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Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

exAiChatBot-chatbot2.0-agent/scripts/handlers/llm_handler.py

@@ -0,0 +1,132 @@
+"""
+LLM 핸들러 모듈
+─────────────
+LLM 답변 생성 및 후처리
+"""
+
+import re
+from typing import Optional, List, Dict
+
+
+class LLMHandler:
+    """LLM 답변 생성 핸들러"""
+    
+    def __init__(self, llm_client, config):
+        self.llm_client = llm_client
+        self.config = config
+    
+    def generate_answer(
+        self,
+        system_prompt: str,
+        user_prompt: str,
+        ts: str,
+        max_tokens: Optional[int] = None,
+        temperature: float = 0.3
+    ) -> str:
+        """LLM 답변 생성 (기존 방식 - 하위 호환성)
+        
+        Args:
+            system_prompt: 시스템 프롬프트
+            user_prompt: 사용자 프롬프트
+            ts: 타임스탬프 (로깅용)
+            max_tokens: 최대 토큰 수 (기본값: config에서 가져옴)
+            temperature: 온도 파라미터
+            
+        Returns:
+            생성된 답변 텍스트
+        """
+        if max_tokens is None:
+            max_tokens = self.config.llm_max_tokens
+        
+        try:
+            print(f"[LLMHandler] {ts} LLM 답변 생성 중... (max_tokens={max_tokens})")
+            
+            response = self.llm_client.chat_completion(
+                messages=[
+                    {"role": "system", "content": system_prompt},
+                    {"role": "user", "content": user_prompt}
+                ],
+                max_tokens=max_tokens,
+                temperature=temperature
+            )
+            
+            # <think> 태그 제거
+            formatted = self._remove_think_tags(response)
+            
+            print(f"[LLMHandler] {ts} LLM 답변 생성 완료 (길이: {len(formatted)}자)")
+            return formatted
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"[LLMHandler] {ts} ❌ LLM 답변 생성 실패: {e}")
+            raise
+    
+    def generate_answer_from_messages(
+        self,
+        messages: List[Dict[str, str]],
+        ts: str,
+        max_tokens: Optional[int] = None,
+        temperature: float = 0.3
+    ) -> str:
+        """LLM 답변 생성 (Messages Format - 표준 방식)
+        
+        Args:
+            messages: [{"role": "system|user|assistant", "content": "..."}]
+            ts: 타임스탬프 (로깅용)
+            max_tokens: 최대 토큰 수
+            temperature: 온도 파라미터
+            
+        Returns:
+            생성된 답변 텍스트
+        """
+        if max_tokens is None:
+            max_tokens = self.config.llm_max_tokens
+        
+        try:
+            print(f"[LLMHandler] {ts} LLM 답변 생성 중... (messages={len(messages)}개, max_tokens={max_tokens})")
+            
+            response = self.llm_client.chat_completion(
+                messages=messages,
+                max_tokens=max_tokens,
+                temperature=temperature
+            )
+            
+            # <think> 태그 제거
+            formatted = self._remove_think_tags(response)
+            
+            print(f"[LLMHandler] {ts} LLM 답변 생성 완료 (길이: {len(formatted)}자)")
+            return formatted
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"[LLMHandler] {ts} ❌ LLM 답변 생성 실패: {e}")
+            raise
+    
+    def generate_fallback_answer(self, best_match: dict) -> str:
+        """폴백 답변 생성 (LLM 실패 시)
+        
+        Args:
+            best_match: 최상위 매칭 결과
+            
+        Returns:
+            폴백 답변
+        """
+        return (
+            "고객님의 질문은 다음과 같다고 생각됩니다.\n\n"
+            f"{best_match['q']}\n\n"
+            "이에 대한 답변을 드리겠습니다.\n\n"
+            f"{best_match['a']}"
+        )
+    
+    def generate_default_guidance(self) -> str:
+        """기본 질문 유도 답변 (LLM 실패 시)"""
+        return (
+            "죄송합니다. 고객님의 질문과 관련된 정보를 찾을 수 없습니다.\n\n"
+            "한국도로공사는 고속도로 이용과 관련된 상담을 제공하고 있습니다.\n"
+            "통행료, Hi-pass, 환불, 소음 민원, 시설물 이용 등에 대해 궁금하신 사항이 있으시다면 질문해 주세요.\n\n"
+            "또는 한국도로공사 콜센터(1588-2504)로 문의하시면 자세한 안내를 받으실 수 있습니다."
+        )
+    
+    def _remove_think_tags(self, text: str) -> str:
+        """<think> 태그 제거"""
+        if "<think>" in text and "</think>" in text:
+            return re.sub(r'<think>.*?</think>\s*', '', text, flags=re.DOTALL).strip()
+        return text