RAG 구현

@Slf4j
@Configuration
public class EgovRagConfig {

    @Value("${rag.similarity.threshold}")
    private double similarityThreshold;   // yml에서 주입: 0.20

    @Value("${rag.top-k}")
    private int topK;                     // yml에서 주입: 3

    // ChatClient 빈 생성
    @Bean
    public ChatClient chatClient(OllamaChatModel chatModel) {
        return ChatClient.builder(chatModel).build();
    }

    // VectorStoreDocumentRetriever 빈 생성
    @Bean
    public VectorStoreDocumentRetriever vectorStoreDocumentRetriever(
            RedisVectorStore redisVectorStore) {
        return VectorStoreDocumentRetriever.builder()
                .similarityThreshold(similarityThreshold)  // 0.20 이상만 반환
                .topK(topK)                                 // 최대 3개 문서
                .vectorStore(redisVectorStore)
                .build();
    }

    // RAG Advisor 생성 메서드
    public static Advisor createRagAdvisor(
            String sessionId,
            EgovCompressionQueryTransformer compressionTransformer,
            VectorStoreDocumentRetriever documentRetriever,
            boolean enableQueryCompression) {

        if (enableQueryCompression) {
            // 질문 압축 모드
            SessionAwareQueryTransformer transformer =
                new SessionAwareQueryTransformer(compressionTransformer, sessionId);

            return RetrievalAugmentationAdvisor.builder()
                    .queryTransformers(transformer)
                    .documentRetriever(documentRetriever)
                    .build();
        } else {
            // 비압축 모드
            return RetrievalAugmentationAdvisor.builder()
                    .documentRetriever(documentRetriever)
                    .build();
        }
    }
}

@Slf4j
@Component
public class EgovCompressionQueryTransformer {

    private final ChatMemory chatMemory;
    private final ChatClient chatClient;

    public EgovCompressionQueryTransformer(ChatMemory chatMemory, ChatClient chatClient) {
        this.chatMemory = chatMemory;
        this.chatClient = chatClient;
    }

    public Query transformWithSessionId(Query query, String sessionId) {

        // 1. 세션 히스토리 조회 (Redis에서)
        List<Message> conversationHistory = chatMemory.get(sessionId);

        if (conversationHistory.isEmpty()) {
            return query;  // 히스토리 없으면 원본 반환
        }

        // 2. 히스토리를 Query에 포함
        Query queryWithHistory = Query.builder()
            .text(query.text())
            .history(conversationHistory)
            .build();

        // 3. Spring AI의 CompressionQueryTransformer로 압축 수행
        CompressionQueryTransformer compressionTransformer =
            CompressionQueryTransformer.builder()
                .chatClientBuilder(chatClient.mutate()
                    .defaultOptions(ChatOptions.builder()
                        .temperature(0.0)  // 정확한 압축을 위해 낮은 temperature
                        .build()))
                .build();

        return compressionTransformer.transform(queryWithHistory);
    }
}

rag:
  enable-query-compression: true   # 질문 압축 활성화
  similarity:
    threshold: 0.20                # 유사도 임계값
  top-k: 3                         # 반환할 최대 문서 수