36 언어 감지 노드 추가

llm_utils/graph.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import os
 import json
+import re
 
 from typing_extensions import TypedDict, Annotated
 from langgraph.graph import END, StateGraph
@@ -16,6 +17,7 @@
 from llm_utils.tools import get_info_from_db
 
 # 노드 식별자 정의
+DETECT_LANGUAGE = "detect_language"
 QUERY_REFINER = "query_refiner"
 GET_TABLE_INFO = "get_table_info"
 TOOL = "tool"
@@ -31,6 +33,84 @@ class QueryMakerState(TypedDict):
     best_practice_query: str
     refined_input: str
     generated_query: str
+    language: str
+    confidence: float
+    method: str
+
+
+# 노드 함수: 언어 감지
+def detect_language_regex(state: QueryMakerState):
+    """
+    정규표현식을 사용해 텍스트의 언어를 감지하는 함수.
+
+    Args:
+        text (str): 감지할 텍스트
+
+    Returns:
+        dict: 감지된 언어와 관련 정보
+    """
+    # 언어별 고유 문자 패턴 정의
+    patterns = {
+        "ko": r"[\u3131-\u3163\uAC00-\uD7A3]",  # 한글 (Hangul)
+        "ja": r"[\u3040-\u309F\u30A0-\u30FF]",  # 일본어 (Hiragana, Katakana)
+        "zh": r"[\u4E00-\u9FFF]",  # 중국어 (Han characters)
+        "ru": r"[\u0400-\u04FF]",  # 러시아어 (Cyrillic)
+        "fr": r"[àâçéèêëîïôûùüÿ]",  # 프랑스어 고유 문자
+        "es": r"[áéíóúñ¿¡]",  # 스페인어 고유 문자
+        "en": r"[a-zA-Z]",  # 영어 (기본 Latin alphabet)
+    }
+    text = state["messages"][-1].content
+
+    # 특수 문자와 공백 제거
+    cleaned_text = re.sub(r"[!@#$%^&*(),.?\"':{}|<>]", "", text)
+    cleaned_text = cleaned_text.strip()
+
+    if not cleaned_text:
+        return {"language": None, "confidence": 0.0, "method": "regex"}
+
+    # 각 언어별 문자 수 계산
+    char_counts = {}
+    total_chars = len(cleaned_text)
+
+    for lang, pattern in patterns.items():
+        matches = re.findall(pattern, cleaned_text)
+        char_count = len(matches)
+
+        # 언어별 가중치 적용
+        if lang in ["fr", "es"]:
+            # 프랑스어나 스페인어 고유 문자가 있으면 해당 언어일 가능성이 매우 높음
+            if char_count > 0:
+                char_count = total_chars
+        elif lang == "en":
+            # 영어는 라틴 알파벳을 공유하는 언어들이 많으므로 가중치 감소
+            char_count *= 0.8
+
+        if char_count > 0:
+            char_counts[lang] = char_count
+
+    if not char_counts:
+        return {"language": None, "confidence": 0.0, "method": "regex"}
+
+    # 가장 많은 문자 수를 가진 언어 선택
+    detected_lang = max(char_counts, key=char_counts.get)
+    confidence = char_counts[detected_lang] / total_chars
+
+    # 신뢰도 조정
+    if detected_lang in ["fr", "es"] and confidence > 0.1:
+        confidence = 0.95  # 고유 문자가 있으면 높은 신뢰도
+    elif detected_lang == "en":
+        # 다른 언어의 문자가 없을 때만 영어 신뢰도 상승
+        other_chars = sum(
+            char_counts.get(lang, 0) for lang in char_counts if lang != "en"
+        )
+        if other_chars == 0:
+            confidence = 0.95
+
+    return {
+        "language": detected_lang,
+        "confidence": round(confidence, 4),
+        "method": "regex",
+    }
 
 
 # 노드 함수: QUERY_REFINER 노드
@@ -134,9 +214,10 @@ def query_maker_node_with_db_guide(state: QueryMakerState):
 
 # StateGraph 생성 및 구성
 builder = StateGraph(QueryMakerState)
-builder.set_entry_point(QUERY_REFINER)
+builder.set_entry_point(DETECT_LANGUAGE)
 
 # 노드 추가
+builder.add_node(DETECT_LANGUAGE, detect_language_regex)
 builder.add_node(QUERY_REFINER, query_refiner_node)
 builder.add_node(GET_TABLE_INFO, get_table_info_node)
 # builder.add_node(QUERY_MAKER, query_maker_node)  #  query_maker_node_with_db_guide
@@ -145,6 +226,7 @@ def query_maker_node_with_db_guide(state: QueryMakerState):
 )  #  query_maker_node_with_db_guide
 
 # 기본 엣지 설정
+builder.add_edge(DETECT_LANGUAGE, QUERY_REFINER)
 builder.add_edge(QUERY_REFINER, GET_TABLE_INFO)
 builder.add_edge(GET_TABLE_INFO, QUERY_MAKER)