# rb8001 PostgreSQL 대화 기록 LLM 컨텍스트 통합 계획

**작성일**: 2025-08-31  
**작성자**: 51123 서버 관리자  
**상태**: 🟡 계획 수립  
**목표**: ChromaDB 벡터 검색과 PostgreSQL 최근 대화를 모두 LLM 프롬프트에 포함

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## 1. 현재 문제

- **현상**: rb8001이 ChromaDB 벡터 검색만 참조하여 엉뚱한 답변
- **원인**: PostgreSQL conversation_logs의 최근 대화 미참조
- **영향**: 직전 대화 컨텍스트 손실, 일관성 없는 응답

## 2. 기술 분석

### 현재 구조 (확인 필요)
- `router.py`: ChromaDB `search_memories()` 호출만 존재
- `_save_conversation()`: PostgreSQL, ChromaDB 둘 다 저장 (구현됨)
- LLM 컨텍스트: ChromaDB 검색 결과만 포함

### 수정 필요 부분
- **파일**: `/home/heejae/rb8001/app/router/router.py`
- **함수**: `route_message()` 내 LLM 컨텍스트 구성 부분

## 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
```

### 3.2 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
```

## 4. 주의사항

- **UUID 처리**: Frontend(UUID) vs Slack(변환 필요) 구분
- **성능**: PostgreSQL 조회 추가로 인한 지연 고려
- **순서**: 최근 대화를 먼저, 벡터 검색을 보조로

## 5. 검증 필요 사항

- [ ] db_service에 get_recent_conversations 함수 존재 여부
- [ ] LLM handler의 context 형식 요구사항
- [ ] conversation_logs 테이블의 정확한 스키마
- [ ] user_id UUID 변환 로직 위치