구현 사항:
1. SubgraphRetriever.retrieve_by_semantic_query() 추가
- 쿼리 임베딩 기반 의미 유사도 검색
- 코사인 유사도로 관련 엔티티 자동 발견
- 의미 임계값(min_similarity) 기반 필터링
- N-hop 확장으로 컨텍스트 그래프 추출
2. Phase 5 GraphRAG API 엔드포인트 완성 (phase5_app.py)
- POST /api/v1/graph/resolve: 엔티티 중복 감지/병합
- POST /api/v1/graph/subgraph: N-hop 부분그래프 추출
- POST /api/v1/graph/subgraph/semantic: 의미 기반 부분그래프 추출
- POST /api/v1/graph/patterns/paths: 경로 검색
- POST /api/v1/graph/patterns/cycles: 순환 감지
- POST /api/v1/graph/analytics/centrality: 중심성 분석
- POST /api/v1/graph/analytics/communities: 커뮤니티 감지
3. 종합 테스트 스위트 작성
- test_entity_resolver.py: 24개 테스트 ✅
- test_subgraph_retriever.py: 15개 테스트 ✅
- test_phase5_app.py: 25개 테스트 ✅
- test_rdf_converter.py: 2개 테스트 ✅
- 총 66개 테스트, 모두 통과
성능 목표:
- 벡터 임베딩: 10K 엔티티 5초 내
- 의미 검색: 상위 K개 매칭 < 200ms
- 부분그래프 추출: 2-hop 쿼리 < 200ms
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
- Entity Resolver (벡터 + Jaro-Winkler 유사도) 테스트 구현 완료
- 24개 유닛 테스트 모두 통과
- TestEntityNormalization: 라벨 정규화 테스트 (4개)
- TestJaroWinklerSimilarity: 텍스트 유사도 테스트 (4개)
- TestTextSimilarity: 텍스트 유사도 계산 테스트 (4개)
- TestEntityResolverInit: 초기화 테스트 (3개)
- TestDuplicateDetection: 중복 감지 테스트 (4개, 비동기)
- TestClusterResolution: 클러스터 병합 테스트 (2개, 비동기)
- TestResolutionReport: 리포트 생성 테스트 (3개)
- entity_resolver.py datetime.utcnow() → datetime.now(UTC) 변환
- textdistance>=4.6.0 의존성 추가
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
- Update all datetime.utcnow() to datetime.now(UTC) for Python 3.12+ compatibility
- Update all datetime.utcfromtimestamp() to datetime.fromtimestamp(..., UTC)
- Fix dataclass default_factory to use lambda: datetime.now(UTC)
- Update auth, audit, billing, and realtime modules
- Add UTC import from datetime module
- Update pytest configuration to include pytest-asyncio
- All 28 Phase 8 enterprise tests pass with no warnings
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
[GraphAnalytics]
- calculate_centrality(type): degree, pagerank, betweenness, closeness
- detect_communities(algorithm): Louvain, label propagation
- get_graph_statistics(): density, diameter, connectivity
- find_influential_entities(): 복합 점수 기반 중요도 분석
- Community 데이터 클래스
[특징]
- 정규화된 점수 (0-1 범위)
- 순위 지정 (1, 2, 3, ...)
- GDS 라이브러리 지원 (폴백 포함)
- 성능 최적화된 Cypher 쿼리
[테스트]
- test_phase5_graph_analytics.py (8 테스트 통과)
- 모든 통합 테스트 통과
Phase 5.0-5.2 완성!
다음: API 엔드포인트 통합
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