감정 시스템 문서 업데이트
- 감정 시스템 설계서 프로덕션-레디 버전 완성 - 현실 적용 5단계 로드맵 작성 - Phase 1-4 구현 완료 문서화 주요 내용: - Inside Out 2축 모델 (기본정서 5 + 사회기능 4) - 엔트로피 정의: 프로토타입 소프트맥스 - 2헤드 병렬 처리 구조 - 베이지안 학습 시스템 - Thompson Sampling - 3종 오차 메트릭 (KL/Brier/ECE) - 목표 KPI: ECE≤0.05, Brier≤0.18, NDCG@10≥0.6
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c35b327ac6
commit
6435292b70
@ -35,10 +35,10 @@ def calculate_entropy(probs: List[float]) -> float:
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### 기술 스택
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- **임베딩**: ko-miniLM-L12 (경량 한국어 모델)
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- **임베딩**: 기존 skill-embedding 서비스 활용 (포트 8502)
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- **저장**: 기존 ChromaDB 활용
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- **의사결정**: ε-greedy (ε=0.1)
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- **서비스**: emotion-analyzer (포트 8503)
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- **기존 코드**: rb10508_micro의 memory/storage.py 재사용
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### 성능 목표
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- 응답시간: 500ms 이내
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@ -63,11 +63,11 @@ curl -w "@curl-format.txt" http://localhost:8503/analyze
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### 산출물
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- [ ] emotion-analyzer 서비스 (FastAPI)
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- [ ] skill-embedding 서비스에 감정 분석 엔드포인트 추가
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- [ ] 5개 감정 프로토타입 정의
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- [ ] 기본 엔트로피 계산기
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- [ ] 500개 라벨 데이터
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- [ ] API 문서
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- [ ] 기존 ChromaDB 통합 코드
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- [ ] 최소 테스트 데이터 (100개)
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