zioinfo-mail/messenger/core/chatbot.py
DESKTOP-TKLFCPR\ython a3b3aaf29e feat(chatbot): AI 챗봇 채널 추가
- core/chatbot.py: 세션 기반 대화 엔진 (컨텍스트 기억, Ollama sLLM 연동 + 폴백)
- #AI챗봇 전용 채널: @bot 없이 자연어 자유 대화
- 타이핑 인디케이터 (봇 응답 생성 중 애니메이션)
- 인텐트 분류: 재기동/배포/로그/DB/SSL/디스크/크론/보안
- Ollama(sLLM) 우선, 미설치 시 지식베이스 자동 폴백
- 대화 초기화 명령 지원

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-24 19:13:54 +09:00

287 lines
12 KiB
Python

"""
GUARDiA Chatbot Engine
- Per-user session & conversation history
- Ollama(sLLM) integration with smart fallback
- Intent classification + domain knowledge base
"""
import asyncio
import random
import re
from typing import Optional
try:
import httpx
_HTTPX = True
except ImportError:
_HTTPX = False
# ── Ollama 설정 ────────────────────────────────────────────────
OLLAMA_URL = "http://localhost:11434/api/chat"
OLLAMA_MODEL = "llama3:8b-instruct-q4_K_M"
SYSTEM_PROMPT = """당신은 GUARDiA 인프라 자동화 시스템의 AI 어시스턴트입니다.
1,000개 이상의 관공서 레거시 서버(WEB/WAS/DB) 운영, 배포 자동화, 장애 대응을 전문으로 합니다.
- 응답은 한국어로, 간결하고 실용적으로 작성하세요.
- 배포·운영 요청은 SR(Service Request) 절차를 안내하세요.
- 서버 자격증명(IP, 비밀번호) 등 민감 정보는 절대 노출하지 마세요.
- 모르는 내용은 솔직하게 모른다고 하세요."""
# ── 대화 세션 저장소 ───────────────────────────────────────────
# { user_id: [{"role": "user"|"assistant", "content": str}, ...] }
chat_sessions: dict[str, list] = {}
# ── Intent 패턴 ────────────────────────────────────────────────
_INTENTS = [
("greeting", r"안녕|반가|하이|헬로|hello|hi\b|처음"),
("deploy", r"배포|deploy|올려|업로드|파일.*전송|전송.*파일"),
("restart", r"재기동|restart|리스타트|재시작|서비스.*시작|기동"),
("logs", r"로그|log|에러|error|오류|warn|exception|스택"),
("status", r"상태|status|모니터|현황|서버.*확인|확인.*서버|cpu|mem|메모리"),
("ssl", r"ssl|인증서|https|certificate|만료|expire"),
("disk", r"디스크|disk|용량|space|df\b|파티션"),
("db", r"db|데이터베이스|database|쿼리|query|락|lock|oracle|postgres"),
("cron", r"크론|cron|스케줄|schedule|배치|batch|정기"),
("security", r"보안|security|권한|permission|계정|접근|차단"),
("help", r"도움|help|명령|command|뭐.*할|어떻게|기능|사용법"),
("thanks", r"감사|고마|thank|ㄱㅅ|수고"),
("clear", r"초기화|대화.*지워|새로.*시작|clear|reset"),
]
# ── 지식베이스 ─────────────────────────────────────────────────
_KB: dict[str, list[str]] = {
"greeting": [
"안녕하세요! GUARDiA 인프라 봇입니다.\n배포, 서버 운영, 장애 대응을 도와드립니다. 무엇을 도와드릴까요?",
"반갑습니다! 오늘 어떤 작업을 도와드릴까요?",
],
"deploy": [
(
"배포 작업을 안내해드리겠습니다. 다음 정보를 알려주세요:\n"
"1. **대상 기관명** (예: 기재부, 국토부)\n"
"2. **시스템명** (예: 예산시스템, 민원포털)\n"
"3. **배포 레이어** — WEB / WAS\n"
"4. **파일 종류** — class(동적) / html·js·css(정적)\n\n"
"동적 파일(class)은 무중단 롤링 재기동이 자동 수행됩니다."
),
],
"restart": [
(
"WAS 재기동 요청 절차:\n"
"1. SR 자동 생성 → CMDB 서버 매핑\n"
"2. PM 승인 대기\n"
"3. 롤링 방식: WAS#1 재기동 → 헬스체크 → WAS#2 재기동\n\n"
"대상 서버(기관명/시스템명)를 알려주시면 SR을 즉시 생성합니다."
),
],
"logs": [
(
"로그 분석을 시작합니다. 어떤 서버의 로그인가요?\n"
"• **WEB** (nginx/apache access·error log)\n"
"• **WAS** (tomcat catalina.out / jboss server.log)\n"
"• **DB** (alert log / slow query log)\n\n"
"기관명과 서버 유형을 말씀해주세요."
),
],
"status": [
(
"서버 현황 조회 결과 (모의 데이터):\n"
"```\n"
"WEB-01 ✅ 정상 CPU 12% MEM 45% DISK 38%\n"
"WAS-01 ✅ 정상 CPU 34% MEM 62% DISK 55%\n"
"WAS-02 ⚠️ 경고 CPU 87% MEM 78% DISK 55%\n"
"DB-01 ✅ 정상 CPU 9% MEM 71% CONN 42/200\n"
"DB-02 ✅ 정상 CPU 5% MEM 68% CONN 11/200\n"
"```\n"
"WAS-02 CPU가 임계치(80%)를 초과했습니다. 재기동을 권장합니다."
),
],
"ssl": [
(
"SSL 인증서 만료일 현황 (모의 데이터):\n"
"```\n"
"portal.mof.go.kr D-14 ⚠️ 갱신 필요\n"
"api.molit.go.kr D-87 ✅\n"
"www.nts.go.kr D-203 ✅\n"
"eis.mosf.go.kr D-7 🚨 긴급 갱신 필요\n"
"```\n"
"D-30 이하 인증서에 대해 갱신 SR을 생성해드릴까요?"
),
],
"disk": [
(
"디스크 사용량 현황 (모의 데이터):\n"
"```\n"
"WAS-01 /app/logs 92% 🚨 즉시 정리 필요\n"
"WAS-02 /app/logs 78% ⚠️\n"
"DB-01 /data 61%\n"
"WEB-01 /var/log 43%\n"
"```\n"
"WAS-01 로그 파티션이 임계치를 초과했습니다.\n"
"30일 이상 된 로그를 자동 압축·이동할까요?"
),
],
"db": [
(
"DB 상태 점검 항목:\n"
"• **대기 쿼리 조회** — 현재 실행 중인 슬로우 쿼리\n"
"• **락 분석** — 락 홀더·웨이터 확인\n"
"• **연결 수** — 최대 연결 수 대비 현황\n"
"• **테이블스페이스** — 사용량 조회\n\n"
"어떤 항목을 확인하시겠습니까?"
),
],
"cron": [
(
"크론 작업 관리 기능:\n"
"• crontab 목록 조회\n"
"• 특정 배치 실행 이력 확인\n"
"• 배치 강제 실행 / 일시 중지\n\n"
"대상 서버와 작업명을 알려주세요."
),
],
"security": [
(
"GUARDiA 보안 정책:\n"
"• SSH 접근: opsagent 전용 계정 사용, root 직접 접속 금지\n"
"• 자격증명: AES-256 암호화 DB 저장\n"
"• 명령 필터: 파괴적 명령(rm -rf /, drop table) 자동 차단\n"
"• 감사 로그: SHA-256 해시 체이닝으로 위변조 방지\n\n"
"특정 보안 정책에 대해 더 자세히 알려드릴까요?"
),
],
"help": [
(
"**GUARDiA Bot 전체 기능**\n\n"
"**배포**\n"
"• 파일 배포 (class/html/js/img)\n"
"• 무중단 롤링 재기동\n\n"
"**운영**\n"
"• 실시간 로그 분석\n"
"• 서버 상태 모니터링\n"
"• 디스크·DB·SSL 점검\n"
"• 크론 작업 관리\n\n"
"**이 채팅방에서는 자연어로 바로 말씀하세요.**\n"
"예: `기재부 예산시스템 WAS 재기동해줘`"
),
],
"thanks": [
"천만에요! 다른 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해주세요.",
"도움이 됐다니 다행입니다! 추가 작업이 있으시면 알려주세요.",
],
"clear": [
"대화 내용을 초기화했습니다. 새로운 대화를 시작해주세요!",
],
}
# ── 공개 API ────────────────────────────────────────────────────
def clear_session(user_id: str) -> None:
chat_sessions.pop(user_id, None)
async def get_chatbot_response(user_id: str, text: str) -> str:
"""
챗봇 응답 생성.
1순위: Ollama sLLM → 2순위: 의도 분류 + 지식베이스
"""
if user_id not in chat_sessions:
chat_sessions[user_id] = []
history = chat_sessions[user_id]
history.append({"role": "user", "content": text})
# 세션 초기화 명령
intent = _classify(text)
if intent == "clear":
clear_session(user_id)
return random.choice(_KB["clear"])
# Ollama 시도 (타임아웃 5초)
if _HTTPX:
reply = await _try_ollama(history)
if reply:
_append(user_id, "assistant", reply)
return reply
# 폴백: 지식베이스 + 컨텍스트 추론
reply = _fallback_response(intent, text, history)
_append(user_id, "assistant", reply)
return reply
# ── 내부 헬퍼 ──────────────────────────────────────────────────
def _classify(text: str) -> str:
t = text.lower()
for name, pattern in _INTENTS:
if re.search(pattern, t):
return name
return "unknown"
def _append(user_id: str, role: str, content: str) -> None:
h = chat_sessions.setdefault(user_id, [])
h.append({"role": role, "content": content})
if len(h) > 20:
chat_sessions[user_id] = h[-20:]
def _prev_intent(history: list) -> Optional[str]:
for msg in reversed(history[:-1]):
if msg["role"] == "user":
return _classify(msg["content"])
return None
def _fallback_response(intent: str, text: str, history: list) -> str:
if intent in _KB:
return random.choice(_KB[intent])
prev = _prev_intent(history)
# 이전 대화 맥락 기반 추론
if prev in ("deploy", "restart", "logs"):
# 기관명/시스템명 입력으로 간주
institutions = ["기재부", "국토부", "국세청", "복지부", "행안부", "교육부"]
if any(inst in text for inst in institutions) or len(text) < 20:
return (
f"'{text}' 정보를 확인했습니다.\n"
"SR을 생성하겠습니다. 추가 정보가 있으시면 계속 말씀해주세요."
)
if any(k in text for k in ["어떻게", "방법", "절차", "가이드"]):
return (
"GUARDiA 작업 절차:\n"
"1. 이 채팅에서 자연어로 요청\n"
"2. Bot이 SR(Service Request) 자동 생성\n"
"3. CMDB에서 대상 서버 자동 매핑\n"
"4. PM 승인 (민감 작업)\n"
"5. SSH/SFTP 에이전트리스 실행\n"
"6. 결과 실시간 알림"
)
return (
f"'{text[:30]}' 요청을 접수했습니다.\n"
"좀 더 구체적으로 말씀해주시면 바로 처리해드리겠습니다.\n"
"예: `기재부 예산시스템 WAS 재기동해줘`\n"
"또는 `도움`을 입력하면 전체 기능을 안내해드립니다."
)
async def _try_ollama(history: list) -> Optional[str]:
"""Ollama API 호출 — 실패 시 None."""
try:
messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}] + history[-10:]
async with httpx.AsyncClient(timeout=5.0) as client:
resp = await client.post(OLLAMA_URL, json={
"model": OLLAMA_MODEL,
"messages": messages,
"stream": False,
"options": {"temperature": 0.7},
})
if resp.status_code == 200:
return resp.json()["message"]["content"]
except Exception:
pass
return None