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skill-email Gemini API 통합 및 rb10508_micro 연동 문제 해결

작성일: 2025-08-19

작성자: happybell80

관련 서비스: rb10508_micro, skill-email

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오후 6시 14분

rb10508_micro channel_id 속성 누락 문제

문제 상황

• rb10508_micro에서 skill-email 호출 시 'ThinkInput' object has no attribute 'channel_id' 에러 발생
• /api/message 엔드포인트에서 channel_id가 전달되지 않음

해결 과정

1. ThinkInput NamedTuple에 channel_id: Optional[str] = None 속성 추가
2. extract_message 함수에서 channel_id 추출 로직 추가
3. MessageRequest Pydantic 모델에 channel_id 필드 추가
4. /api/message와 /api/think 엔드포인트에서 channel_id 전달

결과

• channel_id 에러 해결
• skill-email 호출 시 필요한 모든 파라미터 전달 성공

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오후 8시 30분

skill-email LLM 서비스 연결 실패 문제

문제 상황

• skill-email이 http://localhost:8003 LLM 서비스 호출 시 "All connection attempts failed" 에러
• 8003 포트에 실제 서비스가 존재하지 않음
• 이메일 정보 추출 실패 (to, subject, body 모두 null)

원인 분석

• conversation_handler.py의 _extract_email_info 함수가 존재하지 않는 8003 서비스에 의존
• 원래 중앙 LLM 프록시 서비스를 가정한 설계였으나 실제로 구현되지 않음

해결 과정

1차 시도: Gemini 폴백 추가

except Exception as e:
    # 8003 실패시 Gemini 직접 호출
    genai.configure(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))
    response = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash-lite').generate_content(prompt)

• 문제: except 블록이 실행되지 않음 (httpx가 예외를 발생시키지 않음)

2차 시도: 디버깅 로그 추가

• GEMINI_API_KEY 존재 여부 확인 로깅
• 예외 타입 및 상세 정보 로깅
• 발견: Gemini 폴백 코드가 아예 실행되지 않음

최종 해결: 8003 스킵하고 Gemini 직접 호출

use_gemini_direct = True  # 8003 서비스가 없으므로 True

if use_gemini_direct:
    # Gemini 직접 호출
    api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
    genai.configure(api_key=api_key)
    gemini_response = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash-lite').generate_content(prompt)
    # 8003 응답 형식으로 맞춤
    result = {"content": gemini_response.text}
    response_status = 200
else:
    # 8003 서비스 호출 (나중에 복원 가능)
    response = await self.http_client.post(...)

추가 작업

1. requirements.txt에 google-generativeai>=0.3.0 추가
2. docker-compose.yml에 환경변수 추가:
   • DATABASE_URL
   • POSTGRES_CONNECTION_STRING
   • GEMINI_API_KEY

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오후 11시 45분

코드 리팩토링 - 기존 코드 최대한 재사용

개선 내용

• 8003 서비스 코드 완전 보존 (주석 처리 없이 조건부 실행)
• JSON 추출 로직 100% 재사용
• 응답을 8003 형식({"content": "..."})으로 통일
• use_gemini_direct 플래그로 쉽게 전환 가능

장점

• 8003 서비스가 나중에 생기면 플래그만 False로 변경
• 코드 중복 제거
• 기존 로직 그대로 유지

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최종 테스트 결과

성공한 부분

1. Gemini API 정상 호출
2. 이메일 정보 부분 추출 성공 (subject 인식)
3. 대화형 처리 작동 (누락된 필드 이어받기)

개선 필요 사항 (추후 작업)

1. 이메일 주소 인식 정확도 개선
2. "종태님" 같은 한국어 이름 → 이메일 매핑
3. 대화형 응답 메시지 다양화

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교훈

1. 외부 의존성 최소화

• 존재하지 않는 서비스(8003)에 의존하는 설계는 위험
• 폴백 메커니즘을 처음부터 고려해야 함

2. 기존 코드 재사용의 중요성

• 처음엔 Gemini 폴백을 별도로 구현하려 했으나, 기존 JSON 추출 로직을 재사용하는 것이 훨씬 깔끔
• 응답 형식을 통일하면 하나의 처리 로직으로 여러 소스 처리 가능

3. 디버깅 로그의 중요성

• 문제 원인 파악을 위해 단계별 로깅 필수
• 특히 API 키 존재 여부, 응답 내용 등 핵심 정보 로깅

4. 점진적 개선 전략

• 완벽한 이메일 정보 추출보다 먼저 기본 동작 확보
• 정확도 개선은 나중에 고도화 단계에서 진행

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관련 커밋

• rb10508_micro: 18f06c7 - channel_id 속성 누락 문제 해결
• skill-email: 75efb4f - 기존 코드 최대한 재사용하며 Gemini 통합

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문서 끝