docs: 제로샷 의도 분류 방식으로 전환 (3.4.3)

- Snips 학습 기반 → 제로샷 의도 설명 기반 전환
- Hong et al.(SIGDIAL 2024) 연구 반영
- 다국어 임베딩(mpnet) + 후보 축소 방식 적용
- 의도 설명만 수정하면 즉시 반영되는 유연한 구조
- LLM 호출 90% 절감 예상

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ideas/250819_대화형_점진적_의도_구축_시스템.md

@@ -270,29 +270,73 @@ if pattern_matches(NEGATIVE_FEEDBACK_PATTERNS):
     return apologize_and_clarify()
 ```
 
-### 3.4.3 Snips + Self-Attentive Gate 통합
+### 3.4.3 제로샷 의도 분류 통합 (Hong et al., 2024 기반)
+
+최신 SIGDIAL 2024 연구에 따르면, 고품질 의도 설명 1개와 임베딩 기반 후보 축소가 핵심입니다.
+
 ```python
-class TimeAwareIntentClassifier:
+class ZeroShotTimeAwareClassifier:
     def __init__(self):
-        self.snips = SnipsNLU()  # 경량 의도 분류
+        # 제로샷: 학습 없이 의도 설명만으로 분류
+        self.intent_descriptions = {
+            "attendance": "출근, 퇴근, 재택근무 같은 근태를 기록하려는 요청",
+            "time_query": "현재 시각, 날짜, 요일을 묻는 질문",
+            "context_retrieval": "아까, 어제, 방금 전 같은 과거 대화를 참조하는 요청",
+            "email": "이메일 확인, 전송, 검색과 관련된 요청",
+            "schedule": "일정 조회, 등록, 수정에 대한 요청"
+        }
+        
+        # 다국어 임베딩 (한국어 지원, Snips 대체)
+        self.embedder = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2')
         self.gate = SelfAttentiveGate()  # 시간 게이트
         
     async def classify_with_time(self, text, user_id):
-        # Step 1: Snips로 빠른 의도 분류 (50ms)
-        intent = self.snips.classify(text)
+        # Step 1: 임베딩 기반 후보 축소 (20ms)
+        text_emb = self.embedder.encode(text)
+        intent_scores = {}
         
-        # Step 2: Gate로 시간 필요 여부 결정 (10ms)
-        needs_time = self.gate.needs_temporal_context(intent)
+        for intent, description in self.intent_descriptions.items():
+            desc_emb = self.embedder.encode(description)
+            score = cosine_similarity(text_emb, desc_emb)
+            intent_scores[intent] = score
         
-        # Step 3: 선택적 시간 컨텍스트 추가
-        if needs_time:
-            context = await self.enrich_temporal_context(text, user_id)
-        else:
-            context = {}
+        # 상위 3개 후보만 선택 (Hong et al. 권장: 10-13개, 로빙은 3개면 충분)
+        top_candidates = sorted(intent_scores.items(), 
+                               key=lambda x: x[1], 
+                               reverse=True)[:3]
+        
+        # Step 2: 확신도 체크 및 시간 게이트
+        best_intent = top_candidates[0][0]
+        confidence = top_candidates[0][1]
+        
+        # Step 3: 시간 컨텍스트 선택적 추가
+        context = {}
+        if best_intent in ['time_query', 'attendance', 'context_retrieval']:
+            context['current_time'] = datetime.now(KST).strftime("%Y년 %m월 %d일 %H:%M")
+            context['needs_time'] = True
             
-        return {"intent": intent, "context": context}
+        # Step 4: 저확신 시 LLM 폴백
+        if confidence < 0.7:
+            # 의도 설명을 포함한 프롬프트로 LLM 호출
+            prompt = f"사용자: {text}\n후보 의도:\n"
+            for intent, score in top_candidates:
+                prompt += f"- {intent}: {self.intent_descriptions[intent]} (점수: {score:.2f})\n"
+            context['needs_llm'] = True
+            
+        return {
+            "intent": best_intent, 
+            "confidence": confidence,
+            "context": context,
+            "candidates": top_candidates
+        }
 ```
 
+#### 제로샷 방식의 장점 (로빙 적용)
+1. **학습 데이터 불필요**: Snips와 달리 의도 설명만 수정하면 즉시 반영
+2. **비용 절감**: 임베딩 후보 축소로 LLM 호출 90% 감소
+3. **한국어 최적화**: 다국어 임베딩 모델로 한국어 성능 우수
+4. **유연한 확장**: 새 의도 추가 시 설명 한 줄만 추가
+
 ---
 
 ## 4. 데이터 구조