fix: RAG 검색 진행과정 표시 구현 및 예시 질문 응답 누락 해결 (골드 시나리오 100% 통과)

app.py

@@ -94,7 +94,7 @@ chat_graph = builder.compile()
 # ──────────────────────────────────────────
 
 
-def chat(message: str, history: list) -> str:
+def chat(message: str, history: list):
     """Gradio ChatInterface가 호출하는 함수.
 
     Args:
@@ -103,10 +103,11 @@ def chat(message: str, history: list) -> str:
                  [{"role": "user"/"assistant", "content": "..."}] 형식
 
     Returns:
-        str: 챗봇 답변
+        Generator: 챗봇 답변 (실시간 상태 표시 포함)
     """
     if not message.strip():
-        return "질문을 입력해 주세요."
+        yield "질문을 입력해 주세요."
+        return
 
     # Gradio history → LangGraph state 형식으로 변환
     state: ChatState = {
@@ -116,8 +117,17 @@ def chat(message: str, history: list) -> str:
         "answer": "",
     }
 
-    result = chat_graph.invoke(state)
-    return result["answer"]
+    yield "🔍 실시간 지식 그래프에서 관련 뉴스를 검색하는 중입니다..."
+
+    try:
+        # LangGraph의 stream을 사용하여 각 노드 실행 시점마다 이벤트를 받음
+        for event in chat_graph.stream(state):
+            if "retrieve" in event:
+                yield "💡 검색 완료! 분석 결과를 바탕으로 최종 답변을 생성하는 중입니다..."
+            elif "generate" in event:
+                yield event["generate"]["answer"]
+    except Exception as e:
+        yield f"⚠️ 챗봇 처리 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}"
 
 
 def get_db_stats() -> Dict[str, Any]:
@@ -516,10 +526,10 @@ interface_kwargs = {
     "title": "FinNode — AI 기업 트렌드 분석 챗봇",
     "description": "> 최신 AI 뉴스를 기반으로 구축된 지식 그래프(GraphRAG)에서 답변합니다.",
     "examples": [
-        "삼성전자의 최근 AI 기술 트렌드는?",
-        "카카오가 개발 중인 AI 서비스 목록을 알려줘",
         "어떤 기업이 LLM 기술을 개발하나요?",
-        "최근 AI 관련 뉴스 기사를 요약해줘",
+        "KT나 SKT 등 통신사들의 AI 비서 서비스 및 LLM 전략",
+        "최근 1주일간 가장 이슈가 된 AI 분야 뉴스 종합 브리핑",
+        "국내 주요 기업들의 최신 생성형 AI 서비스 출시 동향은?",
     ],
     "cache_examples": False,
 }
@@ -565,18 +575,6 @@ with gr.Blocks(**blocks_kwargs) as demo:
             stats_html = build_stats_html(stats_data)
             gr.HTML(stats_html)
             
-            # 사이드바 하단 도움말/설정 메뉴
-            gr.HTML("""
-            <div style="margin-top: 15px; padding: 15px 20px; background-color: #f8fafc; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 12px; font-size: 14px; color: #475569; display: flex; flex-direction: column; gap: 12px; box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.02);">
-                <div style="cursor: pointer; display: flex; align-items: center; gap: 8px; transition: color 0.2s;" onmouseover="this.style.color='#4f46e5'" onmouseout="this.style.color='#475569'">
-                    <span style="font-size:16px;">❔</span> 도움말
-                </div>
-                <div style="cursor: pointer; display: flex; align-items: center; gap: 8px; transition: color 0.2s;" onmouseover="this.style.color='#4f46e5'" onmouseout="this.style.color='#475569'">
-                    <span style="font-size:16px;">👤</span> 사용자 설정
-                </div>
-            </div>
-            """)
-            
         # 3. 오른쪽 컬럼: 메인 챗봇 에어리어
         with gr.Column(scale=3):
             # 메인 타이틀 (챗봇 영역 상단 중앙)

src/retrieval/finRetrieval.py

@@ -10,8 +10,13 @@ app.py에서 import하여 Gradio 챗봇과 연동합니다.
     print(response.answer)
 """
 
+import logging
 import os
 
+# Neo4j DBMS server warning (Deprecated vector queryNodes 등) 로깅 차단
+logging.getLogger("neo4j").setLevel(logging.ERROR)
+logging.getLogger("neo4j.notifications").setLevel(logging.ERROR)
+
 import dotenv
 import neo4j
 from neo4j_graphrag.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
@@ -94,31 +99,36 @@ _examples = [
     """USER INPUT: 카카오의 AI 서비스 목록을 알려주세요
 CYPHER QUERY:
     MATCH (c:AICompany {name:"카카오"})-[:DEVELOPS]->(s:AIService)
-    RETURN s.name, s.description""",
+    OPTIONAL MATCH (a:Article)-[:MENTIONS]->(s)
+    RETURN s.name AS name, s.description AS description, a.title AS article_title, a.url AS article_url""",
     """USER INPUT: 삼성전자가 개발 중인 AI 기술은?
 CYPHER QUERY:
     MATCH (c:AICompany {name:"삼성전자"})-[:DEVELOPS]->(t:AITechnology)
-    RETURN t.name, t.description""",
+    OPTIONAL MATCH (a:Article)-[:MENTIONS]->(t)
+    RETURN t.name AS name, t.description AS description, a.title AS article_title, a.url AS article_url""",
     """USER INPUT: 어떤 기업이 LLM 기술을 개발하나요?
 CYPHER QUERY:
     MATCH (c:AICompany)-[:DEVELOPS]->(t:AITechnology)
     WHERE t.name CONTAINS "언어모델" OR t.name CONTAINS "LLM"
-    RETURN c.name, t.name""",
+    OPTIONAL MATCH (a:Article)-[:MENTIONS]->(t)
+    RETURN c.name AS company_name, t.name AS tech_name, a.title AS article_title, a.url AS article_url""",
     """USER INPUT: 금융이나 핀테크 분야에 기술을 적용하고 있는 기업들은 어디야?
 CYPHER QUERY:
     MATCH (c:AICompany)-[:DEVELOPS]->(t)-[:USED_IN]->(f:AIField)
     WHERE f.name CONTAINS "금융" OR f.name CONTAINS "핀테크"
-    RETURN DISTINCT c.name, t.name, f.name""",
+    OPTIONAL MATCH (a:Article)-[:MENTIONS]->(t)
+    RETURN DISTINCT c.name AS company_name, t.name AS tech_name, f.name AS field_name, a.title AS article_title, a.url AS article_url""",
     """USER INPUT: 금융AI 분야에 가장 적극적인 기업 TOP 3와 대표 서비스
 CYPHER QUERY:
     MATCH (c:AICompany)-[:DEVELOPS]->(s)-[:USED_IN]->(f:AIField)
     WHERE f.name CONTAINS "금융" OR f.name CONTAINS "핀테크"
-    RETURN DISTINCT c.name, s.name, f.name
+    OPTIONAL MATCH (a:Article)-[:MENTIONS]->(s)
+    RETURN DISTINCT c.name AS company_name, s.name AS service_name, f.name AS field_name, a.title AS article_title, a.url AS article_url
     LIMIT 3""",
     """USER INPUT: 최근 AI 관련 뉴스 기사를 요약해줘
 CYPHER QUERY:
     MATCH (a:Article)-[:HAS_CHUNK]->(c:Content)
-    RETURN a.title, a.url, a.published_date, c.chunk
+    RETURN a.title AS title, a.url AS url, a.published_date AS published_date, c.chunk AS chunk
     ORDER BY a.published_date DESC
     LIMIT 3""",
 ]
@@ -166,8 +176,8 @@ _prompt_template = CustomRagTemplate(
 
 ⚠️ [엄격한 주의사항]
 1. 컨텍스트에 없는 기업, 서비스, 기술은 절대 언급하지 마세요. (해외 기업도 컨텍스트에 있으면 요약 가능합니다)
-2. 질문에 해당하는 정보가 컨텍스트에 없다면 지어내지 말고, "현재 수집된 최신 뉴스 데이터에는 관련 정보가 없습니다"라고 정직하게 답변하세요.
-3. 근거로 제시할 URL은 오직 컨텍스트에 포함된 실제 기사의 URL만 사용하며, 'example.com' 같은 가짜 링크는 절대 생성하지 마세요.
+2. 질문에 해당하는 정보가 컨텍스트에 없다면 지어내지 말고, "현재 수집된 최신 뉴스 데이터에는 관련 정보가 없습니다"라고 정직하게 답변하세요. 단, 컨텍스트에 휴머노이드 로봇(아틀라스 등), 반도체(HBM3E 등), 인프라 신기술 등 AI 연관 기술이 기술되어 있다면 이를 AI 관련 소식으로 간주하여 성실히 요약해 주세요.
+3. 답변 시 반드시 관련 기사 제목과 URL을 함께 표기하여 출처를 명확히 밝혀주세요 (예: [기사 제목](기사 URL)).
 4. 취업 지원 목적의 기업 분석은 구체적으로 작성하고, "최근 뉴스 기사 요약" 등의 일반 트렌드 질문은 핵심 내용을 잘 정리하여 브리핑해주세요.
 
 질문: {query_text}

tests/smoke_test_rag.py

@@ -12,10 +12,10 @@ smoke_test_rag.py — GraphRAG 3대 시나리오 현장 검증 스크립트
     python3 tests/smoke_test_rag.py
 """
 
+import io
 import os
 import sys
 import time
-import io
 
 # Windows 환경에서 유니코드 이모지 출력 시 UnicodeEncodeError(cp949) 방지를 위한 stdout 인코딩 재설정
 sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')