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utils.llm 개요

Lang2SQL 파이프라인에서 LLM, 검색(RAG), 그래프 워크플로우, DB 실행, 시각화 등 보조 유틸리티를 모아둔 패키지입니다. 이 문서는 depth(계층)별로 기능과 통합 흐름을 정리합니다.

Depth 0: 최상위 유틸리티

  • (Moved) engine/query_executor.py: Lang2SQL 그래프 선택/컴파일/실행 진입점.
  • (Moved) viz/display_chart.py: LLM 활용 Plotly 시각화 유틸.
  • (Moved) infra/monitoring/check_server.py: GMS 헬스체크.
  • (Moved) infra/db/connect_db.py: ClickHouse 연결/실행.
  • (Moved) infra/observability/token_usage.py: LLM 메시지의 usage_metadata 합산 토큰 집계.
  • llm_response_parser.py: LLM 응답에서 <SQL>, <해석> 블록 추출.
  • prompts_class.py: LangChain SQL 프롬프트를 로컬 YAML로 오버라이드.
  • (Moved) graph_utils/profile_utils.py: profile_to_text(profile) 등 그래프 관련 포맷 유틸.

Depth 1: LLM/임베딩/검색

  • llm_factory.py: 환경변수로 LLM/임베딩 공급자 선택 팩토리.
    • LLM: openai, azure, bedrock, gemini, ollama, huggingface
    • Embeddings: openai, azure, bedrock, gemini, ollama, huggingface
    • 사용처: 체인/그래프 전반 및 vectordb 인덱싱/검색.
  • retrieval.py: 테이블 메타 검색 및 재순위화.
    • search_tables(query, retriever_name, top_n, device)
    • 기본: FAISS/pgvector에서 similarity_search.
    • Reranker: ko-reranker(CrossEncoder)로 재순위.

Depth 1.5: 벡터DB

  • vectordb/factory.py → get_vector_db(): VECTORDB_TYPE(faiss|pgvector)에 따라 인스턴스 반환.
  • vectordb/faiss_db.py: 로컬 디스크 dev/table_info_db 로드/없으면 tools.get_info_from_db()로 빌드 후 저장.
  • vectordb/pgvector_db.py: PGVector 컬렉션 연결, 없거나 비면 from_documents로 재구성.

Depth 2: 데이터 소스/메타 수집

  • tools.py: DataHub 기반 메타데이터 수집.
    • set_gms_server(gms_server)로 GMS 설정.
    • get_info_from_db() → langchain.schema.Document 리스트: 테이블 설명, 컬럼, 예시 쿼리, 용어집을 포맷.
    • get_metadata_from_db() → 풍부한 전체 메타데이터(dict) 목록.

Depth 2.5: 체인(Chains)

  • chains.py: LangChain ChatPromptTemplate로 구성된 체인.
    • 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, context_enrichment_node, query_maker_node, query_maker_node_without_refiner.
    • 각 노드는 chains.py와 retrieval.py, utils.profile_to_text 등을 호출하며 상태를 갱신.
  • 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)

  1. 사용자가 자연어 질문 입력 → query_executor.execute_query() 호출
  2. 그래프 선택(basic/enriched/simplified) 및 컴파일
  3. GET_TABLE_INFO에서 retrieval.search_tables()로 관련 테이블/컬럼/예시쿼리/용어집 수집
  4. PROFILE_EXTRACTION(선택)에서 chains.profile_extraction_chain으로 질문 특성 추출 → utils.profile_to_text
  5. QUERY_REFINER(선택) 또는 CONTEXT_ENRICHMENT로 질문을 정교화/보강
  6. QUERY_MAKER에서 DB 가이드/메타를 바탕으로 SQL 생성 (<SQL> 코드블록 포함 권장)
  7. 반환 messages에서 llm_response_parser.extract_sql()로 SQL 추출
  8. 필요 시 connect_db.run_sql()로 실행, display_chart로 결과 시각화

환경 변수 요약

  • LLM 관련: LLM_PROVIDER, OPEN_AI_KEY, OPEN_AI_LLM_MODEL, AZURE_*, AWS_BEDROCK_*, GEMINI_*, OLLAMA_*, HUGGING_FACE_*
  • 임베딩 관련: EMBEDDING_PROVIDER, 각 공급자별 키/모델
  • VectorDB: VECTORDB_TYPE(faiss|pgvector), VECTORDB_LOCATION, PGVECTOR_*
  • DataHub: DATAHUB_SERVER
  • ClickHouse: CLICKHOUSE_HOST, CLICKHOUSE_PORT, CLICKHOUSE_DATABASE, CLICKHOUSE_USER, CLICKHOUSE_PASSWORD

핵심 사용 예시

from engine.query_executor import execute_query, extract_sql_from_result

res = execute_query(
    query="지난달 매출 추이 보여줘",
    database_env="postgres",
    retriever_name="Reranker",
    top_n=5,
    device="cpu",
    use_enriched_graph=True,
)

sql = extract_sql_from_result(res)
from viz.display_chart import DisplayChart

chart = DisplayChart(question="지난달 매출 추이", sql=sql, df_metadata=str(df.dtypes))
code = chart.generate_plotly_code()
fig = chart.get_plotly_figure(code, df)

파일간 의존 관계(요약)

  • query_executor.py → graph_utils/* → chains.py, retrieval.py, llm_factory.py, utils.py
  • retrieval.py → vectordb/* → llm_factory.get_embeddings(), tools.get_info_from_db()
  • display_chart.py → OpenAI LLM(선택적)로 코드 생성 → Plotly 실행
  • connect_db.py → ClickHouse 클라이언트로 SQL 실행
  • llm_response_parser.py → 결과 파서