52 lines
1.4 KiB
Markdown
52 lines
1.4 KiB
Markdown
# 로빙 의도 파악 개선 플랜
|
|
|
|
**날짜**: 2025-10-17
|
|
**현재**: 정규식 패턴 매칭만 사용
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 현재 문제
|
|
|
|
### 처리 불가 사례
|
|
| 질문 | 현재 처리 | 문제 |
|
|
|------|----------|------|
|
|
| "오늘 몇일이야?" | UNKNOWN | 시간 질문 패턴 없음 |
|
|
| "리버스마운틴 유사 기업 가치평가해줘" | UNKNOWN | 복잡한 멀티스텝 질문 |
|
|
| "아까 말한 그 기업 투자 단계는?" | UNKNOWN | 맥락 참조 불가 |
|
|
|
|
**결론**: 단순 명령만 처리 가능, 복합 질문 처리 불가
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 구현 완료 (3단계 구조)
|
|
|
|
→ 상세: `troubleshooting/251126_happybell80_rb8001_의도_3단계_아키텍처_도입_및_배포.md`
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## ⏳ 미구현: 하이브리드 시스템
|
|
|
|
**구조**:
|
|
1. 정규식 FastPath (명확한 패턴) → conf ≥ 0.9 즉시 결정
|
|
2. 임베딩 후보 축소 (Top-3) → 확신도 < 0.7 시
|
|
3. LLM 제로샷 분류 → conf < 0.5 시 CLARIFY
|
|
|
|
**필요 작업**:
|
|
|
|
**1. SemanticIntentClassifier 구현**
|
|
- 파일: `app/services/brain/semantic_classifier.py`
|
|
- intent_prototypes 테이블 활용
|
|
- 임베딩 유사도로 Top-3 후보 선택
|
|
|
|
**2. LLM 폴백**
|
|
- Top-3 후보를 LLM에 전달
|
|
- 확신도 < 0.5 시 CLARIFY
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 참고
|
|
|
|
- `troubleshooting/251126_happybell80_rb8001_의도_3단계_아키텍처_도입_및_배포.md`
|
|
- `troubleshooting/251126_intent_3step_db_bayesian_integration.md`
|
|
- `311_FastAPI_구조_원칙.md`
|