⚡️ Perf: RAG 관련 증강 로직 다시 추가

src/main/java/com/going/server/domain/chatbot/service/ChatbotServiceImpl.java

@@ -83,8 +83,15 @@ public CreateChatbotResponseDto createAnswerWithRAG(String graphStrId, CreateCha
         // RAG: 사용자 질문
         String userQuestion = createChatbotRequestDto.getChatContent();
 
+        // RAG : 키워드 추출
+        List<String> keywords = extractKeywords(userQuestion);
+        System.out.println("[RAG] 추출된 키워드: " + keywords);
+
         // RAG: 유사 노드 검색 및 문장 추출
-        List<GraphNode> matchedNodes = graphNodeRepository.findByKeyword(userQuestion);
+        List<GraphNode> matchedNodes = graphNodeRepository.findByGraphIdAndKeywords(graphId, keywords);
+//        List<GraphNode> matchedNodes = graphNodeRepository.findByGraphIdAndKeywordsWithEdges(graphId, keywords);
+        System.out.println("[RAG] matchedNodes: " + matchedNodes);
+
         List<String> candidateSentences = matchedNodes.stream()
                 .map(GraphNode::getIncludeSentence)
                 .filter(Objects::nonNull)
@@ -96,6 +103,7 @@ public CreateChatbotResponseDto createAnswerWithRAG(String graphStrId, CreateCha
 
         // RAG: 최종 프롬프트 구성
         String finalPrompt = promptBuilder.buildPrompt(filteredChunks, userQuestion);
+        System.out.println("finalPrompt: " + finalPrompt);
 
         // RAG: 메타정보 수집
         List<String> retrievedChunks = new ArrayList<>(filteredChunks);
@@ -284,4 +292,18 @@ public CreateChatbotResponseDto recommendVideo(String graphId, CreateChatbotRequ
     private void deletePreviousChat(Long graphId) {
         chattingRepository.deleteByGraphId(graphId);
     }
+
+
+    // RAG : 키워드 추출
+    private List<String> extractKeywords(String text) {
+        List<String> stopwords = List.of("은", "는", "이", "가", "을", "를", "에", "의", "와", "과", "에서", "하다");
+
+        return Arrays.stream(text.split("[\\s,.!?]+"))
+                .map(word -> word.replaceAll("(은|는|이|가|을|를|에|의|와|과|에서)$", "")) // ✅ 조사 제거
+                .map(String::toLowerCase)
+                .filter(word -> word.length() > 1 && !stopwords.contains(word))
+                .distinct()
+                .limit(5)
+                .collect(Collectors.toList());
+    }
 }

src/main/java/com/going/server/domain/graph/repository/GraphNodeRepository.java

@@ -17,12 +17,26 @@ default GraphNode getByNode(Long nodeId) {
     @Query("MATCH (n:GraphNode) RETURN COALESCE(MAX(n.node_id), 0)")
     Long findMaxNodeId();
 
-    // RAG: 키워드 기반 노드 검색
+    // RAG: 키워드 기반 노드 검색 (엣지 포함 x)
     @Query("""
-        MATCH (n:GraphNode)
-        WHERE toLower(n.includeSentence) CONTAINS toLower($keyword)
-           OR toLower(n.label) CONTAINS toLower($keyword)
+        MATCH (g:Graph)-[:HAS_NODE]->(n:GraphNode)
+        WHERE id(g) = $graphId AND
+              ANY(kw IN $keywords WHERE
+                  toLower(n.label) CONTAINS toLower(kw) OR
+                  toLower(n.includeSentence) CONTAINS toLower(kw))
         RETURN n
     """)
-    List<GraphNode> findByKeyword(String keyword);
+    List<GraphNode> findByGraphIdAndKeywords(Long graphId, List<String> keywords);
+
+    // RAG: 키워드 기반 노드 검색 (엣지 포함)
+    @Query("""
+        MATCH (g:Graph)-[:HAS_NODE]->(n:GraphNode)
+        OPTIONAL MATCH (n)-[r:RELATED]->(m:GraphNode)
+        WHERE id(g) = $graphId AND
+              ANY(kw IN $keywords WHERE
+                  toLower(n.label) CONTAINS toLower(kw) OR
+                  toLower(n.includeSentence) CONTAINS toLower(kw))
+        RETURN DISTINCT n, collect(r) AS edges
+    """)
+    List<GraphNode> findByGraphIdAndKeywordsWithEdges(Long graphId, List<String> keywords);
 }

src/main/java/com/going/server/domain/openai/service/RAGAnswerCreateService.java

@@ -3,27 +3,33 @@
 import com.going.server.domain.chatbot.entity.Chatting;
 import com.going.server.domain.chatbot.entity.Sender;
 import com.going.server.domain.openai.dto.ChatCompletionRequestDto;
-import com.theokanning.openai.completion.chat.ChatMessage;
 import com.theokanning.openai.OpenAiService;
+import com.theokanning.openai.completion.chat.ChatMessage;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
 import java.util.ArrayList;
 import java.util.List;
 
-// RAG 대화
 @Service
 @RequiredArgsConstructor
 public class RAGAnswerCreateService {
     private final OpenAiService openAiService;
 
     // 시스템 역할 설정
     private static final String SYSTEM_PROMPT = """
-    당신은 초등학생의 이해를 돕는 친절하고 정확한 지식 튜터입니다.
-    - 아래 제공된 데이터를 기반으로 질문에 대해 매우 길고 정확하게 설명해주세요.
-    - 만약 참고 데이터가 없다면, 교육 도메인의 일반적인 지식을 바탕으로 충실하게 답변해주세요.
-    - 반드시 한글로만 응답하고, 인사말이나 불필요한 문장은 생략한 대답만 반환하세요.
-    """;
+        당신은 초등학생의 이해를 돕는 친절하고 정확한 지식 튜터입니다.
+        - 아래 제공된 데이터를 기반으로 질문에 대해 매우 길고 정확하게 설명해주세요.
+        - 만약 참고 데이터가 없다면, 교육 도메인의 일반적인 지식을 바탕으로 충실하게 답변해주세요.
+        - 반드시 한글로만 응답하고, 인사말이나 불필요한 문장은 생략한 대답만 반환하세요.
+        """;
+
+    // 모델 스펙 정의
+    private static final String MODEL_NAME = "gpt-4-0125-preview";
+//    private static final String MODEL_NAME = "gpt-4o";
+
+    private static final double TEMPERATURE = 0.3 ;
+    private static final int MAX_TOKENS = 3000;
 
     // 기존 채팅 이력을 기반으로 GPT 응답 생성
     public String chat(List<Chatting> chatHistory, String question) {
@@ -35,33 +41,10 @@ public String chat(List<Chatting> chatHistory, String question) {
         messages.add(new ChatMessage("user", question)); // 새로운 질문
 
         // DTO 기반 요청 생성
-        ChatCompletionRequestDto request = ChatCompletionRequestDto.builder()
-                .model("gpt-4-0125-preview")
-                .temperature(0.3)
-                .maxTokens(3500)
-                .messages(messages)
-                .build();
+        ChatCompletionRequestDto request = buildRequest(messages);
 
         // OpenAI 모델에게 질문 및 응답 생성
-        return openAiService.createChatCompletion(request.toRequest())
-                .getChoices()
-                .get(0)
-                .getMessage()
-                .getContent();
-    }
-
-    private List<ChatMessage> convertHistoryToMessages(List<Chatting> chatHistory) {
-        return chatHistory.stream()
-                .map(chat -> new ChatMessage(
-                        convertSenderToRole(chat.getSender()),
-                        chat.getContent()
-                ))
-                .toList();
-    }
-
-    // Chatting 엔티티의 Sender(Enum type) ->  OpenAI 역할 문자열 변환
-    private String convertSenderToRole(Sender sender) {
-        return sender == Sender.USER ? "user" : "assistant";
+        return getResponseText(request);
     }
 
     // RAG 컨텍스트 기반 + 기존 채팅 이력을 함께 사용하는 GPT 응답 생성
@@ -76,17 +59,41 @@ public String chatWithContext(List<Chatting> chatHistory, String finalPrompt) {
         // 마지막 질문을 RAG 컨텍스트 기반으로 전달
         messages.add(new ChatMessage("user", finalPrompt));
 
-        ChatCompletionRequestDto request = ChatCompletionRequestDto.builder()
-                .model("gpt-4-0125-preview")
-                .temperature(0.3)
-                .maxTokens(3500)
+        ChatCompletionRequestDto request = buildRequest(messages);
+        return getResponseText(request);
+    }
+
+    // 요청 생성 메서드
+    private ChatCompletionRequestDto buildRequest(List<ChatMessage> messages) {
+        return ChatCompletionRequestDto.builder()
+                .model(MODEL_NAME)
+                .temperature(TEMPERATURE)
+                .maxTokens(MAX_TOKENS)
                 .messages(messages)
                 .build();
+    }
 
+    // 응답 추출 메서드
+    private String getResponseText(ChatCompletionRequestDto request) {
         return openAiService.createChatCompletion(request.toRequest())
                 .getChoices()
                 .get(0)
                 .getMessage()
                 .getContent();
     }
-}
+
+    // Chatting 엔티티를 OpenAI ChatMessage로 변환
+    private List<ChatMessage> convertHistoryToMessages(List<Chatting> chatHistory) {
+        return chatHistory.stream()
+                .map(chat -> new ChatMessage(
+                        convertSenderToRole(chat.getSender()),
+                        chat.getContent()
+                ))
+                .toList();
+    }
+
+    // Chatting 엔티티의 Sender(Enum type) ->  OpenAI 역할 문자열 변환
+    private String convertSenderToRole(Sender sender) {
+        return sender == Sender.USER ? "user" : "assistant";
+    }
+}