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                Messages = new List<ChatMessage>()
                {
                    ChatMessage.FromSystem(metaData.system),
                    ChatMessage.FromAssistant(metaData.assist),
                    ChatMessage.FromUser(prompt),
                }

시스템의 문구와 사용자 질문의도의 전문영역이 안맞으면 다음과 같이 답변하기도합니다.

>> 죄송합니다, 저는 상담 시스템 데이터만 알고 있기 때문에 제품의 품질 인사이트를 분석하는 것은 제한된 역할이라 할 수 있습니다.

답변으로 유추해보면 system에서 조금더 전문적인 AI 영역을 선택하는것 같다. System에서 전문가를 선택하는것으로 보인다~

            var elkCacheData = await _searchService.FindGptReultByFilter(gPTMetaData, 20);

            GPTResponse gPTResponse = new GPTResponse();

            if (elkCacheData.Count > 0)
            {
                gPTResponse.FromGPTResutEntity(elkCacheData[0]);
                gPTResponse.isCache = true;

                GPTResultEntityCmd gPTResultEntityCmd = new GPTResultEntityCmd()
                {
                    command = "save",
                    prompt = promptBuild.ToString(),
                    gPTMetaData = gPTMetaData
                };
                _actorBridge.Tell(gPTResultEntityCmd);
            }
            else
            {
                gPTResponse = await _gPTEngine.GetChatCompletions(promptBuild.ToString(), gPTMetaData);
                gPTResponse.isCache = false;
            }

            return gPTResponse;

namespace MorphemeApi.Actors
{
    public class GptEntityActor : ReceiveActor
    {
        private readonly ILoggingAdapter logger = Context.GetLogger();

        private readonly GPTEngine _gPTEngine;

        public GptEntityActor(GPTEngine gPTEngine)
        {
            logger.Info($"Create GraphEventActor:{Context.Self.Path.Name}");

            _gPTEngine = gPTEngine;

            ReceiveAsync<GPTResultEntityCmd>(async message =>
            {
                try
                {
                    await _gPTEngine.SaveChatCompletions(message.prompt, message.gPTMetaData);
                }
                catch (Exception ex) 
                {
                    logger.Error(ex.Message);
                }
            });
        }
    }
}

            var serviceScopeFactory = new Mock<IServiceScopeFactory>();
            serviceScopeFactory.Setup(x => x.CreateScope()).Returns(serviceScope.Object);

            IActorRef throttleWork = _actorSystem.ActorOf(Props.Create(() => new ThrottleActor(500, 30000)));
            GPTEngine gPTEngine = new GPTEngine(lightAkkaService, configuration);
            
            var gptEntityActor = _actorSystem.ActorOf(Props.Create(() => new GptEntityActor(gPTEngine)),
                "gptEntityActor");

            //Stream 연결  : throttleWork -> fsmActor -> batchActor
            throttleWork.Tell(new SetTarget(gptEntityActor));
			
			throttleWork.Tell(new GPTResultEntityCmd(){....});