# Phase 2: ChromaDB + Neo4j 하이브리드 기억 회상 시스템 구현

> 현재 문서는 `ChromaDB + Neo4j` 하이브리드 기억 구조를 구현하던 시점의 이력 문서입니다.
> 2026-03-17 기준 운영 런타임의 `rb8001` 기억 회상 핵심 경로는 PostgreSQL `memory_vectors`, `memory_graph_nodes`, `memory_graph_edges` 기준으로 전환됐습니다.

**날짜**: 2025-10-16
**작성자**: Claude (51124 서버 전담)
**관련 파일**:
- `rb8001/app/memory/neo4j_client.py`
- `rb8001/app/services/memory_hybrid_retrieval.py`
- `rb8001/app/router/memory_ontology.py`
- `rb8001/tests/test_memory_hybrid.py`

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## 목표

Phase 1 (Coldmail 온톨로지)의 성공을 바탕으로, 기억 시스템에 온톨로지 기반 의미적 연결을 도입하여 "1년 전 비슷한 상황"을 회상할 수 있는 하이브리드 시스템 구축.

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## 구현 내용

### 1. Neo4j Python 드라이버 연동

**파일**: `app/memory/neo4j_client.py` (300줄)

**주요 기능**:
- Neo4j Bolt 연결 관리 (uri, auth, database)
- 사건(Event) 노드 저장 및 관계 생성
- 그래프 추론 (감정, 결과 관계 가중치 계산)

**스키마** (설계안):
```
(사건:Event) -[:PARTICIPANT]-> (사용자:User)
(사건:Event) -[:HAS_EMOTION]-> (감정:Emotion)
(사건:Event) -[:HAS_RESULT]-> (결과:Result)
```

**관계 가중치**:
| 감정 | 가중치 | 결과 | 가중치 |
|------|--------|------|--------|
| joy (기쁨) | 1.2 | success | 1.5 |
| fear (긴장) | 1.3 | failure | 0.8 |
| sadness (슬픔) | 1.5 | neutral | 1.0 |
| 기타 | 1.0 | - | - |

**시간 가중치**:
- 최근 → 1.0
- 1년 전 → 0.5
- 공식: `max(0.5, 1.0 - (days_diff / 365) * 0.5)`

### 2. ChromaDB + Neo4j 하이브리드 Retrieval

**파일**: `app/services/memory_hybrid_retrieval.py` (350줄)

**3단계 알고리즘**:

#### Stage 1: ChromaDB 벡터 검색 (빠른 필터링)
```python
# 입력: 사용자 쿼리 (예: "작년 프레젠테이션 때 어떻게 했지?")
# 1. skill-embedding (8515) /embed 호출로 쿼리 임베딩
# 2. ChromaDB 유사도 검색: top_k=20 (충분한 후보)
# 3. 출력: 20개 후보 대화 (벡터 점수 포함)

vector_candidates = await chroma_manager.search_memories(
    query=query,
    n_results=top_k * 4  # 20개
)

# distance를 점수로 변환
for mem in memories:
    mem["vector_score"] = max(0.0, 1.0 - distance)
```

#### Stage 2: Neo4j 그래프 추론 (의미적 연결)
```python
# 입력: ChromaDB 후보 20개
# Cypher 쿼리 (자동 실행):
MATCH (e:Event)
WHERE e.id IN $event_ids
OPTIONAL MATCH (e)-[:HAS_EMOTION]->(emotion:Emotion)
OPTIONAL MATCH (e)-[:HAS_RESULT]->(result:Result)
RETURN e.id, e.timestamp, emotion.name, result.type

# 우선순위:
# - [:HAS_RESULT]->(success) 관계 있는 사건 우선 (가중치 1.5배)
# - [:HAS_EMOTION]->(fear) 매칭 시 가중치 1.3배
# - 시간적 근접성: 1년 전 > 2년 전 (거리 역수)

graph_score = emotion_weight * result_weight * time_weight
```

#### Stage 3: 점수 통합 및 순위 결정
```python
# 최종 점수 = (벡터 0.4 + 그래프 0.6)
final_score = (vector_score * 0.4) + (normalized_graph * 0.6)

# normalized_graph = min(1.0, graph_score / 2.0)
# graph_score는 0.5 ~ 3.0 범위 → 0~1로 정규화

# 최종 점수순 정렬 후 상위 top_k 반환
```

### 3. Memory Ontology API 엔드포인트

**파일**: `app/router/memory_ontology.py` (200줄)

**API 엔드포인트**:

#### POST /api/v1/memory/event
**사건 저장 (ChromaDB + Neo4j 동시 저장)**

**Request**:
```json
{
    "content": "프레젠테이션 성공했다",
    "emotion": "joy",
    "result": "success",
    "metadata": {"category": "work"}
}
```

**Response**:
```json
{
    "event_id": "06f45509...",
    "message": "Event stored to ChromaDB and Neo4j"
}
```

#### POST /api/v1/memory/recall
**쿼리 기반 기억 회상 (3단계 하이브리드)**

**Request**:
```json
{
    "query": "작년 프레젠테이션 때 어떻게 했지?",
    "top_k": 5
}
```

**Response**:
```json
{
    "memories": [
        {
            "id": "06f45509...",
            "content": "프레젠테이션을 성공적으로 마쳤다. 청중 반응이 좋았다.",
            "vector_score": 0.85,
            "graph_score": 1.8,
            "final_score": 0.94,
            "emotion": "joy",
            "result": "success",
            "timestamp": "2024-10-16T09:00:00"
        }
    ],
    "query": "작년 프레젠테이션 때 어떻게 했지?",
    "count": 1
}
```

#### GET /api/v1/memory/stats
**하이브리드 시스템 통계**

**Response**:
```json
{
    "robeing_id": "rb8001",
    "user_id": "test_user_ontology",
    "chroma": {
        "collection_name": "rb8001_test_user_ontology_memory",
        "user_id": "test_user_ontology"
    },
    "neo4j": {
        "connected": true,
        "uri": "neo4j://192.168.0.100:7687",
        "database": "neo4j",
        "event_count": 42
    }
}
```

### 4. 테스트 및 검증

**파일**: `tests/test_memory_hybrid.py`

**테스트 결과** (2025-10-16 15:06):
```
✅ ChromaDB 저장: 4건
⚠️ Neo4j 연결: 실패 (환경변수 NEO4J_PASSWORD 미설정)
   ChromaDB 단독 모드로 fallback 동작 확인
```

**테스트 시나리오**:
1. 4개 사건 저장 (프레젠테이션, 프로젝트, 회의, 점심)
2. 3개 쿼리 회상 테스트
   - "프레젠테이션 때 어떻게 했지?"
   - "긴장했을 때 어떻게 대처했나?"
   - "성공한 경험이 뭐가 있지?"

**결과**:
- ChromaDB 저장: ✅ 정상
- Neo4j 연결: ⚠️ 실패 (localhost → 192.168.0.100로 변경 필요)
- Fallback 동작: ✅ 정상 (Neo4j 연결 실패 시 ChromaDB 단독 모드)

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## 배포 상태

### 코드 배포
- **커밋**: 714a132 "Phase 2: ChromaDB + Neo4j 하이브리드 기억 회상 시스템"
- **날짜**: 2025-10-16 15:05
- **서버**: 51124 (192.168.219.52)
- **컨테이너**: rb8001 (재시작 완료)

### Dependencies
- **neo4j**: 5.27.0 (requirements.txt 추가, Docker 이미지에 설치 완료)

### 환경변수 설정 필요
**.env 파일 추가 필요**:
```bash
# Neo4j 연결 설정
NEO4J_URI=neo4j://192.168.0.100:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=<비밀번호>
```

**현재 상태**:
- NEO4j_URI: bolt://localhost:7687 (기본값, 잘못됨)
- NEO4J_PASSWORD: 미설정

**수정 후 재시작**:
```bash
cd /home/admin/ivada_project/rb8001
# .env 파일 수정
docker compose down && docker compose up -d
```

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## API 등록

**파일**: `main.py` (53-54줄)

```python
# 기억 온톨로지 엔드포인트 등록 (Phase 2)
from app.router.memory_ontology import router as memory_router
app.include_router(memory_router)
```

**FastAPI Swagger UI**: `http://localhost:8001/docs#/Memory%20Ontology`

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## 아키텍처

### 데이터 흐름

```
사용자 쿼리 "작년 프레젠테이션 때 어떻게 했지?"
    ↓
[ Stage 1: ChromaDB ]
    벡터 검색 → 20개 후보
    ↓
[ Stage 2: Neo4j ]
    그래프 추론 → 감정/결과 가중치
    ↓
[ Stage 3: 점수 통합 ]
    (벡터 0.4 + 그래프 0.6) → 상위 5개
    ↓
응답: [
    {content: "프레젠테이션 성공", final_score: 0.94, emotion: "joy", result: "success"},
    ...
]
```

### 저장 흐름

```
사건 저장 요청 {content, emotion, result}
    ↓
[ ChromaDB ]
    임베딩 생성 (skill-embedding 8515) → 벡터 저장
    ↓
[ Neo4j ]
    Event 노드 생성
    → [:HAS_EMOTION]→(Emotion)
    → [:HAS_RESULT]→(Result)
    → [:PARTICIPANT]→(User)
    ↓
응답: event_id
```

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## 성능 지표 (예상)

| 항목 | 기존 (ChromaDB 단독) | Phase 2 (하이브리드) |
|------|---------------------|---------------------|
| 검색 속도 | ~100ms | ~200ms |
| 의미 정확도 | 70% | 90% (목표) |
| 관계 추론 | 불가능 | 가능 |
| 설명 가능성 | 낮음 | 높음 (그래프 경로) |

**예상 개선 효과**:
- "긴장했을 때" 쿼리 → emotion=fear인 사건 우선 (가중치 1.3배)
- "성공한 경험" 쿼리 → result=success인 사건 우선 (가중치 1.5배)
- 시간 가중치로 최근 경험 우선

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## 남은 작업

### 즉시 필요
- [ ] **.env 파일에 Neo4j 환경변수 추가**
  - NEO4J_URI=neo4j://192.168.0.100:7687
  - NEO4J_PASSWORD=<비밀번호>
- [ ] **Docker 재시작 후 재테스트**

### Phase 2 완료
- [ ] **Neo4j 연결 성공 확인**
- [ ] **API 엔드포인트 테스트** (curl 또는 Swagger UI)
- [ ] **실제 사용자 데이터로 회상 테스트**

### Phase 3 (감정-윤리 온톨로지, 1개월)
- [ ] 감정-우도 온톨로지 (7가지 감정)
- [ ] 윤리 제약 온톨로지 (사랑 기반 원칙)
- [ ] HermiT 일관성 검사 자동화
- [ ] 추론 과정 추적 및 설명 생성

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## 교훈

### 1. Neo4j 이미 설치되어 있음
- **문제**: Phase 2 계획서에서 "Neo4j 설치 필요"로 명시
- **실제**: 51123 서버에 2025.06.2 Community Edition 이미 설치됨 (1개월 26일 가동)
- **교훈**: 사전 조사로 중복 작업 방지

### 2. Fallback 설계의 중요성
- **문제**: Neo4j 연결 실패 시 전체 시스템 중단 가능성
- **해결**: `if not self.driver: return []` 로직으로 ChromaDB 단독 모드 fallback
- **교훈**: 외부 의존성은 항상 fallback 준비

### 3. 환경변수 기본값의 함정
- **문제**: NEO4J_URI 기본값 localhost:7687 (51123 서버는 192.168.0.100)
- **교훈**: 기본값은 문서에 명시, 배포 시 환경변수 체크리스트 필수

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## 참고

- **Phase 2 계획**: DOCS/plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md (Phase 2 섹션)
- **Phase 1 검증**: DOCS/troubleshooting/251016_ontology_filter_validation.md
- **설계 원칙**: DOCS/200_core_design/225_온톨로지_기반_지식_표현.md
- **Neo4j 설치 정보**: 251016_ontology_coldmail_implementation.md (66-82줄)
- **구현 커밋**: rb8001 714a132

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## 다음 단계

1. **.env 파일 수정** (NEO4J_URI, NEO4J_PASSWORD)
2. **Docker 재시작**
3. **테스트 재실행** (`python tests/test_memory_hybrid.py`)
4. **API 엔드포인트 curl 테스트**:
   ```bash
   # 사건 저장
   curl -X POST http://localhost:8001/api/v1/memory/event \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "X-User-Id: test_user" \
     -d '{"content": "프레젠테이션 성공", "emotion": "joy", "result": "success"}'

   # 회상
   curl -X POST http://localhost:8001/api/v1/memory/recall \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "X-User-Id: test_user" \
     -d '{"query": "성공한 경험", "top_k": 5}'
   ```
5. **Phase 3 시작 여부 결정**
