"""ChatService — 대화형 /chat 오케스트레이션 (P7 슬라이스). ChatEngine(동기 step 전이) + UCB Q-Table(가격협상 카드선택·학습) + DB(experience_logs) 결합. 세션 상태는 인메모리 스토어(PoC; 단일 워커). 종료 outcome 은 마지막 (state,action)에 종료보상을 역전파. """ import uuid from typing import Optional import numpy as np from common.enums import DBType, ErrorType from common.database.db_session_manager import DB_SESSION_MNG from common.logger import LOG from config.server_configs import agent_config from negotiation.cards.domain.tactics import available, compute_offer, is_played, mark_played, playable, spec_from_context from negotiation.chat.service.chat_engine import ( _CHOICE_MODES, _PRICE_MODES, ChatEngine, ChatSession, StepView, ) from negotiation.chat.service.indicator import compute_indicator from negotiation.chat.service.input_interpreter import SIMPLE_PRICE_RE, InputInterpreter from negotiation.chat.service.chat_session_repository import ChatSessionRepository from negotiation.chat.service.negotiation_context_loader import NegotiationContextLoader from negotiation.chat.service.script_naturalizer import ScriptNaturalizer, build_situation from negotiation.chat.service.script_repository import ScriptRepository from negotiation.policies.base import EpisodeState, PolicyContext, Transition from negotiation.policy.model_store import QTablePolicyStore from negotiation.qtable.domain.model.snapshot import NegotiationOutcome, NegotiationSnapshot, PartnerType from negotiation.qtable.domain.service.reward_calculator import RewardCalculator from negotiation.qtable.domain.service.state_calculator import state_index from negotiation.qtable.infra.repository.learning_repository import LearningRepository from router.v1.chat.protocol import Req_Chat, Res_Chat, Res_ChatSession from tenancy.registry import TenantEngine # 직접 호출(데모/테스트) 폴백 기본 컨텍스트 — 운영 경로는 NegotiationContextLoader 가 # DB(negotiation.sessions·partner.items·partner.suppliers·quotation.quotations)에서 조회한다. _DEFAULT_RQ_TYPE = "재협상" _DEFAULT_TARGET_PRICE = 10000 # KT 목표 매입가 _DEFAULT_ANCHOR_PRICE = 9900 # 앵커링가(목표가보다 낮음). 제시가 ≤ anchor → 우선협상 _DEFAULT_REVENUE_AMOUNT = 20_000_000 # 매출액(원) — suppliers.total_revenue 미기재 시 폴백 _DEFAULT_DISTRIBUTION_CODE = "A" # 유통 코드 — supplier_items.supply_type 미지정 시 폴백 _DEFAULT_PARTNER_NAME = "귀사" # 협력사명 — suppliers.name 미기재/데모 시 폴백(카드 {partner_name}) _DEFAULT_PRODUCT_NAME = "본 상품" # 상품명 — items.name 미기재/데모 시 폴백(카드 {product_name}) _DEFAULT_ITEM_PRICE_LABEL = "상품 단가" # 협상 기준가 호칭 — DB 컨텍스트 없는 데모/직접호출 경로 폴백 # (negodata 용어 카탈로그 item.price 의 base 와 같아야 표기가 갈리지 않는다) class ChatService: # Phase 2 표현층 / Phase 3 이해층 — 테넌트 llm.enabled + 전역 자격증명일 때만 사용(기본 무동작). # 클래스 속성인 이유: FastAPI 가 ChatService 를 Depends 로 쓰므로 __init__ 파라미터를 두면 # 쿼리 파라미터로 해석된다. 테스트는 인스턴스 속성으로 덮어 주입한다. _naturalizer = ScriptNaturalizer() _interpreter = InputInterpreter() async def chat(self, engine: TenantEngine, req: Req_Chat) -> Res_Chat: res = Res_Chat() repo = ScriptRepository(engine.config, agent_config.tenants_dir) sess_repo = ChatSessionRepository(engine.company_id) # 1) 세션 확보 / 시작 (DB 영속 — 재시작/멀티워커 안전, P8-A) session = await sess_repo.get(req.session_id) if req.session_id else None # 새 세션 컨텍스트: 요청 페이로드 대신 DB(negotiation.sessions 등)에서 1회 조회. # 행이 없으면(데모/테스트 직접 호출) 기본값 폴백. db_ctx = None if session else await NegotiationContextLoader().load(req.session_id) rq_type = session.rq_type if session else (db_ctx.rq_type if db_ctx else _DEFAULT_RQ_TYPE) chat_engine = ChatEngine(repo, rq_type=rq_type) # ① step desync 감지: backend 가 본 직전 봇 step(client_step)이 agent 세션 step 과 다르면 경고. # agent 가 자기 step 을 정답으로 보고 진행하고(응답의 step/client_step 으로 backend 가 따라옴), # 추적/리싱크 트리거를 위해 로깅 + 응답 desynced 플래그로 알린다. desynced = False if session is not None and req.client_step: agent_step = session.step agent_client_step = chat_engine.step_map.get(agent_step, agent_step) if req.client_step not in (agent_step, agent_client_step): desynced = True LOG.w( f"[ChatService] step desync: backend client_step={req.client_step!r} != " f"agent step={agent_step!r}(client={agent_client_step!r}) session={session.session_id}" ) if session is None: selected_nego_cards = db_ctx.selected_nego_card_numbers if db_ctx else [] selected_wild_cards = db_ctx.selected_wild_card_numbers if db_ctx else [] # 운영 DB 세션은 견적 version_id 에 묶인 카드만 사용한다. 직접 호출/데모(DB context 없음)는 # 기존 테넌트 기본 action mapping 으로 폴백해 로컬 테스트와 콘솔 데모를 유지한다. # 협상카드 사용 횟수 상한(quotation_settings.card_count)으로 실제 플레이 가능한 카드 수를 캡한다 — # session.action_space_size 는 카드 소진 판정(cards_total) 전용이라 여기서 줄여도 Q-table 은 # engine.action_space_size(카탈로그 전체)로 별도 고정된다. card_count 미설정(None)이면 선택 수 그대로. card_cap = db_ctx.card_count if (db_ctx and db_ctx.card_count and db_ctx.card_count > 0) else None action_space_size = ( min(len(selected_nego_cards), engine.action_space_size, *( [card_cap] if card_cap else [] )) if db_ctx is not None else engine.action_space_size ) # session_id honoring: backend 가 보낸 session_id(= negotiation.sessions.session_id)를 # 새 uuid 발급 없이 그대로 세션 키로 쓴다. 없으면(직접 호출/데모) 생성. session = ChatSession( session_id=req.session_id or str(uuid.uuid4()), tenant_id=engine.tenant_id, company_id=engine.company_id, rq_type=rq_type, action_space_size=action_space_size, context={ # 매출액 = suppliers.total_revenue, 유통코드 = supplier_items.supply_type 매핑 (loader). # 미기재/미지정이면 기본값 폴백. "revenue_amount": db_ctx.revenue_amount if db_ctx and db_ctx.revenue_amount > 0 else _DEFAULT_REVENUE_AMOUNT, "distribution_code": db_ctx.distribution_code if db_ctx and db_ctx.distribution_code else _DEFAULT_DISTRIBUTION_CODE, # 파트너 유형(PartnerType 값 0/1/2) — 상품별 협력사 수 DB 조회로 세션 시작 시 1회 확정. # snapshot.partner_count 로 그대로 사용(값 호환). # 가격 수용률은 컨텍스트에 두지 않는다 — _snapshot 이 라운드별 제시가로 동적 계산. "partner_count": int(db_ctx.partner_type) if db_ctx else int(PartnerType.SINGLE), # 목표가/앵커링가: sessions 행(생성 시 박제된 anchoring_price) → 박제 ‰ → 1% 폴백 (loader). "anchor_price": db_ctx.anchor_price if db_ctx else _DEFAULT_ANCHOR_PRICE, "target_price": db_ctx.target_price if db_ctx else _DEFAULT_TARGET_PRICE, # 타결 상한가(sessions.done_ceiling_price 박제) — 타결 판정선이자 카드 제안가 상한. # 목표가를 조금 넘어도 이 이하면 타결한다. 미박제/데모는 목표가와 같다. "done_ceiling_price": db_ctx.done_ceiling_price if db_ctx else _DEFAULT_TARGET_PRICE, # 협력사명/상품명 — 카드 스크립트 {partner_name}·{product_name} 치환용(loader). 없으면 폴백. "partner_name": (db_ctx.partner_name if db_ctx and db_ctx.partner_name else _DEFAULT_PARTNER_NAME), "product_name": (db_ctx.product_name if db_ctx and db_ctx.product_name else _DEFAULT_PRODUCT_NAME), "round": 0, # 협상 기준가(고객사가 관리하는 가격 — 공급가 또는 매입가) — 가격협상_확인 인하율 산출용. # 호칭은 회사 설정 라벨을 따른다("기존 {label} 대비 …" 멘트). "item_price": db_ctx.item_price if db_ctx else 0, "item_price_label": db_ctx.item_price_label if db_ctx else _DEFAULT_ITEM_PRICE_LABEL, # 회사 용어 사전 — 스크립트의 {label_*} 토큰(협력사·목표가·배송형태 등) 치환용. "labels": (db_ctx.labels if db_ctx else {}), # 인터넷 최저가(items.internet_lowest_price, LPS 대표값) — 카드 {internet_lowest_price} 치환용. # 미수집(0)이면 vars_for 가 키를 만들지 않아 원형 유지(허위 시장가 표기 방지). "internet_lowest_price": db_ctx.internet_lowest_price if db_ctx else 0, # 견적 생성 시 선택한 카드. 일반카드는 action_id 0..N-1 에 그대로 매핑한다. # 1% 인하는 기본 와일드카드로 항상 열고, 재원부족 등 선택형 와일드카드는 # 선택된 와일드카드가 있을 때만 허용한다. "db_context_loaded": db_ctx is not None, "selected_nego_card_numbers": selected_nego_cards, "selected_wild_card_numbers": selected_wild_cards, # 카드번호 → 전술 {offer_variable, min_round, closing}. 시작 시 1회 박제(loader) — # 이후 카드 멘트가 바뀌어도 이 협상은 시작 시점 전술로 끝까지 간다. "card_specs": (db_ctx.card_specs if db_ctx else {}), "allow_selected_wildcards": True if db_ctx is None else bool(selected_wild_cards), }, ) view = chat_engine.start(session) else: # Phase 3 이해층: 자유 발화(버튼/정형 입력이 아닌 텍스트)를 기대 입력으로 해석. # 해석 실패/미설정 시 원문 그대로 → 기존 엔진 재질문 흐름 유지. user_input = await self._interpret_input(engine, chat_engine, session, req.user_input, res) view = chat_engine.advance(session, user_input) # 2) 응답 기본 채움 (학습 블록이 가격협상 턴에서 script/indicator 를 덮어쓸 수 있어 먼저 채운다) res.session_id = session.session_id res.step = view.step res.client_step = view.client_step res.script = view.script res.input_mode = view.input_mode res.input_options = view.input_options res.chat_end = view.chat_end res.outcome = view.outcome res.desynced = desynced # 합의가: 성공 확정 이후 턴(협상완료 요약 → 협상종료)에 내려준다. 와일드카드 수락처럼 # 유저가 직접 입력하지 않은 가격으로 타결될 수 있어 backend 요약/입찰가는 이 값을 최우선으로 쓴다. if session.context.get("final_outcome") == "success" and session.context.get("input_price"): res.settled_price = int(session.context["input_price"]) # 선택형 와일드카드 턴(wild_card_dynamic): 멘트 정본은 card.wild_cards(negodata 편집). # DB 멘트가 있으면 스텝 기본 멘트를 대체하고, 없으면 기본 멘트(counter_price 치환)로 진행. if view.step == "wild_card_dynamic" and session.context.get("active_wild_card_number"): number = session.context["active_wild_card_number"] template = await repo.resolve_wild_card_template(number) if template: if engine.config.llm.enabled and ScriptNaturalizer.available(): template = (await self._naturalizer.naturalize( template, situation=build_situation(session.context))) or template res.script = repo.format_script(template, chat_engine.vars_for(session)) res.card_id = number # 3) 학습 결합 (가격협상 카드선택 → 카드 스크립트·협상지표 / 종료 보상) if view.error is None and session.action_space_size > 0: if view.needs_card_selection: await self._select_and_learn(engine, chat_engine, repo, session, res) elif view.outcome is not None: await self._terminal_learn(engine, session, view.outcome, res) if view.error: res.result.SetResult(ErrorType.NEGO_INVALID_STEP) res.msg = view.error await sess_repo.save(session) # 진행 상태 영속화 (재시작/멀티워커 안전) return res # ---- 세션 상태 조회 (① desync 리싱크용) ---------------------------- async def get_session_state(self, engine: TenantEngine, session_id: str) -> "Res_ChatSession": """backend 가 타임아웃/재진입 시 agent 의 현재 step 을 읽어 정합을 맞춘다.""" res = Res_ChatSession() repo = ScriptRepository(engine.config, agent_config.tenants_dir) session = await ChatSessionRepository(engine.company_id).get(session_id) if session is None: res.result.SetResult(ErrorType.NEGO_SESSION_NOT_FOUND) return res step_map = repo.client_step_mapping() res.session_id = session.session_id res.step = session.step res.client_step = step_map.get(session.step, session.step) res.rq_type = session.rq_type res.ended = session.ended res.found = True return res # ---- Phase 3 이해층 (자유 발화 NLU) --------------------------------- async def _interpret_input(self, engine: TenantEngine, chat_engine: ChatEngine, session: ChatSession, user_input: Optional[str], res: Res_Chat) -> Optional[str]: """자유 발화를 현재 step 의 기대 입력으로 해석해 엔진에 넘길 문자열을 돌려준다. 결정론 fast path 우선: 정형 가격([\\d,]+원?)·버튼 값 그대로면 LLM 을 부르지 않는다. 자유 텍스트 + llm.enabled + 자격증명일 때만 InputInterpreter 호출. 해석 실패/미설정이면 원문 그대로 반환 → 기존 엔진의 재질문/기본분기 흐름이 그대로 동작(협상 불중단). """ if user_input is None: return user_input raw = str(user_input).strip() if not raw: return user_input node = chat_engine.scripts.get(session.step, {}) mode = node.get("next_input_mode", "null") options: list = [] if mode in _PRICE_MODES: if SIMPLE_PRICE_RE.fullmatch(raw): return user_input # 정형 가격 — 기존 결정론 파서 경로 elif mode in _CHOICE_MODES: options = self._step_options(node) if raw in options: return user_input # 버튼 값 그대로 — 결정론 경로 else: return user_input # 입력을 받지 않는 스텝 if not (engine.config.llm.enabled and InputInterpreter.available()): return user_input out = await self._interpreter.interpret(raw, input_mode=mode, input_options=options, step_script=node.get("script")) if out is None: return user_input LOG.i(f"[ChatService] NLU: {raw!r} → {out.kind}={out.value!r} (근거={out.source!r}) session={session.session_id}") res.interpreted_input = out.value # 투명성: backend/front 가 해석 결과를 표시할 수 있게 return out.value @staticmethod def _step_options(node: dict) -> list: """현재 step 이 허용하는 선택지 — input_options 우선, next_step 분기 키 보강.""" opts = [str(o) for o in (node.get("input_options") or [])] ns = node.get("next_step") if isinstance(ns, dict): for k in ns.keys(): if k != "default" and str(k) not in opts: opts.append(str(k)) return opts # ---- 학습 ---------------------------------------------------------- @staticmethod def _acceptance_ratio(context: dict) -> float: """가격 수용률 동적 계산 — 기준가 대비 현재 제시가의 양보율. 기준가 = 기존 공급가(item_price) 우선. 스크립트 구조상 협력사의 첫 제시가부터 기존 공급가 대비 인하가 반영되므로(가격협상_확인 멘트의 discount_rate 와 동일 기준) 첫 라운드부터 실값이 나온다 — 첫 제시가 기준 0 아님. 기존 공급가가 없으면(신규 협상 등) 협력사 첫 제시가 기준 폴백(첫 라운드 0). acceptance = max(0, (기준가 − 현재 제시가) / 기준가). 가격 미입력이면 0(low 버킷). """ base = context.get("item_price") or context.get("first_offer_price") or 0 current = context.get("input_price") or 0 if base <= 0 or current <= 0: return 0.0 return max(0.0, (base - current) / base) def _snapshot(self, session: ChatSession, outcome: NegotiationOutcome) -> NegotiationSnapshot: c = session.context return NegotiationSnapshot( revenue_amount=c["revenue_amount"], distribution_code=c["distribution_code"], partner_count=c["partner_count"], acceptance_ratio=self._acceptance_ratio(c), input_price=c.get("input_price", c["anchor_price"]), anchor_price=c["anchor_price"], target_price=c["target_price"], round_number=c.get("round", 0), outcome=outcome, ) async def _select_and_learn(self, engine: TenantEngine, chat_engine: ChatEngine, scripts: ScriptRepository, session: ChatSession, res: Res_Chat): # 종결 국면(라운드 만료·카드 소진, 엔진 check_iteration_limit 이 마킹): 규칙층이 # 종결 전술(중간값 절충/최후통첩)을 강제 발동한다 — RL 선택·학습 대상이 아니다. if session.context.pop("force_closing", False): await self._play_closing_tactic(engine, chat_engine, scripts, session, res) return snap = self._snapshot(session, NegotiationOutcome.ONGOING) try: idx = state_index(snap, engine.config.state) except ValueError as ex: LOG.e_no_callstack(f"[ChatService] state error: {ex}") return policy, version_id, repo = await QTablePolicyStore.load(engine) # action space 는 카탈로그 전체(engine.action_space_size)로 고정 — action_id↔카드 대응을 # 견적마다 일정하게 유지해 Q-table 학습 일관성을 지킨다. 견적 선택은 축소가 아니라 # available_mask 로 처리한다(선택 카드만 pickable, 사용분 제외 + 전술 발동조건 AND). ctx = PolicyContext(state_index=idx, snapshot=snap, action_space_size=engine.action_space_size, available_mask=self._combined_mask(engine, session), prior_bonus=self._selection_prior(engine, session), episode=EpisodeState(used_action_ids=set(session.used_action_ids))) decision = policy.select(ctx) session.used_action_ids.add(decision.action_id) card_id = self._card_id_for_action(engine, session, decision.action_id) # 카드번호 공용 이력 — 와일드/종결 경로와 같은 목록을 본다("한 협상 한 카드 1회" 단일 판정). mark_played(session.context, card_id) # 전술 실행: 카드가 제시할 금액(스크립트 파싱 결과)을 계산해 세션에 적재한다. # pending 이 있으면 이 턴은 수락/거절 스텝(가격협상_카운터)으로 전환되고, # 협력사가 수락하면 이 가격으로 즉시 타결된다(chat_engine 의 수락 메커니즘). # 유효조건(≤목표가 · <제시가) 미달이면 None → 금액 없이 설득 멘트만 나간다(HOLD 강등). spec = spec_from_context(session.context, card_id) counter = compute_offer(spec, session.context) if available(spec, session.context) else None if counter is not None: session.context["pending_counter_price"] = counter session.context["prev_customer_price"] = counter # 갑의 최신 포지션(절충가 계산 기준) reward = RewardCalculator(engine.config.reward, engine.config.state).calculate(snap) policy.update(Transition(state_index=idx, action_id=decision.action_id, reward=reward.total, done=False)) await QTablePolicyStore.persist_cell(repo, version_id, policy, idx, decision.action_id) session.context["last_state"] = idx session.context["last_action"] = decision.action_id await self._log(repo, session, idx, decision.action_id, card_id, snap, reward, decision.propensity, done=False) res.card_id = card_id res.policy = policy.name res.q_value = decision.q_value res.updated_q = float(policy.qtable.q[idx, decision.action_id]) res.visit_count = int(policy.qtable.visits[idx, decision.action_id]) res.reward_total = reward.total # 가격협상 턴 연출(선행 chat_server 의 dynamic step type=indicator 재현): # ① 선택된 카드의 스크립트를 봇 메시지(script)로 출력 ② 협상지표 게이지(indicator_value) 동봉. # backend/front 가 indicator/bot_chat_type 패스스루·게이지 렌더 준비 완료 → 값만 채우면 표시된다. # 카드 멘트: backoffice_db 모드면 card.nego_cards.script(negodata 편집 정본), 아니면 파일 폴백. template, tone, strategy = await scripts.resolve_card_template( decision.action_id, card_id, prefer_db=bool(session.context.get("selected_nego_card_numbers")), ) # Phase 2 표현층: llm.enabled(테넌트) + 자격증명 있으면 템플릿을 상황 맞춤 자연화. # placeholder 유지 상태로 재작성 → 검증(치환자/숫자) → 실패·타임아웃 시 원본 폴백. if template and engine.config.llm.enabled and ScriptNaturalizer.available(): naturalized = await self._naturalizer.naturalize( template, situation=build_situation(session.context), tone=tone, strategy=strategy) template = naturalized or template card_script = scripts.format_script(template, chat_engine.vars_for(session)) if template else None if card_script: res.script = card_script c = session.context ind = compute_indicator(c.get("anchor_price", 0), c.get("input_price", 0), c.get("target_price", 0)) if ind is not None: res.indicator_value = float(ind[0]) res.indicator_range = ind[1] res.bot_chat_type = "indicator" # 카운터 제시 카드면 수락/거절 스텝(가격협상_카운터)으로 전환 — 카드 멘트({target_price} 등 # 카운터가 포함)는 그대로 두고, 입력만 [수락|다른 가격 제시] 버튼으로 바꾼다. if counter is not None: view2 = chat_engine.render_step(session, "가격협상_카운터") res.step, res.client_step = view2.step, view2.client_step res.input_mode, res.input_options = view2.input_mode, view2.input_options if not card_script: res.script = view2.script # 카드 멘트 없으면 스텝 기본 카운터 멘트 async def _play_closing_tactic(self, engine: TenantEngine, chat_engine: ChatEngine, scripts: ScriptRepository, session: ChatSession, res: Res_Chat): """종결 국면 강제 전술 — 견적에서 선택한 종결 와일드카드(WC-05 중간값 절충 등) 우선, 없으면 목표가 최후통첩. 최종 카운터를 제시하고 수락/거절 스텝으로 전환한다. 규칙층의 강제 결정이므로 RL 선택/학습을 우회한다.""" ctx = session.context ctx["closing_played"] = True # 선택 와일드카드 중 종결 전용 카드(closing) — 이미 쓴 카드는 건너뛰고(같은 멘트 반복 방지), # 제안가 유효조건(≤목표가 · <제시가) 미달 카드도 건너뛴다(예: 절충가가 목표가 초과 → 미발동). closing_number, counter = None, None for n in (ctx.get("selected_wild_card_numbers") or []): n = str(n) spec = spec_from_context(ctx, n) if not available(spec, ctx, closing_phase=True) or is_played(ctx, n): continue offer = compute_offer(spec, ctx) if offer is not None: closing_number, counter = n, offer break if counter is None: # 폴백 최후통첩: 목표가 제시 (여기 도달 = 제시가 > target 이므로 항상 유효한 카운터). closing_number = None target = int(ctx.get("target_price") or 0) counter = target if 0 < target < ctx.get("input_price", 0) else None if counter is None: return # 컨텍스트 이상 — 기존 가격협상 스텝 그대로(재제안 요구) mark_played(ctx, closing_number) # None(폴백 최후통첩)이면 no-op ctx["pending_counter_price"] = counter ctx["prev_customer_price"] = counter template = None if closing_number: template = await scripts.resolve_wild_card_template(closing_number) if template and engine.config.llm.enabled and ScriptNaturalizer.available(): template = (await self._naturalizer.naturalize( template, situation=build_situation(ctx))) or template view2 = chat_engine.render_step(session, "가격협상_카운터") res.step, res.client_step = view2.step, view2.client_step res.input_mode, res.input_options = view2.input_mode, view2.input_options res.script = scripts.format_script(template, chat_engine.vars_for(session)) if template else view2.script res.card_id = closing_number async def _terminal_learn(self, engine: TenantEngine, session: ChatSession, outcome: str, res: Res_Chat): oc = NegotiationOutcome.SUCCESS if outcome == "success" else NegotiationOutcome.FAILURE snap = self._snapshot(session, oc) reward = RewardCalculator(engine.config.reward, engine.config.state).calculate(snap) res.reward_total = reward.total last_state = session.context.get("last_state") last_action = session.context.get("last_action") if last_state is None or last_action is None: return # 카드선택 없이 종료된 경우(예: 담당자확인 단계 이탈) policy, version_id, repo = await QTablePolicyStore.load(engine) policy.update(Transition(state_index=last_state, action_id=last_action, reward=reward.total, done=True)) await QTablePolicyStore.persist_cell(repo, version_id, policy, last_state, last_action) await self._log(repo, session, last_state, last_action, self._card_id_for_action(engine, session, last_action), snap, reward, None, done=True) res.updated_q = float(policy.qtable.q[last_state, last_action]) @staticmethod def _card_id_for_action(engine: TenantEngine, session: ChatSession, action_id: int) -> Optional[str]: # action_id ↔ 카드는 테넌트 매핑(action_to_card)으로 고정한다. 견적 선택은 available_mask 로 # 걸러지므로 여기서 selected 리스트를 인덱싱하지 않는다 — 인덱싱하면 견적마다 action_id 의미가 # 달라져(같은 action_id 가 다른 카드) Q-table 학습이 오염된다. return engine.mapper.get_card_id(action_id) @staticmethod def _selection_mask(engine: TenantEngine, session: ChatSession) -> Optional[np.ndarray]: """견적에서 선택한 카드(selected_nego_card_numbers)만 pickable 로 하는 available_mask. action space 전체(engine.action_space_size) 크기의 bool 배열. 선택 카드의 action_id 만 True, 이미 사용한 action 은 False. 선택이 없거나(직접호출/데모) 매핑 불가면 None → 전체 허용(폴백). 번호(card.nego_cards.number)와 action_to_card 값이 일치해야 매핑된다. """ selected = session.context.get("selected_nego_card_numbers") or [] if not selected: return None used = set(session.used_action_ids) selected_ids = {engine.mapper.get_action_id(str(n)) for n in selected} selected_ids.discard(None) if not selected_ids: return None # 매핑에 없는 번호뿐 → 폴백(전체 허용) return np.array( [(a in selected_ids and a not in used) for a in range(engine.action_space_size)], dtype=bool, ) @classmethod def _combined_mask(cls, engine: TenantEngine, session: ChatSession) -> Optional[np.ndarray]: """견적 선택 마스크 AND 전술 발동조건 마스크. 결합 결과가 전부 False 면(선택 카드가 모두 발동 불가) 선택 마스크 단독으로 폴백 — 협상은 멈추지 않고(HOLD 설득으로라도 진행), 종결은 라운드 규칙이 처리한다. """ sel = cls._selection_mask(engine, session) tac = cls._tactic_mask(engine, session) if tac is None: return sel if sel is None: return tac if tac.any() else None both = sel & tac return both if both.any() else sel @staticmethod def _tactic_mask(engine: TenantEngine, session: ChatSession) -> Optional[np.ndarray]: """지금 플레이 가능한 action 만 True. HOLD(설득)는 발동조건만, 금액 카드는 제안가 유효까지 본다(playable) — 무효 금액(역행·목표가 초과 등)이 멘트 글자로 나가는 것 자체를 막는다. 전부 True 면 None(마스크 불필요).""" ctx = session.context mask = np.array( [playable(spec_from_context(ctx, engine.mapper.get_card_id(a)), ctx) for a in range(engine.action_space_size)], dtype=bool, ) return None if mask.all() else mask @staticmethod def _selection_prior(engine: TenantEngine, session: ChatSession) -> Optional[np.ndarray]: """의도층 prior(Phase 1) — 견적에서 고른 카드 순서를 콜드 스타트 선호로 반영. 갑이 먼저 고른 카드일수록 높은 보너스(최대 0.3, 순위 선형 감소). UCB 점수에 1/(1+visits) 감쇠로 더해지므로 학습이 쌓이면 Q 가 지배한다(오염 없음). 선택이 2장 미만이면 순서 정보가 무의미 → None. """ selected = session.context.get("selected_nego_card_numbers") or [] if len(selected) < 2: return None prior = np.zeros(engine.action_space_size) n = len(selected) for rank, num in enumerate(selected): a = engine.mapper.get_action_id(str(num)) if a is not None and a < engine.action_space_size: prior[a] = 0.3 * (n - rank) / n return prior if prior.any() else None async def _log(self, repo: LearningRepository, session, state_index, action_id, card_id, snap, reward, propensity, done): data = { "session_id": session.session_id, "state_index": state_index, "action_id": action_id, "card_id": card_id, "snapshot": snap.to_dict(), "propensity": propensity, "turn": snap.round_number, "reward": reward.total, "done": done, "settled_price": int(snap.input_price) if snap.outcome == NegotiationOutcome.SUCCESS else None, } try: await DB_SESSION_MNG.execute_lambda_run([DBType.MAIN.value], [lambda s: repo.log_transition(s, data)]) except Exception as ex: LOG.e_no_callstack(f"[ChatService] log failed: {ex}") def reset_sessions(): """세션은 DB(learning.chat_sessions)에 영속화된다(P8-A). 테스트는 db_engine 픽스처가 TRUNCATE 하므로 no-op.""" pass