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from langchain.callbacks.base import BaseCallbackHandler
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from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
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class QuotaExhaustedHandler(BaseCallbackHandler):
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def on_llm_error(self, error, **kwargs):
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if "ResourceExhausted" in str(error) or "429" in str(error):
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print("⚠️ API 쿼터가 소진되었습니다. 재시도 로직에 위임합니다...")
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# backoff handled in scan_one_url
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def CreateChatGoogleGenerativeAI(model: str):
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"""재시도 로직이 포함된 LLM 생성"""
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if model == "fallback":
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print("⚠️ Fallback 모델을 사용합니다. Envorinment 변수를 확인하세요.")
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print("⚠️ Model Gemini-2.0-flash-lite를 사용합니다.")
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model = "gemini-2.0-flash-lite"
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return ChatGoogleGenerativeAI(
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model=model,
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max_retries=10, # 최대 재시도 횟수 증가
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model_kwargs={
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"request_timeout": 120, # 타임아웃 시간 증가 (2분)
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},
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callbacks=[QuotaExhaustedHandler()],
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# API 호출 간격 조정
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temperature=0.0,
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)
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