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콜드메일 처리 시스템 개선
날짜: 2025-12-16
작성자: Claude
관련 파일:
rb8001/app/services/coldmail_processor.pyrb8001/app/services/workflows/coldmail_workflow.pyrb8001/app/router/slack_handler.py
문제
- 신뢰도 판단 부족: 모든 콜드메일을 동일하게 처리하여 오탐 시 사용자 혼란
- 회사명/대표명 추출 불완전: 제목/발신자 기반 휴리스틱만 사용, 이메일 본문 정보 미활용
- Slack Lists 통합 미흡: 사용자 확인 없이 자동 등록, IR 분석 결과 업데이트 불가
- JSON 파싱 중복 코드: 9개 위치에서 유사한 JSON 파싱 로직 반복
해결
1. 신뢰도 기반 자동 처리
- 신뢰도 95% 이상: 자동으로 Slack Lists 등록
- 신뢰도 95% 미만: 확인 버튼만 전송, 사용자 확인 후 등록
_filter_confidence필드를 이메일 객체에 추가하여 워크플로우 전체에서 활용
2. 회사명/대표명 추출 개선
- 회사명 추출 로직 강화:
- 작은따옴표 패턴 추가 (
'온앤온'형태) - 일반 이메일 도메인 제외 (gmail.com, naver.com 등)
- 괄호 패턴 지원 (
[회사명],(회사명))
- 작은따옴표 패턴 추가 (
- LLM 기반 본문 파싱 추가:
extract_company_info_from_email_body()함수로 이메일 본문에서 정보 추출 - 우선순위: LLM 본문 파싱 → IR 분석 → 휴리스틱
3. Slack 인터랙티브 버튼 연동
- "맞음"/"아님" 확인 버튼으로 사용자 검증
- "이 기업을 분석해 드릴까요?" 버튼으로 IR Deck 분석 요청
- 확인 버튼 클릭 시
skip_email_detail=True로 중복 API 호출 방지 - IR 분석 백그라운드 실행 후 웹 프론트엔드 링크 제공
4. JSON 추출 유틸리티 함수 도입
app/utils/json_extractor.py추가: 범용 JSON 추출 함수- 7개 파일, 9개 위치에서 중복 코드 제거 (90줄 절약)
- 다양한 LLM 응답 형식 자동 처리 (코드 블록, 설명 텍스트 등)
교훈
- 신뢰도 기반 분기: LLM 필터링 결과의 신뢰도를 활용하여 사용자 개입 최소화
- 우선순위 명확화: 여러 소스에서 정보 추출 시 우선순위 정의 (LLM → IR → 휴리스틱)
- 사용자 확인 프로세스: 불확실한 경우 확인 버튼으로 검증 후 처리
- 유틸리티 함수 우선: 중복 코드는 공통 유틸리티 함수로 추출하여 재사용
- API 호출 최적화: 이미 조회한 데이터는 재사용 (
skip_email_detail,document_id재사용)
관련 문서
- JSON 추출 유틸리티:
app/utils/json_extractor.py - 콜드메일 워크플로우:
app/services/workflows/coldmail_workflow.py