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question_agent.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+from services.llm_service import generate_questions_from_context
+from services.vector_service import search_similar_docs
+
+# return type: dict
+# example output: {"category": "상품 추천 / 비교", "suggested_questions": ["ISA 계좌는 개인종합자산관리계좌로, ...", ..., "..."]}
+def suggest_questions(user_message, user_profile):
+    print(f"\n🔍 질문 추천 시작: '{user_message}'")
+    
+    # 1️⃣ 벡터 DB에서 유사 문서 검색
+    similar_docs = search_similar_docs(user_message, top_k=5)
+    print(f"📚 벡터 DB에서 {len(similar_docs)}개 유사 문서 검색")
+    
+    if not similar_docs:
+        print("⚠️ 벡터 DB에서 관련 문서를 찾을 수 없음")
+        return {
+            "category": "일반",
+            "suggested_questions": [
+                "죄송합니다. 해당 주제에 대한 정보가 부족합니다.",
+                "다른 금융 관련 주제로 질문해주세요."
+            ]
+        }
+    
+    # 2️⃣ 검색된 문서 내용을 기반으로 LLM이 질문 생성
+    suggested_questions = generate_questions_from_context(
+        user_message, 
+        user_profile, 
+        similar_docs
+    )
+    print(f"✨ 벡터 DB 기반 질문 {len(suggested_questions)}개 생성")
+    for i, q in enumerate(suggested_questions, 1):
+        print(f"  ✅ [{i}] {q}")
+
+    return {
+        "category": "상품 추천 / 비교",
+        "suggested_questions": suggested_questions[:3]
+    }

rag_agent.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+from services.vector_service import search_similar_docs
+from services.llm_service import generate_answer
+
+def answer_question(question, user_profile=None):
+    # 1️⃣ Vector DB에서 관련 문서 검색
+    docs = search_similar_docs(question, top_k=3)
+    if not docs:
+        return {"answer": "현재 관련 정보가 부족합니다. 다른 질문을 해보시겠어요?"}
+
+    # 2️⃣ 문맥 기반 답변 생성
+    context = "\n".join([d["content"] for d in docs])
+    answer = generate_answer(question, context, user_profile)
+    
+    return {
+        "answer": answer,
+        "source_docs": [d["source"] for d in docs]
+    }
+
+def detect_intent(question):
+    if any(word in question for word in ["높", "낮", "비교", "많", "적"]):
+        return "numeric_query"
+    else:
+        return "semantic_query"