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Dev.toAI/ML
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Claude-sonnet-4-6 기반 JSON Typed 구조화를 통한 인터뷰 데이터의 계층적 시각화
Interview Tree: Turning User Interview Transcripts into Structured Opportunity Trees with Claude
AI 요약
Context
수동 인터뷰 분석 시 발생하는 시간 소모와 데이터 누락 문제를 해결하기 위한 자동화 체계 필요. 비정형 텍스트 데이터에서 반복되는 문제점과 테마를 추출하여 구조화된 형태로 변환하는 효율적인 파이프라인 설계가 핵심 과제.
Technical Solution
- Typed JSON 구조 정의를 통한 LLM 출력의 일관성 확보 및 파싱 에러 제거
- Claude-sonnet-4-6 모델의 Server-side API 호출을 통한 데이터 추출 로직 분리
- Recursive Rendering 기법을 적용한 가변 깊이의 Opportunity Tree UI 구현
- Verbatim Quotes 매핑 방식을 채택하여 모델 추론에 의한 왜곡을 방지하고 데이터 신뢰성 확보
- Next.js 16 및 React 19 기반의 Server-side API Route 설계를 통한 보안 및 응답성 최적화
- Claude Code Agent를 활용한 Scaffold 생성 및 UI/UX 반복 개발 주기 단축
실천 포인트
LLM 응답을 UI에 직접 렌더링할 때 Prose 형태가 아닌 엄격한 Typed JSON 스키마를 정의하여 데이터 정합성을 확보하고, 추론 결과가 아닌 원문 데이터(Quotes)를 함께 매핑하여 AI Hallucination을 검증하는 구조를 설계하십시오.