lasta
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Phase 5.2 구현 완료: GraphAnalytics (중심성 + 커뮤니티)
...
[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
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-05-14 11:19:43 +09:00
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Phase 5.1 구현 완료: SubgraphRetriever + PatternMatcher
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[SubgraphRetriever]
- retrieve_neighborhood(entity_id, hops): N-hop 이웃 추출
- retrieve_context(entity_ids): 다중 엔티티 공통 경로 검색
- retrieve_induced_subgraph(entity_ids): 유도 부분 그래프 생성
- Cypher 최적화로 2-hop 쿼리 < 200ms
[PatternMatcher]
- find_paths(start, end, max_length): 경로 탐색 (깊이 우선)
- find_cycles(min_length): 순환 의존성 감지
- find_strongly_connected_components(): SCC 분석
- find_motifs(type): 삼각형/체인/별 모티프 검출
- analyze_entity_connectivity(entity_id): 연결 메트릭
[테스트]
- test_phase5_subgraph_retriever.py (6 테스트 통과)
- test_phase5_pattern_matcher.py (10 테스트 통과)
- test_phase5_integration_graphrag.py (6 통합 테스트 통과)
Phase 5.2 (Graph Analytics) 준비 완료
Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com >
2026-05-14 11:17:51 +09:00
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Phase 5.0 구현 완료: Neo4j 배치 처리, RDF 변환, Entity Resolver
2026-05-14 11:12:45 +09:00
lasta
7ea8df65d8
Phase 4 구현 완료: Neo4j 벡터 검색 + 그래프 저장소
2026-05-14 10:35:31 +09:00
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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
