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Step 1: 요구사항 분석
개요
사용자로부터 요청을 받아 찾고자 하는 대상의 유형을 분류하고, 검색에 필요한 키워드와 검증 기준을 추출합니다.
입력
사용자로부터 다음 정보를 수집합니다:
| 항목 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
| 검색어/질문 | O | 찾고자 하는 대상이나 궁금한 내용 |
| 대상 유형 | X | 상품, 문서, 코드, 인물, 장소, 뉴스, 일반 |
| 세부 조건 | X | 추가 필터 조건 (날짜, 언어, 지역 등) |
| 기대 범위 | X | 결과의 깊이 (간략/상세/심층) |
처리 과정
1단계: 대상 유형 분류
사용자 입력에서 찾고자 하는 대상의 유형을 자동 분류합니다:
| 유형 | 키워드 예시 | 검색 전략 |
|---|---|---|
| 상품 | 상품, 제품, 가격, 구매, 쇼핑 | 웹 + 쇼핑몰 |
| 문서/정보 | 문서, 자료, 정보, 방법, 뜻, 개념 | 웹 + 문서 |
| 코드 | 코드, 함수, 라이브러리, API, 에러 | 코드 검색 + 웹 |
| 인물 | 인물, 사람, 프로필, 연예인, CEO | 웹 + 뉴스 |
| 장소 | 장소, 위치, 여행, 맛집, 카페 | 웹 + 이미지 |
| 뉴스/이슈 | 뉴스, 소식, 이슈, 최신, 트렌드 | 뉴스 + 웹 |
| 일반 | 분류 불명 | 웹 검색 |
2단계: 검색 키워드 생성
추출된 정보를 기반으로 검색 키워드를 생성합니다:
| 키워드 유형 | 형식 | 예시 |
|---|---|---|
| 기본 검색 | [핵심어] | "양자 컴퓨터 상용화" |
| 상세 검색 | [핵심어] [세부 조건] | "양자 컴퓨터 상용화 2024 IBM" |
| 대안 검색 | [핵심어] [관련어] | "양자 컴퓨터 vs 슈퍼컴퓨터 차이" |
3단계: 검증 기준 설정
유형에 따라 검증 기준을 자동 설정합니다:
validation_criteria:
document:
accuracy_check: true
recency_check: true
source_authority: true
cross_reference: true
person:
accuracy_check: true
recency_check: true
source_authority: true
cross_reference: true
news:
accuracy_check: true
recency_check: true
max_age_days: 7
source_authority: true
cross_reference: true
general:
accuracy_check: true
recency_check: false
source_authority: false
cross_reference: false
출력
{
"requirement_id": "req_001",
"original_input": "양자 컴퓨터 상용화 현황과 주요 기업 동향",
"parsed": {
"target_type": "document",
"core_topic": "양자 컴퓨터 상용화",
"sub_topics": ["현황", "기업 동향"],
"conditions": {
"recency": "최신",
"depth": "상세"
},
"language": "ko"
},
"search_keywords": {
"basic": ["양자 컴퓨터 상용화"],
"detailed": ["양자 컴퓨터 상용화 현황 기업"],
"alternative": ["양자 컴퓨터 시장 동향", "양자 컴퓨터 IBM 구글"]
},
"validation_criteria": {
"accuracy_check": true,
"recency_check": true,
"source_authority": true,
"cross_reference": true
}
}
규칙
- 최소 1개 키워드 — 검색어는 반드시 1개 이상 추출
- 유형 자동 분류 — 명시적이지 않은 경우 키워드로 추론
- 유형별 전략 연결 — 분류된 유형에 따라 2단계 검색 전략 결정
- 검증 기준 기본값 — 유형 미지정 시 일반(general) 기준 적용