fix: 관세 예측 기능 버그 수정

Author: hanjuhn

app/__init__.py

@@ -1,9 +1,23 @@
-from flask import Flask
+from flask import Flask, jsonify
 from flasgger import Swagger
 from .routes import api_blueprint
 
 def create_app():
     app = Flask(__name__)
     Swagger(app)
     app.register_blueprint(api_blueprint)
+    
+    @app.route('/')
+    def index():
+        return jsonify({
+            "message": "관세청 챗봇 API 서버",
+            "endpoints": {
+                "/predict": "POST - 관세 예측 및 통관 관련 질문 처리",
+                "/apidocs": "GET - API 문서 (Swagger)"
+            },
+            "example": {
+                "question": "미국에서 150만원에 노트북을 샀는데 관세가 얼마나 나올까요?"
+            }
+        })
+    
     return app

core/graphs/final_agent.py

@@ -4,6 +4,7 @@
 # - 답변은 마크다운, 끝에 책임 한계 안내문구 필수
 
 import re
+from typing import List
 from core.shared.states.states import CustomsAgentState
 from core.shared.utils.llm import get_llm
 from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage
@@ -22,15 +23,17 @@
 - 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.
+- 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.
+- **tariff_prediction 에이전트에서 온 응답은 항상 통관 관련으로 간주합니다.**
+- 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.
+   - **tariff_prediction 에이전트에서 온 경우**: 해당 응답을 그대로 사용합니다.
    - 답변 이후 활용한 근거 및 조항에 대해 출처를 반드시 밝혀야 합니다. 
 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.
@@ -43,14 +46,39 @@ def final_agent(state: CustomsAgentState) -> CustomsAgentState:
     llm = get_llm()
     query = state.get("query", "")
     prev_reply = state.get("final_response", "")
+    intent = state.get("intent", "")
+    messages = state.get("messages", [])
+    
+    # tariff_prediction 에이전트에서 온 경우 해당 응답을 그대로 사용
+    if intent == "tariff_prediction" and prev_reply:
+        return state
+    
     try:
-        messages = [
-            SystemMessage(content=SYSTEM_PROMPT),
-            HumanMessage(content=query),
-            AIMessage(content=prev_reply)
-        ]
-        result = llm.invoke(messages)
+        # 대화 히스토리를 포함한 메시지 구성
+        from langchain_core.messages import BaseMessage
+        llm_messages: List[BaseMessage] = [SystemMessage(content=SYSTEM_PROMPT)]
+        
+        # 기존 대화 히스토리 추가 (최근 10개 메시지로 제한)
+        if messages:
+            recent_messages = messages[-10:]  # 최근 10개 메시지만 사용
+            llm_messages.extend(recent_messages)
+        
+        # 현재 쿼리 추가
+        llm_messages.append(HumanMessage(content=query))
+        
+        # 이전 응답이 있으면 추가
+        if prev_reply:
+            llm_messages.append(AIMessage(content=prev_reply))
+        
+        result = llm.invoke(llm_messages)
         state["final_response"] = str(result.content) if hasattr(result, "content") else str(result)
+        
+        # 대화 히스토리에 현재 대화 추가
+        if "messages" not in state:
+            state["messages"] = []
+        state["messages"].append(HumanMessage(content=query))
+        state["messages"].append(AIMessage(content=state["final_response"]))
+        
     except Exception as e:
         # LLM 실패시 기존 답변 유지
         pass

core/shared/router/intent_router.py

@@ -5,6 +5,65 @@
 
 def intent_router(state: CustomsAgentState) -> CustomsAgentState:
     """사용자 쿼리의 의도를 분류합니다."""
+    
+    # 이전 대화에서 관세 예측 중인지 확인
+    messages = state.get("messages", [])
+    is_in_tariff_session = False
+    
+    # 최근 메시지들을 확인하여 관세 예측 세션 중인지 판단
+    for msg in messages[-5:]:  # 최근 5개 메시지 확인
+        if hasattr(msg, 'content') and isinstance(msg.content, str):
+            content = msg.content.lower()
+            # 관세 예측 관련 키워드가 있거나 HS 코드 선택 메시지가 있으면 관세 예측 세션으로 판단
+            if any(keyword in content for keyword in [
+                'hs6 코드 후보', 'hs10 코드 후보', '번호를 선택', '관세 계산', '관세 예측',
+                '상품묘사', '구매 국가', '상품 가격', '시나리오 선택', 'tariff_prediction'
+            ]):
+                is_in_tariff_session = True
+                break
+    
+    # 이전 의도가 tariff_prediction이었는지도 확인
+    if messages and len(messages) > 0:
+        last_msg = messages[-1]
+        if hasattr(last_msg, 'content') and isinstance(last_msg.content, str):
+            if 'tariff_prediction' in last_msg.content:
+                is_in_tariff_session = True
+    
+    # 현재 쿼리가 숫자 선택인지 확인
+    current_query = state["query"].strip()
+    is_number_selection = False
+    
+    # 숫자 선택 패턴 확인 (1번, 2번, 3번, 1, 2, 3 등)
+    import re
+    number_patterns = [
+        r'^\d+번?$',  # 1번, 2번, 3번
+        r'^\d+$',     # 1, 2, 3
+        r'^\d+\.?\d*$',  # 8471.60, 8517.70 등 HS 코드
+        r'^\d{4,6}$',  # 8471, 851770 등 HS 코드
+        r'^\d{4}\.\d{2}$',  # 8471.60 등 HS 코드
+    ]
+    
+    for pattern in number_patterns:
+        if re.match(pattern, current_query):
+            is_number_selection = True
+            break
+    
+    # 관세 예측 세션 중이고 숫자 선택이면 무조건 tariff_prediction
+    if is_in_tariff_session and is_number_selection:
+        state["intent"] = "tariff_prediction"  # type: ignore
+        state["messages"].append(AIMessage(content=f"의도 분류 완료: {state['intent']} (세션 연속성 유지)"))
+        print(state)
+        return state
+    
+    # 숫자 선택이지만 관세 예측 세션이 아닌 경우에도 tariff_prediction으로 분류
+    # (HS 코드 직접 입력 등의 경우)
+    if is_number_selection:
+        state["intent"] = "tariff_prediction"  # type: ignore
+        state["messages"].append(AIMessage(content=f"의도 분류 완료: {state['intent']} (숫자 선택 감지)"))
+        print(state)
+        return state
+    
+    # 일반적인 의도 분류
     llm = get_llm()
 
     classification_prompt = """
@@ -40,8 +99,8 @@ def intent_router(state: CustomsAgentState) -> CustomsAgentState:
     intent = str(result.content).strip()
     if intent not in ["customs_tracking", "tariff_prediction", "qna"]:
         intent = "qna"  # 기본값
-    # 타입 힌트에 맞게 Literal로 제한
+    
     state["intent"] = intent  # type: ignore
     state["messages"].append(AIMessage(content=f"의도 분류 완료: {intent}"))
-    print(state)  # type: ignore
+    print(state)
     return state