Ontology Crawler Platform

향수 구독 플랫폼을 첫 사용 사례로 삼되, 차, 커피, 캔들, 디퓨저, 영양제, 선물, 패션 소품 같은 개인화 구독 추천 서비스에 재사용할 수 있는 범용 크롤러/온톨로지 기반 지식 DB MVP입니다.

핵심 아이디어

이 시스템은 웹에서 가져온 문장을 곧바로 사실로 저장하지 않습니다. 모든 정보는 Claim으로 저장됩니다.

subject: Product A
predicate: hasTopNote
object: Bergamot
source: OfficialSite
evidence_text: Top notes: Bergamot, Neroli
confidence: 0.95

추천 시스템은 원문 복제가 아니라, 출처, 근거, 신뢰도, 갱신일을 가진 온톨로지 매핑 지식을 사용합니다.

아키텍처

flowchart LR
  A["URL Discovery"] --> B["Page Fetch"]
  B --> C["HTML Clean"]
  C --> D["Site Parser Plugin"]
  D --> E["Extractor Provider"]
  E --> F["Ontology Mapping"]
  F --> G["Deduplication"]
  G --> H["Confidence Scoring"]
  H --> I["Knowledge DB"]
  I --> J["Recommendation API"]
  I --> K["Update Scheduling"]

구성 단위:

• Project: 향수 구독, 차 구독, 선물 추천 같은 프로젝트 단위 설정
• Source: 공식몰, 마켓플레이스, 리뷰 사이트 같은 데이터 출처
• Page: 수집된 URL과 정제 텍스트 요약
• Entity: 상품, 브랜드, 노트, 무드, 계절, 상황 등 의미 객체
• Claim: 출처가 주장한 정보 단위
• Evidence: Claim의 근거 문장
• Relation: Entity 간 집계 관계
• ExtractionLog: 추출 방식, Provider, 로그

폴더 구조

crawler_platform/
  app/
    main.py
    config/
    core/
      crawler/
      extractor/
      ontology/
      database/
      recommendation/
      scheduler/
    domains/
      perfume/
      tea/
      coffee/
      candle/
      supplement/
      gift/
    api/
    cli/
configs/
  perfume_subscription.yaml
tests/
README.md

DB 스키마

초기 MVP는 SQLAlchemy ORM으로 SQLite와 PostgreSQL을 모두 지원합니다.

필수 테이블:

• projects: 프로젝트 이름, 도메인, JSON 설정
• sources: 출처 타입, 신뢰도, robots 정책, rate limit
• pages: URL, fetch 상태, content hash, 정제 텍스트 요약
• entities: 범용 의미 객체
• attributes: Entity 속성
• relations: Entity 간 집계 관계
• claims: 출처가 주장한 subject-predicate-object 정보
• evidence: Claim 근거 텍스트
• extraction_logs: 추출 Provider와 로그
• crawl_jobs: 예약 수집 작업
• user_profiles: 추천 사용자
• user_preferences: 취향 구조
• feedback_logs: 추천 피드백

설치

pip install -r requirements.txt
playwright install chromium

정적 페이지는 requests + BeautifulSoup로 처리합니다. 동적 페이지가 필요하면 config에서 fetcher: playwright로 바꾸면 됩니다.

CLI 사용

DB 초기화:

python -m crawler_platform.app.cli.main --db sqlite:///crawler_platform.db init-db

향수 프로젝트 생성:

python -m crawler_platform.app.cli.main --db sqlite:///crawler_platform.db create-project --config configs/perfume_subscription.yaml

온톨로지 조회:

python -m crawler_platform.app.cli.main ontology --domain perfume

단일 URL 수집:

python -m crawler_platform.app.cli.main --db sqlite:///crawler_platform.db crawl-url \
  --config configs/perfume_subscription.yaml \
  --source official_brand_site \
  --url https://example.com/perfume/product-page

네트워크 없이 로컬 샘플 HTML로 파이프라인을 확인할 수도 있습니다.

python -m crawler_platform.app.cli.main --db sqlite:///crawler_platform.db crawl-url \
  --config configs/perfume_subscription.yaml \
  --source official_brand_site \
  --url tests/fixtures/sample_perfume.html

분석기 Provider를 바꿀 수도 있습니다. 기본값은 규칙 기반이며, AI Provider는 모델/API 키 또는 로컬 서버 설정이 필요합니다.

python -m crawler_platform.app.cli.main --db sqlite:///crawler_platform.db crawl-url \
  --config configs/perfume_subscription.yaml \
  --source official_brand_site \
  --url tests/fixtures/sample_perfume.html \
  --extractor-provider ollama \
  --extractor-model llama3.1

지원 Provider:

• rule_based: 정규식/키워드 기반 기본 분석기
• openai: OpenAI 호환 Chat Completions API, OPENAI_API_KEY와 모델 필요
• ollama: 로컬 Ollama, 기본 URL http://localhost:11434/api/chat
• lm_studio: LM Studio OpenAI 호환 서버, 기본 URL http://localhost:1234/v1/chat/completions

LM Studio 사용 순서:

1. LM Studio에서 Developer 또는 Local Server 화면을 엽니다.
2. OpenAI Compatible Server를 켭니다.
3. 서버 주소가 보통 http://localhost:1234/v1인지 확인합니다.
4. 웹 UI의 Analyzer에서 LM Studio를 선택합니다.
5. Base URL은 비워두거나 http://localhost:1234/v1을 넣습니다.
6. 연결 테스트로 모델 목록을 불러옵니다.
7. 모델이 자동 입력되면 수집 실행을 누릅니다.

Claim 확인:

python -m crawler_platform.app.cli.main --db sqlite:///crawler_platform.db claims --project perfume_subscription

추천 예시:

python -m crawler_platform.app.cli.main --db sqlite:///crawler_platform.db recommend \
  --project perfume_subscription \
  --target-type Perfume \
  --preferences-json "{\"preferred_notes\":[\"Bergamot\",\"Musk\"],\"preferred_moods\":[\"Fresh\"],\"season_context\":\"Summer\"}"

FastAPI 실행

uvicorn crawler_platform.app.main:app --reload

브라우저에서 관리자 UI를 열 수 있습니다.

http://127.0.0.1:8000/

관리자 UI에서 가능한 작업:

• 프로젝트 config 경로로 프로젝트 생성
• Source 선택 후 URL 또는 로컬 HTML 샘플 수집
• 분석기 Provider 선택: Rule-based, OpenAI, Ollama, LM Studio
• 도메인 온톨로지, Entity, Claim 조회
• Claim 신뢰도와 사유 수동 수정
• Entity ID 기준 병합
• 추천용 태그 확인
• 사용자 취향 입력 후 추천 결과 테스트

주요 엔드포인트:

• GET /health
• GET /
• GET /projects
• POST /projects
• GET /ontology/{domain}
• POST /crawl
• GET /projects/{project_name}/entities
• GET /projects/{project_name}/claims
• PATCH /claims/{claim_id}/confidence
• POST /entities/merge
• GET /projects/{project_name}/recommendation-tags
• POST /recommend

향수 도메인 MVP

기본 엔티티:

• Perfume
• Brand
• Note
• Accord
• Mood
• Season
• Occasion
• Review
• Price
• ProductPage

기본 관계:

• hasBrand
• hasTopNote
• hasMiddleNote
• hasBaseNote
• hasAccord
• evokesMood
• suitableForSeason
• suitableForOccasion
• similarTo
• soldBy
• hasPrice
• hasReviewKeyword

규칙 기반 추출기는 Top notes, Middle notes, Base notes, 가격, 무드, 계절, 사용 상황, 리뷰 키워드를 우선 추출합니다.

확장 방법

새 도메인을 추가할 때는 다음을 추가하면 됩니다.

1. configs/{project}.yaml에 domain, target_entities, fields, sources, ontology 정의
2. crawler_platform/app/core/ontology/definitions.py에 도메인 온톨로지 추가
3. 필요하면 crawler_platform/app/domains/{domain}/extractor.py에 도메인별 Extractor 구현
4. 사이트별 HTML 구조가 특수하면 SiteParser를 구현하고 ParserRegistry에 등록
5. OpenAI, Ollama, LM Studio 등 AI 추출은 AIExtractor를 상속하는 Provider로 추가

컴플라이언스 설계

• robots.txt 확인 구조 포함
• Source별 rate limit과 User-Agent 적용
• retry, timeout 고려
• 원문 전체 저장 대신 evidence_text와 정제 요약 중심 저장
• 상품 설명은 복제 저장보다 Claim, 태그, 요약, 근거 중심으로 사용

테스트

pytest

외부 테스트 러너가 없을 때는 기본 unittest 스모크 테스트를 실행할 수 있습니다.

python -m unittest tests.test_smoke_unittest -v

현재 테스트는 향수 규칙 기반 추출, config 로더, 로컬 HTML fetch 경로를 검증합니다.