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2026-04-06 15:07:14 +09:00
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commit a700d54dfe
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src/main/kotlin/network/RagService.kt
+85 -23
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@@ -46,16 +46,20 @@ import service.TradingDecisionCallback
import service.UrlCacheManager
import java.nio.file.Paths
import java.time.Duration
import java.time.ZonedDateTime
import java.time.format.DateTimeFormatter
import java.time.temporal.ChronoUnit
import java.util.Locale
import java.util.concurrent.TimeUnit
interface TradingAnalyst {
@SystemMessage("""
You are a Senior Stock Analyst.
Analyze the data and provide a decision in JSON format.
You must respond ONLY with a valid JSON object.
""")
fun analyzeStock(@dev.langchain4j.service.UserMessage prompt: String): TradingDecision
}
//interface TradingAnalyst {
// @SystemMessage("""
// You are a Senior Stock Analyst.
// Analyze the data and provide a decision in JSON format.
// You must respond ONLY with a valid JSON object.
// """)
// fun analyzeStock(@dev.langchain4j.service.UserMessage prompt: String): TradingDecision
//}
object RagService {
@@ -76,9 +80,9 @@ object RagService {
.responseFormat("json_object")
.build()
private val analyst = AiServices.builder(TradingAnalyst::class.java)
.chatModel(chatModel)
.build()
// private val analyst = AiServices.builder(TradingAnalyst::class.java)
// .chatModel(chatModel)
// .build()
private val embeddingStore: LuceneEmbeddingStore by lazy {
val path = Paths.get("db/lucene_idx")
@@ -180,6 +184,28 @@ object RagService {
}
}
private fun isRecentNews(dateStr: String?, maxDays: Long = 3): Boolean {
if (dateStr.isNullOrBlank()) return false
return try {
// 네이버 뉴스 OpenAPI 기본 포맷: "Mon, 06 Apr 2026 12:00:00 +0900"
val formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("EEE, dd MMM yyyy HH:mm:ss Z", Locale.ENGLISH)
val pubDate = ZonedDateTime.parse(dateStr, formatter)
val now = ZonedDateTime.now()
// 뉴스가 미래로 표기된 경우도 대비하여 절대값 처리
Math.abs(ChronoUnit.DAYS.between(pubDate, now)) <= maxDays
} catch (e: Exception) {
// 다른 날짜 포맷(예: "yyyy.MM.dd")으로 들어오는 경우를 위한 Fallback
try {
val fallbackFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy.MM.dd HH:mm", Locale.ENGLISH)
val pubDate = ZonedDateTime.parse("$dateStr 00:00 +0900", fallbackFormatter)
Math.abs(ChronoUnit.DAYS.between(pubDate, ZonedDateTime.now())) <= maxDays
} catch (e2: Exception) {
false // 날짜 파싱 실패 시 보수적으로 '오래된 뉴스'로 취급하여 스크래핑 유도
}
}
}
suspend fun processStock(currentPrice: Double, technicalAnalyzer: TechnicalAnalyzer, stockName: String, stockCode: String, result: TradingDecisionCallback) {
val totalStartTime = System.currentTimeMillis() // 전체 시작 시간
@@ -211,32 +237,68 @@ object RagService {
val techDuration = System.currentTimeMillis() - techStartTime
println("⏱️ [$stockName] 기술적 지표 계산 소요: ${techDuration}ms")
val guideLine = KisSession.config.getValues(ConfigIndex.MIN_PURCHASE_SCORE_INDEX)
if (scores.avg() > (guideLine.times(0.85))) {
if (scores.avg() > (guideLine.times(0.50))) {
// 2. 뉴스 스크래핑 및 학습 시간 측정
val ragStartTime = System.currentTimeMillis()
val question = "${corpInfo?.cName} $stockName[$stockCode]의 향후 실적 전망과 관련된 핵심 뉴스"
val questionEmbedding = embeddingModel.embed(question).content()
// --- 💡 [수정됨] 2. 해당 주식의 최신 뉴스 존재 여부 확인 (최대 10개) ---
val preSearchResult = embeddingStore.search(
EmbeddingSearchRequest.builder()
.queryEmbedding(questionEmbedding)
.filter(MetadataFilterBuilder.metadataKey("stockCode").isEqualTo(stockCode)) // 해당 종목만 필터링
.maxResults(10)
.minScore(0.3) // 👈 0.70은 너무 엄격할 수 있으니 0.65로 하향 조정
.build()
)
// 검색된 청크들 중 최근 3일 이내의 날짜를 가진 데이터가 하나라도 있는지 확인
val hasRecentData = preSearchResult.matches().any { match ->
val pubDate = match.embedded().metadata().getString("date")
isRecentNews(pubDate, maxDays = 1)
}
// --- 💡 [수정됨] 3. 최신 데이터가 없을 때만 브라우저 스크래핑(Playwright) 실행 ---
val newsIngestStartTime = System.currentTimeMillis()
corpInfo?.let {
try {
NewsService.fetchAndIngestNews(it)
} catch (e: Exception) {}
if (!hasRecentData) {
println("🌐 [$stockName] 최근 3일 내 뉴스가 없습니다. 새 뉴스를 스크래핑합니다.")
corpInfo?.let {
try {
NewsService.fetchAndIngestNews(it)
} catch (e: Exception) {
println("❌ [$stockName] 뉴스 스크래핑 실패: ${e.message}")
}
}
} else {
println("✅ [$stockName] 최근 3일 내 뉴스가 DB에 존재하여 브라우저 스크래핑을 생략합니다.")
}
val newsIngestDuration = System.currentTimeMillis() - newsIngestStartTime
println("⏱️ [$stockName] 뉴스 수집/인덱싱 소요: ${newsIngestDuration}ms")
println("⏱️ [$stockName] 뉴스 수집/인덱싱 판단 소요: ${newsIngestDuration}ms")
result(tradingDecision, false)
tradingDecision.techSummary = technicalAnalyzer.generateComprehensiveReport()
result(tradingDecision, false)
// 4. RAG 뉴스 검색 및 임베딩 시간 측정
val ragStartTime = System.currentTimeMillis()
val question = "${corpInfo?.cName} $stockName[$stockCode]의 향후 실적 전망과 관련된 핵심 뉴스"
val questionEmbedding = embeddingModel.embed(question).content()
val searchResult = embeddingStore.search(
// --- 💡 [수정됨] 4. 최종 문맥(Context) 추출 ---
// (만약 위에서 스크래핑을 새로 했다면 최신 데이터가 포함되어 검색됩니다)
val finalSearchResult = embeddingStore.search(
EmbeddingSearchRequest.builder()
.queryEmbedding(questionEmbedding)
.filter(MetadataFilterBuilder.metadataKey("stockCode").isEqualTo(stockCode)) // 교차 오염 방지를 위해 필터 필수
.maxResults(3)
.minScore(0.3) // 👈 0.70은 너무 엄격할 수 있으니 0.65로 하향 조정
.build()
)
tradingDecision.newsContext = searchResult.matches().joinToString("\n") { it.embedded().text() }
println("🔎 [$stockName] RAG 검색된 문서 개수: ${finalSearchResult.matches().size}개")
finalSearchResult.matches().forEach { match ->
println("📊 [RAG Score: ${match.score()}] 본문: ${match.embedded().text().replace("\n", " ").take(50)}...")
}
tradingDecision.newsContext = finalSearchResult.matches().joinToString("\n") { it.embedded().text() }
val ragDuration = System.currentTimeMillis() - ragStartTime
println("⏱️ [$stockName] RAG 뉴스 검색 소요: ${ragDuration}ms")