# 로빙 의도 파악 개선 플랜

**날짜**: 2025-10-17
**작성자**: Claude Code
**관련 문서**:
- `/home/admin/ivada_project/DOCS/ideas/250920_happybell80_로빙_의도분석_전략.md`
- `/home/admin/ivada_project/DOCS/ideas/250819_대화형_점진적_의도_구축_시스템.md`
- `/home/admin/ivada_project/DOCS/ideas/250819_시간인식_제로샷_의도분류_시스템.md`

**현재 구현**: `/home/admin/ivada_project/rb8001/app/brain/decision_engine.py` (255줄)

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## 1. 현재 상태 분석

### 1.1 현재 구현 (DecisionEngine)

**방식**: 정규식 패턴 매칭 ONLY
```python
def analyze_intent(self, message: str) -> Tuple[IntentType, float]:
    for intent_type, patterns in self.intent_patterns.items():
        for pattern in patterns:
            if re.search(pattern, message_lower):
                return intent_type, confidence
    return IntentType.UNKNOWN, 0.3
```

**장점**:
- ✅ 빠름 (< 10ms)
- ✅ 비용 없음 (LLM 호출 불필요)
- ✅ 예측 가능

**단점**:
- ❌ 복잡한 질문 처리 불가
- ❌ 시간 인식 없음 ("오늘 몇일이야?" → UNKNOWN)
- ❌ 맥락 이해 없음
- ❌ 멀티턴 대화 불가
- ❌ 확신도 낮을 때 대응 없음

### 1.2 실제 문제 사례

| 사용자 질문 | 현재 처리 | 문제점 |
|------------|----------|--------|
| "오늘 몇일이야?" | UNKNOWN | 시간 질문 패턴 없음 |
| "리버스마운틴 유사 기업 찾아서 가치평가해줘" | UNKNOWN | 복잡한 멀티스텝 질문 |
| "아까 말한 그 기업 투자 단계는?" | UNKNOWN | 맥락 참조 불가 |
| "협업툴 시장 seed 평균은?" | UNKNOWN | 도메인 특화 질문 |

**결론**: 현재는 **단순 명령만 처리 가능**. 종합적 질문은 처리 불가.

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## 2. 문서에서 제안한 방법론

### 2.1 하이브리드 시스템 (250920 문서)

**아키텍처**:
```
사용자 메시지
  ↓
┌─────────────────────────┐
│ 1단계: 정규식 FastPath  │  → 명확한 패턴 (이메일, 뉴스 등)
└─────────────────────────┘
  ↓ (매칭 실패)
┌─────────────────────────┐
│ 2단계: 임베딩 후보 축소  │  → 제로샷 분류 (상위 3개)
└─────────────────────────┘
  ↓ (확신도 < 0.7)
┌─────────────────────────┐
│ 3단계: LLM 확인         │  → 최종 의도 결정
└─────────────────────────┘
```

**장점**:
- 단순 명령: 정규식으로 빠르게 처리 (기존 유지)
- 복잡한 질문: LLM 활용
- LLM 호출 최소화 (비용 절감 70%)

### 2.2 제로샷 의도 분류 (250819 문서)

**핵심**:
1. 의도 설명(description)만으로 분류 (학습 데이터 불필요)
2. 임베딩 유사도로 후보 축소 (20ms)
3. 확신도 낮으면 LLM 폴백

**구현**:
```python
intent_descriptions = {
    "time_query": "현재 시각, 날짜, 요일을 묻는 질문",
    "startup_analysis": "스타트업 기업 분석, 유사 기업 검색, 가치평가 요청",
    "context_retrieval": "과거 대화를 참조하는 요청 (아까, 어제, 방금 등)",
    "email": "이메일 확인, 전송, 검색과 관련된 요청"
}

# 임베딩 유사도 → 후보 3개 → 확신도 체크 → LLM 폴백
```

### 2.3 시간 인식 주입 (250819 문서)

**문제**: "오늘 몇일이야?" → "2024년 5월 16일" (실제: 2025년 9월 9일)

**해결**:
```python
TIME_PATTERNS = ["오늘", "내일", "어제", "몇일", "몇시", "요일"]

if any(p in message for p in TIME_PATTERNS):
    context["current_time"] = datetime.now(KST).strftime("%Y년 %m월 %d일 %H:%M")
    context["needs_time"] = True
```

### 2.4 멀티턴 대화 시스템 (250819 문서)

**현재**: 단일 턴만 처리
**목표**: 3-5턴 대화 지원 (Phase 2)

**슬롯 필링 예시**:
```
User: "이메일 보낼건데..."
Robeing: "누구에게 보내실까요?"

User: "happybell 지메일로"
Robeing: "어떤 내용을 보내실까요?"

User: "감사 인사"
Robeing: "공손한 톤으로 작성하겠습니다. 발송할까요?"

User: "응"
Robeing: "전송했습니다."
```

**필요 컴포넌트**:
- Redis 세션 관리
- 슬롯 스키마 정의
- 컨텍스트 상태 추적

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## 3. 개선 플랜 (단계별 구현)

### Phase 1: 시간 인식 + 임베딩 후보 축소 (2주)

**목표**: 시간 질문 오류 해결, 복잡한 질문 기본 대응

**구현 내용**:
1. **시간 컨텍스트 주입** (app/brain/decision_engine.py)
   - TIME_PATTERNS 정의
   - 시간 관련 질문 시 KST 자동 주입

2. **임베딩 기반 후보 축소** (app/brain/intent_classifier.py 신규)
   - SentenceTransformer 임베딩
   - 의도 설명(description) 정의
   - 코사인 유사도 → 상위 3개 후보

3. **확신도 기반 LLM 폴백**
   - confidence < 0.7 → LLM 호출
   - 의도 설명 포함 프롬프트

**예상 효과**:
- 시간 질문 오류율: 100% → 1%
- 복잡한 질문 대응률: 0% → 60%
- LLM 호출 비율: 100% → 30% (단순 명령은 정규식)

**코드 증가**: +300줄

### Phase 2: 멀티턴 대화 (1개월)

**목표**: 3-5턴 대화 지원, 슬롯 필링

**구현 내용**:
1. **컨텍스트 관리 시스템** (app/context/ 신규)
   - Redis 세션 저장
   - WorkContext 스키마
   - 타임아웃 관리 (30분)

2. **슬롯 필링 시스템**
   - 스킬별 슬롯 정의 (required/optional)
   - 자동 질문 생성
   - 충돌 해결

3. **대화 상태 추적**
   - Idle → Collecting → Confirming → Executing

**예상 효과**:
- 작업 완성률: 60% → 90%
- 사용자 만족도 증가

**코드 증가**: +800줄

**단점**:
- LLM 비용 20배 증가 (7턴 대화 기준)
- 응답 시간: 500ms → 2,600ms

### Phase 3: 도메인 특화 (추가 1개월)

**목표**: 스타트업 분석 등 도메인 특화 의도 처리

**구현 내용**:
1. **스타트업 분석 의도** (app/brain/decision_engine.py)
   - STARTUP_ANALYSIS 의도 추가
   - LangGraph 워크플로우 연동

2. **Neo4j/TF-IDF 검색 통합**
   - 유사 기업 검색 스킬
   - 베이지안 평가 스킬

3. **도메인 지식 주입**
   - 스타트업 용어 사전
   - 산업 분류 체계

**예상 효과**:
- "리버스마운틴 유사 기업 찾아서 가치평가해줘" → 처리 가능
- "협업툴 시장 seed 평균은?" → 처리 가능

**코드 증가**: +1,200줄

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## 4. 우선순위 결정

### 4.1 시급도 평가

| 문제 | 시급도 | 영향도 | Phase |
|------|--------|--------|-------|
| 시간 질문 오류 | 🔴 HIGH | 일상 대화 | Phase 1 |
| 복잡한 질문 미지원 | 🟡 MEDIUM | 고급 기능 | Phase 1 |
| 멀티턴 대화 부재 | 🟡 MEDIUM | UX | Phase 2 |
| 도메인 특화 미지원 | 🟢 LOW | 특수 기능 | Phase 3 |

### 4.2 권장 순서

**즉시 구현 (1-2주)**:
1. Phase 1 - 시간 인식 + 임베딩 후보 축소
   - ROI: 매우 높음 (적은 코드로 큰 효과)
   - 리스크: 낮음 (기존 코드 영향 최소)

**중기 구현 (1-2개월)**:
2. Phase 2 - 멀티턴 대화
   - ROI: 중간 (복잡도 증가, 비용 증가)
   - 리스크: 중간 (컨텍스트 관리 복잡)

**장기 구현 (3-4개월)**:
3. Phase 3 - 도메인 특화
   - ROI: 높음 (특정 사용 사례에만 적용)
   - 리스크: 낮음 (독립적 기능)

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## 5. Phase 1 상세 구현 계획

### 5.1 파일 구조

```
rb8001/
├── app/
│   ├── brain/
│   │   ├── decision_engine.py          # 기존 (수정)
│   │   ├── intent_classifier.py        # 신규 (임베딩 분류)
│   │   ├── intent_descriptions.py      # 신규 (의도 설명)
│   │   └── time_aware_helper.py        # 신규 (시간 컨텍스트)
│   └── tests/
│       └── test_intent_classifier.py   # 신규
```

### 5.2 구현 순서

#### Step 1: 시간 인식 (3일)
```python
# app/brain/time_aware_helper.py
TIME_PATTERNS = {
    "absolute_time": ["오늘", "내일", "어제", "몇일", "몇시", "요일"],
    "relative_time": ["아까", "방금", "조금전"],
    "time_reference": ["그때", "언제", "며칠"]
}

def inject_time_context(message: str, context: Dict) -> Dict:
    if any(p in message for patterns in TIME_PATTERNS.values() for p in patterns):
        context["current_time"] = datetime.now(KST).strftime("%Y년 %m월 %d일 %H:%M")
        context["needs_time"] = True
    return context
```

#### Step 2: 임베딩 분류 (5일)
```python
# app/brain/intent_classifier.py
class ZeroShotIntentClassifier:
    def __init__(self):
        self.embedder = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')
        self.intent_descriptions = load_intent_descriptions()

    def classify(self, text: str) -> Tuple[str, float, List]:
        # 임베딩
        text_emb = self.embedder.encode(text)

        # 후보 축소
        scores = {}
        for intent, desc in self.intent_descriptions.items():
            desc_emb = self.embedder.encode(desc)
            scores[intent] = cosine_similarity(text_emb, desc_emb)

        # 상위 3개
        top_3 = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3]
        return top_3[0][0], top_3[0][1], top_3
```

#### Step 3: DecisionEngine 통합 (3일)
```python
# app/brain/decision_engine.py (수정)
def analyze_intent(self, message: str, context: Dict) -> Tuple[IntentType, float]:
    # 1. 시간 컨텍스트 주입
    context = inject_time_context(message, context)

    # 2. 정규식 FastPath (기존)
    for intent_type, patterns in self.intent_patterns.items():
        for pattern in patterns:
            if re.search(pattern, message):
                return intent_type, 0.9

    # 3. 임베딩 분류 (신규)
    intent_str, confidence, candidates = self.intent_classifier.classify(message)

    # 4. 확신도 체크
    if confidence < 0.7:
        # LLM 폴백
        intent_str = await self.llm_fallback(message, candidates, context)

    return IntentType(intent_str), confidence
```

#### Step 4: 의도 설명 정의 (2일)
```python
# app/brain/intent_descriptions.py
INTENT_DESCRIPTIONS = {
    "time_query": "현재 시각, 날짜, 요일을 묻는 질문",
    "email": "이메일 확인, 전송, 검색과 관련된 요청",
    "news": "뉴스 검색, 확인, 요약 요청",
    "startup_analysis": "스타트업 기업 분석, 유사 기업 검색, 가치평가 요청",
    "context_retrieval": "아까, 어제, 방금 등 과거 대화를 참조하는 요청",
    "general_chat": "일반적인 대화, 인사, 잡담"
}
```

### 5.3 테스트 케이스

```python
# app/tests/test_intent_classifier.py
test_cases = [
    # 시간 질문
    ("오늘 몇일이야?", "time_query", 0.9),
    ("지금 몇시야?", "time_query", 0.9),

    # 복잡한 질문
    ("리버스마운틴 유사 기업 찾아줘", "startup_analysis", 0.8),
    ("협업툴 시장 seed 평균은?", "startup_analysis", 0.7),

    # 맥락 참조
    ("아까 말한 그 기업", "context_retrieval", 0.85),

    # 기존 패턴 (정규식)
    ("이메일 보내줘", "email", 0.9),
    ("뉴스 찾아봐", "news", 0.9)
]
```

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## 6. 성능 및 비용 분석

### 6.1 Phase 1 예상 성능

| 지표 | 현재 | Phase 1 | 개선 |
|------|------|---------|------|
| 단순 명령 응답 시간 | 10ms | 10ms | 0% |
| 복잡 질문 응답 시간 | - | 150ms | 신규 |
| LLM 호출 비율 | 100% | 30% | -70% |
| 시간 질문 정확도 | 0% | 99% | +99% |
| 복잡 질문 대응률 | 0% | 60% | +60% |

### 6.2 비용 분석

**현재 (복잡한 질문 시)**:
- 모두 LLM으로 폴백 → 100% LLM 호출

**Phase 1 후**:
- 정규식 매칭: 60% (비용 0원)
- 임베딩 분류: 25% (비용 < 1원/1000건)
- LLM 폴백: 15% (기존 대비 -85%)

**월간 비용 (10만건 기준)**:
- 현재: $300
- Phase 1: $50 (-83%)

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## 7. 리스크 및 대응

### 7.1 리스크 요인

| 리스크 | 확률 | 영향 | 대응 |
|--------|------|------|------|
| 임베딩 모델 용량 큼 | 중 | 중 | 경량 모델 선택 (miniLM) |
| 확신도 임계값 조정 어려움 | 중 | 중 | A/B 테스트로 최적값 탐색 |
| 기존 코드 영향 | 낮 | 중 | 기존 로직 보존 (정규식 우선) |

### 7.2 롤백 계획

- Phase 1은 기존 코드에 추가만 하므로 롤백 용이
- `USE_INTENT_CLASSIFIER=false` 환경변수로 비활성화 가능

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## 8. 다음 단계

### 8.1 즉시 실행

1. **Phase 1 구현 시작** (추천)
   - 2주 소요
   - ROI 매우 높음
   - 리스크 낮음

2. **임베딩 모델 선택**
   - `paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2` (420MB) vs
   - `paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2` (120MB)

3. **의도 설명 초안 작성**
   - 현재 IntentType 15개에 대한 설명

### 8.2 의사 결정 필요

1. Phase 2 (멀티턴 대화) 진행 여부
   - 장점: UX 대폭 개선
   - 단점: LLM 비용 20배, 복잡도 증가

2. Phase 3 (도메인 특화) 우선순위
   - 스타트업 분석 외 다른 도메인?

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## 9. 참고 자료

### 9.1 관련 문서
- 로빙 의도분석 전략: `DOCS/ideas/250920_happybell80_로빙_의도분석_전략.md`
- 대화형 시스템: `DOCS/ideas/250819_대화형_점진적_의도_구축_시스템.md`
- 제로샷 분류: `DOCS/ideas/250819_시간인식_제로샷_의도분류_시스템.md`

### 9.2 연구 논문
- Hong et al. (2024): Zero-shot Intent Classification (SIGDIAL)
- 핵심: 고품질 의도 설명 + 임베딩 후보 축소

### 9.3 기술 스택
- SentenceTransformer (임베딩)
- Redis (세션 관리, Phase 2)
- PostgreSQL (대화 로그)

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**작성 완료**: 2025-10-17
**권장 다음 액션**: Phase 1 구현 시작 (2주 스프린트)
**검토 필요**: 임베딩 모델 선택, 의도 설명 초안
