Hyungi Ahn
6785d53d3d
Phase 4-A 가 wrong/unsure 한 문제씩 풀이 캐시. 4-B 는 세션 전체 wrong/unsure
5~30건을 묶어 200~400자 자연어 요약 1건 생성. 결과 화면 헤더 카드.
큐 인프라는 4-A study_question_jobs 와 분리 — FK 단일 의미 + 운영 SQL 명확성
+ 4-A/4-B 가드/payload/재시도 정책 차이. 신규 study_quiz_session_jobs (큐) +
study_quiz_session_analysis (결과 캐시 PK=session_id, UPSERT) + 전용 consumer.
Backend:
- migrations/233 — study_quiz_session_jobs (FK study_quiz_sessions NOT NULL,
status pending/processing/completed/failed/skipped, max_attempts=2)
- migrations/234 — partial unique idx (session_id) WHERE pending/processing
- migrations/235 — study_quiz_session_analysis (session_id PK, summary_md,
confidence, model_name, generated_at, is_stale)
- models/study_quiz_session_job — ORM + enqueue_session_analysis_job() (멱등)
- models/study_quiz_session_analysis — ORM (PK = session_id)
- services/study/session_summary_guard — GUARD_PATTERN (정규식) +
normalize_confidence() 단일 source, worker + tests 가 import 공유
- services/study/session_summary_rag — gather_session_summary_context()
documents 만 (PR-3 _gather_document_evidence 재사용). evidence 없어도 호출
허용 (4-A 와 다른 정책 — 세션 기록 자체가 evidence)
- services/study/session_analysis_enqueue — auto (finalize/fallback) +
request_session_analysis_regenerate (manual). manual 은 wrong/unsure < 5
즉시 차단, active job 차단, 기존 analysis 있으면 is_stale=true 박기
- prompts/study_session_summary_envelope.txt — envelope JSON
{summary_md, confidence}. 정량 정수만 인용 가능, 비율/추세/범위/날짜 금지
- workers/study_session_analysis_worker — terminal status 분기:
· wrong/unsure < 5 → status=skipped, error_code=insufficient_attempts
· question_text/outcome 부족 → skipped, evidence_missing
· GUARD_PATTERN match → failed, guard_fail
· 800자 hard cap + confidence normalize
· timeout/parse/unknown → 재시도 후보
· UPSERT study_quiz_session_analysis ON CONFLICT DO UPDATE (PK session_id)
- workers/study_session_queue_consumer — 4-A consumer 패턴 복제. BATCH_SIZE=1
+ STALE_MINUTES=10. MLX gate 4-A 와 공유 (Semaphore(1))
- main.py — APScheduler add_job(consume_study_session_queue, ..., 1분 주기)
- session_finalize — 끝에서 enqueue_session_analysis_auto (best-effort)
- api/study_topics:
· QuizSessionAnalysisOut + ai_session_analysis 응답 필드 (analysis row +
최신 job status/error_code)
· GET fallback enqueue (기존 analysis 또는 active job 없으면만, non-blocking)
· POST /quiz-sessions/{sid}/regenerate-summary — manual 트리거
Frontend (quiz-sessions/[sid]/+page.svelte):
- 결과 헤더에 세션 요약 카드 (AI 풀이 indicator 직후, 바로 할 일 직전)
- summary_md 박혔으면 markdown 렌더, 없으면 job_status / error_code 분기:
· pending/processing → "AI 가 세션 분석 중"
· insufficient_attempts → "오답·모르겠음 5건 미만"
· evidence_missing → "자료 부족"
· guard_fail → "환각 검증 차단" + 재생성 링크
- confidence='low' 배지 + is_stale "재생성 중" 배지
- 재생성 버튼 + regenerateSummary() — reason 별 toast 분기
ship gate:
- tests/test_session_summary_guard_pattern.py — 허용 5 + 차단 7 케이스 +
normalize_confidence 표준/비표준 검증. python3 직접 실행 패스.
Plan: ~/.claude/plans/nifty-sparking-spindle.md (Phase 4-B v1)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
46 lines
1.3 KiB
Python
46 lines
1.3 KiB
Python
"""Phase 4-B v1 세션 단위 RAG — documents 만 (같은 토픽 다른 문제는 prompt 에 직접 박힘).
|
||
|
||
PR-3 explanation_rag 의 _gather_document_evidence 만 재사용. query 는 wrong/unsure
|
||
question_text 를 concat (첫 80자 × 최대 10개).
|
||
"""
|
||
|
||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||
|
||
from ai.client import AIClient
|
||
from models.study_question import StudyQuestion
|
||
from services.study.explanation_rag import (
|
||
EvidenceItem,
|
||
_gather_document_evidence,
|
||
_truncate,
|
||
)
|
||
|
||
|
||
async def gather_session_summary_context(
|
||
session: AsyncSession,
|
||
*,
|
||
user_id: int,
|
||
study_topic_id: int,
|
||
wrong_unsure_questions: list[StudyQuestion],
|
||
) -> list[EvidenceItem]:
|
||
"""세션 분석용 documents RAG. 빈 리스트 반환은 정상 (4-B 정책상 호출 진행).
|
||
|
||
query: wrong/unsure question_text 첫 80자를 " | " 로 join (최대 10개).
|
||
"""
|
||
if not wrong_unsure_questions:
|
||
return []
|
||
query = " | ".join(
|
||
_truncate(q.question_text or "", 80)
|
||
for q in wrong_unsure_questions[:10]
|
||
)
|
||
if not query.strip():
|
||
return []
|
||
client = AIClient()
|
||
try:
|
||
return await _gather_document_evidence(
|
||
session, user_id, study_topic_id, query, client
|
||
)
|
||
finally:
|
||
await client.close()
|