shinalok
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- Upgrade LLM to Qwen3-14B-4bit with Thinking mode (MlxChatModel as LangChain BaseChatModel) - Add LangGraph ReAct agent with tool calling loop (search_documents, web_search, get_current_date, remember/recall_user_info) - Add RAG pipeline: BAAI/bge-m3 embeddings + Qdrant vector store + semantic chunking (SemanticSplitter via cosine similarity) - Replace fixed-size RecursiveCharacterTextSplitter with meaning-based SemanticSplitter (numpy only, no extra deps) - Add Gradio Web UI (app.py): chat, document ingestion, document management tabs - Add multi-user support (user_id isolation in DB + per-user agent cache + dropdown selector) - Add conversation history restore from MySQL on agent init (Phase 11) - Add UserProfileRepository for persistent user profile (remember/recall tools) - Add thread-local DB connections to fix pymysql thread-safety with LangGraph ToolNode - Add Phase 14 voice interface: Whisper STT (microphone → text) + macOS TTS (say -v Yuna) - Enforce search_documents-first policy in system prompt and tool descriptions - Update ROADMAP2.md: Phase 14 완료, Phase 13 청킹 부분 완료 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
97 lines
4.1 KiB
Python
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Python
from datetime import date
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from langchain_core.tools import tool
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@tool
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def get_current_date() -> str:
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"""오늘 날짜를 반환합니다. 날짜·기간 관련 질문에 사용하세요."""
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return date.today().isoformat()
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@tool
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def web_search(query: str) -> str:
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"""최신 뉴스, 금리, 육아 정책 등 실시간 정보가 필요할 때 사용하세요. 저장된 문서에 없는 최신 정보를 검색합니다."""
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from duckduckgo_search import DDGS
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with DDGS() as ddgs:
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results = list(ddgs.text(query, max_results=5))
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if not results:
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return "검색 결과가 없습니다."
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return "\n\n".join(
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f"[{r['title']}]\n{r['body']}\n출처: {r['href']}"
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for r in results
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)
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def make_retriever_tool(retriever_service):
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"""as_retriever()를 사용하는 단순 검색 Tool (source_buffer 없음)."""
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retriever = retriever_service.as_retriever()
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@tool
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def search_documents(query: str) -> str:
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"""등록된 문서(논문, 육아 가이드, 금융 자료 등)에서 관련 정보를 검색합니다.
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육아·금융 관련 질문이 오면 자신의 지식으로 답하기 전에 반드시 이 도구를 먼저 호출하세요.
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등록된 문서가 없거나 검색 결과가 없을 때만 자신의 학습 지식을 보조적으로 활용합니다."""
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docs = retriever.invoke(query)
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if not docs:
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return "관련 문서를 찾을 수 없습니다."
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return "\n\n".join(
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f"[문서 {i + 1}]\n{doc.page_content}" for i, doc in enumerate(docs)
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)
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return search_documents
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def make_memory_tools(profile_repo, user_id: str = "default"):
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"""사용자 정보 저장/조회 Tool 쌍을 반환한다."""
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@tool
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def remember_user_info(key: str, value: str) -> str:
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"""사용자 정보를 영구 저장합니다. 다음 대화에도 기억해야 할 정보를 저장하세요.
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- 아이 나이는 반드시 '생년(출생연도)'으로 저장하세요. 나이는 매년 바뀌지만 생년은 영구적입니다.
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예: key='첫째_이름' value='신도율', key='첫째_생년' value='2020'
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- 기타 key 예시: 재정_목표, 거주지, 직업, 자녀수"""
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profile_repo.remember(key, value, user_id=user_id)
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return f"'{key}' 정보를 기억했습니다: {value}"
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@tool
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def recall_user_info(key: str) -> str:
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"""이전 대화에서 저장한 사용자 정보를 조회합니다."""
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value = profile_repo.recall(key, user_id=user_id)
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return value if value is not None else f"'{key}'에 대한 저장된 정보가 없습니다."
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return remember_user_info, recall_user_info
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def make_search_tool(retriever_service, source_buffer: list | None = None):
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"""RetrieverService를 클로저로 감싼 문서 검색 Tool을 반환합니다.
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source_buffer가 주어지면 검색된 문서의 메타데이터(source, page)를 누적 저장합니다.
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"""
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@tool
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def search_documents(query: str) -> str:
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"""등록된 문서(논문, 육아 가이드, 금융 자료 등)에서 관련 정보를 검색합니다.
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육아·금융 관련 질문이 오면 자신의 지식으로 답하기 전에 반드시 이 도구를 먼저 호출하세요.
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등록된 문서가 없거나 검색 결과가 없을 때만 자신의 학습 지식을 보조적으로 활용합니다."""
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docs = retriever_service.search(query)
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if source_buffer is not None:
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for doc in docs:
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src = doc.metadata.get("source", "")
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page = doc.metadata.get("page", None)
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if src:
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entry = {"source": src}
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if page is not None:
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entry["page"] = page + 1 # 0-indexed → 1-indexed
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if entry not in source_buffer:
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source_buffer.append(entry)
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if not docs:
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return "관련 문서를 찾을 수 없습니다."
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return "\n\n".join(
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f"[문서 {i + 1}]\n{doc.page_content}" for i, doc in enumerate(docs)
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)
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return search_documents
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