troubleshooting: 온톨로지 기반 해결 방향 추가

- 현재 방식 한계: 임베딩(유사도 한계) + LLM(학습 불가)
- 온톨로지 원칙: 개념 계층, 관계 표현, 추론 가능
- 구현 전 준비: 핵심 개념 정의, competency questions, 재사용 조사
- 참고 문서: plans/251016, core_design/225

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troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md

@@ -251,3 +251,24 @@ coldmail: 0.2817, normal: 0.3435 (역전)
 **영향**:
 - 실제 IR 제안 누락으로 비즈니스 기회 손실 가능
 - 하이브리드 필터의 Stage 1 임계값 조정 필요성 확인
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+---
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+## 근본 해결 방향: 온톨로지 기반 접근
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+### 현재 방식의 한계
+- **임베딩**: 벡터 유사도만으로 "투자검토요청 + 회사소개서" 의미 관계 이해 불가
+- **LLM**: 학습 불가능, 비용 과다, 일관성 부족
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+### 온톨로지 기본 원칙
+1. **개념 계층**: coldmail > {IR자료, 피칭덱, 사업계획서} 명시적 정의
+2. **관계 표현**: "제목 CONTAINS 투자 AND 첨부 HAS PDF → IR자료" 규칙화
+3. **추론 가능**: reasoner가 규칙 기반으로 자동 분류 + 설명 생성
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+### 구현 전 준비
+- [ ] 핵심 개념 10개 정의 (coldmail, IR, 피칭, 발신자, 회사, ...)
+- [ ] Competency questions (예: "파인티처 메일은 coldmail인가?")
+- [ ] 기존 온톨로지 재사용 조사 (schema.org)
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+**상세 계획**: plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md
+**설계 원칙**: 200_core_design/225_온톨로지_기반_지식_표현.md