# 의도 런타임 하이브리드 설계

**날짜**: 2025-10-23
**목표**: 임베딩 + 베이지안 + 동적학습 통합 의도 파악 시스템

---

## 개요

**목표**: 룰 중심 의도 파악 → 의미 기반 + 불확실성 관리 + 지속 학습
**접근**: FastPath + 임베딩 Top-K + LLM 재분석 + Beta(α,β) 동적 임계치

**기대**:
- Unknown↓
- 잘못된 실행 <1%
- LLM 호출 ≤30%
- 지연 중앙값 <800ms

---

## 아키텍처 (Phase 1)

### 1. FastPath
- 정규식 + Naive Bayes
- conf ≥ 0.9 즉시 결정

### 2. 임베딩 후보 축소
- intent 설명/예시 벡터와 코사인 유사도
- Top-K + 마진 기반 신뢰도

### 3. LLM 재분석
- Top-K만 JSON 스키마로 결정
- conf < τ는 clarify

### 4. 캘리브레이션
- 유사도·마진 기반 conf → 온도/Isotonic 보정

---

## 구현 파일 (스캐폴드)

- `rb8001/app/brain/intent_graph.py`: FastPath→Semantic→LLM 파이프
- `rb8001/app/brain/semantic_classifier.py`: 제로샷 후보 축소
- `rb8001/app/llm/intent_parser.py`: LLM JSON 파서
- `rb8001/app/brain/intent_registry.yaml`: intent 설명/슬롯

---

## 베이지안 동적 학습

### Beta(α,β) 추적
- 의도/경로별 성공률 추적
- 성공 α+=1, 실패 β+=1
- Thompson Sampling으로 임계치 τ 동적 최적화

### 로그 스키마
```sql
CREATE TABLE intent_decision_log (
  user_id UUID,
  message TEXT,
  candidates JSONB,
  chosen TEXT,
  path TEXT,  -- fastpath/semantic/llm
  success BOOLEAN,
  latency_ms INT,
  timestamp TIMESTAMPTZ
);
```

---

## Chain-of-Thought (CoT) 적용

### 목적
- 복잡한 질문 정확도 향상
- 확신도 낮은 경우 단계별 추론

### 조건부 활성화
- conf < 0.7: CoT 사용
- conf ≥ 0.9: CoT 생략 (비용 절감)
- 컨텍스트 의존 질문: CoT 우선

---

## 배포 전략

- A/B → 밴딧: 10%→30%→50% 점진 롤아웃
- 지표: Unknown/Clarify/오실행/지연/비용 모니터링

---

## 참고

- `troubleshooting/251126_intent_3step_db_bayesian_integration.md`
- `plans/251017_intent_analysis_improvement_plan.md`
