- 7-8월 초기 구축 문서 12개를 _archive/troubleshooting/2025_07-08_initial_setup/로 이동 - book/300_architecture/390_human_in_the_loop_intent_learning.md를 journey/research/intent_classification/로 이동 (개발 여정 문서) - 빈 폴더 제거 (journey/assets/*)
3.5 KiB
3.5 KiB
암묵적 피드백 수집
작성일: 2025-11-17
목적: 명시적 피드백(좋아요/싫어요) 외에 사용자 행동 패턴을 통한 암묵적 피드백 감지
개요
사용자가 명시적으로 피드백을 주지 않아도, 행동 패턴을 분석하면 시스템의 성능에 대한 암묵적 신호를 감지할 수 있습니다. 이를 통해 리뷰 큐 진입 조건을 확장하여 더 많은 개선 기회를 포착합니다.
구현된 암묵적 피드백 유형
1. 재질문 (Re-question)
정의: 같은 사용자가 짧은 시간 내에 유사한 질문을 반복하는 경우
감지 조건:
- 최근 5분 이내 메시지 중
- 현재 메시지와 과거 메시지 간 공통 키워드 2개 이상
- 유사한 의도로 추정되는 질문 반복
예시:
사용자: "11월 19일 일정 조회해줘" (1분 전)
로빙: "11월 19일 일정: 14:00 심사"
사용자: "11월 19일 일정 알려줘" (현재) ← 재질문 감지
의미: 이전 응답이 만족스럽지 않아 다시 질문하는 것으로 해석
2. 세션 종료 (Session Termination)
정의: 응답 후 즉시 세션이 종료되는 경우
감지 조건:
- 응답 시간과 세션 종료 시간 차이가 5초 이내
- 사용자가 응답을 확인하고 바로 나감
예시:
로빙: "11월 19일 일정: 14:00 심사" (응답 시간: 10:00:00)
사용자: 세션 종료 (종료 시간: 10:00:03) ← 세션 종료 감지
의미: 응답이 불만족스러워 즉시 이탈하는 것으로 해석
3. 무응답 (No Response)
정의: 응답 후 사용자가 아무 말 없이 다른 메시지를 전송하는 경우
감지 조건:
- 마지막 응답 시간과 다음 메시지 시간 차이가 1분 이내
- 응답에 대한 피드백 없이 다른 주제로 전환
예시:
로빙: "11월 19일 일정: 14:00 심사" (응답 시간: 10:00:00)
사용자: "오늘 날씨 알려줘" (다음 메시지: 10:00:30) ← 무응답 감지
의미: 이전 응답에 대한 피드백 없이 다른 질문으로 넘어가는 것으로 해석
구현 위치
코드 구조
app/brain/intent_review.py
├── detect_implicit_feedback() # 암묵적 피드백 감지
└── should_enqueue_for_implicit_feedback() # 리뷰 큐 진입 결정
사용 예시
# 재질문 감지
is_re_question = detect_implicit_feedback(
current_message="11월 19일 일정",
recent_messages=[
{"message": "11월 19일 일정 조회해줘", "timestamp": datetime.utcnow() - timedelta(minutes=1)},
],
feedback_type="re_question"
)
# 세션 종료 감지
is_termination = detect_implicit_feedback(
current_message=None,
recent_messages=[],
feedback_type="session_termination",
response_time=response_time,
session_end_time=session_end_time
)
통합 계획
현재는 감지 로직만 구현되어 있으며, 실제 conversation_service.py나 save_conversation에서 호출하여 리뷰 큐에 자동으로 진입시키는 통합은 다음 단계에서 진행 예정입니다.
테스트 커버리지
tests/test_implicit_feedback.py:
- ✅ 재질문 패턴 감지
- ✅ 세션 종료 감지
- ✅ 무응답 감지
- ✅ 리뷰 큐 진입 결정
참고 문헌
- Impact of Feedback Type (2022): Implicit vs Explicit Feedback의 효용성
- Human-in-the-Loop Machine Learning: 암묵적 피드백 수집 전략
업데이트: 2025-11-17 - 재질문/세션 종료/무응답 감지 로직 구현 완료