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CHANGED
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@@ -107,9 +107,14 @@ def search_similar_chat(query: str, max_results: int = 100) -> List[Dict]:
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| 107 |
query_embedding, agent_w,
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| 108 |
limit
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| 109 |
)
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| 110 |
cur.execute(sql, params)
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| 111 |
rows = cur.fetchall()
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| 112 |
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| 113 |
results = []
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| 114 |
for row in rows:
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| 115 |
id_val = row[0]
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@@ -139,10 +144,16 @@ def search_similar_chat(query: str, max_results: int = 100) -> List[Dict]:
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| 139 |
results.append(result)
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| 140 |
except Exception as e:
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| 141 |
print(f"메타데이터 파싱 오류: {e}")
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| 142 |
continue
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| 143 |
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| 144 |
# 임계값 필터링
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| 145 |
filtered_results = [r for r in results if r["similarityScore"] >= threshold]
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| 146 |
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| 147 |
return filtered_results
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| 148 |
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@@ -261,9 +272,14 @@ def search_similar_chat_by_date(
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| 261 |
params.append(limit)
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| 262 |
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| 263 |
with conn.cursor() as cur:
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| 264 |
cur.execute(sql, tuple(params))
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| 265 |
rows = cur.fetchall()
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| 266 |
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| 267 |
results = []
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| 268 |
for row in rows:
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| 269 |
id_val = row[0]
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@@ -293,10 +309,16 @@ def search_similar_chat_by_date(
|
|
| 293 |
results.append(result)
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| 294 |
except Exception as e:
|
| 295 |
print(f"메타데이터 파싱 오류: {e}")
|
|
|
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| 296 |
continue
|
| 297 |
|
| 298 |
# 임계값 필터링
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| 299 |
filtered_results = [r for r in results if r["similarityScore"] >= threshold]
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| 300 |
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| 301 |
return filtered_results
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| 302 |
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| 107 |
query_embedding, agent_w,
|
| 108 |
limit
|
| 109 |
)
|
| 110 |
+
print(f"쿼리 실행 - 파라미터: 가중치 설정={full_w}, {topic_w}, {customer_w}, {agent_w}, 결과 제한={limit}")
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| 111 |
cur.execute(sql, params)
|
| 112 |
rows = cur.fetchall()
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| 113 |
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| 114 |
+
print(f"검색 결과: 총 {len(rows)}개 데이터 조회됨")
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| 115 |
+
if len(rows) > 0:
|
| 116 |
+
print(f"첫 번째 결과 ID: {rows[0][0]}, 유사도: {float(rows[0][3])}")
|
| 117 |
+
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| 118 |
results = []
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| 119 |
for row in rows:
|
| 120 |
id_val = row[0]
|
|
|
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| 144 |
results.append(result)
|
| 145 |
except Exception as e:
|
| 146 |
print(f"메타데이터 파싱 오류: {e}")
|
| 147 |
+
print(f"문제가 발생한 메타데이터: {metadata_json[:200]}...")
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| 148 |
continue
|
| 149 |
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| 150 |
# 임계값 필터링
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| 151 |
filtered_results = [r for r in results if r["similarityScore"] >= threshold]
|
| 152 |
+
print(f"임계값({threshold}) 이상 결과: {len(filtered_results)}개 / 전체 {len(results)}개")
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| 153 |
+
|
| 154 |
+
if len(filtered_results) > 0:
|
| 155 |
+
print(f"가장 높은 유사도 점수: {filtered_results[0]['similarityScore']}")
|
| 156 |
+
print(f"상위 결과 챗ID: {filtered_results[0].get('chatId')}, 주제: {filtered_results[0].get('topic', '')[:50]}...")
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| 157 |
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| 158 |
return filtered_results
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| 159 |
|
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| 272 |
params.append(limit)
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| 273 |
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| 274 |
with conn.cursor() as cur:
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| 275 |
+
print(f"날짜 검색 쿼리 실행: 시작일={start_date}({start_timestamp}), 종료일={end_date}({end_timestamp})")
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| 276 |
cur.execute(sql, tuple(params))
|
| 277 |
rows = cur.fetchall()
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| 278 |
|
| 279 |
+
print(f"날짜 필터링 검색 결과: 총 {len(rows)}개 데이터 조회됨")
|
| 280 |
+
if len(rows) > 0:
|
| 281 |
+
print(f"첫 번째 결과 ID: {rows[0][0]}, 유사도: {float(rows[0][3])}")
|
| 282 |
+
|
| 283 |
results = []
|
| 284 |
for row in rows:
|
| 285 |
id_val = row[0]
|
|
|
|
| 309 |
results.append(result)
|
| 310 |
except Exception as e:
|
| 311 |
print(f"메타데이터 파싱 오류: {e}")
|
| 312 |
+
print(f"문제가 발생한 메타데이터: {metadata_json[:200]}...")
|
| 313 |
continue
|
| 314 |
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| 315 |
# 임계값 필터링
|
| 316 |
filtered_results = [r for r in results if r["similarityScore"] >= threshold]
|
| 317 |
+
print(f"날짜 검색 - 임계값({threshold}) 이상 결과: {len(filtered_results)}개 / 전체 {len(results)}개")
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| 318 |
+
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| 319 |
+
if len(filtered_results) > 0:
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| 320 |
+
print(f"날짜 검색 - 가장 높은 유사도 점수: {filtered_results[0]['similarityScore']}")
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| 321 |
+
print(f"날짜 검색 - 상위 결과 챗ID: {filtered_results[0].get('chatId')}, 시작시간: {filtered_results[0].get('startTime')}")
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| 322 |
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| 323 |
return filtered_results
|
| 324 |
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