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lily_llm_api/services/generation_service.py

@@ -1157,34 +1157,36 @@ def generate_sync(prompt: str, image_data_list: Optional[List[bytes]], max_lengt
         print(f"🔍 [DEBUG] 전체 처리 완료 - 총 소요시간: {total_time:.3f}초")
         
         # 컨텍스트 누적 저장 (세션/룸 단위)
-        try:
-            if use_context and session_id:
-                try:
-                    from lily_llm_core.context_manager import context_manager
-                    if context_manager:
-                        # 사용자 메시지 저장 (이미지 여부 메타 포함)
-                        context_manager.add_user_message(
-                            prompt,
-                            metadata={
-                                "session_id": session_id,
-                                "room_id": room_id,
-                                "images_used": bool(all_image_data and len([img for img in all_image_data if img]) > 0),
-                                "num_images": len([img for img in all_image_data if img]) if all_image_data else 0,
-                            },
-                        )
-                        # 어시스턴트 메시지 저장
-                        context_manager.add_assistant_message(
-                            response,
-                            metadata={
-                                "session_id": session_id,
-                                "room_id": room_id,
-                            },
-                        )
-                        print(f"🔍 [DEBUG] 컨텍스트 저장 완료 (세션: {session_id}, 룸: {room_id})")
-                except Exception as _ctx_e:
-                    print(f"⚠️ [DEBUG] 컨텍스트 저장 실패: {_ctx_e}")
-        except Exception:
-            pass
+        # NOTE: 라우터(generation_router.py)에서 사용자/어시스턴트 메시지를 저장하므로
+        #       여기서는 중복 저장을 방지하기 위해 비활성화합니다. (사용자 선호에 따라 삭제 대신 주석 처리)
+        # try:
+        #     if use_context and session_id:
+        #         try:
+        #             from lily_llm_core.context_manager import context_manager
+        #             if context_manager:
+        #                 # 사용자 메시지 저장 (이미지 여부 메타 포함)
+        #                 context_manager.add_user_message(
+        #                     prompt,
+        #                     metadata={
+        #                         "session_id": session_id,
+        #                         "room_id": room_id,
+        #                         "images_used": bool(all_image_data and len([img for img in all_image_data if img]) > 0),
+        #                         "num_images": len([img for img in all_image_data if img]) if all_image_data else 0,
+        #                     },
+        #                 )
+        #                 # 어시스턴트 메시지 저장
+        #                 context_manager.add_assistant_message(
+        #                     response,
+        #                     metadata={
+        #                         "session_id": session_id,
+        #                         "room_id": room_id,
+        #                     },
+        #                 )
+        #                 print(f"🔍 [DEBUG] 컨텍스트 저장 완료 (세션: {session_id}, 룸: {room_id})")
+        #         except Exception as _ctx_e:
+        #             print(f"⚠️ [DEBUG] 컨텍스트 저장 실패: {_ctx_e}")
+        # except Exception:
+        #     pass
         
         return {
             "generated_text": response,

lily_llm_core/context_manager.py

@@ -1179,6 +1179,34 @@ class AdvancedContextManager:
         topic_text = ", ".join([topic for topic, freq in top_topics])
         return f"[{len(summaries)}개 턴 요약] 주요 주제: {topic_text}"
     
+    # ---- 공개 헬퍼: 라우터에서 사용할 요약/키토픽 제공 ----
+    def get_summary_context(self, session_id: str = "default") -> str:
+        """최근 턴 요약을 포함한 요약 컨텍스트를 반환."""
+        try:
+            return self._get_summary_context(session_id)
+        except Exception:
+            return ""
+
+    def get_key_topics(self, session_id: str = "default") -> List[str]:
+        """최근 턴들의 키토픽 상위 후보들을 반환."""
+        try:
+            if session_id not in self.turn_summaries or not self.turn_summaries[session_id]:
+                return []
+            # 최근 10개 턴 요약에서 토픽 수집 후 빈도순 정렬
+            topics: List[str] = []
+            for ts in self.turn_summaries[session_id][-10:]:
+                if ts and ts.key_topics:
+                    topics.extend(ts.key_topics)
+            if not topics:
+                return []
+            freq: Dict[str, int] = {}
+            for t in topics:
+                freq[t] = freq.get(t, 0) + 1
+            sorted_topics = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+            return [t for t, _ in sorted_topics[:5]]
+        except Exception:
+            return []
+
     def _get_summary_context(self, session_id: str) -> str:
         """요약 컨텍스트 반환 - 실무용"""
         if session_id not in self.turn_summaries: