user input 관련 코드 제거 및 그래프 구조 수정 # 134

- 쿼리 리파이너 관련 함수 및 노드 삭제
- 기본 및 확장 그래프에서 쿼리 리파이너 노드 제거
- 관련 문서 및 README 업데이트
- 단순화된 그래프 파일 삭제

Author: ehddnr301

engine/query_executor.py

@@ -12,7 +12,6 @@
 
 from llm_utils.graph_utils.enriched_graph import builder as enriched_builder
 from llm_utils.graph_utils.basic_graph import builder as basic_builder
-from llm_utils.graph_utils.simplified_graph import builder as simplified_builder
 from llm_utils.llm_response_parser import LLMResponseParser
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -26,7 +25,6 @@ def execute_query(
     top_n: int = 5,
     device: str = "cpu",
     use_enriched_graph: bool = False,
-    use_simplified_graph: bool = False,
     session_state: Optional[Union[Dict[str, Any], Any]] = None,
 ) -> Dict[str, Any]:
     """
@@ -49,17 +47,13 @@ def execute_query(
         Dict[str, Any]: 다음 정보를 포함한 Lang2SQL 실행 결과 딕셔너리:
             - "generated_query": 생성된 SQL 쿼리 (`AIMessage`)
             - "messages": 전체 LLM 응답 메시지 목록
-            - "refined_input": AI가 재구성한 입력 질문
             - "searched_tables": 참조된 테이블 목록 등 추가 정보
     """
 
     logger.info("Processing query: %s", query)
 
     # 그래프 선택
-    if use_simplified_graph:
-        graph_type = "simplified"
-        graph_builder = simplified_builder
-    elif use_enriched_graph:
+    if use_enriched_graph:
         graph_type = "enriched"
         graph_builder = enriched_builder
     else:

interface/lang2sql.py

@@ -20,7 +20,6 @@
 from infra.observability.token_usage import TokenUtils
 from llm_utils.graph_utils.enriched_graph import builder as enriched_builder
 from llm_utils.graph_utils.basic_graph import builder
-from llm_utils.graph_utils.simplified_graph import builder as simplified_builder
 
 
 TITLE = "Lang2SQL"
@@ -61,7 +60,6 @@ def execute_query(
         dict: 다음 정보를 포함한 Lang2SQL 실행 결과 딕셔너리:
             - "generated_query": 생성된 SQL 쿼리 (`AIMessage`)
             - "messages": 전체 LLM 응답 메시지 목록
-            - "refined_input": AI가 재구성한 입력 질문
             - "searched_tables": 참조된 테이블 목록 등 추가 정보
     """
 
@@ -72,7 +70,6 @@ def execute_query(
         top_n=top_n,
         device=device,
         use_enriched_graph=st.session_state.get("use_enriched", False),
-        use_simplified_graph=st.session_state.get("use_simplified", False),
         session_state=st.session_state,
     )
 
@@ -164,7 +161,17 @@ def should_show(_key: str) -> bool:
     if should_show("show_question_reinterpreted_by_ai"):
         st.markdown("---")
         st.markdown("**AI가 재해석한 사용자 질문:**")
-        st.code(res["refined_input"].content)
+        try:
+            if len(res["messages"]) > 1:
+                candidate = res["messages"][ -2 ]
+                question_text = (
+                    candidate.content if hasattr(candidate, "content") else str(candidate)
+                )
+            else:
+                question_text = res["messages"][0].content
+        except Exception:
+            question_text = str(res["messages"][0].content)
+        st.code(question_text)
 
     if should_show("show_referenced_tables"):
         st.markdown("---")
@@ -200,8 +207,19 @@ def should_show(_key: str) -> bool:
                 sql = LLMResponseParser.extract_sql(sql_raw)
                 df = database.run_sql(sql)
                 st.markdown("**쿼리 결과 시각화:**")
+                try:
+                    if len(res["messages"]) > 1:
+                        candidate = res["messages"][ -2 ]
+                        chart_question = (
+                            candidate.content if hasattr(candidate, "content") else str(candidate)
+                        )
+                    else:
+                        chart_question = res["messages"][0].content
+                except Exception:
+                    chart_question = str(res["messages"][0].content)
+
                 display_code = DisplayChart(
-                    question=res["refined_input"].content,
+                    question=chart_question,
                     sql=sql,
                     df_metadata=f"Running df.dtypes gives:\n{df.dtypes}",
                 )
@@ -225,21 +243,14 @@ def should_show(_key: str) -> bool:
 use_enriched = st.sidebar.checkbox(
     "프로파일 추출 & 컨텍스트 보강 워크플로우 사용", value=False
 )
-use_simplified = st.sidebar.checkbox(
-    "단순화된 워크플로우 사용 (QUERY_REFINER 제거)", value=False
-)
 
 # 세션 상태 초기화
 if (
     "graph" not in st.session_state
     or st.session_state.get("use_enriched") != use_enriched
-    or st.session_state.get("use_simplified") != use_simplified
 ):
     # 그래프 선택 로직
-    if use_simplified:
-        graph_builder = simplified_builder
-        graph_type = "단순화된"
-    elif use_enriched:
+    if use_enriched:
         graph_builder = enriched_builder
         graph_type = "확장된"
     else:
@@ -248,16 +259,12 @@ def should_show(_key: str) -> bool:
 
     st.session_state["graph"] = graph_builder.compile()
     st.session_state["use_enriched"] = use_enriched
-    st.session_state["use_simplified"] = use_simplified
     st.info(f"Lang2SQL이 성공적으로 시작되었습니다. ({graph_type} 워크플로우)")
 
 # 새로고침 버튼 추가
 if st.sidebar.button("Lang2SQL 새로고침"):
     # 그래프 선택 로직
-    if st.session_state.get("use_simplified"):
-        graph_builder = simplified_builder
-        graph_type = "단순화된"
-    elif st.session_state.get("use_enriched"):
+    if st.session_state.get("use_enriched"):
         graph_builder = enriched_builder
         graph_type = "확장된"
     else:

llm_utils/README.md

@@ -40,16 +40,16 @@ Lang2SQL 파이프라인에서 LLM, 검색(RAG), 그래프 워크플로우, DB 
 ### Depth 2.5: 체인(Chains)
 
 - **`chains.py`**: LangChain ChatPromptTemplate로 구성된 체인.
-  - `create_query_refiner_chain`, `create_query_maker_chain`, `create_profile_extraction_chain`, `create_query_refiner_with_profile_chain`, `create_query_enrichment_chain`
+  - `create_query_maker_chain`, `create_profile_extraction_chain`, `create_query_enrichment_chain`
   - `QuestionProfile` Pydantic 모델로 질의 특성 구조화 추출.
 
 ### Depth 3: 그래프(Graph) 워크플로우
 
 - **`graph_utils/base.py`**: 공통 상태(`QueryMakerState`)와 노드 함수 집합.
-  - 노드: `get_table_info_node`(RAG), `profile_extraction_node`, `query_refiner_node`/`query_refiner_with_profile_node`, `context_enrichment_node`, `query_maker_node`, `query_maker_node_without_refiner`.
+  - 노드: `get_table_info_node`(RAG), `profile_extraction_node`, `context_enrichment_node`, `query_maker_node`, `query_maker_node_without_refiner`.
   - 각 노드는 `chains.py`와 `retrieval.py`, `utils.profile_to_text` 등을 호출하며 상태를 갱신.
-- **`graph_utils/basic_graph.py`**: GET_TABLE_INFO → QUERY_REFINER → QUERY_MAKER → END
-- **`graph_utils/enriched_graph.py`**: GET_TABLE_INFO → PROFILE_EXTRACTION → QUERY_REFINER(with profile) → CONTEXT_ENRICHMENT → QUERY_MAKER → END
+- **`graph_utils/basic_graph.py`**: GET_TABLE_INFO → QUERY_MAKER → END
+- **`graph_utils/enriched_graph.py`**: GET_TABLE_INFO → PROFILE_EXTRACTION → CONTEXT_ENRICHMENT → QUERY_MAKER → END
 - **`graph_utils/simplified_graph.py`**: GET_TABLE_INFO → PROFILE_EXTRACTION → CONTEXT_ENRICHMENT → QUERY_MAKER(without refiner) → END
 
 ### 통합 흐름(End-to-End)

llm_utils/chains.py

@@ -23,31 +23,6 @@ class QuestionProfile(BaseModel):
     has_temporal_comparison: bool = Field(description="기간 비교 포함 여부")
     intent_type: str = Field(description="질문의 주요 의도 유형")
 
-
-def create_query_refiner_chain(llm):
-    prompt = get_prompt_template("query_refiner_prompt")
-    tool_choice_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
-        [
-            SystemMessagePromptTemplate.from_template(prompt),
-            MessagesPlaceholder(variable_name="user_input"),
-            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
-                "다음은 사용자의 실제 사용 가능한 테이블 및 컬럼 정보 와 예시쿼리 및 용어집 정보입니다:"
-            ),
-            MessagesPlaceholder(variable_name="searched_tables"),
-            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
-                """
-                위 사용자의 입력을 바탕으로
-                분석 관점에서 **충분히 답변 가능한 형태**로
-                "구체화된 질문"을 작성하고,
-                필요한 경우 가정이나 전제 조건을 함께 제시해 주세요.
-                """,
-            ),
-        ]
-    )
-
-    return tool_choice_prompt | llm
-
-
 # QueryMakerChain
 def create_query_maker_chain(llm):
     # SystemPrompt만 yaml 파일로 불러와서 사용
@@ -57,10 +32,9 @@ def create_query_maker_chain(llm):
             SystemMessagePromptTemplate.from_template(prompt),
             (
                 "system",
-                "아래는 사용자의 질문 및 구체화된 질문입니다:",
+                "아래는 사용자의 질문입니다:",
             ),
             MessagesPlaceholder(variable_name="user_input"),
-            MessagesPlaceholder(variable_name="refined_input"),
             (
                 "system",
                 "다음은 사용자의 db 환경정보와 사용 가능한 테이블 및 컬럼 정보 와 예시쿼리 및 용어집 정보입니다:",
@@ -76,35 +50,6 @@ def create_query_maker_chain(llm):
     return query_maker_prompt | llm
 
 
-def create_query_refiner_with_profile_chain(llm):
-    prompt = get_prompt_template("query_refiner_prompt")
-
-    tool_choice_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
-        [
-            SystemMessagePromptTemplate.from_template(prompt),
-            MessagesPlaceholder(variable_name="user_input"),
-            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
-                "다음은 사용자의 실제 사용 가능한 테이블 및 컬럼 정보 와 예시쿼리 및 용어집 정보입니다:"
-            ),
-            MessagesPlaceholder(variable_name="searched_tables"),
-            # 프로파일 정보 입력
-            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
-                "다음은 사용자의 질문을 분석한 프로파일 정보입니다."
-            ),
-            MessagesPlaceholder("profile_prompt"),
-            SystemMessagePromptTemplate.from_template(
-                """
-                위 사용자의 입력과 위 조건을 바탕으로
-                분석 관점에서 **충분히 답변 가능한 형태**로
-                "구체화된 질문"을 작성하세요.
-                """,
-            ),
-        ]
-    )
-
-    return tool_choice_prompt | llm
-
-
 def create_query_enrichment_chain(llm):
     prompt = get_prompt_template("query_enrichment_prompt")
 
@@ -131,11 +76,9 @@ def create_profile_extraction_chain(llm):
     return chain
 
 
-query_refiner_chain = create_query_refiner_chain(llm)
 query_maker_chain = create_query_maker_chain(llm)
 profile_extraction_chain = create_profile_extraction_chain(llm)
-query_refiner_with_profile_chain = create_query_refiner_with_profile_chain(llm)
 query_enrichment_chain = create_query_enrichment_chain(llm)
 
 if __name__ == "__main__":
-    query_refiner_chain.invoke()
+    pass

llm_utils/graph_utils/__init__.py

@@ -7,43 +7,35 @@
 from .base import (
     QueryMakerState,
     GET_TABLE_INFO,
-    QUERY_REFINER,
     QUERY_MAKER,
     PROFILE_EXTRACTION,
     CONTEXT_ENRICHMENT,
     get_table_info_node,
-    query_refiner_node,
     query_maker_node,
     profile_extraction_node,
-    query_refiner_with_profile_node,
     context_enrichment_node,
     query_maker_node_with_db_guide,
     query_maker_node_without_refiner,
 )
 
 from .basic_graph import builder as basic_builder
 from .enriched_graph import builder as enriched_builder
-from .simplified_graph import builder as simplified_builder
 
 __all__ = [
     # 상태 및 노드 식별자
     "QueryMakerState",
     "GET_TABLE_INFO",
-    "QUERY_REFINER",
     "QUERY_MAKER",
     "PROFILE_EXTRACTION",
     "CONTEXT_ENRICHMENT",
     # 노드 함수들
     "get_table_info_node",
-    "query_refiner_node",
     "query_maker_node",
     "profile_extraction_node",
-    "query_refiner_with_profile_node",
     "context_enrichment_node",
     "query_maker_node_with_db_guide",
     "query_maker_node_without_refiner",
     # 그래프 빌더들
     "basic_builder",
     "enriched_builder",
-    "simplified_builder",
 ]