DOCS/troubleshooting/20251002_emotion_system_implementation.md

감정 시스템 구현 문서 (rb8001)

작성일: 2025-10-02 작성자: Claude & happybell80 목적: rb8001의 균등분포 감정 분석을 실제 모델 추론 + 시계열 저장/집계로 전환

사용자 관점 시나리오

시나리오 1: 감정 기반 대화 조절

• 상황: 사용자가 "프로젝트 실패해서 너무 짜증나" 입력
• 동작: 로빙이 분노/좌절 감지 → 공감적이고 차분한 톤으로 응답 조절
• 효과: 평소보다 조심스럽게 대안 제시, 비판적 피드백 자제
• 구현 요구사항: 감정 분석 API + LLM 프롬프트 동적 조절

시나리오 2: 장기 감정 패턴 리포트

• 상황: 매주 금요일 자동 리포트
• 동작: "이번 주 당신의 감정 변화" 시각화 제공
• 예시: "월요일 불안 70% → 수요일 기쁨 60% → 금요일 만족 80%"
• 효과: 번아웃 예방, 정신건강 관리 지원
• 구현 요구사항: TimescaleDB 시계열 저장 + time_bucket 집계 쿼리

시나리오 3: 팀 감정 온도계

• 상황: Slack 채널 전체 대화 모니터링
• 동작: 실시간 "팀 분위기 지표" 계산 및 제공
• 효과: 부정 감정 임계치 초과 시 매니저 알림, 회의 전 팀 감정 브리핑
• 구현 요구사항: 채널별 감정 집계 + 임계치 알림 시스템

시나리오별 요구사항

• 시나리오 1: 문장 단건 추론 API, LLM 톤 조절 규칙 (rb8001/app/llm/llm_service.py:119)
• 시나리오 2: 사용자별 시계열 저장, time_bucket 집계, 요약 API
• 시나리오 3: 채널/워크스페이스 집계, 임계치 알림, 관리자 요약 API

현재 상황

코드 위치 (정확)

• 균등 분포 반환: rb8001/app/core/emotion/base.py:46, 51
• 감정 분석 호출: rb8001/app/llm/emotion_llm.py:25, 56
• LLM 서비스 호출: rb8001/app/llm/llm_service.py:119
• 감정 API: 없음 (rb8001/main.py 확인 완료)
• emotion_readings 테이블: 없음

서버 확인 결과 (2025-10-02)

51124 서버 확인 사항

# 확인 필요
docker exec rb8001 ls -la /code/app/core/emotion/  # emotion 파일 목록
docker exec rb8001 cat /code/app/core/emotion/emotion_llm.py  # 구현 코드
docker exec rb8001 ls -la /code/onnx_models/  # ONNX 모델 존재 여부
docker logs rb8001 --tail 1000 | grep -i emotion  # 감정 로그
curl http://localhost:8001/v1/emotion/infer -X POST -d '{"text":"테스트"}'  # API 테스트

# 전체 서비스 확인
for container in rb8001 skill-embedding robeing_monitor skill-rag-file; do
  echo "=== $container ==="
  docker exec $container find /code -name "*emotion*" 2>/dev/null
done

51123 서버 확인 결과

• PostgreSQL: emotion_readings 테이블 없음
• 모델 파일: /opt/models에 감정 모델 없음 (sentence-transformer만 존재)
• API 엔드포인트: /v1/emotion/* 엔드포인트 없음 ("Endpoint not found")
• Gateway 서비스: robeing-gateway 실행 중 (포트 8100)
• 결론: 51123에 감정 시스템 관련 인프라 전혀 구현되지 않음

기존 코드 파일

• rb8001/app/core/emotion/base.py (EmotionState, 엔트로피, ThompsonSampler)
• rb8001/app/core/emotion/bayesian.py (베이지안 학습)
• rb8001/app/core/emotion/storage.py (사용자별 파라미터)
• rb8001/app/core/emotion/monitoring.py (감정 모니터링)
• rb8001/app/llm/emotion_llm.py (analyze_user_emotion, generate_response_with_emotion)

미구현 항목

• rb8001/app/core/emotion/inference.py (파일 없음)
• ONNX 모델 파일 (없음)
• 토크나이저 초기화 (없음)
• emotion_readings 테이블 (없음)
• /v1/emotion/* API 엔드포인트 (없음)

데이터 모델 설계

emotion_readings 테이블

필수 컬럼:

• user_id (UUID)
• created_at (TIMESTAMPTZ)
• probs (JSONB)
• entropy (FLOAT)
• top_label (TEXT)
• top_p (FLOAT)
• model_version (TEXT)
• meta (JSONB)
• text_hash (VARCHAR) - 원문 미저장, 해시만

저장 위치:

• robeing_metrics DB (별도 DB 권장)
• TimescaleDB 하이퍼테이블 적용

TimescaleDB 참조

• 설치/활성화: DOCS/troubleshooting/250714_system_metrics_implementation.md
• time_bucket 쿼리: frontend-base/backend/metrics_database.py:103
• asyncpg interval 이슈: DOCS/troubleshooting/250715_metrics_graph_timebucket_error.md

API 스펙

POST /v1/emotion/infer

• 입력: text, user_id
• 출력: {probs, entropy, top_label, top_p, model_version}
• 저장: emotion_readings 삽입

GET /v1/emotion/timeseries

• 쿼리: user_id, start, end, bucket
• 출력: bucket별 집계 결과

GET /v1/emotion/team-insight

• 쿼리: channel_id, workspace_id, 기간
• 출력: 팀 감정 지표

통합 포인트

감정 분석 삽입

• rb8001/app/llm/emotion_llm.py:25 - inference.py 호출로 대체
• rb8001/app/core/emotion/base.py:46, 51 - 실제 분석 로직으로 교체

LLM 톤 조절

• rb8001/app/llm/llm_service.py:133 - 주석 블록 재활성화
• 감정 기반 프롬프트 조절 로직 추가

저장 계층

• 신규 DB 클라이언트 (robeing_metrics)
• 비동기 저장 큐 고려

권한

• user_id는 JWT sub(UUID)
• robeing-gateway/app/main.py:23 검증 로직 존재

구현 참조 패턴

키워드 매칭 로직

• 정규식 기반 의도 분류: rb8001/app/brain/decision_engine.py:69, 116
• 키워드·정규식 혼합 파싱: rb8001/app/skills/email_integration.py:214, 226-239, 245-258

DB 연결 패턴

• asyncpg 풀: frontend-base/backend/metrics_database.py:12, 23
• asyncpg 단건: robeing-monitor/app/api/monitor.py:139, 208
• asyncpg 단건: skill-email/services/naverworks_provider.py:38
• asyncpg 단건: rb8001/app/services/coldmail_filter.py:159, 183, 225
• psycopg2 동기: rb8001/app/skills/news_posting_skill.py:35-37
• SQLAlchemy Async: robeing-gateway/app/database.py:22-36

API 라우트 패턴

• rb8001 메인 라우트: rb8001/main.py:344 (@app.post("/api/slack/events"))
• rb8001 스케줄 테스트: rb8001/main.py:356 (@app.post("/api/schedule/test-news"))
• 인증 의존성 주입: rb8001/app/auth.py:61 (get_current_user), 66-75 (JWT decode)
• 게이트웨이 검증: robeing-gateway/app/main.py:41 (get_verified_user), 228-232 (Authorization 포워딩)

시계열 집계 패턴

• TimescaleDB 설치: DOCS/troubleshooting/250714_system_metrics_implementation.md:18-29
• time_bucket 쿼리: frontend-base/backend/metrics_database.py:103
• asyncpg interval 이슈: DOCS/troubleshooting/250715_metrics_graph_timebucket_error.md:28, 57, 85, 112-113

데이터 모델 참조

• emotion_readings 스키마: DOCS/ideas/emotion_graph_implementation.md:215, 232
• emotion 스키마: DOCS/ideas/250916_로빙_감정_분석_시스템_구현_계획.md:11
• rb_news 테이블 예시: rb8001/scripts/create_rb_news_table.sql:8, 56, 77

팀/주간 집계 메타

• 채널 식별: rb8001/app/skills/news_posting_skill.py:214, 467
• JSONB 메타 패턴: DOCS/ideas/emotion_graph_implementation.md:235, 259

작업 순서

1. 추론 모듈 추가: rb8001/app/core/emotion/inference.py
2. EmotionAwareLLM 연결: rb8001/app/llm/emotion_llm.py:25
3. LLMService 톤 조절: rb8001/app/llm/llm_service.py:133
4. DB 스키마 준비: robeing_metrics DB (별도)
5. API 라우트 추가: rb8001/main.py
6. 집계 쿼리 구현: time_bucket 기반

모니터링/성능

추론 지연

• rb10508_micro/app/core/emotion/monitoring.py 패턴 참고

저장 압력

• TTL/압축은 TimescaleDB 정책으로 설정

리스크/롤백

모델 미가용

• 균등분포 폴백 허용

DB 장애

• 저장 실패해도 응답 생성 지속 (비동기 큐)

테스트 체크리스트

• 단위: 레이블 확률 합=1, 엔트로피 범위, dominant 일관성
• 통합: POST infer → DB insert 생성, GET timeseries → time_bucket 응답
• 회귀: 균등분포 제거 후 LLM 응답 톤 변화 확인