diff --git a/troubleshooting/251022_claude_rb8001_web_search_미수행.md b/troubleshooting/251022_claude_rb8001_web_search_미수행.md
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 - 검색 의도는 안내문이 아니라 “결과+출처”가 핵심 가치. 외부 호출 실패 시에도 대안·재시도·보충질문이 필요.
 - 결과는 시간축과 출처를 반드시 포함해 재현 가능성을 높인다.
 
+## 대명사(이/그/저 …) 처리 방안
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+1) 대화 맥락 기반 대명사 해소(Heuristic + NER)
+- 최근 N턴(예: 5~10)에서 NER로 기업명 후보 추출 → “이/그/저 기업/회사” 출현 시 최신·salience 높은 엔티티로 치환(스레드/파일 메타 포함).
+- 모호/다중 후보면 보충질문(버튼) 노출.
+- 장점/비용/난이도: 빠름·저비용·낮은 난이도. 한국어 대명사 패턴에 강함.
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+2) 질의 재작성(CQR: Conversational Query Rewriting)
+- 직전 대화·스레드·첨부 요약을 입력으로 LLM에 “대명사를 구체 엔티티로 치환한 단일 검색 질의” 생성(예: “이 기업을 검색해줘” → “컴퍼니엑스 기업 정보 최신 뉴스/재무/프로필 검색”).
+- 신뢰도 점수 낮으면 재질문으로 confirm.
+- 장점/비용/난이도: 정확도 높음·중간 비용·중간 난이도(rb8001 내장 LLM로 구현 용이).
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+3) 엔티티 캐시/지식그래프 연동(Neo4j + Thread cache)
+- 스레드별 최근 언급 엔티티 스택과 Neo4j(Organization 노드) 매핑 유지 → “이/그/저” 등장 시 캐시→그래프 순으로 정규화 후 검색.
+- 캐시 미스/복수 후보는 상위 2~3개 버튼으로 확인.
+- 장점/비용/난이도: 일관성/재현성 우수·중간 비용·중간 난이도(rb8001 이미 Neo4j 연결).
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+권장 적용 순서: Heuristic+NER → CQR 재작성 → Neo4j 캐시 통합.
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 문서 규칙: `DOCS/300_architecture/312_문서_작성_원칙.md` 준수