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# 감정 분류기 Router 통합 계획
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**날짜**: 2025-10-16
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**목표**: 감정 분석을 대화 흐름에 통합
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## 구현 완료
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**완료일**: 2025-10-16
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**커밋**: `413b1e0` (rb8001)
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**상세**: `troubleshooting/251016_emotion_classifier_router_integration.md`
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### 완료 사항
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- ✅ 환경변수 추가: `USE_EMOTION_ANALYSIS` (config.py)
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- ✅ Router 통합: `router.py:_call_internal_llm()`에서 감정 분석 실행
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- ✅ skill-embedding 연동: EmotionClassifier → HTTP API 호출
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- ✅ Context 전달: `user_emotion`, `emotion_confidence`를 LLM context에 추가
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- ✅ Graceful degradation: 실패 시 에러 로그만, 서비스 계속 작동
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## 구현 완료: 감정 기반 응답 톤 자동 조정
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**완료일**: 2025-01-03
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**커밋**: (푸시 전)
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### 완료 사항
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- ✅ `llm_service.py`에서 감정 분석 후 system_instruction 동적 생성 (227-233줄)
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- ✅ single_strategies/compound_strategies로 감정-전략 매핑 (202-208줄)
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- ✅ XML 구조화된 system_instruction을 context에 추가하여 gemini_handler에 전달
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- ✅ 이모지 제거: remove_emoji로 모든 이모지 제거 (원칙 준수: 명시적 요청 시만 허용)
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- ✅ 응답 길이 명시적 제어: emotion_length_map 추가, system_instruction에 길이 지시 포함 (210-220줄, 244줄)
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### 구현 상세
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**감정별 응답 길이 매핑** (`llm_service.py:210-220`):
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```python
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emotion_length_map = {
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'fear': "짧게",
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'anger': "중간",
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'sadness': "중간",
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'joy': "중간",
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'happiness': "중간",
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'surprise': "중간",
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'disgust': "중간",
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'neutral': "중간"
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}
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```
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**system_instruction에 길이 지시 추가** (`llm_service.py:244`):
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- 전략 텍스트와 함께 길이 지시 포함: "{strategy} {length_instruction} 응답하세요."
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- 예: "공감과 이해를 담아 부드럽게 짧게 응답하세요." (fear 감정)
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## 참고
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- `troubleshooting/251016_emotion_router_integration.md`
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- `311_FastAPI_구조_원칙.md`
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