feat(graph): add profile‑aware query‑refiner chain

* 신규 함수  추가
  - 사용자 입력·테이블 목록에 질문 프로파일()을 포함하는 프롬프트 조합
  - 구체화 질문 품질 향상 및 LLM 컨텍스트 강화

Author: seyoung4503

llm_utils/chains.py

@@ -72,8 +72,38 @@ 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 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
+
+
 query_refiner_chain = create_query_refiner_chain(llm)
 query_maker_chain = create_query_maker_chain(llm)
+query_refiner_with_profile_chain = create_query_refiner_with_profile_chain(llm)
 
 if __name__ == "__main__":
     query_refiner_chain.invoke()