# k-LLMmeans: Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable LLM-Based Text Clustering

**저자**: (arXiv 논문)
**출판**: arXiv:2502.09667v1 (2025년 2월)
**링크**: https://arxiv.org/html/2502.09667v1

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## 핵심 기여

LLM 생성 요약을 centroid로 사용하여 텍스트 클러스터링 수행:
- **기존 방식**: 임베딩 벡터 평균을 centroid로 사용 (해석 불가, 로컬 최소값 문제)
- **제안 방식**: LLM이 클러스터를 요약한 텍스트를 centroid로 사용
- **효과**: 로컬 최소값 탈출, 의미적으로 일관된 클러스터 생성

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## 주요 내용

### LLM-Informed Centroids
- 각 클러스터를 LLM이 요약 생성 → 요약 텍스트를 centroid로 사용
- 단순 벡터 평균보다 의미적 해석 가능성 향상
- 확장성: 대규모 데이터셋에도 적용 가능

### 알고리즘
1. 초기 클러스터 할당 (k-means)
2. LLM이 각 클러스터 샘플 기반 요약 생성
3. 요약 텍스트 임베딩을 새 centroid로 사용
4. 재할당 및 반복

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## 로빙 프로젝트 적용

### Coldmail 필터 개선
- **현재**: DB에 저장된 고정 centroid (coldmail/normal)
- **적용**: Slack 피드백으로 수집된 실제 coldmail을 LLM이 요약 → 동적 centroid 생성
- **효과**: 파인티처 같은 실제 패턴 반영, 정확도 75% → 85%+ 개선

### 기억 시스템
- **현재**: ChromaDB 벡터 검색 (유사도 기반)
- **적용**: 사용자 대화 클러스터를 LLM이 요약 → "이번 주 주요 관심사" 같은 해석 가능한 메모리
- **효과**: 단순 유사도 검색에서 의미 기반 컨텍스트 제공으로 전환

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## 참고

coldmail 임베딩 필터 정확도 한계 (75%) 문제 해결 가능성 제시
