DOCS/plans/250831_rb8001_postgresql_context_integration.md

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 완료)

• router.py 라인 115-119: context에 user_id, channel, robeing_id만 포함
• _save_conversation(): PostgreSQL, ChromaDB 둘 다 저장 (구현됨)
• PostgreSQL 조회 함수: 없음 (ConversationLog 모델만 정의)

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 (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 (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

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

5. 추가 이슈

• 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)