# 하이브리드 의도 분류 성능 비교 테스트

**날짜**: 2026-01-03
**작성자**: Auto
**관련 파일**: `rb8001/scripts/test_intent_classification_comparison.py`, `rb8001/app/services/brain/decision_engine.py`, `rb8001/app/services/brain/semantic_classifier.py`

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## 문제 상황

하이브리드 의도 분류 시스템 개선을 위해 FastPath(정규식), 제로샷 임베딩, 병행 비교 3가지 방법의 성능을 비교 검증 필요.

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## 테스트 방법

**테스트 데이터**: 141개 질문
- `tests/data/intent_eval_samples.json`: 95개
- `tests/data/intent_eval_challenge.json`: 28개
- 실패한 질문 패턴: 18개

**테스트 방법**:
1. FastPath만: `DecisionEngine.analyze_intent()` (정규식 기반)
2. 제로샷 임베딩만: `SemanticIntentClassifier.top_k()` + confidence
3. 병행 비교: FastPath와 임베딩 모두 실행 후 confidence 비교하여 선택

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## 테스트 결과

| 방법 | 정확도 | 평균 응답 시간 | 정확도 순위 |
|------|--------|---------------|------------|
| FastPath만 | 49.6% (70/141) | 72.0ms | 1위 |
| 제로샷 임베딩만 | 23.4% (33/141) | 80.4ms | 3위 |
| 병행 비교 | 49.6% (70/141) | 153.6ms | 1위 |

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## 문제 분석

### 1. 제로샷 임베딩 성능 저하 (23.4%)

**원인**:
- `intent_prototypes` DB 미초기화 또는 384d→768d 차원 불일치
- 단일 description 기반 prototype으로 유사도 계산 부정확
- IntentType enum 값과 intent_prototypes의 intent 이름 불일치

**리서치 기준 대비**: 75% 정확도 달성 가능 (multi-centroid 방식)

### 2. 병행 비교 실패

**원인**:
- 제로샷 임베딩 정확도가 낮아 FastPath 결과만 선택됨
- 두 결과가 다를 때 confidence 차이 0.3 이상 기준이 너무 높음
- 대부분 케이스에서 FastPath가 항상 선택되어 병행 비교 의미 없음

### 3. FastPath 한계 (49.6%)

**주요 오류 패턴**:
- "핀테크 업계 오늘 기사 검색" → web_search (실제: news_fetch)
- "어제 받은 메일 두 줄로 정리" → email_read (실제: email_summary)
- 유사한 intent 구분 어려움

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## 개선 방향

### 1. Multi-centroid 방식 도입
- 각 intent별 5-10개 실제 예시 문장으로 K-means centroid 생성
- `seed_calendar_event_samples.py` 방식으로 모든 intent 확장
- intent_prototypes DB에 version=2로 저장

### 2. Few-shot LLM 프롬프트 개선
- Top-3 임베딩 후보를 활용한 Few-shot 예시 추가
- Gemini 프롬프트 설계 원칙(`313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md`) 적용
- XML 구조화된 프롬프트로 예시 블록 제공

### 3. 하이브리드 3단계 최적화
- FastPath(명확 패턴) → multi-centroid embedding(Top-3) → Few-shot LLM
- multi-centroid 정확도 개선 후 병행 비교 재검토

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## 교훈

### 프로덕션 테스트의 중요성
- 리서치 문서의 이론적 성능과 실제 성능 차이 확인 필수
- intent_prototypes DB 초기화 상태와 차원 일치 여부 사전 확인

### Few-shot Prompting 활용
- 제로샷 LLM보다 Few-shot 예시가 효과적 (`313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md`)
- Top-3 후보를 활용한 컨텍스트 제공으로 정확도 향상 가능

### 단계적 개선 전략
- FastPath 유지 (명확 패턴 처리, 49.6% 정확도)
- multi-centroid embedding으로 75%+ 달성 후 병행 비교 적용

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## 개선 결과 (2026-01-03)

### Multi-centroid 방식 적용

**구현 내용**:
- `scripts/seed_multi_centroid_prototypes.py`: intent_eval_samples.json에서 123개 샘플 수집 후 K-means로 multi-centroid 생성
- 14개 intent에 각 3개 centroid 생성 (version=3, source="multi_centroid_{idx}")
- `intent_store.py`: `load_multi_prototypes_db()` 추가하여 여러 centroid 로드
- `semantic_classifier.py`: multi-centroid와의 최대 유사도 계산으로 정확도 개선
- **커밋**: `247496a` (rb8001)

**성능 개선**:

| 방법 | 적용 전 | 적용 후 | 개선율 |
|------|---------|---------|--------|
| FastPath만 | 49.6% (70/141) | 72.3% (102/141) | +22.7%p |
| 제로샷 임베딩만 | 23.4% (33/141) | 70.2% (99/141) | +46.8%p |
| 병행 비교 | 49.6% (70/141) | 70.9% (100/141) | +21.3%p |

**주요 개선 사항**:
- 제로샷 임베딩 정확도 3배 향상 (23.4% → 70.2%)
- FastPath도 개선 (49.6% → 72.3%), 현재 최고 성능
- 병행 비교도 의미 있게 작동 (70.9%)

**남은 과제**:
- 75%+ 목표 달성을 위해 Few-shot LLM 프롬프트 개선 필요
- 샘플 데이터 증강으로 추가 정확도 향상 가능

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## 구현 상세

### 스크립트 사용법

**Multi-centroid 재생성**:
```bash
docker exec rb8001 python3 scripts/seed_multi_centroid_prototypes.py --apply
```

**파라미터**:
- `--apply`: DB에 실제로 저장 (없으면 dry-run)
- `--max-k`: intent당 최대 centroid 수 (기본값: 3)

**주의사항**:
- `intent_prototypes` 테이블의 `(intent_id, version, source)` UNIQUE 제약으로 기존 version=3은 덮어씀
- 샘플 데이터 추가 시 `intent_eval_samples.json`, `intent_eval_challenge.json` 수정 후 재실행

### 코드 변경 요약

**`intent_store.py`**:
- `load_multi_prototypes_db()`: version이 높은 것 우선, 같은 version 내 모든 centroid 로드
- `load_prototypes_db()`: 하위 호환성 유지 (첫 번째 centroid만 반환)

**`semantic_classifier.py`**:
- `_intent_multi_vecs`: 여러 centroid 저장 (Dict[str, List[List[float]]])
- `top_k()`: multi-centroid 존재 시 최대 유사도 계산, 없으면 단일 centroid 사용

**버전 관리**:
- version=3: multi-centroid (source="multi_centroid_{idx}")
- version=2: 단일 centroid (calendar_event 등)
- version=1: description 기반 (legacy)

### Few-shot LLM 프롬프트 개선 계획

**현재 상태**: `intent_parser.py`에서 CoT 지원하나 Few-shot 예시 미적용

**개선 방향**:
1. Top-3 임베딩 후보를 활용한 Few-shot 예시 구성
2. Gemini 프롬프트 설계 원칙(`313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md`) 적용
3. XML 구조화: `<examples>` 블록에 각 후보별 실제 문장 예시 제공

**구현 위치**: `rb8001/app/services/llm/intent_parser.py:26-91`

**예시 구조**:
```xml
<examples>
후보 intent: email_summary
- "어제 받은 메일 두 줄로 정리"
- "오늘 받은 메일들 핵심 포인트 알려줘"
- "메일함 정리해서 핵심만 알려줘"

후보 intent: email_read
- "최근 받은 메일 확인해 줘"
- "어제 밤에 온 메일 열어봐"
</examples>
```

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## 참고

- 계획 문서: `journey/plans/archive/251017_intent_analysis_improvement_plan.md`
- 리서치 문서: `journey/research/intent_classification/README.md`
- 프롬프트 설계 원칙: `book/300_architecture/313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md`
- 테스트 결과: `rb8001/tests/results/intent_classification_comparison.json`