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AI/ontology_platform/docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md

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2026-05-13 19:57:34 +09:00
# Phase 0 — Acceptance Gate 결과
본 문서는 통합설계서 §5 Phase 0의 Acceptance Gate를 객관적으로 점검한 결과다. Phase 1 진입 전에 모든 체크가 통과되어야 한다.
## 결과 요약
| # | Acceptance Gate 항목 | 상태 | 검증 방법 |
|---|---|---|---|
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
| 1 | 단일 PDF/JSON 입력 → ontology TTL + facts TTL이 filesystem에 생성됨 | ⚠️ **e2e 검증 대기** (로컬 LLM/API 키 필요) | `tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py` |
2026-05-19 20:31:52 +09:00
| 2 | `/health`, `/info`, `/process` (FastAPI) 정상 동작 | ✅ **통합 테스트 11/11 통과** (2026-05-19) | `tests/integration/test_api_smoke.py` |
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
| 3 | BudgetTracker가 LLM call/triple count를 정확히 기록 | ⚠️ **e2e 검증 대기** (mock 검증은 통합 테스트로 통과) | e2e 테스트가 실제 검증 |
2026-05-13 19:57:34 +09:00
| 4 | LangGraph 워크플로우 (CONVERT→CHUNK→...→SERIALIZE) 전 노드 traceable | ✅ **OntoCast 원본 워크플로우 무수정 채택** | `vendored/ontocast/ontocast/stategraph/` 그대로 사용 |
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
추가로 **단위 테스트 16/16 통과** (test_convert_document 7, test_platform_config 5, test_select_ontology 4).
2026-05-19 20:31:52 +09:00
자동 검증 기준으로는 **unit + integration 27/27 통과**가 현재 Phase 0 기본선이다.
2026-05-13 19:57:34 +09:00
2026-05-19 20:31:52 +09:00
**현재 진척 (2026-05-19)**:
- Python 3.14.5 `.venv` 환경에서 unit + integration 27/27 통과
- `python-multipart`를 Phase 0 FastAPI multipart upload 필수 의존성으로 추가
- Phase 0 production app에서 Phase 1 Trafilatura route가 기본 mount되지 않도록 lazy phase route gate 적용
- `pip install -e ".[dev]"` 또는 동등한 의존성 설치 필요
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
- `pip install -e vendored/ontocast` 로 OntoCast 의존성 설치 완료
- 패키지 이름 충돌 수정: `platform/``ont_platform/` (Python 내장 `platform` 모듈과 충돌)
- **남은 작업**: e2e 테스트 (Acceptance Gate #1, #3) 실행 — 로컬 Ollama 또는 OpenAI 키 필요
2026-05-13 19:57:34 +09:00
## 다음 작업자가 실행할 검증 절차
### 1) 환경 준비
```powershell
# Python 3.12+ 설치 (예: https://www.python.org/downloads/)
python --version # Python 3.12.x 이상 확인
cd C:\Users\lasta\MyProject\AI\ontology_platform
# 가상환경 + 의존성 설치
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip
pip install -e ".[dev]"
# .env 생성 (실제 LLM 키 채우기)
Copy-Item .env.example .env
# 그 다음 .env 파일을 편집하여 LLM_API_KEY 등 채움
```
### 2) 자동 검증 (Acceptance Gate #2)
```powershell
# 단위 + 통합 테스트만 (LLM 호출 없음, 빠름)
2026-05-19 20:31:52 +09:00
.venv\Scripts\python.exe -m pytest tests/unit tests/integration -v
2026-05-13 19:57:34 +09:00
```
**기대 결과**: 모든 케이스 PASS.
- `tests/unit/test_select_ontology.py` (4 케이스) — Phase 0.2 검증
- `tests/unit/test_convert_document.py` (7 케이스) — Phase 0.3 검증
- `tests/unit/test_platform_config.py` (5 케이스) — Phase 0.5 검증
2026-05-19 20:31:52 +09:00
- `tests/integration/test_api_smoke.py` (11 케이스) — Phase 0.4 + 0.6 mock 검증, Phase 0 future dependency route gate 검증
Windows에서 `%TEMP%` 권한 문제 또는 `.pytest_cache` 쓰기 문제가 발생하면 아래처럼 pytest temp/cache 위치를 workspace 내부로 고정한다.
```powershell
$env:TMP=(Join-Path (Resolve-Path '.').Path 'pytest_tmp')
$env:TEMP=$env:TMP
New-Item -ItemType Directory -Force -Path $env:TMP | Out-Null
.venv\Scripts\python.exe -m pytest tests/unit tests/integration -v --basetemp "$env:TMP\basetemp" -o cache_dir="$env:TMP\cache"
```
2026-05-13 19:57:34 +09:00
### 3) End-to-end 검증 (Acceptance Gate #1, #3, #4)
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
LLM 호출이 실제로 일어남. OpenAI는 비용 발생, Ollama는 로컬에서 무료.
2026-05-13 19:57:34 +09:00
```powershell
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
# (A) Ollama 로컬 사용 (권장 — 비용 무료)
# 사전: Ollama 설치 후 `ollama pull qwen2.5`
$env:LLM_PROVIDER = "ollama"
$env:LLM_MODEL_NAME = "qwen2.5"
$env:LLM_BASE_URL = "http://localhost:11434"
pytest tests/e2e -m e2e -v
# (B) OpenAI 사용
$env:LLM_PROVIDER = "openai"
$env:LLM_MODEL_NAME = "gpt-4o-mini"
$env:LLM_API_KEY = "sk-..."
2026-05-13 19:57:34 +09:00
pytest tests/e2e -m e2e -v
```
**기대 결과**:
- `test_full_pipeline_writes_ontology_and_facts` PASS
- 응답에서 ontology TTL과 facts TTL이 비어 있지 않음
- `metadata.budget.calls_count > 0`
- `metadata.budget.ontology_triples_generated > 0` 또는 `facts_triples_generated > 0`
- `tmp_path / "work"` 아래 `.ttl` 또는 `.rdf` 파일 생성됨
### 4) 수동 smoke (선택)
```powershell
# 서버 기동
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
uvicorn ont_platform.api.main:app --reload
2026-05-13 19:57:34 +09:00
# 다른 셸에서
curl http://localhost:8000/health
curl http://localhost:8000/info
curl -X POST http://localhost:8000/process `
-H "Content-Type: application/json" `
-d '{"text":"Alice works at Acme in Berlin."}'
```
## 통과 시 처리
위 모든 검증을 통과하면 **이 문서의 표 상태 컬럼을 ✅로 갱신**하고 git에 commit한다.
이후 Phase 1 작업은 [PHASE1_NEXT_STEPS.md](PHASE1_NEXT_STEPS.md)를 따른다.
## 실패 시 처리
- **단위 테스트 실패**: 어느 케이스가 실패했는지 확인. Phase 0.2/0.3/0.5의 vendored 수정 또는 platform/ 코드에 회귀가 발생했을 가능성. PR 단위로 롤백 후 재시도.
- **통합 테스트 실패**: FastAPI 라우팅/의존성 주입 문제. `platform/api/main.py` 또는 `platform/api/deps.py` 확인.
- **E2E 테스트 실패**:
- `LLM_API_KEY`, `LLM_PROVIDER`, `LLM_MODEL_NAME` 환경변수 확인
- 워크플로우가 timeout: `ServerConfig.base_recursion_limit` 조정 검토
- OntoCast `select_ontology.py` 또는 `convert_document.py` 수정에 회귀가 있는지 점검 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 참조)
## 검증 이력
| 일자 | 검증자 | 결과 |
|---|---|---|
| 2026-05-13 | (코드 작성: ontology-platform agent) | 코드 준비 완료. 실 환경 검증 보류. |
Phase 0.7 — Acceptance Gate 자동화 + LM Studio 통합 + OntoCast 버그 수정 - platform/ → ont_platform/ rename Python 내장 platform 모듈과 이름 충돌. numpy/scipy가 platform.machine() 호출 시 우리 패키지를 가져와 AttributeError. ont_platform으로 변경하고 pyproject.toml, ont_platform/**, tests/** import 경로 모두 업데이트. - ont_platform/config.py: lenient LLM builder 추가 LM Studio/vLLM 등 OpenAI-호환 로컬 서버가 임의 모델 식별자(예: deepseek-r1-distill- qwen-7b)를 쓸 수 있도록 OntoCast의 OpenAIModel enum validation을 Pydantic model_construct로 우회. ToolConfig() 생성 시 충돌을 막기 위해 LLM_MODEL_NAME을 잠시 비웠다가 lenient 인스턴스로 교체. - ont_platform/api/deps.py: ToolBox 초기화를 asyncio.to_thread로 격리 LLMTool.create()가 내부에서 asyncio.run()을 부르는데 lifespan/테스트가 이미 async 컨텍스트라 이중 loop 충돌. 별도 스레드에서 sync 생성자 실행. - 테스트 인프라 정비 * tests/integration/test_api_smoke.py: TestClient 구버전 starlette 호환을 위해 lifespan='off' 대신 app.router.lifespan_context = noop 패턴 적용. * tests/unit/test_convert_document.py, test_select_ontology.py: ontocast.agent __init__.py가 re-export한 함수가 서브모듈을 가리는 문제로 sys.modules에서 실제 모듈 객체 직접 추출. * tests/e2e/conftest.py: .env 자동 로드 + provider별 skip 조건 (Ollama는 LLM_API_KEY 불필요). * tests/e2e/test_phase0_full_pipeline.py: provider별 키 분기, HDBSCAN 클러스터링이 동작하도록 fixture 페이로드 16문장으로 확장. - vendored OntoCast 버그 수정 3건 (VENDORED_MODIFICATIONS.md 기록): * agent/render_ontology.py: render_ontology_fresh()의 .format() 호출에 누락된 ontology_prefix 인자 추가 (Bootstrap 단계에서 KeyError: 'ontology_prefix'). * stategraph/node_factories.py: render_ontology/render_facts 노드의 state.model_copy(deep=True)로 budget_tracker가 deep-copy되어 root state의 BudgetTracker가 영원히 0인 채로 남던 버그 수정. 원본 인스턴스 공유로 변경. - 문서 갱신 README.md (Phase 0.7 부분완료 + ont_platform 폴더 이름), docs/phases/PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md (검증 이력 + Ollama/LM Studio 옵션), .env.example (LM Studio/Ollama/OpenAI 세 옵션 명시). 검증 - unit + integration 26/26 통과. - e2e (LM Studio + Qwen3-8B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B): 워크플로우 끝까지 실행 + 5번 LLM 호출 + LangGraph 전 노드 traceable 확인. 7-8B 로컬 모델은 strict structured output(Turtle RDF in JSON) 한계로 ontology/facts TTL 자동 생성 부분 성공. 클라우드 LLM 환경에서 재검증 필요. Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 09:05:24 +09:00
| 2026-05-14 | lasta + Claude | **unit 16/16, integration 10/10 통과** (Gate #2 ✅). 패키지 이름 충돌 수정 (`platform``ont_platform`). e2e는 LLM 필요로 대기. |
2026-05-19 20:31:52 +09:00
| 2026-05-19 | Codex | **unit 16/16, integration 11/11, 총 27/27 통과**. Phase 0 route gate 추가로 Trafilatura route는 PHASE>=1에서만 lazy mount. e2e는 LLM 필요로 대기. |
2026-05-13 19:57:34 +09:00
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