# 짧은 후속 질문 LLM 우선 해결 Phase 1, 2 구현

**날짜**: 2025-12-23
**작성자**: happybell80
**관련 계획**: `journey/plans/251223_짧은_후속_질문_LLM_우선_해결_계획.md`

---

## 문제

실패한 질문 18개 (총 23개 중 78%): 짧은 후속, 맥락 의존, 모호한 질문 등이 UNKNOWN으로 분류됨.

---

## 구현 내용

### Phase 1: LLM 질문 확장
- `llm_service.py:43-110`: `expand_question()` 메서드 추가
- `message_service.py:176-202`: 짧은 질문(len <= 10) 감지 후 LLM 확장 통합
- 맥락(recent_conversations, session_slots) 포함하여 완전한 질문으로 확장

### Phase 2: LLM 의도 분류 강화
- `intent_parser.py:26-113`: 맥락 정보를 프롬프트에 포함
- `intent_graph.py:32-75`: 확신도 < 0.7일 때 맥락 포함 재분류
- `message_service.py:143-157`: 세션 슬롯 정보를 context에 추가

---

## 결과

| 항목 | Phase 1 | Phase 2 | 전체 |
|------|---------|---------|------|
| 해결률 | 8/17 (47.1%) | +5/9 (55.6%) | 13/18 (72.2%) |
| 목표 | - | - | 15/18 (83%) |

**해결된 질문 예시**:
- "어디서?" → "회의는 어디서 하나요?" → calendar_event
- "그거 어떻게 됐어?" → "이메일 발송은 어떻게 됐어요?" → email_send
- "취소해줘" → "이메일 발송을 취소해주세요." → email_send

**미해결 질문 (5개)**:
- "A를 어떻게 할까요?" (unknown, 신뢰도 0.50)
- "A와 B 중에 어느 것이 더 나은가요?" (unknown, 신뢰도 0.50)
- "너는 뭘 할 수 있어?" (unknown, 신뢰도 0.60)

---

## 교훈

1. **LLM 우선 접근 효과**: 규칙 기반 대신 LLM이 맥락을 이해하여 질문 확장 및 의도 분류 성공
2. **맥락 정보 중요**: recent_conversations와 session_slots를 포함하면 정확도 향상
3. **단계별 개선**: Phase 1(질문 확장)만으로는 부족, Phase 2(재분류) 추가로 72% 달성

---

## 참고

- `311_FastAPI_구조_원칙.md` (섹션 13: LLM 우선 접근 원칙)
- `rb8001/tests/test_failed_questions_results.md` (초기 테스트 결과)