DOCS/journey/plans/archive/251016_emotion_integration_plan.md

감정 분류기 Router 통합 계획

날짜: 2025-10-16 목표: 감정 분석을 대화 흐름에 통합

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구현 완료

완료일: 2025-10-16
커밋: 413b1e0 (rb8001)
상세: troubleshooting/251016_emotion_classifier_router_integration.md

완료 사항

• ✅ 환경변수 추가: USE_EMOTION_ANALYSIS (config.py)
• ✅ Router 통합: router.py:_call_internal_llm()에서 감정 분석 실행
• ✅ skill-embedding 연동: EmotionClassifier → HTTP API 호출
• ✅ Context 전달: user_emotion, emotion_confidence를 LLM context에 추가
• ✅ Graceful degradation: 실패 시 에러 로그만, 서비스 계속 작동

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구현 완료: 감정 기반 응답 톤 자동 조정

완료일: 2025-01-03
커밋: (푸시 전)

완료 사항

• ✅ llm_service.py에서 감정 분석 후 system_instruction 동적 생성 (227-233줄)
• ✅ single_strategies/compound_strategies로 감정-전략 매핑 (202-208줄)
• ✅ XML 구조화된 system_instruction을 context에 추가하여 gemini_handler에 전달
• ✅ 이모지 제거: remove_emoji로 모든 이모지 제거 (원칙 준수: 명시적 요청 시만 허용)
• ✅ 응답 길이 명시적 제어: emotion_length_map 추가, system_instruction에 길이 지시 포함 (210-220줄, 244줄)

구현 상세

감정별 응답 길이 매핑 (llm_service.py:210-220):

emotion_length_map = {
    'fear': "짧게",
    'anger': "중간",
    'sadness': "중간",
    'joy': "중간",
    'happiness': "중간",
    'surprise': "중간",
    'disgust': "중간",
    'neutral': "중간"
}

system_instruction에 길이 지시 추가 (llm_service.py:244):

• 전략 텍스트와 함께 길이 지시 포함: "{strategy} {length_instruction} 응답하세요."
• 예: "공감과 이해를 담아 부드럽게 짧게 응답하세요." (fear 감정)

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참고

• troubleshooting/251016_emotion_router_integration.md
• 311_FastAPI_구조_원칙.md