From 76ed2786f3f12ce912291d79bbe27e998ea94232 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Claude-51124 <claude@51124.local>
Date: Tue, 27 Jan 2026 10:44:34 +0900
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=EA=B3=84=ED=9A=8D=20=EB=AC=B8=EC=84=9C?=
 =?UTF-8?q?=20=EC=9B=90=EC=B9=99=20=EC=A4=80=EC=88=98=20=EC=A0=95=EB=A6=AC?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

- 251017: 완료 섹션 간소화, 상세 내용 제거, 남은 작업만 기록
- 251023: 상세 구현 내용 제거, Phase별 필요 작업만 기록
- 251225: DB 스키마 상세 SQL 제거, 테이블 구조만 요약, Phase별 필요 작업만 기록
- 원칙 준수: 구현 완료 섹션 삭제, troubleshooting 링크만, 아키텍처/Phase/필요작업만
---
 ...251017_intent_analysis_improvement_plan.md | 34 ++------
 ...드_임베딩_베이지안_동적학습.md | 34 ++------
 ...251225_프롬프트_동적관리_계획.md | 83 +++++++------------
 3 files changed, 46 insertions(+), 105 deletions(-)

diff --git a/journey/plans/251017_intent_analysis_improvement_plan.md b/journey/plans/251017_intent_analysis_improvement_plan.md
index 4800996..3c8fcf6 100644
--- a/journey/plans/251017_intent_analysis_improvement_plan.md
+++ b/journey/plans/251017_intent_analysis_improvement_plan.md
@@ -1,30 +1,19 @@
 # 로빙 의도 파악 개선 플랜
 
 **날짜**: 2025-10-17
-**현재**: 정규식 패턴 매칭만 사용
+**상태**: 부분 완료 (3단계 아키텍처 완료, 하이브리드 시스템 미구현)
 
 ---
 
-## 현재 문제
-
-### 처리 불가 사례
-| 질문 | 현재 처리 | 문제 |
-|------|----------|------|
-| "오늘 몇일이야?" | UNKNOWN | 시간 질문 패턴 없음 |
-| "리버스마운틴 유사 기업 가치평가해줘" | UNKNOWN | 복잡한 멀티스텝 질문 |
-| "아까 말한 그 기업 투자 단계는?" | UNKNOWN | 맥락 참조 불가 |
-
-**결론**: 단순 명령만 처리 가능, 복합 질문 처리 불가
-
----
-
-## 구현 완료 (3단계 구조)
+## Phase 1: 3단계 아키텍처 (✅ 완료)
 
 → 상세: `troubleshooting/251126_happybell80_rb8001_의도_3단계_아키텍처_도입_및_배포.md`
 
 ---
 
-## ⏳ 미구현: 하이브리드 시스템
+## 남은 작업
+
+### 하이브리드 시스템 구현
 
 **구조**:
 1. 정규식 FastPath (명확한 패턴) → conf ≥ 0.9 즉시 결정
@@ -32,15 +21,8 @@
 3. LLM 제로샷 분류 → conf < 0.5 시 CLARIFY
 
 **필요 작업**:
-
-**1. SemanticIntentClassifier 구현**
-- 파일: `app/services/brain/semantic_classifier.py`
-- intent_prototypes 테이블 활용
-- 임베딩 유사도로 Top-3 후보 선택
-
-**2. LLM 폴백**
-- Top-3 후보를 LLM에 전달
-- 확신도 < 0.5 시 CLARIFY
+- SemanticIntentClassifier 구현: `app/services/brain/semantic_classifier.py`, intent_prototypes 테이블 활용, 임베딩 유사도로 Top-3 후보 선택
+- LLM 폴백: Top-3 후보를 LLM에 전달, 확신도 < 0.5 시 CLARIFY
 
 ---
 
@@ -48,4 +30,4 @@
 
 - `troubleshooting/251126_happybell80_rb8001_의도_3단계_아키텍처_도입_및_배포.md`
 - `troubleshooting/251126_intent_3step_db_bayesian_integration.md`
-- `311_FastAPI_구조_원칙.md`
+- `book/300_architecture/311_백엔드_구조_원칙.md`
diff --git a/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md b/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md
index 623878d..18c3797 100644
--- a/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md
+++ b/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md
@@ -2,6 +2,7 @@
 
 **날짜**: 2025-10-23
 **목표**: 임베딩 + 베이지안 + 동적학습 통합 의도 파악 시스템
+**상태**: 미구현
 
 ---
 
@@ -13,39 +14,20 @@ FastPath + 임베딩 Top-K + LLM 재분석 + Beta(α,β) 동적 임계치 하이
 
 ## 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
+**필요 작업**:
+- `rb8001/app/services/brain/intent_graph.py` (신규): FastPath + SemanticIntentClassifier + LLM 재분석 파이프라인
+- `rb8001/app/services/brain/semantic_classifier.py` (신규): intent_prototypes 테이블 활용, 임베딩 유사도로 Top-K 후보 선택
+- `rb8001/app/services/llm/intent_parser.py` (신규): LLM JSON 파서
 
-**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
+**필요 작업**:
+- `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
diff --git a/journey/plans/251225_프롬프트_동적관리_계획.md b/journey/plans/251225_프롬프트_동적관리_계획.md
index 8920925..d60d1ae 100644
--- a/journey/plans/251225_프롬프트_동적관리_계획.md
+++ b/journey/plans/251225_프롬프트_동적관리_계획.md
@@ -2,8 +2,7 @@
 
 **날짜**: 2025-12-25
 **작성자**: happybell80
-**관련 파일**: `rb8001/app/services/llm/gemini_handler.py`, `rb8001/app/services/llm/llm_service.py`
-**상태**: 📋 계획 단계
+**상태**: 미구현
 
 ---
 
@@ -11,77 +10,55 @@
 
 프롬프트 DB화를 통한 동적 변경 및 개인화 구현
 
+---
+
 ## DB 스키마 설계
 
-```sql
-CREATE TABLE prompt_templates (
-    id UUID PRIMARY KEY,
-    scope_level VARCHAR(20) NOT NULL,  -- 'global', 'robeing', 'user', 'task'
-    scope_id VARCHAR(255),              -- robeing_id, user_id, task_type 등
-    prompt_type VARCHAR(50) NOT NULL,   -- 'system', 'chat', 'extract', 'calendar_confirm', 'ir_analysis' 등
-    version VARCHAR(20) DEFAULT '1.0',
-    content JSONB NOT NULL,             -- 템플릿 내용 + 변수 정의 (XML 구조 유지)
-    is_active BOOLEAN DEFAULT true,
-    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
-    updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
-    
-    UNIQUE(scope_level, scope_id, prompt_type, version)
-);
-```
+**테이블**: `prompt_templates`
+- scope_level: 'global', 'robeing', 'user', 'task'
+- scope_id: robeing_id, user_id, task_type 등
+- prompt_type: 'system', 'chat', 'extract', 'calendar_confirm', 'ir_analysis' 등
+- content: JSONB (템플릿 내용 + 변수 정의)
+- version, is_active, created_at, updated_at
 
+---
 
 ## 프롬프트 분류 기준
 
-### 1. 변경 빈도별
-- **거의 안 바뀜**: Global/system_basic (기본 정체성)
-- **자주 변경**: User/preferred_name (사용자 피드백 반영)
+### 계층적 범위(Scope)
+- Global: 모든 사용자 공통 기본 프롬프트
+- Robeing: 특정 로빙 공통
+- User: 사용자별 개인화
+- Task: 작업 타입별
 
-### 2. 계층적 범위(Scope)
-- **Global**: 모든 사용자 공통 기본 프롬프트
-- **Robeing**: 특정 로빙 공통
-- **User**: 사용자별 개인화
-- **Task**: 작업 타입별 (chat, extract, calendar_confirm 등)
-
-### 3. 병합 로직
+### 병합 로직
 - Global → Robeing → User 순서로 조회
 - 각 레벨별 개별 쿼리 후 애플리케이션에서 병합
-- Global scope는 scope_id=NULL로 조회
 
+---
 
 ## 구현 Phase
 
-## Phase 1: DB 스키마 및 기본 인프라
-
-**파일**: `rb8001/app/state/repositories/prompt_repository.py` (신규)
-- `prompt_templates` 테이블 생성
-- PromptService 클래스 (조회, 병합, 캐싱)
+### Phase 1: DB 스키마 및 기본 인프라
+- `rb8001/app/state/repositories/prompt_repository.py` (신규): prompt_templates 테이블 생성, PromptService 클래스 (조회, 병합, 캐싱)
 - 기본 프롬프트 마이그레이션 (하드코딩 → DB)
 
-## Phase 2: 핵심 프롬프트 DB화
-
-**파일**: `rb8001/app/services/llm/gemini_handler.py`, `rb8001/app/services/llm/llm_service.py`
-- 시스템 프롬프트 DB 조회로 변경
+### Phase 2: 핵심 프롬프트 DB화
+- `rb8001/app/services/llm/gemini_handler.py`, `rb8001/app/services/llm/llm_service.py`: 시스템 프롬프트 DB 조회로 변경
 - 작업 타입별 프롬프트 (chat, extract, calendar_confirm) DB화
 - 폴백 로직: DB 조회 실패 시 기존 `_get_system_prompt()` 메서드 사용
 
-## Phase 3: 개인화 및 동적 프롬프트
+### Phase 3: 개인화 및 동적 프롬프트
+- `rb8001/app/services/llm/prompt_service.py` (신규): 사용자별 프롬프트 오버라이드, 감정 기반 동적 프롬프트 조합, 변수 치환 시스템
 
-**파일**: `rb8001/app/services/llm/prompt_service.py` (신규)
-- 사용자별 프롬프트 오버라이드
-- 감정 기반 동적 프롬프트 조합
-- 변수 치환 시스템 ({current_time}, {emotion_labels})
+### Phase 4: A/B 테스트 및 모니터링
+- 프롬프트 버전 관리, A/B 테스트 지원, 롤백 기능
 
-## Phase 4: A/B 테스트 및 모니터링
-
-**파일**: `rb8001/app/services/llm/prompt_service.py`
-- 프롬프트 버전 관리
-- A/B 테스트 지원
-- 롤백 기능
+---
 
 ## 참고 문서
 
-- **[[book/300_architecture/313_Gemini_프롬프트_설계_원칙]]** - Gemini 프롬프트 설계 원칙 (XML 구조화, 퓨샷 예시, 구조화 등) - **필수 참고**
-- [[ideas/250828_dynamic_system_prompt_memory]] - 동적 시스템 프롬프트 메모리 시스템
-- [[troubleshooting/250806_happybell80_동적프롬프트구현]] - 동적 프롬프트 구현 기록
-- [[book/300_architecture/311_FastAPI_구조_원칙]] - 계층 분리 원칙
-
+- `book/300_architecture/313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md` - Gemini 프롬프트 설계 원칙 (필수 참고)
+- `ideas/250828_dynamic_system_prompt_memory.md` - 동적 시스템 프롬프트 메모리 시스템
+- `troubleshooting/250806_happybell80_동적프롬프트구현.md` - 동적 프롬프트 구현 기록
+- `book/300_architecture/311_백엔드_구조_원칙.md` - 계층 분리 원칙