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- users → user in SQL contexts (94 occurrences) - robeings → robeing in SQL contexts - user_preferences → user_preference (14 files) - slack_workspaces → slack_workspace in SQL contexts (17 files) All table names now correctly match PostgreSQL schema
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# 동적 시스템 프롬프트 메모리 시스템
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**작성일**: 2025-08-28
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**카테고리**: 아이디어
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**관련**: 메모리 시스템, 개인화, 학습
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## 개념
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사용자와의 대화 중 중요한 피드백을 실시간으로 시스템 프롬프트에 반영하여, 로빙이 즉각적으로 행동을 수정하는 동적 학습 시스템
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## 핵심 기능
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### 1. 동적 프롬프트 생성
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```python
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# 기본 시스템 프롬프트 + 사용자별 규칙 + 대화 중 학습
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system_prompt = base_prompt + user_rules[user_id] + dynamic_rules[session_id]
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```
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### 2. 감정 가중치 반영
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- 강한 부정 표현 감지 시 즉시 규칙 추가
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- 예: "그 말 다시는 하지 마!" → `NEVER mention {topic}` 규칙 생성
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- 감정 강도에 따른 우선순위 조정 (anger: 1.5x, frustration: 1.2x)
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### 3. DB 스키마
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```sql
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CREATE TABLE dynamic_prompts (
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id UUID PRIMARY KEY,
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user_id UUID REFERENCES user(id),
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robeing_id VARCHAR(50),
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rule_type ENUM('never', 'always', 'prefer', 'avoid'),
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content TEXT,
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emotion_weight FLOAT DEFAULT 1.0,
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created_at TIMESTAMP,
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expires_at TIMESTAMP -- 임시 규칙 지원
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);
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```
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## 구현 방식
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- 대화 중 감정/강조 표현 실시간 감지
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- DB에 규칙 저장 → 다음 대화부터 즉시 적용
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- 로빙이 자체적으로 규칙 생성/삭제 가능
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- 우선순위: never(1.5x) > always(1.2x) > prefer(1.0x) > avoid(0.8x)
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## 활용 사례
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- "그 주제 얘기하지 마" → 특정 주제 회피
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- "항상 존댓말로" → 말투 고정
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- "짧게 대답해" → 응답 스타일 조정
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- "내 생일 기억해" → 개인정보 영구 저장
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## 기대 효과
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- 실시간 개인화 강화
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- 사용자 만족도 향상
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- 반복 학습 없이 즉시 적용
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- 로빙별 고유 성격 형성 |