Claude-51124 13be81e1fa docs: 트러블슈팅 문서 간소화 (195줄→약140줄)

- 중복 내용 제거 (Few-shot LLM 개선 방향 통합)
- 구현 상세 섹션 간소화 (파일명:줄번호 형식)
- XML 예시 코드 블록 제거 (파일명:줄번호로 참조)
- 문서 작성 원칙 준수 (100줄 이하 목표)

2026-01-03 12:34:48 +09:00

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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

문제 상황

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

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:

FastPath만: DecisionEngine.analyze_intent() (정규식 기반)
제로샷 임베딩만: SemanticIntentClassifier.top_k() + confidence
병행 비교: FastPath와 임베딩 모두 실행 후 confidence 비교하여 선택

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

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

개선 방향

1. Multi-centroid 방식 도입

각 intent별 K-means centroid 생성 (seed_multi_centroid_prototypes.py)
intent_prototypes DB에 version=3으로 저장

2. Few-shot LLM 프롬프트 개선

Top-3 임베딩 후보 활용, XML 구조화 프롬프트
참고: 313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md

3. 하이브리드 3단계 최적화

FastPath → multi-centroid embedding → Few-shot LLM

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

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

구현 상세

스크립트: scripts/seed_multi_centroid_prototypes.py --apply --max-k=3

코드 변경:

intent_store.py:70-118: load_multi_prototypes_db() 추가, version 높은 것 우선 로드
semantic_classifier.py:41-86: multi-centroid 최대 유사도 계산

버전: version=3 (multi-centroid), version=2 (단일), version=1 (legacy)

Few-shot LLM: intent_parser.py:26-91에서 Top-3 후보 활용 예시 추가 필요

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

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