카드 재설계("멘트 카드 → 전술 카드"):
- tactics.py 신설: 카드번호→전술(카운터 산식) 레지스트리, min(counter,target) 클램프
- 카운터 수락=즉시 타결(pending_counter_price 일반화, 구 offer_1pct 흡수)
- 목표가 초과 타결 금지(성공스텝 진입 가드) + "카드 소진=실패" 폐지→종결 국면
- 선택형 와일드카드(WC-*) 발동 + card.wild_cards 멘트 DB 어댑터
LLM 계층:
- Phase 2 표현층 ScriptNaturalizer(카드 멘트 자연화, 마커·치환자·숫자 보존 검증)
- Phase 3 이해층 InputInterpreter(자유발화 NLU→기대입력, 한국어 가격 파서)
- OPENAI_API_KEY env override(server_configs) + 전역 자격증명 게이트
결정 스택(Phase 1):
- 협상 규칙 데이터화(negotiation.wildcard_*_ratio/max_counter_rounds)
- 선택카드 우선순위 prior(UCB 방문수 감쇠, Q-table 오염 없음)
버그픽스:
- 인하율 음수 표기 제거 + 인상/동일/인하 구분(discount_phrase)
- 자연화 강조마커 보존(볼드/색 소실 시 원본 폴백)
- 카드 시드 가격변수(prev_partner_price·target_mid_price·middle_price 등) 치환
정리:
- ktcommerce 테넌트 삭제 + 테스트 21파일 imarketkorea/_base 로 마이그레이션
- 실 LLM 호출 차단 conftest 가드
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
60 lines
2.6 KiB
Python
60 lines
2.6 KiB
Python
import os
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from config.config_loader import Configs
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from config.config_models import WebServerConfig, LogConfig, MainDBConfig, AgentConfig, OpenAIConfig
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# 실행 환경 결정 (기본 local). 환경변수 APP_ENV 로 변경. (backend 와 동일)
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APP_ENV = os.environ.get("APP_ENV", "local")
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_config_dir = os.path.dirname(__file__)
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_config_file = os.path.join(_config_dir, f"config.{APP_ENV}.toml")
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# 운영 전제: 항상 APP_ENV=local 로 띄운다 → config.local.toml 사용 (test/docker 도 local 로 실행).
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if not os.path.exists(_config_file):
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raise FileNotFoundError(f"설정 파일이 없습니다: {_config_file} (APP_ENV={APP_ENV}). APP_ENV=local 로 실행하세요.")
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configs = Configs(_config_file)
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web_server_config: WebServerConfig = configs.get(WebServerConfig)
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log_config: LogConfig = configs.get(LogConfig)
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main_db_config: MainDBConfig = configs.get(MainDBConfig)
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agent_config: AgentConfig = configs.get(AgentConfig)
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openai_config: OpenAIConfig = configs.get(OpenAIConfig) or OpenAIConfig()
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# DB 접속 env override (config.local.toml 은 그대로 두고, 도커 등에서 host 만 바꾸기 위함).
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# 컨테이너 안에서는 127.0.0.1 이 자기 자신이라 호스트 DB 를 못 찾으므로,
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# docker-compose 가 DB_HOST=host.docker.internal 을 주입한다. 로컬 실행은 env 미설정 → toml 그대로.
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def _apply_db_env_override(cfg: MainDBConfig):
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h = os.environ.get("DB_HOST")
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if h:
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cfg.write_host = cfg.read_host = h
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if os.environ.get("DB_PORT"):
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cfg.write_port = cfg.read_port = int(os.environ["DB_PORT"])
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if os.environ.get("DB_USER"):
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cfg.write_id = cfg.read_id = os.environ["DB_USER"]
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if os.environ.get("DB_PASSWORD"):
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cfg.write_pw = cfg.read_pw = os.environ["DB_PASSWORD"]
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if os.environ.get("DB_NAME"):
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cfg.name = os.environ["DB_NAME"]
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_apply_db_env_override(main_db_config)
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# LLM 키/설정 env override (DB 와 동일 패턴). 로컬은 config.local.toml [OpenAIConfig] 에 기재,
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# Docker/CI/운영은 toml 없이 env 로 주입한다(docker-compose 가 OPENAI_API_KEY passthrough).
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# env 미설정 시 no-op → toml 값 그대로.
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def _apply_llm_env_override(cfg: OpenAIConfig):
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if os.environ.get("OPENAI_API_KEY"):
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cfg.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
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if os.environ.get("OPENAI_MODEL"):
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cfg.model = os.environ["OPENAI_MODEL"]
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if os.environ.get("OPENAI_BASE_URL"):
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cfg.base_url = os.environ["OPENAI_BASE_URL"]
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if os.environ.get("OPENAI_PROVIDER"):
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cfg.provider = os.environ["OPENAI_PROVIDER"]
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_apply_llm_env_override(openai_config)
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