# 의도 런타임 하이브리드 설계

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

---

## 목표

FastPath + 임베딩 Top-K + LLM 재분석 + Beta(α,β) 동적 임계치 하이브리드 시스템

---

## Phase 1: 하이브리드 파이프라인

**파일**: `rb8001/app/services/brain/intent_graph.py` (신규)
- FastPath: 정규식 + Naive Bayes, conf ≥ 0.9 즉시 결정
- SemanticIntentClassifier: intent 설명/예시 벡터와 코사인 유사도, Top-K 후보 선택
- LLM 재분석: Top-K만 JSON 스키마로 결정, conf < τ는 clarify

**파일**: `rb8001/app/services/brain/semantic_classifier.py` (신규)
- intent_prototypes 테이블 활용
- 임베딩 유사도로 Top-3 후보 선택

**파일**: `rb8001/app/services/llm/intent_parser.py` (신규)
- LLM JSON 파서

## Phase 2: 베이지안 동적 학습

**파일**: `rb8001/app/state/repositories/intent_decision_repository.py` (신규)
- `intent_decision_log` 테이블 생성
- 의도/경로별 성공률 추적 (Beta(α,β))
- Thompson Sampling으로 임계치 τ 동적 최적화

**DB 스키마**:
```sql
CREATE TABLE intent_decision_log (
  user_id UUID,
  message TEXT,
  candidates JSONB,
  chosen TEXT,
  path TEXT,
  success BOOLEAN,
  latency_ms INT,
  timestamp TIMESTAMPTZ
);
```

---

## 참고

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