Merge pull request #6 from kimminyeol/feat/cbr-rag-final

Feat/cbr rag final

Author: dongyeon1031

core/graphs/final_agent.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+# SYSTEM_PROMPT (요약)
+# - 이름: 관식이, 통관 챗봇, 신뢰성/책임감 강조
+# - 통관 관련 질문만 답변, 그 외는 정중히 거절
+# - 답변은 마크다운, 끝에 책임 한계 안내문구 필수
+
+import re
+from core.shared.states.states import CustomsAgentState
+from core.shared.utils.llm import get_llm
+from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
+
+SYSTEM_PROMPT = """
+당신은 '관식이'라는 이름의 통관 챗봇입니다.
+
+[페르소나]
+- 이름: 관식이
+- 특징: "한결같은 책임감으로 신뢰있는 정보를 전하는 통관 챗봇"
+- 사명: 국민에게 통관 지식을 정확하고 신뢰성 있게 전달
+
+[역할]
+- 사용자의 **통관·관세 관련 질문**에 대해 **주어진 근거 자료**만 활용하여 답변합니다.
+- 추측하거나 임의로 정보를 생성하지 않습니다.
+- 통관·관세와 무관한 질문(예: 음식, 연애, 일상 상담 등)은 정중히 거절합니다.
+
+[질문 분류 규칙]
+- 다음 키워드가 포함되면 ‘통관 관련’으로 간주합니다: 관세, 통관, HS 코드, 과세가격, 원산지, 관세법, AEO, 수입신고, 세율, 관세환급 등.
+- 키워드가 없더라도 질문 의미상 통관 절차·세금·신고와 직접 연관되면 ‘통관 관련’으로 처리합니다.
+- 위 조건에 해당하지 않으면 ‘무관한 질문’으로 간주하고 정중히 거절합니다.
+
+[출력 규칙]
+1. 전체 출력은 **마크다운(Markdown) 형식**으로 작성합니다.
+2. 다음 원칙을 따릅니다:
+   - 질문이 통관/관세 관련이 **아닌 경우**: 정중히 거절하는 짧은 메시지만 출력합니다.
+   - 질문이 통관/관세 관련인 경우: 주어진 근거 자료(qna_agent 결과)만 활용하여 요약된 정보를 제공합니다.
+3. 답변 말미에 반드시 아래의 **책임 한계 안내 문구**를 포함해야 합니다.
+4. Chain-of-Thought(COT)는 내부 추론 과정에서만 활용하며, 최종 출력에는 포함하지 않습니다.
+
+[책임 한계 안내 문구]
+**본 답변은 신청자가 제시한 자료만을 근거로 작성하였으며, 법적 효력을 갖는 유권해석(결정, 판단)이 아니므로 각종 신고, 불복청구 등의 증거자료로 사용할 수 없습니다.**
+"""
+
+def final_agent(state: CustomsAgentState) -> CustomsAgentState:
+    llm = get_llm()
+    query = state.get("query", "")
+    prev_reply = state.get("final_response", "")
+    try:
+        messages = [
+            SystemMessage(content=SYSTEM_PROMPT),
+            HumanMessage(content=query),
+            AIMessage(content=prev_reply)
+        ]
+        result = llm.invoke(messages)
+        state["final_response"] = str(result.content) if hasattr(result, "content") else str(result)
+    except Exception as e:
+        # LLM 실패시 기존 답변 유지
+        pass
+    return state 

core/graphs/workflow.py

@@ -7,6 +7,7 @@
 from core.customs_tracking.agent.customs_tracking_agent import customs_tracking_agent
 from core.tariff_prediction.agent.tariff_prediction_agent import tariff_prediction_agent
 from core.shared.router.intent_router import  intent_router
+from core.graphs.final_agent import final_agent
 
 def create_customs_graph():
     """관세청 에이전트 그래프를 생성합니다."""
@@ -19,6 +20,7 @@ def create_customs_graph():
     workflow.add_node("customs_tracking", customs_tracking_agent)
     workflow.add_node("tariff_prediction", tariff_prediction_agent)
     workflow.add_node("qna", qna_agent)
+    workflow.add_node("final_agent", final_agent)
 
     # 시작점 설정
     workflow.set_entry_point("intent_router")
@@ -34,9 +36,11 @@ def create_customs_graph():
         }
     )
 
-    # 각 에이전트에서 종료점으로
-    workflow.add_edge("customs_tracking", END)
-    workflow.add_edge("tariff_prediction", END)
-    workflow.add_edge("qna", END)
+    # 각 에이전트에서 final_agent로
+    workflow.add_edge("customs_tracking", "final_agent")
+    workflow.add_edge("tariff_prediction", "final_agent")
+    workflow.add_edge("qna", "final_agent")
+    # final_agent에서 종료점으로
+    workflow.add_edge("final_agent", END)
 
     return workflow.compile()

core/qna/agent/test_qna_agent.py

@@ -1,4 +1,10 @@
 from langchain_openai import ChatOpenAI
+import os
+from dotenv import load_dotenv
 
 def get_llm():
-    return ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
+    load_dotenv()
+    api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+    if not api_key:
+        raise RuntimeError("OPENAI_API_KEY 환경변수 또는 .env 파일에 키가 필요합니다.")
+    return ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0, openai_api_key=api_key)