30 질문 재정의 노드 보완

[ehddnr301]

#️⃣ Issue Number

• 질문 재정의 노드 보완 #30

📝 요약(Summary)

• 질문을 DB에 더 적합한 형태로 재정의하기 위해 QueryRefinedAgainChain 생성
• 기존의 1차 구체화 질문 + 실제 테이블 정보를 활용하여 최종 분석 질문과 분석 방향을 생성
• 분석 가능한 형태로 질문을 정제하고, 데이터 구조에 맞춘 가정을 자동으로 추가하도록 설계
• 벡터DB데이터가 머지과정에서 들어가서 우선 제거

💬 To Reviewers (선택)

• 아래 두 가지 방향성 중 어떤 방식이 더 자연스럽고 효과적일지 의견 부탁드립니다
• (현재는 Case2로 구현되었습니다.)
  • Case1) 질문을 처음부터 테이블 정보를 보고 재정의할 것인가?
  • Case2) 질문을 일단 1차 구체화한 후, 테이블 정보를 보고 한번 더 재정의하는 것이 나을 것인가?
• 개인적으로는 이후에 Agentic Workflow를 도입해서, ChatGPT의 심층 리서치처럼 오래걸리더라도 괜찮은 결과물이 나오는 선택지를 주는것도 고려하고있습니다.
• 간단한 질문에는 지금 수준의 체인도 프롬프트를 다듬으면 적절하다고 생각되는데 이에 대해서도 피드백 주시면 감사하겠습니다!

PR Checklist

• TBD

reference) How to Code Review

• 따봉(👍): 리뷰어가 리뷰이의 코드에서 칭찬의 의견을 남기고 싶을 때 사용합니다.
• 느낌표(❗): 리뷰어가 리뷰이에게 필수적으로 코드 수정을 요청할 때 사용합니다.
• 물음표 (❓): 리뷰어가 리뷰이에게 의견을 물어보고 싶을 때 사용합니다.
• 알약 (💊): 리뷰어가 리뷰이의 코드에서 개선된 방법을 제안하지만 그것의 반영이 필수까지는 아닐 때 사용합니다.

[YuujinHwang]

각 table 단위의 Retrieval을 위해서는 적합한 테이블을 정확하게 뽑아오기 위해 Case2)가 적합한 것 같습니다.
사용할 수 있는 table이 고정된 상황에서는 1이 조금 더 단계를 줄일 수 있어 보입니다.

[nonegom]

LLM이 판단하게 하는 것은 어떨까요? 저희가 노드를 선택하게 하는 것도 좋은데, tool(ex. query_refiner)로 스스로 호출할 수 있게 하면 어떨까 생각합니다.

[ParkGyeongTae]

👍 저는 두 방식 모두 괜찮아보이는데, 우선 적용해서 사용해보고 부족하거나 개선될 부분이 판단되면 추가로 수정하면 어떨까 싶습니다~