feat: pid_equipment에 tag_dcs BOOLEAN 추가 — DCS 함수블록 vs 현장 계기 구별
## 변경 내용 ### DB 스키마 (Boot DDL) - pid_prefix_rules.tag_dcs BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE 추가 - DCS prefix 시드 마킹: FIC/TIC/PIC/LIC/FY/TY/PY/LY/FV/TV/PV/LV → tag_dcs=TRUE - pid_equipment.tag_dcs BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE 추가 - 기존 행 backfill: instrument_type LIKE prefix% StartsWith 매칭 (FICQ/FICA 자동 포함) ### C# 도메인/서비스 - PidPrefixRule: TagDcs bool 프로퍼티 추가 - PidEquipment: TagDcs bool 프로퍼티 추가 - PidPrefixRuleDto (3개 record): TagDcs 추가 - PidExtractorService: - ResolveTagDcsAsync() 신규 — StartsWith 매칭, 가장 긴 prefix 우선 - ClassifyTagClass() 재설계 — tagDcs 우선 (hasExperionLink 제거) - 추출 저장 시 TagDcs 채우기 - ExportToExcelAsync() col18=DCS태그 추가 (col17=id 보호) - ImportFromExcelAsync() col18 읽기 (hasDcsCol 감지) - ApplyCategoriesToExistingAsync() 두 루프에 tag_dcs backfill 추가 - CreatePrefixRuleAsync/UpdatePrefixRuleAsync TagDcs 저장 ### Web Controller - PidController.GetPrefixRules: tagDcs: r.TagDcs 추가 ### Web UI (pid.js) - PREFIX 그룹 각 행에 DCS/현장 배지 + 체크박스 - Add/Update body에 tagDcs 전송 ### MCP/LLM - server.py: _DCS_PREFIXES frozenset 추가 - _classify_pid_tag(): tag_dcs 반환 필드 추가 - _DB_SCHEMA: pid_equipment 테이블 설명 추가 - upsert_pid_connection: tag_dcs 파라미터 + UPDATE/INSERT SQL 수정 - sql_prompt.py: pid_equipment 테이블 추가 - prompts/plant_context.md: tag_dcs 설명 + 쿼리 예시 추가 ## 설계 결정 - FT 전송기는 Experion 연결 여부와 무관하게 현장 계기 (tag_dcs=FALSE) - tag_dcs=TRUE: prefix rule이 ground truth → system 확정 - hasExperionLink는 TagClass 결정에서 제거 (연결 정보는 ExperionTagId FK로 보존) - compound prefix (FICQ/FICA): LIKE StartsWith 매칭으로 자동 커버 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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mcp-server/worker/sql_prompt.py
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mcp-server/worker/sql_prompt.py
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@@ -0,0 +1,141 @@
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"""NL2SQL 프롬프트 단일 소스 (production + eval 공유).
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`nl2sql_worker._generate_sql` 와 `eval/run_eval.py` 가 **동일 프롬프트**를 쓰도록 여기서 정의한다.
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순수 문자열 상수만 — 무거운 의존성 없음(import 안전). 프롬프트를 고칠 땐 여기만 고치면 됨.
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(참고: server.py 에도 별도 _DB_SCHEMA 사본이 있음 — 추후 통합 대상)
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"""
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# DB 스키마
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DB_SCHEMA = """
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PostgreSQL 시계열 데이터베이스 스키마
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테이블: pid_equipment (P&ID 추출 장비/계기)
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tag_no TEXT - 태그번호 (예: FIC-6113, FT-6113)
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category TEXT - 'instrument' / 'power_equipment' / 'storage_equipment' / ...
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tag_dcs BOOL - TRUE=DCS 함수블록(FIC/TIC/PIC류), FALSE=현장 물리 계기(FT/FCV류)
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tag_class TEXT - 'field'(현장) / 'system'(DCS) — tag_dcs 기반
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instrument_type TEXT - ISA prefix (FT/FIC/P 등)
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from_tag TEXT - 연결 상류 태그
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to_tag TEXT - 연결 하류 태그
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※ DCS 태그: SELECT WHERE tag_dcs=TRUE, 현장 계기: WHERE tag_dcs=FALSE AND category='instrument'
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테이블: history_table (시계열 이력)
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tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자, 예: 'ficq-6113.pv') — 대소문자 구분
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node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
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value TEXT - 측정값, 수치 연산 시 ::double precision 캐스트 필요
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recorded_at TIMESTAMPTZ - 기록 시각(UTC), 스냅샷 주기 약 60초
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테이블: realtime_table (실시간 최신값)
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tagname TEXT - 태그명 (모두 소문자)
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node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
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livevalue TEXT - 현재값
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timestamp TIMESTAMPTZ - 최종 갱신 시각
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테이블: tag_metadata (태그 메타데이터 - 변경 드묾)
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base_tag TEXT - 기본 태그명 (예: 'ficq-6101', 'xv-6124')
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attribute TEXT - 속성명 ('desc', 'area')
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value TEXT - 메타데이터 값
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node_id TEXT - OPC UA 노드 ID
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loaded_at TIMESTAMPTZ - 마지막 로드 시각
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뷰: v_tag_summary (실시간값 + 메타데이터 통합 뷰)
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base_tag TEXT - 기본 태그명
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pv TEXT - 현재 프로세스 값
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sp TEXT - 설정값
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op TEXT - 출력값
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instate0 TEXT - 상태 비트 0 (true/false)
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instate1 TEXT - 상태 비트 1 (true/false)
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instate2 TEXT - 상태 비트 2 (true/false)
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description TEXT - 장비 설명 (tag_metadata.desc)
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area TEXT - 소속 플랜트 (tag_metadata.area)
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뷰: v_plant_running_state (area별 펌프 운전 판정 — "어떤 플랜트가 운전 중" 질문 1순위)
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area_code TEXT - 정규화 area (예: P3, P4, P5, P6, P8)
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status TEXT - 'RUNNING' / 'TRIPPED' / 'STOPPED' (펌프 1대라도 RUN이면 RUNNING)
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running_pumps INT - R-RUN/L-RUN 펌프 수
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tripped_pumps INT - R-TRIP/L-TRIP 펌프 수
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stopped_pumps INT - R-STOP/L-STOP 펌프 수
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total_pumps INT - 펌프 enum 보유 태그 수
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running_pump_tags TEXT[] - 현재 RUN 상태 펌프 base_tag 배열
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※ "운전 중인 플랜트/펌프", "트립 펌프" 류 질문은 이 뷰를 직접 SELECT (펌프 상태 SQL 직접 작성 금지)
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※ 결과에 없는 area = 펌프 미등록 → 운전 여부 단정 금지. 이 뷰는 area 레벨(sub_area 없음)
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뷰: v_plant_running_state_corroborated (펌프별 실질 운전 — 유량/진공 교차검증, sub_area 지원)
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base_tag TEXT - 펌프 base_tag (예: 'p-6102', 'vp-6117')
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area_code TEXT - 정규화 area
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sub_area TEXT - 세부 area (예: 'P6-1'; 공용은 'P6-1,P6-2'). 필터는 LIKE '%P6-1%'
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corroborated_status TEXT - CONFIRMED_RUNNING / SUSPICIOUS_RUNNING / STALE / INDETERMINATE_RUNNING / STOPPED / TRIPPED
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flow_kg_hr DOUBLE PRECISION - 연결 유량(kg/hr)
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vacuum_torr DOUBLE PRECISION - 연결 진공압(torr=mmHg)
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※ "6-1차/6-2차" 등 sub_area 필터가 필요한 질문은 **반드시 이 뷰** 사용 (아래 agg/기본뷰는 sub_area 없음)
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뷰: v_instrument_range (계기 단위/레인지 — tag_metadata에서 추출)
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base_tag TEXT - 기본 태그명, 접미사 없음 (예: 'ficq-6113', 'pica-6111')
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unit TEXT - 단위 (예: 'kg/hr', 'mmHg')
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eu_lo DOUBLE PRECISION - 레인지 하한
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eu_hi DOUBLE PRECISION - 레인지 상한
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※ 계기 레인지/상하한/단위 질문에 사용. base_tag는 '.pv' 등 접미사를 떼고 매칭
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참고(직접 쓰지 말 것): v_plant_running_state_agg 도 있으나 area 레벨 집계라 sub_area가 없음.
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sub_area 질문엔 위 v_plant_running_state_corroborated 를 사용.
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새로운 태그 타입:
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- 아날로그: ficq-6101.pv/sp/op (Double)
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- 디지털 XV: xv-6124.pv/op (Int32), xv-6124.instate0~7 (Boolean)
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- Pump: p-6102.pv/op (Int32), p-6102.instate0~7 (Boolean)
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- 메타데이터: desc (String), area (Enum)
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BCD 상태 조회 팁:
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- instate0~7은 Boolean (true/false)
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- pv 값이 EnumValueType 형식인 경우 `{코드 | DisplayName | }`에서 DisplayName으로 상태 확인 가능
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- v_tag_summary 뷰를 사용하면 실시간값+메타데이터 한 번에 조회 가능
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N분 간격 집계 공식 (time_bucket 금지, date_trunc 사용):
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1분 버킷: date_trunc('minute', recorded_at) AS bucket
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2분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AS bucket
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5분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/300)*300) AS bucket
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10분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/600)*600) AS bucket
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N분 버킷: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket
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예시 (2분 간격, 여러 태그, KST 표시):
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SELECT to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120) AT TIME ZONE 'Asia/Seoul' AS bucket,
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tagname, AVG(value::double precision) AS avg_val
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FROM history_table
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WHERE tagname IN ('tag1', 'tag2')
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AND recorded_at >= NOW() - INTERVAL '3 hours'
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GROUP BY to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120), tagname
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ORDER BY to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/120)*120), tagname
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규칙:
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- SELECT만 허용 (INSERT/UPDATE/DELETE/DROP 등 불가)
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- tagname은 모두 소문자로 정확히 입력
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- value 컬럼은 TEXT이므로 집계 시 ::double precision 캐스트 필수
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- time_bucket 함수 사용 금지 — 위의 to_timestamp/FLOOR/EPOCH 공식 사용
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"""
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# SQL 생성 system 프롬프트 (nl2sql_worker._generate_sql 와 동일)
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SQL_SYSTEM_PROMPT = (
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"You are a PostgreSQL SQL expert.\n"
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"Convert the user's question into a SELECT SQL using the schema below.\n"
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"IMPORTANT rules:\n"
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"- Use ONLY PostgreSQL syntax. No DATE_FORMAT, no INTERVAL N DAY.\n"
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"- Time column is 'recorded_at' (TIMESTAMPTZ). Do NOT use 'timestamp'.\n"
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"- NEVER use time_bucket(). For N-minute buckets use to_timestamp/FLOOR/EPOCH formula.\n"
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"- INTERVAL rule:\n"
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" * If the question specifies an interval (e.g. '2분 간격', '5-minute interval'):\n"
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" use: to_timestamp(FLOOR(EXTRACT(EPOCH FROM recorded_at)/(N*60))*(N*60)) AS bucket\n"
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" with GROUP BY bucket, tagname and AVG(value::double precision) AS avg_val\n"
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" * If NO interval is specified: SELECT recorded_at, tagname, value — NO GROUP BY.\n"
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"- Current year is 2026. '4월 27일' means 2026-04-27.\n"
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"- All times in DB are UTC. Korean input is KST (UTC+9). Convert KST→UTC for WHERE: KST 12:00 = UTC 03:00.\n"
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"- Display times in KST: always apply AT TIME ZONE 'Asia/Seoul' on time columns in SELECT.\n"
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" * Non-aggregated: SELECT recorded_at AT TIME ZONE 'Asia/Seoul' AS recorded_at, ...\n"
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" * Aggregated bucket: GROUP BY the raw UTC expression, then convert only in SELECT:\n"
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" SELECT to_timestamp(...) AT TIME ZONE 'Asia/Seoul' AS bucket, AVG(...) AS avg_val\n"
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" FROM ... GROUP BY to_timestamp(...), tagname ORDER BY to_timestamp(...), tagname\n"
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"- value column is TEXT; cast with ::double precision only when aggregating.\n"
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"- All tagnames are lowercase (e.g. 'ficq-6113.pv'). Match exactly.\n"
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||||
"- PostgreSQL LIKE: dot has no special meaning, no escaping needed.\n"
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"- Return ONLY the SQL statement. No explanation, no markdown.\n\n"
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f"{DB_SCHEMA}"
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)
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