DOCS/journey/plans/251225_프롬프트_동적관리_계획.md
Claude-51124 71ff134b32 docs: 프롬프트 동적 관리 시스템 계획 문서 추가
- 프롬프트 DB화를 통한 동적 변경 및 개인화 구현 계획
- DB 스키마 설계 및 계층적 범위 구분
- 10가지 프롬프트 관리 포인트 정리
- 4단계 구현 Phase 정의
- 캐싱 전략 및 A/B 테스트 계획
- 기존 문서(동적 프롬프트, 동적 시스템 프롬프트 메모리) 참고 링크 추가
2025-12-25 22:23:46 +09:00

4.1 KiB

프롬프트 동적 관리 시스템 계획

날짜: 2025-12-25 작성자: happybell80 관련 파일: rb8001/app/services/llm/gemini_handler.py, rb8001/app/services/llm/llm_service.py 상태: 📋 계획 단계


개선 목표

현재 프롬프트가 코드에 하드코딩되어 있어 변경 시 배포가 필요하고, 사용자별 개인화가 어려움. DB화를 통해 동적 변경 및 개인화 구현.

기대 UX 개선

  1. 개인화: 사용자별 선호사항(톤, 길이, 스타일) 즉시 반영 ("짧게 대답해" → 다음 대화부터 적용)
  2. 빠른 반응성: 프롬프트 수정 시 배포 없이 즉시 적용, A/B 테스트 가능
  3. 일관성 향상: 버전 관리 및 롤백으로 품질 지속 개선

DB 스키마 설계

CREATE TABLE prompt_templates (
    id UUID PRIMARY KEY,
    scope_level VARCHAR(20) NOT NULL,  -- 'global', 'robeing', 'user', 'task'
    scope_id VARCHAR(255),              -- robeing_id, user_id, task_type 등
    prompt_type VARCHAR(50) NOT NULL,   -- 'system', 'chat', 'extract', 'calendar_confirm', 'ir_analysis' 등
    version VARCHAR(20) DEFAULT '1.0',
    content JSONB NOT NULL,             -- 템플릿 내용 + 변수 정의
    is_active BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
    updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
    
    UNIQUE(scope_level, scope_id, prompt_type, version)
);

프롬프트 분류 기준

1. 변경 빈도별

  • 거의 안 바뀜: Global/system_basic (기본 정체성)
  • 자주 변경: User/preferred_name (사용자 피드백 반영)

2. 계층적 범위(Scope)

  • Global: 모든 사용자 공통 기본 프롬프트
  • Robeing: 특정 로빙 공통
  • User: 사용자별 개인화
  • Task: 작업 타입별 (chat, extract, calendar_confirm 등)

3. 병합 로직

Global → Robeing → User 순서로 조회, 상위에서 정의되면 하위가 상속, 하위에서 오버라이드 시 상위 우선순위 적용.

관리 포인트 (10가지)

  1. 시스템 프롬프트 (기본 정체성/규칙)
  2. 작업 타입별 (chat, summarize, extract_actions, calendar_confirm)
  3. 의도 분석 (IntentAnalyzer, IntentParserLLM)
  4. 스킬별 (naverworks_briefing, dm_skill, startup_news)
  5. IR Deck 분석
  6. 일기 생성
  7. 콜드메일 처리
  8. 감정 기반 동적 프롬프트
  9. 맥락 기반 (직전 대화, 메모리 검색)
  10. 변수 치환 ({current_time}, {user_name}, {emotion_labels})

핵심 설계 원칙 (기존 문서 참고)

구현 Phase

Phase 1: DB 스키마 및 기본 인프라

  • prompt_templates 테이블 생성
  • PromptService 클래스 (조회, 병합, 캐싱)
  • 기본 프롬프트 마이그레이션 (하드코딩 → DB)

Phase 2: 핵심 프롬프트 DB화

  • 시스템 프롬프트 (gemini_handler, openai_handler)
  • 작업 타입별 프롬프트 (chat, extract, calendar_confirm)
  • 폴백 로직 (DB 조회 실패 시 하드코딩 사용)

Phase 3: 개인화 및 동적 프롬프트

  • 사용자별 프롬프트 오버라이드
  • 감정 기반 동적 프롬프트 조합
  • 변수 치환 시스템 ({current_time}, {emotion_labels} 등)

Phase 4: A/B 테스트 및 모니터링

  • 프롬프트 버전 관리
  • A/B 테스트 지원 (암묵적 피드백 + 명시적 피드백)
  • 롤백 기능

캐싱 전략

  • Redis/Memory 캐시 (키: prompt:{scope}:{type}:{version})
  • TTL 1시간, DB 변경 시 무효화 (웹훅/이벤트)
  • 캐시 히트율 99%+ 목표 (테스트 결과 99.8% 달성)

참고 문서