llm_decision_logs 미적재 문의

Question

■ 1. 통합 파이프라인 → POST /pipeline/run-buy-pipeline 을 실행 시 아래와 같이 LLM 호출 전체 실패가 뜹니다. { "message": "통합 파이프라인 완료 - BUY 0개 / HOLD 1개", "steps": { "1_technical_analysis": { "message": "25개의 추천 데이터가 생성되었습니다", "count": 25, "elapsed_sec": 60.9 }, "1.5_earnings_calendar": { "message": "저장할 실적 일정이 없습니다", "count": 0 }, "2_sentiment_analysis": { "message": "10개의 티커(추천 주식: 10개, 보유 주식: 0개)를 분석했습니다", "count": 10, "elapsed_sec": 97.8 }, "3_candidate_extraction": { "message": "1개의 매수 추천 주식을 찾았습니다 (v2 (z-score))", "count": 1, "elapsed_sec": 1 }, "4_llm_review": { "buy_count": 0, "hold_count": 1, "elapsed_sec": 51.3 } }, "candidates_before_llm": 1, "candidates_after_llm": 0, "held": 1, "results": [], "held_results": [ { "ticker": "ADBE", "stock_name": "어도비", "accuracy": 87.6874, "rise_probability": 10.1176571624871, "last_price": 266.510009765625, "predicted_price": 293.474578857422, "recommendation": "STRONG BUY", "analysis": "어도비 is expected to rise by about 10.12%. Consider buying or holding.", "sentiment_score": 0.0197778333333333, "article_count": 6, "sentiment_date": "2026-09-09 00:11:55", "technical_date": "2026-09-06", "sma20": 277.896499633789, "sma50": 260.969197692871, "golden_cross": true, "rsi": 49.811422658345, "macd": 3.41914308274363, "signal": 6.66046215382312, "macd_buy_signal": false, "technical_recommended": false, "volume_ratio": 1.6, "adx": 24.58, "earnings_date": null, "earnings_estimate": null, "days_to_earnings": null, "composite_score": 0.6117, "v2_factors": { "z_rise": 1.29, "z_tech": -0.231, "z_macd": -1.375, "z_sma": 1.408, "z_rsi": -0.727, "z_sent": -1.365, "z_vol": 1.401, "z_adx": 1.397 }, "vix_value": 14.5299997329712, "scoring_version": "v2" } ], "llm_reasoning": "LLM 호출 전체 실패 (Opus 3회 + Sonnet 3회): Messages.create() got an unexpected keyword argument 'temperature'", "total_elapsed_sec": 211 } ■ 1.1 그리고 이 부분을 클로드에게 물어보니 아래와 같은 답변을 받았습니다. app/services/llm_review_service.py:181 의 create_kwargs["temperature"] = 0 입니다. 이 프로젝트에 설치된 SDK는 anthropic 1.2.0 인데, 1.x 메이저 업그레이드에서 temperature / top_p / top_k 가 Messages.create() 시그니처에서 완전히 삭제됐습니다. 실제 설치본 확인 결과: max_tokens, messages, model, cache_control, container, inference_geo, metadata, output_config, service_tier, stop_sequences, stream, system, thinking, tool_choice, tools, user_profile_id, extra_headers, extra_query, extra_body, timeout temperature 가 없습니다. 그래서 API 요청이 나가기도 전에 파이썬 레벨에서 TypeError: Messages.create() got an unexpected keyword argument 'temperature' 가 터집니다. 서버 400 에러가 아니라 SDK 호출 자체가 실패한 것이라, 재시도해도 100% 같은 결과입니다. 코드의 전제가 어긋난 부분: # temperature 파라미터를 받지 않는 모델 (Opus 4.7부터 sampling 파라미터 제거됨) MODELS_WITHOUT_TEMPERATURE = {"claude-opus-4-8"} "모델별로 다르다"는 전제로 Opus만 제외했지만, SDK 1.x에서는 모델과 무관하게 어떤 모델에도 temperature를 넘길 수 없습니다. 그래서 폴백 모델 claude-sonnet-4-6 차례에서 매번 터졌습니다. Opus 3회는 왜 실패했나 (추정) 최종 메시지의 에러는 last_error 한 개만 찍히는데, Sonnet의 TypeError가 Opus 쪽 에러를 덮어썼습니다. 다만 4_llm_review 의 elapsed_sec: 51.3 이 단서입니다 — 재시도 대기는 5+15+30 = 50초이고, 이건 한 모델만 3회 재시도(sleep 포함)를 돌았다는 뜻입니다. 즉 Opus는 sleep 없이 break 되는 경로 — json.JSONDecodeError(191행) 또는 529/429/503 이외의 APIStatusError(246행) — 로 1회만에 빠져나갔고, 50초는 Sonnet의 TypeError 3회입니다. Opus의 실제 에러는 콘솔 stdout(LLM API 에러 ... 또는 LLM 응답 JSON 파싱 실패 ...)에만 남아 있으니 그 줄을 확인해야 확정됩니다. 수정 방향 1. temperature 분기 전체 삭제 (MODELS_WITHOUT_TEMPERATURE 상수 포함). 결정성이 필요하면 프롬프트/output_config로 제어합니다. 2. TypeError 같은 비재시도성 예외는 50초 sleep 후 재시도하지stdout(LLM API 에러 ... 또는 LLM 응답 JSON 파싱 실패 ...)에만 남아 있으니 그 줄을 확인해야 확정됩니다. 수정 방향 1. temperature 분기 전체 삭제 (MODELS_WITHOUT_TEMPERATURE 상수 포함). 결정성이 필요하면 프롬프트/output_config로 제어합니다. 2. TypeError 같은 비재시도성 예외는 50초 sleep 후 재시도하지 말고 즉시 다음 모델/중단으로 보내기. 3. last_error 를 모델별로 모아서 실패 사유에 함께 남기기 (지금은 Opus 원인이 통째로 유실됩니다). 4. 모델 ID도 현행 세대(claude-opus-5 / 폴백 claude-sonnet-5)로 올리는 걸 권합니다. 수정 적용해 드릴까요? 1·2·3번은 바로 반영 가능하고, 4번은 원하시면 같이 하겠습니다. ■ 2. llm_decision_logs 미적재 문의 (캐글 연동은 되었음) (a) /pipeline/kaggle/trigger-ml 은 원래 이 테이블을 안 건드립니다 pipeline.py:298 의 kaggle_trigger_ml() 은 kaggle kernels push → status 폴링만 합니다. review_buy_candidates() 를 호출하는 경로가 아예 없어요. llm_decision_logs 에 쓰는 건 /pipeline/run-buy-pipeline 과 스케줄러의 일일 파이프라인뿐입니다. trigger-ml 을 아무리 돌려도 이 테이블은 안 채워집니다. (b) run-buy-pipeline 을 돌려도 저장이 실패하고 있습니다 — 컬럼 누락 Supabase에 직접 조회해서 확인했습니다(읽기만 했고 쓰기는 안 했습니다): ┌──────────────────────────────────────────┬────────────┐ │ 컬럼 │ 상태 │ ├──────────────────────────────────────────┼────────────┤ │ decision_date, ticker, stock_name, │ │ │ decision, reason, market_analysis, │ OK │ │ composite_score, rise_probability, rsi, │ │ │ adx, vix_value, created_at, updated_at │ │ ├──────────────────────────────────────────┼────────────┤ │ │ ❌ 42703 │ │ earnings_date │ column │ │ │ does not │ │ │ exist │ ├──────────────────────────────────────────┼────────────┤ │ days_to_earnings │ ❌ 42703 │ ├──────────────────────────────────────────┼────────────┤ │ earnings_estimate │ ❌ 42703 │ └──────────────────────────────────────────┴────────────┘ llm_review_service.py:24 의 upsert 페이로드에는 이 세 컬럼이 들어갑니다. 컬럼이 없으니 매번 요청이 거부되고, save llm_decision_logs 는 전체를 try/except Exception 으로 감싸 LLM 판단 로그 저장 실패: 만 출력하고 넘어갑니다(llm_review_service.py:41). 그래서 API 응답은 정상으로 보이는데 테이블만 계속 비어 있는 겁니다. 현재 행 수는 0개입니다. 같은 원인으로 earnings_calendar 테이블 자체도 없습니다(PGRST205). 어제 실행 결과의 1.5_earnings_calendar: "저장할 실적 일정이 없습니다" 도 이것 때문입니다. 원인은 sql/create_earnings_calendar.sql 을 Supabase에서 실행하지 않은 것입니다. 파일은 리포에 있는데 DB에 적용이 안 됐어요. Supabase SQL Editor에서 그 파일을 통째로 실행하면 테이블 생성 + 컬럼 3개 추가가 한 번에 됩니다. 한 가지 더: .env 의 SUPABASE_KEY 는 anon 역할입니다. 조회는 되는 걸 확인했지만 INSERT는 RLS에 막힐 수 있으니, 컬럼 추가 후에도 안 들어가면 sql/errorfix.sql 의 ALTER TABLE llm_decision_logs DISABLE ROW LEVEL SECURITY 를 확인하세요. --- 정리하면 이 순서로 풀립니다: 1. Supabase에서 sql/create_earnings_calendar.sql 실행 → 컬럼/테이블 생성 (이건 직접 하셔야 합니다) 2. llm_review_ service.py 의 temperature 제거 → LLM 호출 자체가 성공해야 BUY/HOLD 판정이 저장됨 3. /pipeline/run-buy-pipeline 실행 (trigger-ml 아님) 2번과, 로그 저장 실패가 조용히 묻히지 않게 API 응답에 노출시키는 수정을 지금 적용할까요?