happybell80
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- 성능: 캐싱/비동기 처리 - UUID 오류: try-except 및 slack_user_id 폴백 - 토큰 한계: 5개 제한, 200자 truncate - 로직 충돌: 역할 분리 (최근 vs 장기) - 점진적 적용: 환경변수 토글
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# rb8001 PostgreSQL 대화 기록 LLM 컨텍스트 통합 계획
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**작성일**: 2025-08-31
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**작성자**: 51123 서버 관리자
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**상태**: 🟡 계획 수립
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**목표**: ChromaDB 벡터 검색과 PostgreSQL 최근 대화를 모두 LLM 프롬프트에 포함
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## 1. 현재 문제
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- **현상**: rb8001이 ChromaDB 벡터 검색만 참조하여 엉뚱한 답변
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- **원인**: PostgreSQL conversation_logs의 최근 대화 미참조
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- **영향**: 직전 대화 컨텍스트 손실, 일관성 없는 응답
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## 2. 기술 분석
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### 현재 구조 (확인 완료)
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- `router.py` 라인 115-119: context에 user_id, channel, robeing_id만 포함
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- `_save_conversation()`: PostgreSQL, ChromaDB 둘 다 저장 (구현됨)
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- PostgreSQL 조회 함수: 없음 (ConversationLog 모델만 정의)
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### 수정 필요 부분
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- **파일**: `/home/heejae/rb8001/app/router/router.py`
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- **함수**: `route_message()` 내 LLM 컨텍스트 구성 부분
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## 3. 구현 계획
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### 3.1 PostgreSQL 조회 함수 추가 (신규 구현)
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- 파일: `/home/happybell80/ivada_project/rb8001/app/state/database.py`
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- 함수명: `get_recent_conversations(user_id, limit=10)`
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- 쿼리: `SELECT message, response, timestamp FROM conversation_logs WHERE user_id = %s ORDER BY timestamp DESC`
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### 3.2 중요: gemini_handler.py 수정 필요
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- **문제**: router.py에서 전달한 context 딕셔너리는 무시됨 (gemini_handler.py:87)
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- **해결**: gemini_handler.py에서 context['recent_conversations'] 사용하도록 수정
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- **프롬프트**: `{system}{memory}{recent_chats}\n\n사용자: {message}`
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## 4. 주의사항
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- **UUID 처리**: Frontend(UUID) vs Slack(변환 필요) 구분
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- **성능**: PostgreSQL 조회 추가로 인한 지연 고려
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- **순서**: 최근 대화를 먼저, 벡터 검색을 보조로
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## 5. 추가 이슈
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- ChromaDB telemetry 오류 발생 중 → `ANONYMIZED_TELEMETRY=false` 설정 필요
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- user_id UUID 타입 처리 필요 (Frontend=UUID, Slack=변환)
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- LLM: Gemini 2.5 Flash Lite (DEFAULT_LLM_MODEL=gemini-2.5-flash-lite)
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## 6. 위험성 완화 방안
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- **성능**: 캐싱 레이어 추가 또는 비동기 처리로 지연 최소화
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- **UUID 오류**: try-except로 UUID 검증, 실패 시 slack_user_id 폴백
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- **토큰 한계**: 최근 5개로 제한, 각 대화 200자 truncate
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- **로직 충돌**: PostgreSQL은 최근 사실, ChromaDB는 장기 기억으로 역할 분리
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- **점진적 적용**: 환경변수 `USE_POSTGRES_CONTEXT=true`로 기능 토글 |