Phase 4-B v1 첫 검증 결과 자료 부족 토픽인데도 모델이 confidence='high'
박는 케이스 발견. 정의 (high = 자료 + 다른 ai_explanation 으로 패턴 명확)
보다 과신 — UX 신뢰도 위험. 자동 cap 보정 + 운영 관찰 SQL 추가.
confidence calibration (services/study/session_summary_guard):
- calibrate_confidence(c, ctx_docs_count, ready_explanation_count) 신규
· ctx_docs_count == 0 AND ready_explanation_count == 0 → 'low' cap
· ctx_docs_count == 0 (ready 만 있음) → 'medium' cap
· ctx_docs_count >= 1 → 모델 값 그대로
- 모델이 정의보다 더 보수적인 값 박은 경우 (모델 'low' + cap 'medium') 는
보존 — 더 보수적인 값을 절대 올리지 않음
worker 적용 (study_session_analysis_worker):
- ctx_docs_count = len(ctx_docs)
- ready_explanation_count = sum(1 for a in prompt_attempts if a.get('ai_explanation'))
- calibrate_confidence 호출 → study_quiz_session_analysis.confidence 박힘
- job.payload 에 운영 분석 metadata 보존:
· ctx_docs_count / ready_explanation_count
· model_confidence_raw (모델 응답) vs calibrated_confidence (cap 후)
· prompt_attempts / valid_attempts_total / summary_len
→ SQL 4 번 쿼리가 cap 작동 빈도 측정
scripts/phase4_health.sql (신규 운영 점검 SQL 7 섹션):
1. 4-A study_question_jobs status × error_code 분포
2. 4-B study_quiz_session_jobs status × error_code 분포
3. 4-B confidence 분포 (calibrated)
4. 4-B model_confidence_raw vs calibrated 차이 (cap 작동 빈도)
5. 4-A/4-B 최근 7일 처리 지연 p50/p95/max/avg
6. 4-A/4-B skipped 사유 분포
7. 4-B guard_fail / parse_fail / llm_timeout 비율
ship gate (단위 테스트):
- test_calibrate_confidence_no_evidence_caps_to_low (3 케이스)
- test_calibrate_confidence_only_explanations_caps_to_medium (3 케이스)
- test_calibrate_confidence_with_documents_passthrough (3 케이스)
- test_calibrate_confidence_normalizes_invalid_first (2 케이스)
Plan: ~/.claude/plans/nifty-sparking-spindle.md (Phase 4-B v1 후속)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Hyungi Ahn
8074be6b6d