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journey/troubleshooting/260113_coldmail_ontology_phase1_5_implementation.md

@@ -1,6 +1,7 @@
 # 콜드메일 온톨로지 Phase 1.5 베이지안 학습 구현 완료
 
 **날짜**: 2026-01-13  
+**작성자**: happybell80  
 **목표**: 온톨로지 규칙 confidence 값을 하드코딩에서 베이지안 학습 기반으로 전환  
 **상태**: ✅ 구현 완료
 
@@ -80,13 +81,13 @@ async def decide_coldmail(email: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
 **변경 사항**:
 
 1. **matched_rules 저장**:
-   - `coldmail_hybrid_filter.py`: `ontology_result["matched_rules"]`를 반환값에 포함
-   - `coldmail_workflow.py`: `_matched_rules`를 email 객체에 추가
-   - `coldmail_processor.py`: 피드백 버튼 value에 `matched_rules_json` 포함
+   - `coldmail_hybrid_filter.py:77,86`: `ontology_result["matched_rules"]`를 반환값에 포함
+   - `coldmail_workflow.py:91`: `_matched_rules`를 email 객체에 추가
+   - `coldmail_processor.py:583`: 피드백 버튼 value에 `matched_rules_json` 포함
 
 2. **피드백 처리**:
-   - `process_coldmail_feedback()`: `matched_rules_json` 파라미터 추가
-   - 매칭된 규칙별로 `update_rule_feedback()` 호출
+   - `coldmail_feedback.py:11`: `process_coldmail_feedback()`에 `matched_rules_json` 파라미터 추가
+   - `coldmail_feedback.py:30-35`: 매칭된 규칙별로 `update_rule_feedback()` 호출
    - Naive Bayes 학습과 함께 온톨로지 규칙 학습 수행
 
 3. **피드백 버튼 value 형식**:
@@ -95,7 +96,7 @@ async def decide_coldmail(email: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    ```
 
 4. **확인 버튼 처리**:
-   - `handle_coldmail_confirm()`: 확인/거부 시 모두 피드백 처리
+   - `slack/coldmail_service.py:56-73`: `handle_coldmail_confirm()`에서 확인/거부 시 모두 피드백 처리
 
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