설비 매뉴얼 RAG 시스템

# 설비 매뉴얼 특화 청킹 전략
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

class EquipmentManualChunker:
    def __init__(self):
        self.splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
            chunk_size=1000,
            chunk_overlap=200,
            separators=[
                "\n## ",     # 섹션 헤더
                "\n### ",    # 서브섹션
                "\n\n",      # 단락
                "\n",        # 줄바꿈
                " "          # 공백
            ]
        )

    def process_troubleshooting(self, text):
        # 증상-원인-조치 트리플 추출
        triples = self.extract_symptom_cause_action(text)
        chunks = []
        for symptom, cause, action in triples:
            chunk = f"증상: {symptom}\n원인: {cause}\n조치: {action}"
            chunks.append({
                "content": chunk,
                "metadata": {
                    "type": "troubleshooting",
                    "symptom": symptom
                }
            })
        return chunks

# 쿼리 유형별 가중치 조정
query_weights = {
    "error_code": {"semantic": 0.3, "keyword": 0.7},
    "part_number": {"semantic": 0.2, "keyword": 0.8},
    "procedure": {"semantic": 0.7, "keyword": 0.3},
    "concept": {"semantic": 0.8, "keyword": 0.2},
}

# 쿼리 분류 후 적절한 가중치 적용
query_type = classify_query(user_question)
weights = query_weights.get(query_type, {"semantic": 0.5, "keyword": 0.5})

# 한국어 질문으로 영어/독일어 매뉴얼 검색
query = "지멘스 S7-1500 통신 설정 방법"

# 다국어 임베딩으로 변환
query_embedding = multilingual_model.encode(query)

# 벡터 DB에서 유사 문서 검색 (언어 무관)
results = vector_db.search(
    query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"equipment": "Siemens S7-1500"}
)

# 검색 결과 (영어, 독일어, 한국어 혼합 가능)
# - EN: "S7-1500 Communication Setup Guide"
# - DE: "Kommunikationseinrichtung S7-1500"
# - KO: "S7-1500 통신 구성 안내서"

# System Prompt
당신은 설비 매뉴얼 전문 어시스턴트입니다.
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1. 검색된 문서에 기반해서만 답변하세요
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# User Prompt
[검색된 문서]
{retrieved_contexts}

[사용자 질문]
{user_question}

[답변 형식]
- 답변 내용
- 출처: 문서명, 페이지
- 관련 질문 제안 (2-3개)