테스트
- 각 테이블 CRUD 테스트
- 경험치 계산 로직 테스트
- 설정 캐싱 테스트

### 10.2 통합 테스트
- Slack 메시지 → DB 저장 플로우
- 레벨업 → 스탯 증가 플로우
- 설정 변경 → 동작 변경 플로우

### 10.3 부하 테스트
- 대량 대화 로그 저장
- 동시 다발적 스탯 업데이트
- 캐시 무효화 시나리오

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*이 문서는 현재 미사용 중인 테이블들을 활성화하기 위한 구현 가이드입니다.*
*로컬 개발자는 이 가이드를 참고하여 단계적으로 구현을 진행하시기 바랍니다.*