feat(graph): query_refiner_with_profile_node 추가 \

질문 재정의시 특징 정보 활용해 재정의하는 노드 utils.py 안 profile_to_text (질문 특징 정보 프롬프트 추가 함수)

Author: seyoung4503

llm_utils/graph.py

@@ -16,6 +16,7 @@
 
 from llm_utils.tools import get_info_from_db
 from llm_utils.retrieval import search_tables
+from llm_utils.utils import profile_to_text
 
 # 노드 식별자 정의
 QUERY_REFINER = "query_refiner"
@@ -65,6 +66,26 @@ def query_refiner_node(state: QueryMakerState):
     return state
 
 
+# 노드 함수: QUERY_REFINER 노드
+def query_refiner_with_profile_node(state: QueryMakerState):
+
+    profile_bullets = profile_to_text(state["question_profile"])
+    res = query_refiner_with_profile_chain.invoke(
+        input={
+            "user_input": [state["messages"][0].content],
+            "user_database_env": [state["user_database_env"]],
+            "best_practice_query": [state["best_practice_query"]],
+            "searched_tables": [json.dumps(state["searched_tables"])],
+            "profile_prompt": [profile_bullets],
+        }
+    )
+    state["messages"].append(res)
+    state["refined_input"] = res
+
+    print("refined_input before context enrichment : ", res.content)
+    return state
+
+
 # 노드 함수: CONTEXT_ENRICHMENT 노드
 def context_enrichment_node(state: QueryMakerState):
 

llm_utils/utils.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+def profile_to_text(profile_obj) -> str:
+    mapping = {
+        "is_timeseries": "• 시계열 분석 필요",
+        "is_aggregation": "• 집계 함수 필요",
+        "has_filter": "• WHERE 조건 필요",
+        "is_grouped": "• GROUP BY 필요",
+        "has_ranking": "• 정렬/순위 필요",
+        "has_temporal_comparison": "• 기간 비교 필요",
+    }
+    bullets = [
+        text for field, text in mapping.items() if getattr(profile_obj, field, False)
+    ]
+    intent = getattr(profile_obj, "intent_type", None)
+    if intent:
+        bullets.append(f"• 의도 유형 → {intent}")
+
+    return "\n".join(bullets)