ec4f9a64f6
- 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>
Ontology Platform
범용 온톨로지 구축 플랫폼. OntoCast(RDF 코어) + Crawl4AI(크롤링) + Trafilatura(본문 추출) + Guardrails(LLM 검증) + Neo4j GraphRAG(검색) 통합.
핵심 문서
- docs/통합설계서.md — 모든 작업의 기준 문서. 의사결정 근거, 단계별 로드맵, 기능 명세, 어디서 무엇을 가져올지 모두 여기 있음
- 분석 자료 원본:
C:\Users\lasta\MyProject\AI\오픈소스분석자료\(8개) - 외부 소스 원본:
C:\Users\lasta\MyProject\AI\참고\(8개)
빠른 시작
# Python 3.12+ 필요
python --version
# 가상환경 (uv 권장)
uv venv
.venv\Scripts\activate
# 의존성 설치 (Phase별로 점진적 활성화)
uv pip install -e ".[dev]"
# Docker 의존 서비스 기동 (Phase별 점진적)
docker compose up -d fuseki postgres redis # Phase 0~3
# docker compose up -d neo4j minio # Phase 4+
현재 진행 Phase
Phase 0 — Base 안정화 (코드 작성 완료, 실 환경 검증 대기)
| 단계 | 상태 | 설명 |
|---|---|---|
| 0.1 | ✅ 완료 | OntoCast vendored copy + LICENSE/NOTICE 처리 |
| 0.2 | ✅ 완료 | select_ontology.py None 인덱스 버그 수정 + 회귀 테스트 4개 |
| 0.3 | ✅ 완료 | convert_document.py 다중 파일 처리 확장 + 회귀 테스트 7개 |
| 0.4 | ✅ 완료 | Robyn → FastAPI 재작성 (/health, /info, /process, /flush) |
| 0.5 | ✅ 완료 | Pydantic Settings 정리 (filesystem 모드 강제) + 테스트 5개 |
| 0.6 | ✅ 완료 | 통합 테스트(10개) + E2E 테스트(marker 분리) 작성 |
| 0.7 | 🟡 부분완료 | Gate #2/#4 ✅ (unit 16/16, integration 10/10 통과). #1/#3 e2e 대기 (PHASE0_ACCEPTANCE_GATE.md) |
Next: Acceptance Gate 0를 통과한 후 PHASE1_NEXT_STEPS.md로 진행.
Phase 진행 규칙
- 통합설계서 §0 사용 규칙을 반드시 준수. 본 README와 충돌 시 통합설계서가 우선.
- 이전 Phase의 Acceptance Gate를 통과하기 전까지 다음 Phase로 진행 금지.
- "그대로 사용" 모듈은 수정 금지 (통합설계서 §9 Module Map 참조).
- PR 설명에 어느 분석 자료의 어느 절을 근거로 했는지 명시.
폴더 구조
ontology_platform/
├── docs/
│ ├── 통합설계서.md ← 최우선 문서
│ └── phases/ ← Phase별 작업 로그
├── vendored/
│ └── ontocast/ ← Phase 0.1에서 추가
├── ont_platform/ ← 우리가 작성하는 코드 (※ Python 내장 `platform` 모듈과 이름 충돌을 피하기 위해 `platform/`에서 변경됨)
│ ├── api/ ← Phase 0.4 (FastAPI)
│ ├── core/
│ │ ├── extractors/ ← Phase 1 (Trafilatura)
│ │ ├── crawler/ ← Phase 2 (Crawl4AI)
│ │ ├── validation/ ← Phase 3 (Guardrails)
│ │ └── projection/ ← Phase 4 (Neo4j GraphRAG)
│ ├── workflow/ ← Phase 5 (LangGraph 노드)
│ ├── models/ ← Pydantic 모델
│ ├── storage/ ← Fuseki/Neo4j/Postgres 클라이언트
│ └── config.py
├── tests/{unit,integration,e2e}/
├── scripts/ ← DB 마이그레이션, 초기화
├── pyproject.toml
├── docker-compose.yml ← Phase 0.4 작업 시 생성
├── .env.example
└── NOTICE ← Third-party license 고지
라이선스
본 프로젝트는 다음 Apache 2.0 라이선스 컴포넌트를 통합한다. 자세한 내용은 NOTICE 참고.
- OntoCast (Apache 2.0) — vendored
- Crawl4AI (Apache 2.0) — pip dependency
- Trafilatura (Apache 2.0) — pip dependency
- Guardrails (Apache 2.0) — pip dependency
- Neo4j GraphRAG (Apache 2.0) — pip dependency
본 프로젝트 자체의 라이선스는 추후 결정.