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DOCS/journey/troubleshooting/251002_emotion_system_todo.md
Claude-51124 22557e7132 docs: 오래된 트러블슈팅 아카이브 및 구조 정리 
- 7-8월 초기 구축 문서 12개를 _archive/troubleshooting/2025_07-08_initial_setup/로 이동
- book/300_architecture/390_human_in_the_loop_intent_learning.md를 journey/research/intent_classification/로 이동 (개발 여정 문서)
- 빈 폴더 제거 (journey/assets/*)
2025-11-17 14:06:05 +09:00

1.5 KiB
Raw Permalink Blame History

감정 시스템 미구현 항목

작성일: 2025-10-02 목적: 감정 시스템 완성을 위한 남은 작업

구현 필요 (우선순위)

1. LLM 톤 조절 ⏳

  • 위치: rb8001/app/llm/llm_service.py:133
  • 내용: 감정 상태에 따른 프롬프트 동적 조절
  • 예시: anger 감지 시 → 공감적 톤으로 응답

2. Temperature Scaling ⚠️

  • 공식: Softmax(z/T)로 확률 보정
  • T값 추정: 검증 세트로 L-BFGS-B 알고리즘 적용
  • 목적: 과신(overconfidence) 보정

3. 배치 API ⚠️

  • 엔드포인트: POST /v1/emotion/infer:batch
  • 용량: 최대 128건
  • 용도: 대량 텍스트 일괄 처리

4. 임계값 처리 ⚠️

  • 조건: 최고 확률 < 0.45
  • 처리: "unknown" 라벨로 변경
  • 목적: 애매한 감정 필터링

5. 시각화 ⚠️

  • 그래프 유형:
    • 시계열 선 그래프 (7개 감정)
    • 일/시간대별 스택 차트
  • 출력: PNG 생성 → Slack 전송
  • 라이브러리: matplotlib 또는 plotly

6. 시계열 집계 ⏳

  • 쿼리: TimescaleDB time_bucket
  • 집계 단위: 1h, 6h, 1d, 1w
  • 참고: frontend-base/backend/metrics_database.py:103

검증 필요

  • ONNX vs PyTorch 오차 검증
  • p95 지연 시간 측정
  • NLL/ECE 보정 효과 측정

참고 자료

  • ONNX 모델: /home/admin/ivada_project/onnx_models/aihub-7emotions/model.onnx [51124 서버]
  • skill-embedding API: http://localhost:8515/emotion