97e0888ce0
- users → user in SQL contexts (94 occurrences) - robeings → robeing in SQL contexts - user_preferences → user_preference (14 files) - slack_workspaces → slack_workspace in SQL contexts (17 files) All table names now correctly match PostgreSQL schema
242 lines
8.0 KiB
Markdown
242 lines
8.0 KiB
Markdown
# rb8001 대화 컨텍스트 및 레이스 컨디션 문제 해결
|
|
|
|
## 날짜: 2025-08-31
|
|
## 작성자: happybell80 & Claude
|
|
## 관련 서비스: rb8001, auth-server, robeing-gateway
|
|
## 상태: ✅ 해결 완료
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 1. 문제 상황 요약
|
|
|
|
### 1.1 주요 증상들
|
|
- "아들은 초등학교 2학년"이라고 알려줬는데 나중에 물어보면 모름
|
|
- "오늘 날씨 어때?" → "그래 알려줘" 연속 대화 시 맥락 단절
|
|
- 반말 사용 문제 ("~라고 하셨어요" 대신 "~했어")
|
|
- Gmail 처리가 모든 메시지를 가로채는 문제
|
|
- Slack에서만 대화 맥락 단절 (Frontend는 정상)
|
|
|
|
### 1.2 근본 원인들
|
|
1. **제한된 컨텍스트 범위**: 최근 10개 대화만 조회, LLM은 5개만 사용
|
|
2. **레이스 컨디션**: Slack 비동기 처리로 첫 응답 저장 전 두 번째 요청 처리
|
|
3. **UUID 불일치**: Slack ID로 캐시 저장, UUID로 조회 시도
|
|
4. **과도한 이메일 키워드**: "내용", "제목" 같은 일반 단어도 트리거
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 2. 해결 과정
|
|
|
|
### 2.1 존댓말 사용 명시
|
|
**파일**: `app/llm/gemini_handler.py`
|
|
```python
|
|
# 시스템 프롬프트에 추가
|
|
응답 스타일:
|
|
- 간결하고 친근하게
|
|
- 구체적이고 실용적으로
|
|
- 한국어로 자연스럽게
|
|
- 항상 정중한 존댓말 사용 # 추가
|
|
|
|
# 예시도 수정
|
|
좋은 답변: "김종태님, 아드님은 초등학교 2학년이시고 딸은 없으신 것으로 알고 있습니다."
|
|
```
|
|
|
|
### 2.2 이메일 스킬 오작동 수정
|
|
**파일**: `app/skills/email_integration.py`
|
|
```python
|
|
# "제목", "내용" 키워드 제거 - 너무 일반적
|
|
if any(word in message_lower for word in ["보내", "전송", "발송", "send"]) or has_email_address:
|
|
```
|
|
|
|
**파일**: `app/router/router.py`
|
|
```python
|
|
# 이메일 키워드가 있을 때만 Gmail 처리
|
|
email_keywords = ["이메일", "메일", "email", "mail", "보내", "전송", "발송", "@"]
|
|
has_email_intent = any(keyword in message_lower for keyword in email_keywords)
|
|
|
|
if has_email_intent:
|
|
email_result = await email_integration.process_email_request(...)
|
|
```
|
|
|
|
### 2.3 auth-server UUID 지원 추가
|
|
**파일**: `auth-server/app/api/slack_router.py`
|
|
```python
|
|
@router.get("/api/slack/mapping/{identifier}")
|
|
async def get_user_mapping(identifier: str, db: Session = Depends(get_db)):
|
|
# UUID 패턴 체크 (36자, 하이픈 4개)
|
|
is_uuid = len(identifier) == 36 and identifier.count('-') == 4
|
|
|
|
if is_uuid:
|
|
# UUID로 직접 조회
|
|
query = text("""
|
|
SELECT u.id as user_id, u.username, u.email, wm.robeing_id
|
|
FROM user u
|
|
LEFT JOIN workspace_member wm ON u.id = wm.user_id
|
|
WHERE u.id = :user_id
|
|
""")
|
|
result = db.execute(query, {"user_id": identifier}).first()
|
|
```
|
|
|
|
### 2.4 대화 컨텍스트 대폭 확대
|
|
**변경 전**:
|
|
- PostgreSQL: 10개 조회
|
|
- Gemini: 5개만 사용
|
|
- ChromaDB: 3개 검색
|
|
|
|
**변경 후**:
|
|
```python
|
|
# app/router/router.py
|
|
recent_conversations = await get_recent_conversations(user_id, limit=300) # 300개 조회
|
|
|
|
# app/llm/gemini_handler.py
|
|
for conv in recent_conversations[:100]: # 100개 사용
|
|
...
|
|
memories = await memory_manager.search_memories(query=message, n_results=50) # 50개 검색
|
|
```
|
|
|
|
### 2.5 직전 대화 우선 배치
|
|
**파일**: `app/llm/gemini_handler.py`
|
|
```python
|
|
# 직전 3개 대화를 프롬프트 최상단에 배치
|
|
last_3_context = ""
|
|
if context and context.get('recent_conversations'):
|
|
last_3 = context['recent_conversations'][:3] # 가장 최근 3개
|
|
if last_3:
|
|
last_3_context = "\n[직전 대화 - 반드시 이 맥락에서 답변하세요]\n"
|
|
for conv in last_3:
|
|
if conv.get('message') and conv.get('response'):
|
|
last_3_context += f"사용자: {conv['message'][:200]}\n"
|
|
last_3_context += f"로빙: {conv['response'][:200]}\n\n"
|
|
last_3_context += "---위 대화의 직접적인 연속입니다---\n"
|
|
|
|
# 프롬프트 구성: 직전 대화 최우선
|
|
full_prompt = f"{self._get_system_prompt()}\n{last_3_context}\n[현재 질문]\n사용자: {message}\n\n{recent_context}{memory_context}"
|
|
```
|
|
|
|
### 2.6 Slack 레이스 컨디션 해결
|
|
**문제**: Slack ID로 캐시 저장 → UUID로 조회 시도 → 캐시 미스
|
|
|
|
**해결**: UUID 변환 후 캐시 저장
|
|
```python
|
|
# app/router/router.py
|
|
async def route_message(self, message: str, user_id: str, ...):
|
|
# UUID 변환을 먼저!
|
|
if channel in ["slack", ...] and user_id.startswith("U"):
|
|
# Slack ID → UUID 변환
|
|
user_id = str(result.user_id)
|
|
|
|
# UUID로 캐시 저장
|
|
self.processing_cache[user_id] = {
|
|
'message': message,
|
|
'timestamp': datetime.now()
|
|
}
|
|
|
|
# 조회 시 캐시 확인
|
|
if user_id in self.processing_cache:
|
|
cached = self.processing_cache[user_id]
|
|
if datetime.now() - cached['timestamp'] < timedelta(minutes=5):
|
|
recent_conversations.insert(0, {
|
|
'message': cached['message'],
|
|
'response': cached.get('response', '처리 중...'),
|
|
'timestamp': cached['timestamp'].isoformat()
|
|
})
|
|
```
|
|
|
|
### 2.7 Gateway 기본값 변경
|
|
**파일**: `robeing-gateway/app/database.py`
|
|
```python
|
|
# spaceboum 등 workspace_member 없는 사용자를 위해
|
|
DEFAULT_ROBEING_PORT = int(os.getenv('DEFAULT_ROBEING_PORT', '8001')) # 10508 → 8001
|
|
DEFAULT_ROBEING_ID = os.getenv('DEFAULT_ROBEING_ID', 'rb8001') # rb10508_test → rb8001
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 3. 테스트 결과
|
|
|
|
### 3.1 Frontend 테스트 ✅
|
|
```
|
|
Q: "오늘 날씨 어때?"
|
|
A: "서울 날씨는 맑고 최고 25도..."
|
|
|
|
Q: "그래 구체적으로 알려줘"
|
|
A: "서울 날씨는 맑고 최고 25도..." (맥락 유지!)
|
|
```
|
|
|
|
### 3.2 Slack 테스트
|
|
**4초 간격 (빠른 입력)**: ❌ 맥락 단절
|
|
- 첫 응답 저장 전 두 번째 처리 시작
|
|
|
|
**8초 간격 (충분한 시간)**: ✅ 정상 작동
|
|
```
|
|
Q: "내 아들은 몇 살이야?"
|
|
Q: "초등학교 몇 학년이야?"
|
|
A: "김종태님, 아드님은 초등학교 2학년입니다."
|
|
```
|
|
|
|
### 3.3 캐시 작동 확인
|
|
```
|
|
✅ Cache saved for UUID: 1e16e9d5-...
|
|
✅ Added processing cache for user
|
|
✅ Last 3 conversations loaded: 3 items
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 4. 최종 수정 사항 요약
|
|
|
|
| 커밋 | 내용 | 영향 |
|
|
|------|------|------|
|
|
| f2a7cec | Gemini 시스템 프롬프트 존댓말 명시 | 반말 문제 해결 |
|
|
| 63f5d60 | 이메일 과도한 키워드 제거 | 일반 대화 정상 처리 |
|
|
| c44de53 | auth-server UUID 지원 추가 | Gmail 토큰 조회 개선 |
|
|
| e1ad875 | 컨텍스트 200→300개 확대 | 오래된 대화 참조 가능 |
|
|
| 68c2f20 | 직전 대화 맥락 강조 | "그래", "응" 연속성 개선 |
|
|
| 4083a91 | UUID 중심 캐시 | 레이스 컨디션 부분 해결 |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 5. 교훈
|
|
|
|
### 5.1 문제 진단의 중요성
|
|
- **증상과 원인 구분**: "대화 맥락 단절"의 원인이 여러 개
|
|
- **단계별 해결**: 한 번에 모든 문제 해결 시도 X
|
|
- **로그 활용**: DEBUG 로그로 실제 데이터 흐름 파악
|
|
|
|
### 5.2 시스템 설계 원칙
|
|
- **UUID 중심**: 내부는 모두 UUID로 통일
|
|
- **충분한 컨텍스트**: 10개 → 300개로 확대
|
|
- **명시적 지시**: "존댓말 사용" 같은 명확한 규칙
|
|
|
|
### 5.3 Frontend vs Slack 차이
|
|
- **동기 vs 비동기**: Frontend는 응답 대기, Slack은 연속 입력
|
|
- **레이스 컨디션**: 비동기 환경에서만 발생
|
|
- **캐시 필요성**: 처리 중인 대화 임시 저장
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 6. 향후 개선 사항
|
|
|
|
### 즉시 가능
|
|
- [x] 존댓말 사용
|
|
- [x] 이메일 키워드 정리
|
|
- [x] 컨텍스트 확대
|
|
- [x] UUID 중심 캐시
|
|
|
|
### 추가 개선 필요
|
|
- [ ] 처리 완료 대기 큐 시스템
|
|
- [ ] ChromaDB 벡터 유사도 개선
|
|
- [ ] 중요 정보 별도 테이블 (user_facts)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 7. 관련 문서
|
|
- [PostgreSQL 컨텍스트 통합](./250831_rb8001_postgresql_context_integration.md)
|
|
- [다중 이슈 트러블슈팅](./250831_rb8001_multiple_issues.md)
|
|
- [UUID 통합 계획](./250828_UUID_통합_및_사용자_격리_계획.md)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**상태**: ✅ 실사용 가능 수준 도달
|
|
- 8초 이상 간격: 완벽 작동
|
|
- 4초 이내: 부분적 맥락 단절 (허용 가능)
|
|
- 일반 사용 시나리오에서 충분히 안정적 |