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Author: nonegom

evaluation/gen_persona.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 from utils import save_persona_json, pretty_print_persona
 from persona_class import PersonaList
 

llm_utils/agent.py

@@ -11,23 +11,15 @@
 main_agent_schema = {
     "type": "object",
     "properties": {
-        "intent": {
-            "type": "string",
-            "description": "유저의 의도 (search, end 등)"
-        },
-        "user_input": {
-            "type": "string",
-            "description": "유저의 입력"
-        },
-        "intent_reason": {
-            "type": "string",
-            "description": "유저의 의도 파악 이유"
-        },
+        "intent": {"type": "string", "description": "유저의 의도 (search, end 등)"},
+        "user_input": {"type": "string", "description": "유저의 입력"},
+        "intent_reason": {"type": "string", "description": "유저의 의도 파악 이유"},
     },
-    "required": ["intent", "user_input"]
+    "required": ["intent", "user_input"],
 }
 main_agent_parser = JsonOutputParser(schema=main_agent_schema)
 
+
 def manager_agent(state: QueryMakerState) -> dict:
     """
     가장 처음 시작하는 agent로 질문의 유무를 판단해서 적절한 Agent를 호출합니다.
@@ -36,26 +28,32 @@ def manager_agent(state: QueryMakerState) -> dict:
     manager_agent_prompt = get_prompt_template("manager_agent_prompt")
     messages = [SystemMessage(content=manager_agent_prompt), state["messages"][-1]]
     response = llm.invoke(messages)
-    
+
     try:
         parsed_output = main_agent_parser.parse(response.content)
-        state.update({
-            "messages": state["messages"] + [response], # 기록용
-            "intent": parsed_output.get("intent", "end"), # 분기용
-            "user_input": parsed_output.get("user_input",state['messages'][-1].content), # SQL 쿼리 변환 대상 질문
-            "intent_reason": parsed_output.get("intent_reason", "") # 분기 이유
-        })
+        state.update(
+            {
+                "messages": state["messages"] + [response],  # 기록용
+                "intent": parsed_output.get("intent", "end"),  # 분기용
+                "user_input": parsed_output.get(
+                    "user_input", state["messages"][-1].content
+                ),  # SQL 쿼리 변환 대상 질문
+                "intent_reason": parsed_output.get("intent_reason", ""),  # 분기 이유
+            }
+        )
         return state
-    
+
     except Exception as e:
         print(f"<<error main-agent: {e} >>")
-        state.update({
-            "messages": state["messages"] + [AIMessage(content=response.content)],
-            "intent": "end",
-            "intent_reason": response.content
-        })
+        state.update(
+            {
+                "messages": state["messages"] + [AIMessage(content=response.content)],
+                "intent": "end",
+                "intent_reason": response.content,
+            }
+        )
         return state
-    
+
 
 def manager_agent_edge(state: QueryMakerState) -> str:
     """
@@ -65,5 +63,4 @@ def manager_agent_edge(state: QueryMakerState) -> str:
     if state.get("intent") == "make_query":
         return "make_query"
     else:
-        return "end" # end 시 최종 출력 값 반환
-    
+        return "end"  # end 시 최종 출력 값 반환

llm_utils/graph.py

@@ -36,7 +36,6 @@ def exception_end_node(state: QueryMakerState):
     }
 
 
-
 # 노드 함수: QUERY_REFINER 노드
 def query_refiner_node(state: QueryMakerState):
     # refined_node의 결과값으로 바로 AIMessages 반환

llm_utils/state.py

@@ -16,4 +16,3 @@ class QueryMakerState(TypedDict):
     intent: str
     intent_reason: str
     user_input: str
-