refactor: 상수를 constants 디렉토리 내에 정의

Author: hanjuhn

.DS_Store

@@ -9,6 +9,7 @@
 from core.tariff_prediction.tools.parse_user_input import parse_user_input
 from core.tariff_prediction.tools.parse_hs_results import parse_hs6_result, generate_hs10_candidates
 from core.tariff_prediction.tools.parse_tariff_result import parse_tariff_result
+from core.tariff_prediction.constants import SUPPORTED_COUNTRIES, SCENARIOS, OFF_TOPIC_KEYWORDS, CORRECTION_KEYWORDS, SESSION_TERMINATION_KEYWORDS
 
 # 전역 워크플로우 매니저
 class WorkflowManager:
@@ -45,22 +46,9 @@ def __init__(self):
         }
 
         # 환율 지원 국가 목록
-        self.supported_countries = {
-            '미국': 'USD', '일본': 'JPY', '유럽연합': 'EUR', '중국': 'CNY',
-            '독일': 'EUR', '프랑스': 'EUR', '이탈리아': 'EUR', '스페인': 'EUR',
-            '네덜란드': 'EUR', '벨기에': 'EUR', '오스트리아': 'EUR', '그리스': 'EUR',
-            '포르투갈': 'EUR', '아일랜드': 'EUR', '핀란드': 'EUR', '룩셈부르크': 'EUR',
-            '스웨덴': 'EUR', '덴마크': 'EUR', '폴란드': 'EUR', '체코': 'EUR',
-            '헝가리': 'EUR', '슬로바키아': 'EUR', '슬로베니아': 'EUR', '에스토니아': 'EUR',
-            '라트비아': 'EUR', '리투아니아': 'EUR', '몰타': 'EUR', '키프로스': 'EUR',
-            '크로아티아': 'EUR', '루마니아': 'EUR', '불가리아': 'EUR'
-        }
+        self.supported_countries = SUPPORTED_COUNTRIES
 
-        self.scenarios = {
-            '1': '해외직구',
-            '2': '해외체류 중 구매', 
-            '3': '해외배송'
-        }
+        self.scenarios = SCENARIOS
 
     def reset_session(self):
         """세션을 초기화합니다."""
@@ -95,7 +83,7 @@ def parse_user_input(self, user_input: str) -> Dict[str, Any]:
 
     def handle_correction_request(self, user_input: str) -> str:
         """수정 요청을 처리합니다."""
-        if any(word in user_input for word in ['수정', '잘못', '다시', '틀렸']):
+        if any(word in user_input for word in CORRECTION_KEYWORDS):
             if self.state['current_step'] == 'scenario_selection':
                 return "어떤 정보를 수정하시겠습니까?\n1. 시나리오\n2. 상품 정보\n3. 처음부터 다시 시작"
             elif self.state['current_step'] == 'input_collection':
@@ -109,20 +97,14 @@ def handle_correction_request(self, user_input: str) -> str:
 
     def is_off_topic(self, user_input: str) -> bool:
         """관세 계산과 관련 없는 주제인지 확인합니다."""
-        off_topic_keywords = [
-            '날씨', '음식', '영화', '음악', '운동', '취미', '가족', '친구',
-            '일', '학교', '공부', '시험', '여행', '휴가', '주말', '주중',
-            '아침', '점심', '저녁', '잠', '병원', '약', '건강', '운동'
-        ]
-        
         input_lower = user_input.lower()
-        return any(keyword in input_lower for keyword in off_topic_keywords)
+        return any(keyword in input_lower for keyword in OFF_TOPIC_KEYWORDS)
 
     def process_user_input(self, user_input: str) -> str:
         """사용자 입력을 처리하고 적절한 응답을 반환합니다."""
 
         # 세션 중단 요청 확인
-        if any(word in user_input for word in ['중단', '그만', '취소', '종료']):
+        if any(word in user_input for word in SESSION_TERMINATION_KEYWORDS):
             self.reset_session()
             return "관세 계산을 중단하겠습니다. 다른 질문이 있으시면 언제든 말씀해 주세요."
 

core/.DS_Store

@@ -0,0 +1,25 @@
+# Constants package for tariff prediction module
+
+from .constants import (
+    SUPPORTED_COUNTRIES,
+    SCENARIOS,
+    VALID_SCENARIOS,
+    OFF_TOPIC_KEYWORDS,
+    REMOVE_KEYWORDS,
+    CORRECTION_KEYWORDS,
+    SESSION_TERMINATION_KEYWORDS,
+    PRICE_PATTERNS,
+    QUANTITY_PATTERNS
+)
+
+__all__ = [
+    'SUPPORTED_COUNTRIES',
+    'SCENARIOS',
+    'VALID_SCENARIOS',
+    'OFF_TOPIC_KEYWORDS',
+    'REMOVE_KEYWORDS',
+    'CORRECTION_KEYWORDS',
+    'SESSION_TERMINATION_KEYWORDS',
+    'PRICE_PATTERNS',
+    'QUANTITY_PATTERNS'
+] 

core/tariff_prediction/agent/tariff_prediction_agent.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+# 관세 예측 모듈 통합 상수 파일
+
+# 환율 지원 국가 목록
+SUPPORTED_COUNTRIES = {
+    '미국': 'USD', '일본': 'JPY', '유럽연합': 'EUR', '중국': 'CNY',
+    '독일': 'EUR', '프랑스': 'EUR', '이탈리아': 'EUR', '스페인': 'EUR',
+    '네덜란드': 'EUR', '벨기에': 'EUR', '오스트리아': 'EUR', '그리스': 'EUR',
+    '포르투갈': 'EUR', '아일랜드': 'EUR', '핀란드': 'EUR', '룩셈부르크': 'EUR',
+    '스웨덴': 'EUR', '덴마크': 'EUR', '폴란드': 'EUR', '체코': 'EUR',
+    '헝가리': 'EUR', '슬로바키아': 'EUR', '슬로베니아': 'EUR', '에스토니아': 'EUR',
+    '라트비아': 'EUR', '리투아니아': 'EUR', '몰타': 'EUR', '키프로스': 'EUR',
+    '크로아티아': 'EUR', '루마니아': 'EUR', '불가리아': 'EUR'
+}
+
+# 시나리오 관련 상수
+SCENARIOS = {
+    '1': '해외직구',
+    '2': '해외체류 중 구매', 
+    '3': '해외배송'
+}
+
+VALID_SCENARIOS = ['해외직구', '해외체류 중 구매', '해외배송']
+
+# 키워드 관련 상수
+OFF_TOPIC_KEYWORDS = [
+    '날씨', '음식', '영화', '음악', '운동', '취미', '가족', '친구',
+    '일', '학교', '공부', '시험', '여행', '휴가', '주말', '주중',
+    '아침', '점심', '저녁', '잠', '병원', '약', '건강', '운동'
+]
+
+REMOVE_KEYWORDS = [
+    '원', '달러', '엔', '위안', '유로', '만원', '천원', 
+    '개', '개씩', '개를', '샀', '구매', '에서', '에서 샀', '에서 구매'
+]
+
+CORRECTION_KEYWORDS = ['수정', '잘못', '다시', '틀렸']
+
+SESSION_TERMINATION_KEYWORDS = ['중단', '그만', '취소', '종료']
+
+# 정규표현식 패턴 상수
+PRICE_PATTERNS = [
+    r'(\d+)[,\s]*원',
+    r'(\d+)[,\s]*달러',
+    r'(\d+)[,\s]*엔',
+    r'(\d+)[,\s]*위안',
+    r'(\d+)[,\s]*유로',
+    r'(\d+)[,\s]*만원',
+    r'(\d+)[,\s]*천원'
+]
+
+QUANTITY_PATTERNS = [
+    r'(\d+)[\s]*개',
+    r'(\d+)[\s]*개씩',
+    r'(\d+)[\s]*개를',
+    r'(\d+)[\s]*개 샀',
+    r'(\d+)[\s]*개 구매'
+] 

core/tariff_prediction/constants/__init__.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 from langchain_core.tools import tool
 from langchain_core.messages import HumanMessage
 from core.shared.utils.llm import get_llm
+from core.tariff_prediction.constants import VALID_SCENARIOS
 
 @tool
 def detect_scenario_from_input(user_input: str) -> str | None:
@@ -27,21 +28,20 @@ def detect_scenario_from_input(user_input: str) -> str | None:
         result = result.strip()
 
         # 응답에서 시나리오 추출 (따옴표나 "답변:" 등의 접두사 제거)
-        valid_scenarios = ['해외직구', '해외체류 중 구매', '해외배송']
 
         # 직접 매칭 시도
-        if result in valid_scenarios:
+        if result in VALID_SCENARIOS:
             return result
 
         # 응답에서 시나리오 추출 시도
-        for scenario in valid_scenarios:
+        for scenario in VALID_SCENARIOS:
             if scenario in result:
                 return scenario
 
         # "답변:" 접두사 제거 후 시도
         if result.startswith('답변:'):
             clean_result = result.replace('답변:', '').strip().strip('"').strip("'")
-            if clean_result in valid_scenarios:
+            if clean_result in VALID_SCENARIOS:
                 return clean_result
 
         return None

core/tariff_prediction/constants/constants.py

@@ -6,18 +6,7 @@
 import os
 
 from core.tariff_prediction.constants.api_config import KOREAEXIM_API_URL, KOREAEXIM_API_KEY
-
-# 환율 지원 국가 목록
-SUPPORTED_COUNTRIES = {
-    '미국': 'USD', '일본': 'JPY', '유럽연합': 'EUR', '중국': 'CNY',
-    '독일': 'EUR', '프랑스': 'EUR', '이탈리아': 'EUR', '스페인': 'EUR',
-    '네덜란드': 'EUR', '벨기에': 'EUR', '오스트리아': 'EUR', '그리스': 'EUR',
-    '포르투갈': 'EUR', '아일랜드': 'EUR', '핀란드': 'EUR', '룩셈부르크': 'EUR',
-    '스웨덴': 'EUR', '덴마크': 'EUR', '폴란드': 'EUR', '체코': 'EUR',
-    '헝가리': 'EUR', '슬로바키아': 'EUR', '슬로베니아': 'EUR', '에스토니아': 'EUR',
-    '라트비아': 'EUR', '리투아니아': 'EUR', '몰타': 'EUR', '키프로스': 'EUR',
-    '크로아티아': 'EUR', '루마니아': 'EUR', '불가리아': 'EUR'
-}
+from core.tariff_prediction.constants import SUPPORTED_COUNTRIES
 
 def is_supported_country(country: str) -> bool:
     """지원되는 국가인지 확인합니다."""

core/tariff_prediction/tools/detect_scenario.py

@@ -2,35 +2,15 @@
 import re
 from langchain_core.tools import tool
 
-# 환율 지원 국가 목록
-SUPPORTED_COUNTRIES = {
-    '미국': 'USD', '일본': 'JPY', '유럽연합': 'EUR', '중국': 'CNY',
-    '독일': 'EUR', '프랑스': 'EUR', '이탈리아': 'EUR', '스페인': 'EUR',
-    '네덜란드': 'EUR', '벨기에': 'EUR', '오스트리아': 'EUR', '그리스': 'EUR',
-    '포르투갈': 'EUR', '아일랜드': 'EUR', '핀란드': 'EUR', '룩셈부르크': 'EUR',
-    '스웨덴': 'EUR', '덴마크': 'EUR', '폴란드': 'EUR', '체코': 'EUR',
-    '헝가리': 'EUR', '슬로바키아': 'EUR', '슬로베니아': 'EUR', '에스토니아': 'EUR',
-    '라트비아': 'EUR', '리투아니아': 'EUR', '몰타': 'EUR', '키프로스': 'EUR',
-    '크로아티아': 'EUR', '루마니아': 'EUR', '불가리아': 'EUR'
-}
+from core.tariff_prediction.constants import SUPPORTED_COUNTRIES, REMOVE_KEYWORDS, PRICE_PATTERNS, QUANTITY_PATTERNS
 
 @tool
 def parse_user_input(user_input: str) -> Dict[str, Any]:
     """자연어 입력을 파싱하여 상품 정보를 추출합니다."""
     parsed = {}
 
     # 가격 정보 추출 (숫자 + 원/달러/엔/위안 등)
-    price_patterns = [
-        r'(\d+)[,\s]*원',
-        r'(\d+)[,\s]*달러',
-        r'(\d+)[,\s]*엔',
-        r'(\d+)[,\s]*위안',
-        r'(\d+)[,\s]*유로',
-        r'(\d+)[,\s]*만원',
-        r'(\d+)[,\s]*천원'
-    ]
-    
-    for pattern in price_patterns:
+    for pattern in PRICE_PATTERNS:
         matches = re.findall(pattern, user_input)
         if matches:
             price_str = matches[0].replace(',', '')
@@ -43,15 +23,7 @@ def parse_user_input(user_input: str) -> Dict[str, Any]:
             break
 
     # 수량 정보 추출
-    quantity_patterns = [
-        r'(\d+)[\s]*개',
-        r'(\d+)[\s]*개씩',
-        r'(\d+)[\s]*개를',
-        r'(\d+)[\s]*개 샀',
-        r'(\d+)[\s]*개 구매'
-    ]
-    
-    for pattern in quantity_patterns:
+    for pattern in QUANTITY_PATTERNS:
         matches = re.findall(pattern, user_input)
         if matches:
             parsed['quantity'] = int(matches[0])
@@ -67,15 +39,14 @@ def parse_user_input(user_input: str) -> Dict[str, Any]:
     # 상품 묘사 추출 (가격, 수량, 국가 정보를 제외한 나머지 부분)
     # 먼저 가격, 수량, 국가 관련 키워드를 제거
     cleaned_input = user_input
-    for pattern in price_patterns + quantity_patterns:
+    for pattern in PRICE_PATTERNS + QUANTITY_PATTERNS:
         cleaned_input = re.sub(pattern, '', cleaned_input)
 
     for country in countries:
         cleaned_input = cleaned_input.replace(country, '')
 
     # 일반적인 키워드 제거
-    remove_keywords = ['원', '달러', '엔', '위안', '유로', '만원', '천원', '개', '개씩', '개를', '샀', '구매', '에서', '에서 샀', '에서 구매']
-    for keyword in remove_keywords:
+    for keyword in REMOVE_KEYWORDS:
         cleaned_input = cleaned_input.replace(keyword, '')
 
     # 상품 묘사로 사용할 부분 추출