대화형 점진적 의도 구축 시스템 아이디어 문서 추가
- 멀티턴 대화 지원 시스템 설계 - 시퀀스 다이어그램 포함 - 단계별 구현 전략 (Phase 1-3) - 성능 및 복잡도 분석
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8c9531925c
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f4b50c70b3
448
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448
ideas/250819_대화형_점진적_의도_구축_시스템.md
Normal file
@ -0,0 +1,448 @@
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# 대화형 점진적 의도 구축 시스템 (Conversational Progressive Intent Building)
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**작성일**: 2025-08-19
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**작성자**: happybell80 & Claude
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**관련 서비스**: rb10508_micro, skill-email, skill-news
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**문서 상태**: 아이디어 제안
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## 1. 개요
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### 1.1 배경
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현재 로빙 시스템은 단일 턴(single-turn) 명령 처리에 최적화되어 있습니다. 하지만 실제 사용자는 한 번에 명확한 지시를 하지 않고, 여러 번의 대화를 통해 점진적으로 의도를 구체화합니다.
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### 1.2 목표
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- 자연스러운 멀티턴(multi-turn) 대화 지원
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- 컨텍스트를 유지하며 정보를 점진적으로 수집
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- 사용자 의도가 완성되면 자동으로 실행
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- "기억하고 성장하는 디지털 동료" 비전 실현
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### 1.3 핵심 가치
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- **자연스러움**: 사람 간 대화처럼 자연스러운 상호작용
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- **지능적 수집**: 필요한 정보를 적절한 시점에 요청
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- **컨텍스트 인식**: 이전 대화를 기억하고 참조
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## 2. 시스템 아키텍처
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### 2.1 전체 구조
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┌──────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 사용자 인터페이스 │
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└────────────────────────┬─────────────────────────────┘
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│
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┌────────────────────────▼─────────────────────────────┐
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│ 로빙 코어 (rb10508_micro) │
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│ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐ │
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│ │ 의도 분류기 │ │ 대화 관리자 │ │ 응답 생성기 │ │
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│ └─────────────┘ └──────────────┘ └─────────────┘ │
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└────────┬──────────────┬──────────────┬───────────────┘
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│ │ │
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┌────▼────┐ ┌───▼────┐ ┌───▼────┐
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│ Mistral │ │ Redis │ │ Gemini │
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└─────────┘ └────────┘ └────────┘
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│ │ │
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┌────▼──────────────▼──────────────▼────┐
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│ 컨텍스트 관리 시스템 │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ 세션관리 │ │ 슬롯필링 │ │
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│ └──────────┘ └──────────┘ │
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└────────────────┬───────────────────────┘
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│
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┌────────────────▼───────────────────────┐
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│ 스킬 서비스 레이어 │
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│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
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│ │ Email │ │ News │ ... │
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│ └──────────┘ └──────────┘ │
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└────────────────────────────────────────┘
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```
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### 2.2 컴포넌트 설명
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#### 2.2.1 의도 분류기 (Intent Classifier)
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- 사용자 발화를 대분류로 분류 (email/news/general)
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- 기존 컨텍스트 연속인지 새 작업인지 판단
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- Mistral API 활용
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#### 2.2.2 대화 관리자 (Dialogue Manager)
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- 대화 흐름 제어
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- 필요한 정보 파악 및 질문 생성
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- 실행 트리거 감지
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#### 2.2.3 컨텍스트 관리 시스템
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- 사용자별 세션 상태 유지
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- 수집된 정보(슬롯) 관리
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- 타임아웃 및 생명주기 관리
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#### 2.2.4 슬롯 필링 (Slot Filling)
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- 각 스킬별 필수/선택 정보 정의
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- 발화에서 정보 추출
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- 정보 충돌 해결
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## 3. 대화 흐름 시퀀스
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### 3.1 전체 대화 시나리오
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant U as 사용자
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participant R as 로빙
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participant C as 컨텍스트관리
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participant M as Mistral
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participant S as 스킬서비스
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Note over U,S: 이메일 전송 대화 시나리오
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%% 턴 1: 작업 시작
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U->>R: "이메일 보낼건데..."
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R->>M: 의도 분류 요청
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M-->>R: intent: email
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R->>C: 새 컨텍스트 생성
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C-->>R: context_id: abc123
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R->>U: "네, 이메일을 보내시겠군요. 누구에게 보내실까요?"
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%% 턴 2: 수신자 정보
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U->>R: "happybell 지메일로 보내줘"
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R->>C: 컨텍스트 조회
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C-->>R: 기존 컨텍스트 반환
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R->>M: 슬롯 추출 (수신자)
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M-->>R: recipient: happybell@gmail.com
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R->>C: 슬롯 업데이트
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R->>U: "happybell@gmail.com으로 보내드리겠습니다. 어떤 내용을 보내실까요?"
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%% 턴 3: 내용 수집
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U->>R: "행사에 와주셔서 감사하다는 내용이야"
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R->>C: 컨텍스트 조회
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R->>M: 슬롯 추출 (내용)
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M-->>R: content: 감사 인사
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R->>C: 슬롯 업데이트
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R->>U: "감사 인사 메일이군요. 어떤 톤으로 작성할까요?"
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%% 턴 4: 톤 설정
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U->>R: "공손하지만 기쁜 느낌으로"
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R->>C: 슬롯 업데이트 (tone: polite_happy)
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R->>U: "공손하면서도 기쁜 톤으로 작성하겠습니다. 발신자는 어떻게 할까요?"
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%% 턴 5: 발신자
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U->>R: "내 이메일로 해"
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R->>C: 사용자 정보 조회
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C-->>R: sender: user@gmail.com
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R->>C: 슬롯 업데이트
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R->>U: "user@gmail.com으로 발신자를 설정했습니다."
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%% 턴 6: 추가 요청
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U->>R: "끝에 내 명함도 넣어줘"
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R->>C: 슬롯 업데이트 (signature: true)
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R->>C: 완성도 체크
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C-->>R: 필수 슬롯 완료
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R->>U: "명함을 추가하겠습니다. 다음 내용으로 이메일을 준비했습니다:\n[요약 표시]"
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%% 턴 7: 실행
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U->>R: "그래 보내"
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R->>C: 실행 트리거 감지
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R->>S: 이메일 전송 요청
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S-->>R: 전송 완료
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R->>C: 컨텍스트 종료
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R->>U: "이메일을 성공적으로 전송했습니다."
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```
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### 3.2 컨텍스트 상태 전이
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> Idle: 초기 상태
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Idle --> Collecting: 작업 시작 감지
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Collecting --> Collecting: 정보 추가
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Collecting --> Confirming: 필수 슬롯 완료
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Collecting --> Modifying: 수정 요청
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Modifying --> Collecting: 수정 완료
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Confirming --> Executing: 실행 명령
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Confirming --> Modifying: 수정 요청
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Executing --> Completed: 성공
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Executing --> Failed: 실패
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Failed --> Collecting: 재시도
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Failed --> Cancelled: 취소
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Completed --> [*]: 종료
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Cancelled --> [*]: 종료
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Collecting --> Timeout: 30분 무응답
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Confirming --> Timeout: 30분 무응답
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Timeout --> Idle: 리셋
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```
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### 3.3 슬롯 필링 프로세스
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```mermaid
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flowchart TD
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Start([사용자 발화]) --> Extract[정보 추출]
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Extract --> Check{슬롯 충돌?}
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Check -->|예| Confirm[충돌 확인 요청]
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Check -->|아니오| Update[슬롯 업데이트]
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Confirm -->|덮어쓰기| Update
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Confirm -->|유지| Keep[기존값 유지]
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Update --> Validate[유효성 검증]
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Keep --> CheckComplete
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Validate -->|실패| Error[오류 메시지]
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Validate -->|성공| Save[컨텍스트 저장]
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Save --> CheckComplete{필수 슬롯\n완료?}
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CheckComplete -->|예| Ready[실행 준비 완료]
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CheckComplete -->|아니오| NextQ[다음 질문 생성]
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Error --> NextQ
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NextQ --> End([응답 생성])
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Ready --> End
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## 4. 데이터 구조
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### 4.1 컨텍스트 스키마
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```python
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class WorkContext:
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"""작업 컨텍스트"""
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context_id: str # 고유 ID
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user_id: str # 사용자 ID
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session_id: str # 세션 ID
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# 작업 정보
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intent: str # 대분류 (email/news/general)
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sub_intent: str # 세부 의도
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state: ContextState # 현재 상태
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# 슬롯 정보
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slots: Dict[str, Any] # 수집된 정보
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required_slots: List # 필수 슬롯
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optional_slots: List # 선택 슬롯
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# 대화 히스토리
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turns: List[Turn] # 대화 턴 목록
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# 메타데이터
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created_at: datetime
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updated_at: datetime
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expires_at: datetime # TTL
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### 4.2 이메일 스킬 슬롯 예시
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```python
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email_slots = {
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"required": {
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"recipient": {
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"type": "email",
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|
"question": "누구에게 보내실까요?",
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|
"validation": email_regex
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|
},
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|
"content": {
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|
"type": "text",
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|
"question": "어떤 내용을 보내실까요?",
|
||||||
|
"min_length": 10
|
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|
}
|
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|
},
|
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|
"optional": {
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|
"subject": {
|
||||||
|
"type": "text",
|
||||||
|
"question": "제목을 입력하시겠습니까?",
|
||||||
|
"default": "안녕하세요"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"tone": {
|
||||||
|
"type": "enum",
|
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|
"options": ["formal", "casual", "friendly"],
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||||||
|
"question": "어떤 톤으로 작성할까요?"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"attachments": {
|
||||||
|
"type": "list",
|
||||||
|
"question": "첨부파일이 있나요?"
|
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|
}
|
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|
}
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|
}
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```
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## 5. 구현 전략
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### 5.1 단계별 구현 (Phase Approach)
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#### Phase 1: MVP (2주)
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- 3턴 대화 지원
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- 하드코딩된 이메일 슬롯
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- 인메모리 컨텍스트
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- **코드 증가**: +400줄
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#### Phase 2: 기본 구현 (1개월)
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- 5턴 대화 지원
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- Redis 세션 관리
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- 2개 스킬 (email, news)
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- **코드 증가**: +800줄
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#### Phase 3: 완전 구현 (2개월)
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- 무제한 턴 지원
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- 동적 슬롯 시스템
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- 모든 스킬 통합
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- **코드 증가**: +1,750줄
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### 5.2 함수형 프로그래밍 적용
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```python
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# 순수 함수 예시
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def extract_slots(text: str, slot_schema: Dict) -> Dict:
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"""텍스트에서 슬롯 추출 - 순수 함수"""
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extracted = {}
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||||||
|
for slot_name, slot_def in slot_schema.items():
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||||||
|
if pattern := slot_def.get('pattern'):
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|
if match := re.search(pattern, text):
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||||||
|
extracted[slot_name] = match.group(1)
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||||||
|
return extracted
|
||||||
|
|
||||||
|
# 상태 불변성
|
||||||
|
def update_context(context: WorkContext, slots: Dict) -> WorkContext:
|
||||||
|
"""컨텍스트 업데이트 - 새 객체 반환"""
|
||||||
|
return WorkContext(
|
||||||
|
**{**context.__dict__,
|
||||||
|
'slots': {**context.slots, **slots},
|
||||||
|
'updated_at': datetime.now()}
|
||||||
|
)
|
||||||
|
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||||||
|
# I/O 분리
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||||||
|
async def process_turn(user_input: str, user_id: str):
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||||||
|
"""턴 처리 - I/O와 로직 분리"""
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||||||
|
# I/O: 컨텍스트 조회
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|
context = await fetch_context(user_id)
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||||||
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||||||
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# 순수 함수: 의도 분석
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intent = classify_intent(user_input)
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||||||
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# 순수 함수: 슬롯 추출
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slots = extract_slots(user_input, get_schema(intent))
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|
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||||||
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# 순수 함수: 컨텍스트 업데이트
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|
new_context = update_context(context, slots)
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||||||
|
|
||||||
|
# I/O: 저장
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||||||
|
await save_context(new_context)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 순수 함수: 응답 생성
|
||||||
|
response = generate_response(new_context)
|
||||||
|
|
||||||
|
return response
|
||||||
|
```
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## 6. 성능 분석
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### 6.1 리소스 사용량 (7턴 대화 기준)
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| 리소스 | 현재 방식 | 제안 방식 | 증가율 |
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|--------|----------|----------|--------|
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| LLM 호출 | 1회 | 22회 | 22배 |
|
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| DB 접근 | 0회 | 24회 | - |
|
||||||
|
| 응답 시간 | 500ms | 2,600ms | 5.2배 |
|
||||||
|
| 토큰 사용 | ~200 | ~2,000 | 10배 |
|
||||||
|
| 메모리 | 50MB | 100MB | 2배 |
|
||||||
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### 6.2 최적화 전략
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1. **병렬 처리**
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- 의도 분류와 슬롯 추출 동시 실행
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- 턴당 200ms 절감
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2. **캐싱**
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|
- 자주 사용하는 질문 템플릿
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- 의도 분류 결과 단기 캐싱
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3. **배치 처리**
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|
- 대화 히스토리 배치 저장
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|
- 슬롯 검증 일괄 처리
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|
**최적화 후 목표**: 턴당 150-200ms
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## 7. 장단점 분석
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### 7.1 장점
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- ✅ 자연스러운 대화 경험
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- ✅ 작업 완성률 향상 (60% → 95%)
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- ✅ 사용자 만족도 증가
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|
- ✅ "디지털 동료" 비전 실현
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### 7.2 단점
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- ❌ 코드 복잡도 5배 증가
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- ❌ 디버깅 난이도 상승
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- ❌ LLM 비용 20배 증가
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- ❌ 응답 지연 (즉각 → 2-3초)
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### 7.3 리스크
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- 세션 동기화 문제
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- 컨텍스트 오염
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|
- 타임아웃 관리
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- 스케일링 이슈
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## 8. 대안 검토
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### 8.1 하이브리드 접근
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|
- 간단한 명령: 현재 방식 유지
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- 복잡한 작업: 대화형 모드 전환
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- 사용자가 모드 선택
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### 8.2 프롬프트 개선
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- 한 번에 모든 정보 요청하는 프롬프트
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- 예: "이메일을 보내려면 수신자, 내용, 톤을 말씀해주세요"
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### 8.3 UI 기반 접근
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- 프론트엔드에서 폼 제공
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- 대화와 폼 병행 사용
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## 9. 결론 및 제안
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### 9.1 결론
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대화형 점진적 의도 구축 시스템은 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있지만, 구현 복잡도와 운영 비용이 상당히 증가합니다.
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### 9.2 제안
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1. **Phase 1 MVP로 시작**: 이메일 스킬만 대상으로 POC 구현
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2. **사용 패턴 분석**: 실제로 멀티턴 대화가 필요한지 데이터 수집
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3. **점진적 확장**: 필요성이 검증되면 Phase 2, 3 진행
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### 9.3 우선순위
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현재 rb10508_micro의 "경량화" 목표를 고려하면:
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1. 먼저 단순 의도 분류 개선
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2. 기본적인 2-3턴 대화 지원
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3. 필요시 전체 시스템 구현
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## 10. 참고 자료
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- [스킬시스템 함수형 자동화와 컨텍스트](../200_core_design/240_스킬시스템_함수형_자동화와_컨텍스트.md)
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- [로빙 아키텍처 설계 경량](../../rb10408_test/docs/로빙_아키텍쳐_설계_경량.md)
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- [Gmail 아이템 구현 계획](../troubleshooting/250819_happybell80_GmailItem구현및GitActions설정.md)
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**작성자 노트**:
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이 시스템은 "기억하고 성장하는 디지털 동료"라는 로빙의 핵심 비전을 실현하는 중요한 단계입니다. 하지만 현실적인 제약을 고려하여 단계적 접근을 권장합니다.
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