Feature/61 질문 재정의 노드 강화

.gitignore

@@ -10,4 +10,4 @@ test_lhm/
 .cursorignore
 .vscode
 table_info_db
-ko_reranker_local
+ko_reranker_local

interface/lang2sql.py

@@ -11,10 +11,10 @@
 
 from llm_utils.connect_db import ConnectDB
 from llm_utils.graph import builder
+from llm_utils.enriched_graph import builder as enriched_builder
 from llm_utils.display_chart import DisplayChart
 from llm_utils.llm_response_parser import LLMResponseParser
 
-
 DEFAULT_QUERY = "고객 데이터를 기반으로 유니크한 유저 수를 카운트하는 쿼리"
 SIDEBAR_OPTIONS = {
     "show_total_token_usage": "Show Total Token Usage",
@@ -77,7 +77,10 @@ def execute_query(
 
     graph = st.session_state.get("graph")
     if graph is None:
-        graph = builder.compile()
+        graph_builder = (
+            enriched_builder if st.session_state.get("use_enriched") else builder
+        )
+        graph = graph_builder.compile()
         st.session_state["graph"] = graph
 
     res = graph.invoke(
@@ -198,14 +201,29 @@ def should_show(_key: str) -> bool:
 
 st.title("Lang2SQL")
 
+# 워크플로우 선택(UI)
+use_enriched = st.sidebar.checkbox(
+    "프로파일 추출 & 컨텍스트 보강 워크플로우 사용", value=False
+)
+
 # 세션 상태 초기화
-if "graph" not in st.session_state:
-    st.session_state["graph"] = builder.compile()
+if (
+    "graph" not in st.session_state
+    or st.session_state.get("use_enriched") != use_enriched
+):
+    graph_builder = enriched_builder if use_enriched else builder
+    st.session_state["graph"] = graph_builder.compile()
+
+    # 프로파일 추출 & 컨텍스트 보강 그래프
+    st.session_state["use_enriched"] = use_enriched
     st.info("Lang2SQL이 성공적으로 시작되었습니다.")
 
 # 새로고침 버튼 추가
 if st.sidebar.button("Lang2SQL 새로고침"):
-    st.session_state["graph"] = builder.compile()
+    graph_builder = (
+        enriched_builder if st.session_state.get("use_enriched") else builder
+    )
+    st.session_state["graph"] = graph_builder.compile()
     st.sidebar.success("Lang2SQL이 성공적으로 새로고침되었습니다.")
 
 user_query = st.text_area(

llm_utils/chains.py

@@ -4,12 +4,14 @@
     MessagesPlaceholder,
     SystemMessagePromptTemplate,
 )
+from pydantic import BaseModel, Field
 
 from .llm_factory import get_llm
 
 from dotenv import load_dotenv
 from prompt.template_loader import get_prompt_template
 
+
 env_path = os.path.join(os.getcwd(), ".env")
 
 if os.path.exists(env_path):
@@ -20,6 +22,16 @@
 llm = get_llm()
 
 
+class QuestionProfile(BaseModel):
+    is_timeseries: bool = Field(description="시계열 분석 필요 여부")
+    is_aggregation: bool = Field(description="집계 함수 필요 여부")
+    has_filter: bool = Field(description="조건 필터 필요 여부")
+    is_grouped: bool = Field(description="그룹화 필요 여부")
+    has_ranking: bool = Field(description="정렬/순위 필요 여부")
+    has_temporal_comparison: bool = Field(description="기간 비교 포함 여부")
+    intent_type: str = Field(description="질문의 주요 의도 유형")
+
+
 def create_query_refiner_chain(llm):
     prompt = get_prompt_template("query_refiner_prompt")
     tool_choice_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
@@ -72,8 +84,66 @@ def create_query_maker_chain(llm):
     return query_maker_prompt | llm
 
 
+def create_query_refiner_with_profile_chain(llm):
+    prompt = get_prompt_template("query_refiner_prompt")
+
+    tool_choice_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
+        [
+            SystemMessagePromptTemplate.from_template(prompt),
+            MessagesPlaceholder(variable_name="user_input"),
+            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
+                "다음은 사용자의 실제 사용 가능한 테이블 및 컬럼 정보입니다:"
+            ),
+            MessagesPlaceholder(variable_name="searched_tables"),
+            # 프로파일 정보 입력
+            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
+                "다음은 사용자의 질문을 분석한 프로파일 정보입니다."
+            ),
+            MessagesPlaceholder("profile_prompt"),
+            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
+                """
+                위 사용자의 입력과 위 조건을 바탕으로
+                분석 관점에서 **충분히 답변 가능한 형태**로
+                "구체화된 질문"을 작성하세요.
+                """,
+            ),
+        ]
+    )
+
+    return tool_choice_prompt | llm
+
+
+def create_query_enrichment_chain(llm):
+    prompt = get_prompt_template("query_enrichment_prompt")
+
+    enrichment_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
+        [
+            SystemMessagePromptTemplate.from_template(prompt),
+        ]
+    )
+
+    chain = enrichment_prompt | llm
+    return chain
+
+
+def create_profile_extraction_chain(llm):
+    prompt = get_prompt_template("profile_extraction_prompt")
+
+    profile_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
+        [
+            SystemMessagePromptTemplate.from_template(prompt),
+        ]
+    )
+
+    chain = profile_prompt | llm.with_structured_output(QuestionProfile)
+    return chain
+
+
 query_refiner_chain = create_query_refiner_chain(llm)
 query_maker_chain = create_query_maker_chain(llm)
+profile_extraction_chain = create_profile_extraction_chain(llm)
+query_refiner_with_profile_chain = create_query_refiner_with_profile_chain(llm)
+query_enrichment_chain = create_query_enrichment_chain(llm)
 
 if __name__ == "__main__":
     query_refiner_chain.invoke()

llm_utils/enriched_graph.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+import json
+
+from langgraph.graph import StateGraph, END
+from llm_utils.graph import (
+    QueryMakerState,
+    GET_TABLE_INFO,
+    PROFILE_EXTRACTION,
+    QUERY_REFINER,
+    CONTEXT_ENRICHMENT,
+    QUERY_MAKER,
+    get_table_info_node,
+    profile_extraction_node,
+    query_refiner_with_profile_node,
+    context_enrichment_node,
+    query_maker_node,
+)
+
+"""
+기본 워크플로우에 '프로파일 추출(PROFILE_EXTRACTION)'과 '컨텍스트 보강(CONTEXT_ENRICHMENT)'를 
+추가한 확장된 그래프입니다.   
+"""
+
+# StateGraph 생성 및 구성
+builder = StateGraph(QueryMakerState)
+builder.set_entry_point(GET_TABLE_INFO)
+
+# 노드 추가
+builder.add_node(GET_TABLE_INFO, get_table_info_node)
+builder.add_node(QUERY_REFINER, query_refiner_with_profile_node)
+builder.add_node(PROFILE_EXTRACTION, profile_extraction_node)
+builder.add_node(CONTEXT_ENRICHMENT, context_enrichment_node)
+builder.add_node(QUERY_MAKER, query_maker_node)
+
+# 기본 엣지 설정
+builder.add_edge(GET_TABLE_INFO, PROFILE_EXTRACTION)
+builder.add_edge(PROFILE_EXTRACTION, QUERY_REFINER)
+builder.add_edge(QUERY_REFINER, CONTEXT_ENRICHMENT)
+builder.add_edge(CONTEXT_ENRICHMENT, QUERY_MAKER)
+
+# QUERY_MAKER 노드 후 종료
+builder.add_edge(QUERY_MAKER, END)

llm_utils/graph.py

@@ -11,17 +11,23 @@
 from llm_utils.chains import (
     query_refiner_chain,
     query_maker_chain,
+    query_refiner_with_profile_chain,
+    profile_extraction_chain,
+    query_enrichment_chain,
 )
 
 from llm_utils.tools import get_info_from_db
 from llm_utils.retrieval import search_tables
+from llm_utils.utils import profile_to_text
 
 # 노드 식별자 정의
 QUERY_REFINER = "query_refiner"
 GET_TABLE_INFO = "get_table_info"
 TOOL = "tool"
 TABLE_FILTER = "table_filter"
 QUERY_MAKER = "query_maker"
+PROFILE_EXTRACTION = "profile_extraction"
+CONTEXT_ENRICHMENT = "context_enrichment"
 
 
 # 상태 타입 정의 (추가 상태 정보와 메시지들을 포함)
@@ -31,12 +37,38 @@ class QueryMakerState(TypedDict):
     searched_tables: dict[str, dict[str, str]]
     best_practice_query: str
     refined_input: str
+    question_profile: dict
     generated_query: str
     retriever_name: str
     top_n: int
     device: str
 
 
+# 노드 함수: PROFILE_EXTRACTION 노드
+def profile_extraction_node(state: QueryMakerState):
+    """
+    자연어 쿼리로부터 질문 유형(PROFILE)을 추출하는 노드입니다.
+
+    이 노드는 주어진 자연어 쿼리에서 질문의 특성을 분석하여, 해당 질문이 시계열 분석, 집계 함수 사용, 조건 필터 필요 여부,
+    그룹화, 정렬/순위, 기간 비교 등 다양한 특성을 갖는지 여부를 추출합니다.
+
+    추출된 정보는 `QuestionProfile` 모델에 맞춰 저장됩니다. `QuestionProfile` 모델의 필드는 다음과 같습니다:
+    - `is_timeseries`: 시계열 분석 필요 여부
+    - `is_aggregation`: 집계 함수 필요 여부
+    - `has_filter`: 조건 필터 필요 여부
+    - `is_grouped`: 그룹화 필요 여부
+    - `has_ranking`: 정렬/순위 필요 여부
+    - `has_temporal_comparison`: 기간 비교 포함 여부
+    - `intent_type`: 질문의 주요 의도 유형
+
+    """
+    result = profile_extraction_chain.invoke({"question": state["messages"][0].content})
+
+    state["question_profile"] = result
+    print("profile_extraction_node : ", result)
+    return state
+
+
 # 노드 함수: QUERY_REFINER 노드
 def query_refiner_node(state: QueryMakerState):
     res = query_refiner_chain.invoke(
@@ -52,6 +84,80 @@ def query_refiner_node(state: QueryMakerState):
     return state
 
 
+# 노드 함수: QUERY_REFINER 노드
+def query_refiner_with_profile_node(state: QueryMakerState):
+    """
+    자연어 쿼리로부터 질문 유형(PROFILE)을 사용해 자연어 질의를 확장하는 노드입니다.
+
+    """
+
+    profile_bullets = profile_to_text(state["question_profile"])
+    res = query_refiner_with_profile_chain.invoke(
+        input={
+            "user_input": [state["messages"][0].content],
+            "user_database_env": [state["user_database_env"]],
+            "best_practice_query": [state["best_practice_query"]],
+            "searched_tables": [json.dumps(state["searched_tables"])],
+            "profile_prompt": [profile_bullets],
+        }
+    )
+    state["messages"].append(res)
+    state["refined_input"] = res
+
+    print("refined_input before context enrichment : ", res.content)
+    return state
+
+
+# 노드 함수: CONTEXT_ENRICHMENT 노드
+def context_enrichment_node(state: QueryMakerState):
+    """
+    주어진 질문과 관련된 메타데이터를 기반으로 질문을 풍부하게 만드는 노드입니다.
+
+    이 함수는 `refined_question`, `profiles`, `related_tables` 정보를 이용하여 자연어 질문을 보강합니다.
+    보강 과정에서는 질문의 의도를 유지하면서, 추가적인 세부 정보를 제공하거나 잘못된 용어를 수정합니다.
+
+    주요 작업:
+    - 주어진 질문의 메타데이터 (`question_profile` 및 `searched_tables`)를 활용하여, 질문을 수정하거나 추가 정보를 삽입합니다.
+    - 질문이 시계열 분석 또는 집계 함수 관련인 경우, 이를 명시적으로 강조합니다 (예: "지난 30일 동안").
+    - 자연어에서 실제 열 이름 또는 값으로 잘못 매칭된 용어를 수정합니다 (예: ‘미국’ → ‘USA’).
+    - 보강된 질문을 출력합니다.
+
+    Args:
+        state (QueryMakerState): 쿼리와 관련된 상태 정보를 담고 있는 객체.
+                                상태 객체는 `refined_input`, `question_profile`, `searched_tables` 등의 정보를 포함합니다.
+
+    Returns:
+        QueryMakerState: 보강된 질문이 포함된 상태 객체.
+
+    Example:
+        Given the refined question "What are the total sales in the last month?",
+        the function would enrich it with additional information such as:
+        - Ensuring the time period is specified correctly.
+        - Correcting any column names if necessary.
+        - Returning the enriched version of the question.
+    """
+
+    searched_tables = state["searched_tables"]
+    searched_tables_json = json.dumps(searched_tables, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    question_profile = state["question_profile"].model_dump()
+    question_profile_json = json.dumps(question_profile, ensure_ascii=False, indent=2)
+
+    enriched_text = query_enrichment_chain.invoke(
+        input={
+            "refined_question": state["refined_input"],
+            "profiles": question_profile_json,
+            "related_tables": searched_tables_json,
+        }
+    )
+
+    state["refined_input"] = enriched_text
+    state["messages"].append(enriched_text)
+    print("After context enrichment : ", enriched_text.content)
+
+    return state
+
+
 def get_table_info_node(state: QueryMakerState):
     # retriever_name과 top_n을 이용하여 검색 수행
     documents_dict = search_tables(

llm_utils/utils.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+def profile_to_text(profile_obj) -> str:
+    mapping = {
+        "is_timeseries": "• 시계열 분석 필요",
+        "is_aggregation": "• 집계 함수 필요",
+        "has_filter": "• WHERE 조건 필요",
+        "is_grouped": "• GROUP BY 필요",
+        "has_ranking": "• 정렬/순위 필요",
+        "has_temporal_comparison": "• 기간 비교 필요",
+    }
+    bullets = [
+        text for field, text in mapping.items() if getattr(profile_obj, field, False)
+    ]
+    intent = getattr(profile_obj, "intent_type", None)
+    if intent:
+        bullets.append(f"• 의도 유형 → {intent}")
+
+    return "\n".join(bullets)

prompt/profile_extraction_prompt.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+# Role
+
+You are an assistant that analyzes a user question and extracts the following profiles as JSON:
+- is_timeseries (boolean)
+- is_aggregation (boolean)
+- has_filter (boolean)
+- is_grouped (boolean)
+- has_ranking (boolean)
+- has_temporal_comparison (boolean)
+- intent_type (one of: trend, lookup, comparison, distribution)
+
+# Input
+
+Question:
+{question}
+
+# Output Example
+
+The output must be a valid JSON matching the QuestionProfile schema.