ai 기반 문지기 npc의 조언 및 전투 스킬 생성 기능 구현
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import json
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import re
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from sqlalchemy.orm import Session
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from sqlalchemy import desc
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
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from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
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from backend.ai.llm import hugging_llm
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from backend.repository.models import AncestorDeath
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from backend.schemas.game_schema import AncestorDeathCreate, SkillCreateResponse
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# 1. 선조 사망 기록 등록
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def create_death_history(db: Session, death_data: AncestorDeathCreate):
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db_death = AncestorDeath(
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name=death_data.name,
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generation=death_data.generation,
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cause_of_death=death_data.cause_of_death,
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floor=death_data.floor
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)
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db.add(db_death)
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db.commit()
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db.refresh(db_death)
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return db_death
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# 2. 문지기 NPC 조언 대사 생성
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def generate_npc_dialogue(db: Session, current_generation: int) -> str:
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# 현재 세대 이전(부모 세대들)의 사망 기록 중 최근 3개를 가져옴
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ancestors = (
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db.query(AncestorDeath)
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.filter(AncestorDeath.generation < current_generation)
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.order_by(desc(AncestorDeath.generation), desc(AncestorDeath.created_at))
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.limit(3)
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.all()
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)
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if not ancestors:
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# 선조 기록이 없는 최초 세대인 경우
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ancestor_history = "이전 선조들의 기록이 존재하지 않는 최초의 도전자입니다."
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else:
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history_lines = []
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for a in ancestors:
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# 부모, 조부모 등의 호칭 정리
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diff = current_generation - a.generation
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relation = "선조"
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if diff == 1:
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relation = "아버지(혹은 어머니)"
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elif diff == 2:
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relation = "할아버지(혹은 할머니)"
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elif diff == 3:
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relation = "증조할아버지(혹은 증조할머니)"
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history_lines.append(
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f"- {relation} '{a.name}' (세대: {a.generation}대): 던전 {a.floor}층에서 '{a.cause_of_death}'에 의해 사망함."
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)
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ancestor_history = "\n".join(history_lines)
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# 늙은 문지기 NPC 프롬프트 정의
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npc_prompt = """당신은 무한 반복 로그라이크 게임의 노련하고 퉁명스러운 던전 문지기 NPC '발두르'입니다.
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새로 던전에 도전하려는 플레이어(자손)에게 그의 선조들의 죽음을 기반으로 뼈 때리거나 진지한 조언을 해줍니다.
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[성격 및 말투 지침]
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- 늙고 많은 도전자들의 죽음을 지켜본 노련한 문지기입니다.
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- 반말(낮춤말)을 사용하며, 말투는 다소 퉁명스럽고 거칠지만 속으로는 플레이어가 살아남기를 바라는 따뜻한 츤데레 톤입니다.
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- 너무 구구절절 말하지 말고, 1~2문장의 핵심 조언 대사로만 답하세요. (대답 이외의 부가 설명은 절대 작성하지 마세요)
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[이전 선조들의 사망 기록]
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{ancestor_history}
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||||
현재 이 게임에 도전하는 플레이어는 {current_generation}대 자손입니다.
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위 선조들의 구체적인 사망 원인(예: 가시 함정, 특정 몬스터 등)을 직접적으로 언급하며, 이번 도전에서 같은 실수를 반복하지 않도록 주의를 주는 대사를 생성하세요.
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"""
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prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(npc_prompt)
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chain = prompt_template | hugging_llm | StrOutputParser()
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result = chain.invoke({
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"ancestor_history": ancestor_history,
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"current_generation": current_generation
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})
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return result.strip()
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# LLM 출력에서 JSON 파싱하는 헬퍼 함수
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def _parse_json_from_llm(text: str) -> dict:
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# ```json ... ``` 형식 추출 시도
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match = re.search(r"```json\s*({.*?})\s*```", text, re.DOTALL)
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if match:
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try:
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return json.loads(match.group(1))
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||||
except json.JSONDecodeError:
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||||
pass
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# 일반 { ... } 중괄호 내용 추출 시도
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||||
match = re.search(r"({.*})", text, re.DOTALL)
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||||
if match:
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(match.group(1))
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
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||||
# 텍스트 그대로 파싱 시도
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try:
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return json.loads(text)
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except json.JSONDecodeError:
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||||
raise ValueError(f"LLM 응답에서 JSON을 파싱하지 못했습니다: {text}")
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# 3. AI 기반 스킬 생성 및 밸런싱
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def generate_ai_skill(prompt: str, player_level: int) -> SkillCreateResponse:
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# 1. 플레이어 레벨에 따른 스탯 버젯(Budget) 결정
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# 예: 레벨 1 -> 8, 레벨 5 -> 16, 레벨 10 -> 26 등
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budget = 6.0 + player_level * 2.0
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max_damage = budget - 2.0 # 데미지는 최대 버젯에서 다른 능력치 최소값을 뺀 값
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# 스킬 생성 프롬프트 정의
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skill_prompt = """당신은 플레이어의 입력을 바탕으로 게임 속성과 스탯이 잘 분배된 전투 스킬을 설계하는 AI 게임 기획자입니다.
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플레이어의 한글 텍스트 스킬 설명(또는 구호)을 바탕으로, 요구된 JSON 형식에 따라 스킬 데이터를 생성하십시오.
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[플레이어 요청]
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"{prompt}"
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[게임 밸런스 제약 조건]
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- 이 스킬의 세 가지 수치 (scale, damage, speed)의 합은 정확히 {budget} 이하이어야 합니다.
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- 각 스탯의 유효 범위:
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- scale (스킬 크기/범위): 최소 0.5, 최대 10.0 (광역 스킬일수록 높게 배분)
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- damage (스킬 피해량): 최소 1.0, 최대 {max_damage} (단일 강공격일수록 높게 배분)
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||||
- speed (스킬 속도/투사체 속도): 최소 0.5, 최대 10.0 (신속한 공격일수록 높게 배분)
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||||
- 플레이어의 요청 분위기에 맞게 이 세 가지 수치를 적절히 배분하십시오.
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||||
- visual_effect 속성에는 다음 중 가장 적절한 하나를 선택해 넣으십시오:
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["fire", "ice", "electric", "physical", "poison", "dark", "light"]
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||||
- skill_type 속성에는 다음 중 가장 적절한 하나를 선택해 넣으십시오:
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["projectile", "splash", "buff", "aura", "strike"]
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||||
[반드시 준수할 출력 JSON 형식]
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설명 없이 오직 아래 형식의 JSON 데이터 하나만 출력하세요. 다른 텍스트는 일체 허용되지 않습니다.
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{{
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||||
"skill_name": "스킬 명칭",
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||||
"scale": 3.0,
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||||
"damage": 5.0,
|
||||
"speed": 2.0,
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||||
"visual_effect": "선택된 이펙트",
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||||
"skill_type": "선택된 스킬 타입",
|
||||
"description": "스킬에 대한 1줄 요약 설명"
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||||
}}
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||||
"""
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||||
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||||
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(skill_prompt)
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||||
chain = prompt_template | hugging_llm | StrOutputParser()
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||||
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||||
raw_response = chain.invoke({
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||||
"prompt": prompt,
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||||
"budget": budget,
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||||
"max_damage": max_damage
|
||||
})
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# 2. JSON 파싱
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try:
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||||
skill_data = _parse_json_from_llm(raw_response)
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except Exception as e:
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# 파싱 실패 시 기본 안전 장치(Fallback) 제공
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skill_data = {
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||||
"skill_name": f"임시 {prompt.split()[0] if prompt.split() else '스킬'}",
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||||
"scale": 1.0,
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||||
"damage": float(player_level * 2),
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||||
"speed": 1.0,
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||||
"visual_effect": "physical",
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||||
"skill_type": "strike",
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||||
"description": "마력 흐름이 불안정하여 생성된 임시 스킬입니다."
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}
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# 3. 백엔드 자체 밸런싱 강제 규칙 (LLM 오작동 방지용 검증/보정 파이프라인)
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# 3-1. 수치 유효 범위 체크 및 캐스팅
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try:
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scale = max(0.5, min(10.0, float(skill_data.get("scale", 1.0))))
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||||
damage = max(1.0, min(max_damage, float(skill_data.get("damage", 1.0))))
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||||
speed = max(0.5, min(10.0, float(skill_data.get("speed", 1.0))))
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||||
except (ValueError, TypeError):
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||||
scale, damage, speed = 1.0, float(player_level * 2), 1.0
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# 3-2. 총합 버젯 검증 및 강제 보정 (Normalize)
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total_stat = scale + damage + speed
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if total_stat > budget:
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# 초과할 경우 비율에 따라 스탯을 보정(정규화)하여 버젯 이하로 조절
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ratio = budget / total_stat
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scale = round(scale * ratio, 1)
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damage = round(damage * ratio, 1)
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||||
speed = round(speed * ratio, 1)
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||||
# 보정 후 정밀도 오차 등으로 아주 미세하게 budget을 넘을 경우 소수점 조정
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total_stat = scale + damage + speed
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if total_stat > budget:
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damage = round(damage - (total_stat - budget), 1)
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||||
else:
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# 소수점 1자리로 반올림 정리
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scale = round(scale, 1)
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||||
damage = round(damage, 1)
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||||
speed = round(speed, 1)
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# 3-3. 문자열 검증 및 디폴트
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valid_effects = ["fire", "ice", "electric", "physical", "poison", "dark", "light"]
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valid_types = ["projectile", "splash", "buff", "aura", "strike"]
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||||
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||||
visual_effect = skill_data.get("visual_effect", "physical").lower()
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||||
if visual_effect not in valid_effects:
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||||
visual_effect = "physical"
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||||
skill_type = skill_data.get("skill_type", "strike").lower()
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||||
if skill_type not in valid_types:
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||||
skill_type = "strike"
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||||
return SkillCreateResponse(
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||||
skill_name=skill_data.get("skill_name", "이름 없는 기술"),
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scale=scale,
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damage=damage,
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||||
speed=speed,
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||||
visual_effect=visual_effect,
|
||||
skill_type=skill_type,
|
||||
description=skill_data.get("description", "신비로운 에너지가 담긴 기술입니다.")
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)
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@@ -1,8 +0,0 @@
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from backend.ai.llm import watson_llm
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# LLM 모델 통신
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# 데이터베이스 통신
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def question_and_answer(question):
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response = watson_llm.invoke(question)
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return response.content
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