Claude-51124 e5cbbb89a4 docs: 구현 완료된 계획 문서 아카이브 이동

- 251225_admin_dashboard_code_refactoring.md → archive/ (커밋 ac96e2a)
- 251016_emotion_integration_plan.md → archive/ (커밋 413b1e0)
- 251017_intent_analysis_improvement_plan.md → archive/ (커밋 a4738b9)

각 문서에 구현 완료일, 커밋 해시, troubleshooting 링크 및 완료 사항 정리

2026-01-03 11:42:30 +09:00

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감정 분류기 Router 통합 계획

날짜: 2025-10-16 목표: 감정 분석을 대화 흐름에 통합

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

미구현: 감정 기반 응답 톤 자동 조정

현재 한계

감정 분석 → LLM 프롬프트 전달만
톤 조정은 LLM 자율 판단 (불안정)
명시적 규칙 없음

필요 작업

감정-톤 매핑:

EMOTION_TONE_MAP = {
    "fear": {"style": "reassuring", "emoji": False, "length": "short"},
    "anger": {"style": "calm", "emoji": False, "length": "medium"},
    "sadness": {"style": "empathetic", "emoji": True, "length": "medium"}
}

LLM 시스템 프롬프트 동적 생성:

services/llm/gemini_handler.py 수정
감정별 톤 지시 자동 삽입
예: "사용자가 불안(fear)을 느낍니다. 안심시키는 톤으로 짧게 답변하세요."

A/B 테스트:

ON/OFF 비교
사용자 만족도 측정

참고

troubleshooting/251016_emotion_router_integration.md
311_FastAPI_구조_원칙.md

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