- 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>
121 lines
4.3 KiB
Python
121 lines
4.3 KiB
Python
"""Tests for `platform.config`.
|
|
|
|
Covers:
|
|
- Phase 0 forces filesystem backend even when NEO4J_*/FUSEKI_* are set
|
|
- `build_ontocast_config` clears Neo4j/Fuseki on filesystem backend
|
|
- Phase < 4 with non-filesystem storage_backend raises eagerly
|
|
- working_directory is auto-created
|
|
"""
|
|
|
|
from __future__ import annotations
|
|
|
|
import sys
|
|
from pathlib import Path
|
|
|
|
import pytest
|
|
|
|
REPO_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
|
|
PLATFORM_ROOT = REPO_ROOT
|
|
if str(PLATFORM_ROOT) not in sys.path:
|
|
sys.path.insert(0, str(PLATFORM_ROOT))
|
|
|
|
# Importing `platform.config` here works because the `platform/` package
|
|
# directory has an `__init__.py`. (Avoid the stdlib module of the same name
|
|
# by relying on the package being on sys.path before site-packages.)
|
|
import importlib
|
|
|
|
platform_config = importlib.import_module("ont_platform.config")
|
|
|
|
|
|
def _clear_settings_env(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
|
|
"""Wipe all env vars that PlatformSettings or OntoCast Config might read."""
|
|
for var in [
|
|
"PHASE",
|
|
"STORAGE_BACKEND",
|
|
"ONTOCAST_WORKING_DIRECTORY",
|
|
"ONTOCAST_ONTOLOGY_DIRECTORY",
|
|
"HOST",
|
|
"PORT",
|
|
"LOG_LEVEL",
|
|
"ROBOTS_POLICY",
|
|
"NEO4J_URI",
|
|
"NEO4J_AUTH",
|
|
"FUSEKI_URI",
|
|
"FUSEKI_AUTH",
|
|
"LLM_PROVIDER",
|
|
"LLM_API_KEY",
|
|
"LLM_MODEL_NAME",
|
|
]:
|
|
monkeypatch.delenv(var, raising=False)
|
|
|
|
|
|
def test_default_phase_is_base_with_filesystem(
|
|
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, tmp_path: Path
|
|
) -> None:
|
|
_clear_settings_env(monkeypatch)
|
|
monkeypatch.setenv("ONTOCAST_WORKING_DIRECTORY", str(tmp_path / "work"))
|
|
|
|
settings = platform_config.PlatformSettings() # type: ignore[call-arg]
|
|
|
|
assert settings.phase == platform_config.Phase.BASE
|
|
assert settings.storage_backend == "filesystem"
|
|
assert (tmp_path / "work").exists(), "working_directory should be created"
|
|
|
|
|
|
def test_phase0_rejects_neo4j_backend(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
|
|
_clear_settings_env(monkeypatch)
|
|
monkeypatch.setenv("PHASE", "0")
|
|
monkeypatch.setenv("STORAGE_BACKEND", "neo4j")
|
|
|
|
with pytest.raises(ValueError, match="requires Phase 4"):
|
|
platform_config.PlatformSettings() # type: ignore[call-arg]
|
|
|
|
|
|
def test_phase0_rejects_fuseki_backend(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
|
|
_clear_settings_env(monkeypatch)
|
|
monkeypatch.setenv("PHASE", "0")
|
|
monkeypatch.setenv("STORAGE_BACKEND", "fuseki")
|
|
|
|
with pytest.raises(ValueError, match="requires Phase 4"):
|
|
platform_config.PlatformSettings() # type: ignore[call-arg]
|
|
|
|
|
|
def test_build_ontocast_config_clears_neo4j_and_fuseki(
|
|
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, tmp_path: Path
|
|
) -> None:
|
|
"""Even if NEO4J_*/FUSEKI_* env vars are set, Phase 0 must hand
|
|
OntoCast a config with both backends disabled."""
|
|
_clear_settings_env(monkeypatch)
|
|
monkeypatch.setenv("ONTOCAST_WORKING_DIRECTORY", str(tmp_path / "work"))
|
|
# Set fake credentials that would otherwise enable both backends.
|
|
monkeypatch.setenv("NEO4J_URI", "bolt://localhost:7687")
|
|
monkeypatch.setenv("NEO4J_AUTH", "neo4j/changeme")
|
|
monkeypatch.setenv("FUSEKI_URI", "http://localhost:3030")
|
|
monkeypatch.setenv("FUSEKI_AUTH", "admin:changeme")
|
|
# LLM must be valid enough for validate_llm_config to pass.
|
|
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "openai")
|
|
monkeypatch.setenv("LLM_API_KEY", "test-key")
|
|
|
|
settings = platform_config.PlatformSettings() # type: ignore[call-arg]
|
|
cfg = platform_config.build_ontocast_config(settings)
|
|
|
|
assert cfg.tool_config.neo4j.uri is None
|
|
assert cfg.tool_config.neo4j.auth is None
|
|
assert cfg.tool_config.fuseki.uri is None
|
|
assert cfg.tool_config.fuseki.auth is None
|
|
# Paths must be the platform-overridden value.
|
|
assert cfg.tool_config.path_config.working_directory == (tmp_path / "work")
|
|
|
|
|
|
def test_build_ontocast_config_validates_llm_eagerly(
|
|
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch, tmp_path: Path
|
|
) -> None:
|
|
_clear_settings_env(monkeypatch)
|
|
monkeypatch.setenv("ONTOCAST_WORKING_DIRECTORY", str(tmp_path / "work"))
|
|
monkeypatch.setenv("LLM_PROVIDER", "openai")
|
|
# Intentionally omit LLM_API_KEY so validate_llm_config raises.
|
|
|
|
settings = platform_config.PlatformSettings() # type: ignore[call-arg]
|
|
with pytest.raises(ValueError, match="LLM_API_KEY"):
|
|
platform_config.build_ontocast_config(settings)
|