- Slack ID → UUID 변환 필요성 명시 - slack_user_mapping 테이블 활용 방법 - 실제 매핑 데이터 확인 (U0925SXQFDK → UUID)
4.3 KiB
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rb8001 PostgreSQL 대화 기록 LLM 컨텍스트 통합 계획
작성일: 2025-08-31
작성자: 51123 서버 관리자
상태: ✅ 구현 완료
목표: ChromaDB 벡터 검색과 PostgreSQL 최근 대화를 모두 LLM 프롬프트에 포함
1. 문제 및 해결
- 현상:
rb8001이 ChromaDB 벡터 검색만 참조하여 엉뚱한 답변→ ✅ 해결 - 원인:
PostgreSQL conversation_logs의 최근 대화 미참조→ ✅ 해결 - 영향:
직전 대화 컨텍스트 손실, 일관성 없는 응답→ ✅ 해결 - 결과: Frontend에서 "김종태님" 이름 기억, 최근 10개 대화 로드 확인
2. 기술 분석
현재 구조 (확인 완료)
router.py라인 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/main.py - 엔드포인트 실제 구조:
/api/message(라인 51-103): Frontend용,router._call_internal_llm()직접 호출/api/slack/events(라인 157-160): Slack용,slack_handler()호출/complete(라인 106-140): skill-slack용,router._call_internal_llm()직접 호출
- 핵심 문제: router.handle_message()는 아무도 호출 안 함, 최근 대화 조회 코드가 실행 안 됨
3. 구현 계획
3.1 PostgreSQL 조회 함수 추가 (신규 구현)
- 파일:
/home/happybell80/ivada_project/rb8001/app/state/database.py - 함수명:
get_recent_conversations(user_id, limit=10) - 쿼리:
SELECT message, response, timestamp FROM conversation_logs WHERE user_id = %s ORDER BY timestamp DESC
3.2 최종 해결 방안 - 기존 route_message() 활용
- 최적 방안: main.py 엔드포인트에서
router.route_message()호출# main.py /api/message (Frontend) result = await router.route_message(request.text, user_id, "frontend") # main.py /api/slack/events (Slack) result = await router.route_message(message, user_id, "slack")- 확인: route_message (라인 77)에 최근 대화 조회 구현됨 (라인 115-125)
- 장점: 이미 구현된 모든 기능 활용 (최근 대화 조회, 스킬 라우팅, 저장)
- 수정: 단 2줄로 완료
- 안전성: 기존 테스트된 코드, channel 파라미터로 구분
3.3 주의사항 및 해결된 이슈
- Gmail 처리: "이메일" 키워드 감지 시 자동 처리 (의도된 기능)
- 슬래시 명령어: Frontend는
/명령어 사용 안함 - thread_ts: Frontend는 None 전달
- DB 저장 버그 수정: HTTP Response 객체를 문자열로 변환 (response.text 또는 str())
- 문제: Slack에서 <Response [401]> 객체 저장 시도
- 해결: _save_conversation()에서 response 타입 체크 후 변환
3.4 Frontend-Slack 통합 문제 해결
- 문제: Slack은 user_id NULL로 저장, Frontend는 UUID 사용 → 대화 분리
- 원인: Slack ID를 UUID로 변환 안 함
- 해결: route_message() 시작에서 slack_user_mapping 테이블 활용
if channel in ["slack", "C0920L68267"] and user_id.startswith("U"): # SELECT user_id FROM slack_user_mapping WHERE slack_user_id = %s user_id = str(result['user_id']) # UUID로 변환 - 확인: U0925SXQFDK → 1e16e9d5-59f3-54da-a661-8abeabff4230 매핑 존재
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=false설정 필요 - user_id UUID 타입 처리 필요 (Frontend=UUID, Slack=변환)
- LLM: Gemini 2.5 Flash Lite (DEFAULT_LLM_MODEL=gemini-2.5-flash-lite)
6. 위험성 완화 방안
- 성능: 캐싱 레이어 추가 또는 비동기 처리로 지연 최소화
- UUID 오류: try-except로 UUID 검증, 실패 시 slack_user_id 폴백
- 토큰 한계: 최근 5개로 제한, 각 대화 200자 truncate
- 로직 충돌: PostgreSQL은 최근 사실, ChromaDB는 장기 기억으로 역할 분리
- 점진적 적용: 환경변수
USE_POSTGRES_CONTEXT=true로 기능 토글