TF-IDF와 계층적 컨텍스트 분리 기법으로 시설물 티켓 자동 라우팅 PoC 구현함

Context

시설물 유지보수 요청은 단문 ambiguity와 감정적 톤이 혼재하여 LLM 단일 호출 시 잘못된 규칙 적용이나 최신 문장 과신 문제가 발생함. 기존 방식은 institutional knowledge와place context를 구조화하지 못함.

Technical Solution

• TF-IDF Retrieval: policy corpus에서 cosine similarity 기반으로 관련 규칙snippet 추출함
• Place Metadata Layer: building JSON 레지스트리로 요청의 물리적 위치 정보 grounding함
• Urgency Signal Parsing: free text에서 lightweight regex로 긴급도 단서 파싱함
• Deterministic Router: 세 Layer 정보를 collapse 없이 명시적 규칙으로 라우팅 bucket 결정함
• Separation of Concerns: retrieval와 routing을 분리하여 각 단계별 inspectability 확보함

Impact

TF-IDF 사용으로 별도 vector database나 cloud 의존성 없이 laptop에서 전체 인덱스 메모리 적재 가능함.

Key Takeaway

Context engineering은 단일 프롬프트 최적화가 아니라 정보 채널 분리 설계임. retrieval evidence, place grounding, urgency modulation을 개별 계층으로 유지해야 debugging과 iteration이 가능함.