[고객지원 챗봇 만들기] 김수민 제출합니다.

[boyekim]

구현 내용

• Spring AI ChatClient를 사용해 /api/chat에서 사용자 질문에 대한 답변을 생성하도록 구현했습니다.
• FAQ, 현행 정책, 상담 로그 데이터를 DocumentLoader에서 읽고 Spring AI Document로 변환했습니다.
• FAQ는 ###, 정책은 ## 기준으로 chunking하고, 상담 로그는 JSONL을 ObjectMapper로 파싱해 agent_accuracy=correct인 데이터만 사용했습니다.
• 응답에는 답변과 함께 promptTokens, completionTokens, totalTokens를 포함했습니다.

[gemini-code-assist]

Code Review

This pull request implements a RAG-based chatbot using Spring AI, featuring document loading and chunking for FAQs, policies, and chat logs, alongside a REST API for chat interactions. It also refactors Gradle environment variable loading and updates the Python evaluation script for detailed result tracking. Review feedback identifies a potential NullPointerException in response handling, suggests externalizing hardcoded file paths to configuration properties, and recommends implementing vector data caching to reduce application startup latency and API costs.

[gemini-code-assist]

LLM 응답 결과가 비어있을 경우 response.getResult()가 null을 반환하여 NullPointerException이 발생할 수 있습니다. 응답 존재 여부를 확인한 후 안전하게 텍스트를 추출하도록 개선이 필요합니다.

        String answer = (response.getResult() != null && response.getResult().getOutput() != null)
            ? response.getResult().getOutput().getText()
            : "고객센터에 문의해주세요.";

        return new ChatAnswerResponse(
            answer,
            new ChatAnswerResponse.TokenUsage(
                usage == null || usage.getPromptTokens() == null ? 0 : usage.getPromptTokens(),
                usage == null || usage.getCompletionTokens() == null ? 0 : usage.getCompletionTokens(),
                usage == null || usage.getTotalTokens() == null ? 0 : usage.getTotalTokens()
            )
        );

[gemini-code-assist]

데이터 디렉토리 경로가 하드코딩되어 있습니다. 운영 환경이나 테스트 환경에 따라 경로가 달라질 수 있으므로, RagProperties를 통해 application.yml에서 관리하도록 수정하는 것을 권장합니다.

[gemini-code-assist]

상담 로그 파일의 특정 라인이 유효하지 않은 JSON일 경우 UncheckedIOException이 발생하며 애플리케이션 시작이 중단됩니다. 데이터의 결함으로 인해 전체 시스템이 마비되지 않도록, 오류 발생 시 해당 라인을 건너뛰고 로그를 남기는 방식이 더 안전합니다.

Suggested change

	throw new UncheckedIOException("Failed to parse chatlog line in file: " + path.getFileName(), e);
	return null;

[gemini-code-assist]

현재 구조는 애플리케이션이 시작될 때마다 모든 문서를 다시 읽고 임베딩하여 VectorStore에 추가합니다. 이는 시작 시간을 지연시키고 불필요한 API 비용을 발생시킵니다. SimpleVectorStore의 save/load 기능을 사용하여 벡터 데이터를 파일로 캐싱하거나, 영구 저장소 기반의 VectorStore 도입을 고려해 보세요.