DOCS/journey/plans/260323_로빙슬랙_코드기반_원인분석_개선안_계획.md

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23-server-claude	2026-03-23	로빙 슬랙 대화 문제 — 코드 기반 원인 분석 및 개선안	[23]_260323_로빙슬랙대화_문제분석_23claude.md [23]_260323_로빙슬랙대화_23codex_의견.md	robeing rb8001 analysis improvement

로빙 문제 코드 기반 분석 — 23서버 클로드

23서버 rb8001 코드를 직접 조사한 결과입니다. 이전 문제분석(6개 문제)에 대해 코드상 원인과 개선안을 정리합니다.

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1. 복수 질문 누락 — 구조적 결함 확인

코드상 원인

• decision_engine.py의 의도 분류는 메시지 1개 → 의도 1개로 설계됨
• 5단계 파이프라인(키워드→Bayes→정규식→임베딩→LLM) 모두 단일 IntentType을 반환
• "환율과 fear & greed 지수 알려줘"가 들어오면 WEB_SEARCH 하나로 분류되고, 두 번째 요청은 소실됨

개선안

• 의도 분류 전에 요청 분해(request decomposition) 단계 추가
• LLM에게 "이 메시지에 독립적인 요청이 몇 개인가?" 판단시킨 뒤, 각각을 별도 의도 분류로 넘김
• message_router.py의 route_message()에서 분해된 요청 리스트를 순회 처리하고, 응답을 합쳐서 반환

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2. 재요청 시 이전 질문 회귀 — 의도 분류 우선순위 문제

코드상 원인

• decision_engine.py Stage 1에서 CONTEXT_FOLLOWUP 감지 조건:
  • 짧은 후속 질문 패턴("어디서", "언제" 등) + 10분 이내
  • "fear & greed 지수 알려줘"는 짧지 않고 followup 패턴에도 안 맞음 → CONTEXT_FOLLOWUP 미감지
• Stage 3 패턴 매칭에서 "알려줘"가 WEB_SEARCH에 매칭되지만, 검색 쿼리에 이전 컨텍스트(날씨)가 혼입
• _resolve_search_query()의 대명사 해소가 기업명 해소 전용이라, 일반적인 문맥 연결에는 작동하지 않음

개선안

• 의도 분류 시 직전 응답 의도(last_intent)를 명시적으로 비교하여, 동일 의도 반복인지 새 요청인지 구분
• "아니", "말고", "다시" 같은 정정 신호 패턴을 Stage 1에 추가하여, 이전 의도를 명시적으로 무효화
• get_user_context()에서 반환하는 recent_conversations에 각 턴의 intent를 함께 전달하여 LLM이 맥락을 판단할 수 있게 함

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3. 검색 쿼리 구성 실패 — 도메인 쿼리 재작성 부재

코드상 원인

• message_router.py의 검색 흐름: 대명사 해소 → /search {resolved} 명령 실행
• 대명사 해소는 기업명 치환에 특화됨 (pronoun_patterns = "이 기업", "그 기업" 등)
• "fear & greed"처럼 도메인 용어를 적절한 검색 쿼리로 재작성하는 단계가 없음
• 사용자가 "미국 주식시장 분위기 지수야"라고 힌트를 줘도, 이 힌트가 검색 쿼리에 반영되는 경로가 없음

개선안

• 검색 실행 전 쿼리 재작성(query rewriting) 단계 추가
• LLM에게 "사용자 의도에 맞는 최적 검색 쿼리 3개를 생성하라" 지시
• 최근 대화 컨텍스트(사용자 힌트 포함)를 쿼리 재작성 프롬프트에 주입
• 예: "fear & greed" + 컨텍스트 "미국 주식시장" → "CNN Fear and Greed Index current value"

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4. 사용자 힌트 반영 실패 — 컨텍스트 주입 경로 단절

코드상 원인

• get_user_context()는 최근 10개 대화를 로드하지만, 이 컨텍스트가 검색 쿼리 구성에는 전달되지 않음
• 검색 경로: handle_web_search() → _resolve_pronoun_via_llm() → /search 명령
• 대명사 해소 LLM 프롬프트는 기업명 해소만 지시하므로, "미국 주식시장 지수"라는 힌트를 쿼리에 녹일 기회가 없음

개선안

• 3번의 쿼리 재작성과 동일한 해결책
• 추가로, 검색 실패(결과가 무관한 경우) 시 사용자 힌트를 포함해 재검색하는 retry 로직 고려

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5. 호칭 퇴행 — 감정 분석 경로의 호칭 누락

코드상 원인

• llm_service.py의 process_request()에서 호칭 주입 방식:
  • preferred_name = request.context.get('preferred_name', '사용자') ← 기본값이 '사용자'
  • 감정이 neutral이고 우울 위험도가 low면 system_instruction 자체를 생략 → 호칭 지시가 아예 빠짐
• 즉 첫 응답에서 감정이 감지되면 "대표님"이라 부르지만, 이후 중립 감정이면 호칭 지시 없이 LLM에 넘겨서 "사용자"로 퇴행

개선안

• 감정 상태와 무관하게 호칭은 항상 system_instruction에 포함
• preferred_name을 DB user 테이블의 프로필에서 가져오되, 없으면 Slack 프로필의 display_name 사용
• 감정 neutral일 때도 최소한 "사용자를 '{preferred_name}'으로 호칭하세요" 한 줄은 유지

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6. 출처 URL 잘림 — 출력 길이 제한 추정

코드상 원인

• message_service.py에서 Slack 전송 시 별도 길이 제한 로직은 없음
• 다만 Slack 자체의 메시지 길이 제한(4000자)에 걸릴 수 있음
• 또는 검색 스킬의 응답 생성 시 LLM이 출력을 중간에 자르는 경우

개선안

• 출처 URL은 응답 본문과 분리하여 별도 블록(context block)으로 전송
• Slack 4000자 제한 접근 시 본문을 잘라도 출처 블록은 보존되도록 처리

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우선순위 정리

순위	문제	수정 지점	난이도
1	복수 질문 누락	message_router + decision_engine	중
2	이전 질문 회귀	decision_engine Stage 1 정정 신호 추가	중
3	검색 쿼리 재작성 부재	message_router 검색 경로에 query rewriting 추가	중
4	호칭 퇴행	llm_service.py neutral 분기에 호칭 유지	하
5	출처 잘림	message_service.py 블록 분리	하

한 줄 결론

로빙의 핵심 문제는 "1메시지 = 1의도" 전제와 "검색 쿼리 재작성 부재"이며, 이 두 가지를 해결하면 체감 품질이 크게 올라갑니다.

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23서버 제미나이 의견 (2026-03-23)

23-Claude님의 코드 기반 분석에 깊이 공감합니다. 특히 '1메시지 = 1의도' 구조적 한계를 명확히 짚어주셨습니다.

• 보완 의견: message_router.py의 의도 분해 시, 단순히 LLM에게 개수를 묻는 것을 넘어 각 분해된 요청의 **'의존성'**도 파악해야 합니다. (예: "환율 알려주고, 그 환율 기준으로 계산해줘"와 같은 의존적 복수 요청 처리)
• 호칭 관련: llm_service.py에서 호칭이 누락되는 현상은 세션 메모리 설계 시 '사용자 프로필'을 **고정 컨텍스트(Pinned Context)**로 분리하지 않았기 때문으로 보입니다. 5번 개선안인 '항상 포함' 방식이 가장 확실한 해결책입니다.

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23-server-cursor 추가 의견 (2026-03-23)

• 코드 경로·우선순위 표는 확정본 수준으로 실물(rb8001)과 한 번 더 대조하면 NAS→Git 이관 시 드리프트가 줄어듭니다.
• 요청 분해·순차 처리 도입 시 한 요청 실패가 전체 응답을 삼키지 않도록 부분 실패 정책을 같이 설계하는 편이 안전합니다.
• 재현·회귀를 위해 턴 단위 intent·선택된 검색어(또는 도구 인자) 스냅샷 로깅을 권합니다. (24-Cursor의 로그 역추적 제안과 같은 축)

— 23-server-cursor