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plans/250831_rb8001_postgresql_context_integration.md

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 ## 2. 기술 분석
 
-### 현재 구조 (확인 필요)
-- `router.py`: ChromaDB `search_memories()` 호출만 존재
+### 현재 구조 (확인 완료)
+- `router.py` 라인 115-119: context에 user_id, channel, robeing_id만 포함
 - `_save_conversation()`: PostgreSQL, ChromaDB 둘 다 저장 (구현됨)
-- LLM 컨텍스트: ChromaDB 검색 결과만 포함
+- PostgreSQL 조회 함수: 없음 (ConversationLog 모델만 정의)
 
 ### 수정 필요 부분
 - **파일**: `/home/heejae/rb8001/app/router/router.py`
@@ -26,29 +26,15 @@
 
 ## 3. 구현 계획
 
-### 3.1 PostgreSQL 조회 함수 추가 (확인 필요)
-```python
-# db_service에 추가 또는 기존 함수 확인
-async def get_recent_conversations(user_id: str, limit: int = 10):
-    # UUID 형식 검증 필요
-    # conversation_logs 테이블에서 최근 대화 조회
-    pass
-```
+### 3.1 PostgreSQL 조회 함수 추가 (신규 구현)
+- 파일: `rb8001/app/state/database.py`
+- 함수명: `get_recent_conversations(user_id, limit=10)`
+- 쿼리: `SELECT user_message, assistant_response FROM conversation_logs`
 
-### 3.2 route_message 수정
-```python
-# 1. 기존 ChromaDB 검색 (유지)
-relevant_memories = await self.search_memories(user_id, message)
-
-# 2. PostgreSQL 최근 대화 추가 (신규)
-recent_conversations = await self.db_service.get_recent_conversations(
-    user_id=user_id,
-    limit=10
-)
-
-# 3. 통합 컨텍스트 구성
-# 형식은 LLM handler 요구사항 확인 필요
-```
+### 3.2 route_message 수정 (라인 115-119)
+- 기존: `context = {"user_id", "channel", "robeing_id"}`
+- 추가: `"recent_conversations": await db.get_recent_conversations(user_id)`
+- LLM handler: Dict[str, Any] 타입 받음 (라인 270-276)
 
 ## 4. 주의사항
 
@@ -56,9 +42,8 @@ recent_conversations = await self.db_service.get_recent_conversations(
 - **성능**: PostgreSQL 조회 추가로 인한 지연 고려
 - **순서**: 최근 대화를 먼저, 벡터 검색을 보조로
 
-## 5. 검증 필요 사항
+## 5. 추가 이슈
 
-- [ ] db_service에 get_recent_conversations 함수 존재 여부
-- [ ] LLM handler의 context 형식 요구사항
-- [ ] conversation_logs 테이블의 정확한 스키마
-- [ ] user_id UUID 변환 로직 위치
+- ChromaDB telemetry 오류 발생 중 → `ANONYMIZED_TELEMETRY=false` 설정 필요
+- user_id UUID 타입 처리 필요 (Frontend=UUID, Slack=변환)
+- 현재 LLM은 "internal" 사용 (외부 서비스 아님)