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[Refactor] 로드맵 생성에서 사용자 notes 반영 우선순위 강화 #104

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May 1, 2026
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[Refactor] 로드맵 생성에서 사용자 notes 반영 우선순위 강화 #104

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45a8a54
refactor ♻️: 로드맵 생성 notes 우선순위 프롬프트 강화 (#103)
iamb0ttle May 1, 2026
32dfbba
test ✅: notes 우선 반영 프롬프트 검증 추가 (#103)
iamb0ttle May 1, 2026
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91 changes: 59 additions & 32 deletions app/graph/roadmap/nodes/finalize.py
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Expand Up @@ -253,6 +253,60 @@ def _safe_next_action_suggestions(trip_days: int) -> list[str]:
return suggestions


def _format_priority_notes(notes: str | None) -> str:
normalized = str(notes or "").strip()
return normalized if normalized else "없음"


def _build_summary_prompt_messages(
course_request_payload: dict,
itinerary_context: str,
priority_notes: str,
parser: PydanticOutputParser,
) -> list:
system_prompt = (
"당신은 전문 여행 플래너입니다. 주어진 여행 정보와 확정된 장소 목록을 바탕으로 "
"사용자를 위한 최종 여행 로드맵을 완성하는 역할을 합니다\n"
"창의적인 여행 제목과 매력적인 코스가 사용자에게 전달될 수 있도록 설명을 포함하세요\n"
"'최우선 사용자 메모'가 있으면 title, summary, tags, llm_commentary 전반에서 가장 먼저 반영하세요\n"
"다른 일반 선호와 충돌하면 최우선 사용자 메모를 우선 해석하고, 누락 없이 결과에 드러나게 하세요\n"
"출력은 반드시 제공된 JSON 스키마를 엄격히 따라야 합니다"
)
human_prompt_template = (
"## 최우선 사용자 메모\n"
"{priority_notes}\n\n"
"## 사용자 요청 전체 정보\n"
"{course_request}\n\n"
"## 확정된 일자별 장소 목록\n"
"{itinerary_context}\n\n"
"## 생성 작업 가이드\n"
"0. '최우선 사용자 메모'가 있으면 가장 중요한 제약으로 간주하고, "
"제목/요약/태그/코멘터리에 반복적으로 드러나게 해주세요.\n"
"1. '최우선 사용자 메모'와 '사용자 요청 전체 정보'를 참고하여 "
"전체 여행을 아우르는 창의적이고 매력적인 `title`을 생성해주세요. "
"(반드시 한국어로 작성하되 10자 이내로 간결히 작성하고, 여행지 또는 도시명을 포함해주세요)\n"
"2. 로드맵을 한 줄로 요약한 `summary`를 한국어로 작성해주세요. (1문장)\n"
"3. 전체 일정에서 연상되는 핵심 키워드 3~5개를 `tags`에 한국어로 작성해주세요.\n"
"4. '최우선 사용자 메모', 사용자 요청, 확정된 장소 목록을 모두 고려하여 왜 이 코스가 사용자에게 최적인지 "
"설명하는 `llm_commentary`를 작성해주세요. (2-3문장)\n"
"5. 사용자가 바로 입력할 수 있는 다음 행동 문장을 `next_action_suggestion` JSON 배열로 작성해주세요. "
"(2~3개, 반드시 우리 시스템이 가능한 작업만 포함해야 합니다. "
"가능한 작업: 로드맵 생성/재생성/일정 조정 요청, 로드맵 내용에 대한 질문. "
"불가능한 작업: 숙소/항공/렌터카/티켓 예약, 결제, 구매, 환전, 보험, 외부 서비스 연동. "
"예시 문장은 그대로 출력하지 마세요.)\n\n"
"## 출력 형식\n"
"{format_instructions}"
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt), ("human", human_prompt_template)])
return prompt.format_messages(
priority_notes=priority_notes,
course_request=course_request_payload,
itinerary_context=itinerary_context,
format_instructions=parser.get_format_instructions(),
)


async def _fill_place_descriptions_with_llm(daily_places: list[dict]) -> list[dict]:
"""LLM을 통해 장소 description을 채웁니다."""
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=PlaceDetailPlan)
Expand Down Expand Up @@ -360,41 +414,14 @@ async def synthesize_final_roadmap(state: RoadmapState) -> RoadmapState:
append_job_log("finalize_time", f"strategy=visit_time_policy preference={course_request.planning_preference}")

course_request_payload = course_request.model_dump(mode="json")
priority_notes = _format_priority_notes(course_request.notes)

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=CourseResponseLLMOutput)

system_prompt = (
"당신은 전문 여행 플래너입니다. 주어진 여행 정보와 확정된 장소 목록을 바탕으로 "
"사용자를 위한 최종 여행 로드맵을 완성하는 역할을 합니다\n"
"창의적인 여행 제목과 매력적인 코스가 사용자에게 전달될 수 있도록 설명을 포함하세요\n"
"출력은 반드시 제공된 JSON 스키마를 엄격히 따라야 합니다"
)
human_prompt_template = (
"## 사용자 요청\n"
"{course_request}\n\n"
"## 확정된 일자별 장소 목록\n"
"{itinerary_context}\n\n"
"## 생성 작업 가이드\n"
"1. '사용자 요청'을 참고하여 전체 여행을 아우르는 창의적이고 매력적인 `title`을 생성해주세요. "
"(반드시 한국어로 작성하되 10자 이내로 간결히 작성하고, 여행지 또는 도시명을 포함해주세요)\n"
"2. 로드맵을 한 줄로 요약한 `summary`를 한국어로 작성해주세요. (1문장)\n"
"3. 전체 일정에서 연상되는 핵심 키워드 3~5개를 `tags`에 한국어로 작성해주세요.\n"
"4. 사용자 요청과 확정된 장소 목록을 모두 고려하여 왜 이 코스가 사용자에게 최적인지 "
"설명하는 `llm_commentary`를 작성해주세요. (2-3문장)\n"
"5. 사용자가 바로 입력할 수 있는 다음 행동 문장을 `next_action_suggestion` JSON 배열로 작성해주세요. "
"(2~3개, 반드시 우리 시스템이 가능한 작업만 포함해야 합니다. "
"가능한 작업: 로드맵 생성/재생성/일정 조정 요청, 로드맵 내용에 대한 질문. "
"불가능한 작업: 숙소/항공/렌터카/티켓 예약, 결제, 구매, 환전, 보험, 외부 서비스 연동. "
"예시 문장은 그대로 출력하지 마세요.)\n\n"
"## 출력 형식\n"
"{format_instructions}"
)

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", system_prompt), ("human", human_prompt_template)])
messages = prompt.format_messages(
course_request=course_request_payload,
messages = _build_summary_prompt_messages(
course_request_payload=course_request_payload,
itinerary_context=itinerary_context,
format_instructions=parser.get_format_instructions(),
priority_notes=priority_notes,
parser=parser,
)

timeout_seconds = get_timeout_policy().llm_timeout_seconds
Expand Down
39 changes: 36 additions & 3 deletions app/graph/roadmap/nodes/skeleton.py
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -80,6 +80,22 @@ def _normalize_text(value: Any) -> str:
return str(value or "").strip()


def _format_priority_notes(notes: Any) -> str:
normalized = _normalize_text(notes)
return normalized if normalized else "없음"


def _build_priority_notes_rules(notes: Any) -> str:
normalized = _normalize_text(notes)
if not normalized:
return "- 최우선 사용자 메모는 없습니다\n"
return (
"- 아래 '최우선 사용자 메모'는 사용자가 자유 입력으로 남긴 핵심 요구사항입니다\n"
"- 다른 일반 선호값보다 우선해서 해석하고, 슬롯 area/keyword에 직접 반영하세요\n"
"- 메모와 다른 선호가 충돌하면 메모를 우선하고, 누락 없이 일정 전반에 녹여내세요\n"
)


def _dedupe_ordered(items: list[str]) -> list[str]:
seen: set[str] = set()
deduped: list[str] = []
Expand Down Expand Up @@ -290,6 +306,7 @@ def _build_segment_prompt(
parser: PydanticOutputParser,
) -> list:
slot_targets_text = _format_slot_targets(slot_targets)
priority_notes = _format_priority_notes(request.notes)
system_prompt = (
"당신은 검색을 위한 여행 일정 스켈레톤을 설계하는 전문 여행 플래너입니다.\n"
"제약 조건:\n"
Expand All @@ -306,8 +323,15 @@ def _build_segment_prompt(
"- keyword는 8~40자 사이로 작성하고, 한 단어 대신 구체 맥락(활동+대상+분위기)을 포함하세요\n"
"- 예시: '한강 야경 산책 코스', '로컬 해산물 저녁 식사', '현대미술 전시 관람'\n"
"- '맛집', '카페', '쇼핑' 같은 단일 범주형 단어만 쓰지 마세요\n"
"{priority_notes_rules}"
"- 출력은 스키마를 정확히 따라야 하며 추가 텍스트는 금지합니다\n"
).format(region=segment.region, slot_min=slot_min, slot_max=slot_max, slot_targets=slot_targets_text)
).format(
region=segment.region,
slot_min=slot_min,
slot_max=slot_max,
slot_targets=slot_targets_text,
priority_notes_rules=_build_priority_notes_rules(request.notes),
)

user_prompt = (
"여행 정보(지역 구간 기준):\n"
Expand All @@ -322,14 +346,18 @@ def _build_segment_prompt(
"- 목적지 성향: {destination_preference}\n"
"- 활동 성향: {activity_preference}\n"
"- 우선순위: {priority_preference}\n"
"- 추가 메모: {notes}\n\n"
"\n"
"## 최우선 사용자 메모\n"
"{priority_notes}\n\n"
"요구사항:\n"
"- 정확히 {segment_days}일치 DayPlan을 생성하세요\n"
"- 각 day의 region 필드는 반드시 '{region}' 값이어야 합니다\n"
"- 각 day는 반드시 {slot_min}~{slot_max}개의 범위 내에서 슬롯을 포함해야 합니다\n"
"- 각 day의 슬롯 수는 다음 배분을 정확히 따라야 합니다: {slot_targets}\n"
"- 각 슬롯은 section, area, keyword를 포함해야 합니다\n"
"- section은 다음 중 하나여야 합니다 MORNING, LUNCH, AFTERNOON, DINNER, EVENING, NIGHT\n\n"
"- '최우선 사용자 메모'가 있으면 모든 day에서 그 의도가 보이도록 슬롯을 설계하세요\n"
"- 특히 포함/제외 대상, 분위기, 속도감, 동선 톤 같은 자유 입력 요구를 일반 선호보다 먼저 반영하세요\n\n"
"{format_instructions}"
)

Expand All @@ -350,7 +378,7 @@ def _build_segment_prompt(
destination_preference=request.destination_preference,
activity_preference=request.activity_preference,
priority_preference=request.priority_preference,
notes=request.notes or "none",
priority_notes=priority_notes,
slot_min=slot_min,
slot_max=slot_max,
slot_targets=slot_targets_text,
Expand All @@ -370,6 +398,7 @@ def _build_repair_prompt(
validation_errors: list[str],
) -> list:
slot_targets_text = _format_slot_targets(slot_targets)
priority_notes = _format_priority_notes(request.notes)
system_prompt = (
"당신은 여행 스켈레톤 JSON 복구 전문가입니다.\n"
"입력으로 주어진 JSON의 형식/제약 위반만 수정하고 의도는 최대한 유지하세요.\n"
Expand All @@ -390,6 +419,9 @@ def _build_repair_prompt(
"- 동행자: {companion_type}\n"
"- 테마: {travel_themes}\n"
"- 페이스: {pace_preference}\n\n"
"최우선 사용자 메모:\n"
"{priority_notes}\n"
"- 위 메모가 있으면 복구 후에도 다른 선호보다 우선 반영된 상태를 유지하세요\n\n"
"검증 오류 목록:\n"
"{validation_errors}\n\n"
"문제 있는 JSON:\n"
Expand All @@ -409,6 +441,7 @@ def _build_repair_prompt(
companion_type=_join_values(request.companion_type),
travel_themes=_join_values(request.travel_themes),
pace_preference=request.pace_preference,
priority_notes=priority_notes,
validation_errors="\n".join([f"- {item}" for item in validation_errors]) if validation_errors else "- 없음",
invalid_output=invalid_output or "{}",
format_instructions=parser.get_format_instructions(),
Expand Down
59 changes: 58 additions & 1 deletion tests/test_roadmap_generation_simplified_pipeline.py
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Expand Up @@ -2,8 +2,17 @@

from __future__ import annotations

from app.graph.roadmap.nodes.finalize import _prepare_final_context, _visit_time_from_section
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser

from app.graph.roadmap.nodes.finalize import (
_build_summary_prompt_messages,
_prepare_final_context,
_visit_time_from_section,
)
from app.graph.roadmap.nodes.skeleton import _build_segment_prompt
from app.graph.roadmap.workflow import compiled_roadmap_graph
from app.schemas.course import CourseRequest, CourseResponseLLMOutput, RegionDateRange
from app.schemas.skeleton import SkeletonPlan


def _base_course_request() -> dict:
Expand Down Expand Up @@ -229,3 +238,51 @@ def test_prepare_final_context_uses_sequence_labels_for_spontaneous_visit_time()
place = daily_places[0]["places"][0]
assert place["place_category"] == "FOOD"
assert place["visit_time"] == "MORNING"


def test_segment_prompt_prioritizes_user_notes_when_present() -> None:
request = CourseRequest.model_validate(
{
**_base_course_request(),
"notes": "조용한 동선으로 구성하고 붐비는 관광지는 제외해 주세요.",
}
)
segment = RegionDateRange.model_validate(request.regions[0].model_dump())
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=SkeletonPlan)

messages = _build_segment_prompt(
request=request,
segment=segment,
segment_days=2,
slot_min=4,
slot_max=5,
slot_targets=[5, 4],
parser=parser,
)

system_content = messages[0].content
user_content = messages[1].content

assert "최우선 사용자 메모" in user_content
assert "조용한 동선으로 구성하고 붐비는 관광지는 제외해 주세요." in user_content
assert "다른 일반 선호값보다 우선해서 해석" in system_content
assert "일반 선호보다 먼저 반영" in user_content


def test_finalize_summary_prompt_prioritizes_user_notes() -> None:
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=CourseResponseLLMOutput)

messages = _build_summary_prompt_messages(
course_request_payload={**_base_course_request(), "notes": "전통시장과 로컬 식당을 꼭 포함해 주세요."},
itinerary_context="\nDay 1 (2026-02-01):\n- #1 09:00 경복궁",
priority_notes="전통시장과 로컬 식당을 꼭 포함해 주세요.",
parser=parser,
)

system_content = messages[0].content
user_content = messages[1].content

assert "최우선 사용자 메모" in user_content
assert "전통시장과 로컬 식당을 꼭 포함해 주세요." in user_content
assert "title, summary, tags, llm_commentary 전반에서 가장 먼저 반영" in system_content
assert "가장 중요한 제약으로 간주" in user_content
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