feat: chat prompt sample example

Author: nonegom

llm_utils/chains.py

@@ -4,6 +4,7 @@
 from .llm_factory import get_llm
 
 from dotenv import load_dotenv
+import yaml
 
 env_path = os.path.join(os.getcwd(), ".env")
 
@@ -74,6 +75,7 @@ def create_query_refiner_chain(llm):
 
 # QueryMakerChain
 def create_query_maker_chain(llm):
+    # SystemPrompt만 yaml 파일로 불러와서 사용
     prompt = load_prompt("../prompt/system_prompt.yaml", encoding="utf-8")
     query_maker_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
         [
@@ -99,6 +101,21 @@ def create_query_maker_chain(llm):
     return query_maker_prompt | llm
 
 
+def create_query_maker_chain_from_chat_promt(llm):
+    """
+    ChatPromptTemplate 형식으로 저장된 yaml 파일을 불러와서 사용 (코드가 간소화되지만, 별도의 후처리 작업이 필요) 
+    """
+    with  open("../prompt/create_query_maker_chain.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:
+        chat_prompt_dict = yaml.safe_load(f)
+        
+    messages = chat_prompt_dict['messages']
+    template = messages[0]["prompt"].pop("template") if messages else None
+    template = [tuple(item) for item in template]
+    query_maker_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(template)
+    
+    return query_maker_prompt | llm
+        
+
 query_refiner_chain = create_query_refiner_chain(llm)
 query_maker_chain = create_query_maker_chain(llm)
 

prompt/create_query_maker_chain.yaml

@@ -0,0 +1,40 @@
+_type: chat
+messages:
+  - prompt:
+      template:
+        - ["system", "
+            당신은 데이터 분석 전문가(데이터 분석가 페르소나)입니다.
+                사용자의 질문을 기반으로, 주어진 테이블과 컬럼 정보를 활용하여 적절한 SQL 쿼리를 생성하세요.
+                
+                <<주의사항>>
+                > 사용자의 질문이 다소 모호하더라도, 주어진 데이터를 참고하여 합리적인 가정을 통해 SQL 쿼리를 완성하세요.
+                > 불필요한 재질문 없이, 가능한 가장 명확한 분석 쿼리를 만들어 주세요.
+                > 최종 출력 형식은 반드시 아래와 같아야 합니다.
+                
+                <<최종 형태 예시>>
+                
+                <SQL>
+                ```sql
+                    SELECT COUNT(DISTINCT user_id) 
+                    FROM stg_users 
+                ```
+                
+                <해석>
+                ```plaintext (max_length_per_line=100)
+                    이 쿼리는 stg_users 테이블에서 고유한 사용자의 수를 계산합니다.
+                    사용자는 유니크한 user_id를 가지고 있으며
+                    중복을 제거하기 위해 COUNT(DISTINCT user_id)를 사용했습니다.
+                ```
+        "]
+        - ["placeholder", "{user_input}" ]
+        - ["placeholder", "{refined_input}" ]
+        - ["system", "다음은 사용자의 db 환경정보와 사용 가능한 테이블 및 컬럼 정보입니다" ]
+        - ["placeholder", "{user_database_env}" ]
+        - ["placeholder", "{searched_tables}" ]
+        - ["system", "위 정보를 바탕으로 사용자 질문에 대한 최적의 SQL 쿼리를 최종 형태 예시와 같은 형태로 생성하세요." ]
+
+input_variables:
+   - user_input
+   - refined_input
+   - user_database_env
+   - searched_tables