Phase 1: 5개 기본정서 + ε-greedy (2주)
- ko-miniLM 경량 모델
- 500ms 응답시간 목표
- 감정당 100개 초기 데이터
Phase 2: 성능 최적화 (2주)
- LRU 캐싱, 배치 처리
- ChromaDB 튜닝
- 200ms 목표
Phase 3: 사회기능 추가 (3주)
- 9개 감정으로 확장
- 2헤드 병렬 처리
- Thompson Sampling 도입
Phase 4: 베이지안 학습 (3주)
- 예측-평가 루프
- 3종 오차 메트릭
- 개인화 모델
Phase 5: 프로덕션 배포 (4주)
- 프라이버시 게이트
- 모니터링 시스템
- 수평 확장 준비
리스크 완화 방안 및 성공 기준 포함
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