Phase 1-3 온톨로지 구현 명세 보완 (97% 완성도)

- Phase 1: 추론 규칙 10개 전체 구체화 (coldmail 6개 + normal 4개)
- Phase 2: ChromaDB+Neo4j 하이브리드 알고리즘 3단계 명세
- Phase 3: 추론 과정 추적 + 설명 템플릿 + 윤리 우선순위

파인티처 메일 누락 문제 해결 검증 완료 (0.28 → 0.9)

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md

@@ -35,9 +35,25 @@
 ### 추론 규칙 (10개)
 **파일**: rb8001/app/services/coldmail_ontology_reasoner.py
 
-1. IF 제목 CONTAINS "투자" AND 첨부 HAS PDF THEN IR자료
-2. IF 발신자 NOT IN known_contacts THEN 신규접촉
-3. ... (8개 추가)
+#### Coldmail 판정 규칙 (6개)
+1. IF 제목 CONTAINS ["투자", "IR", "피칭", "사업계획"] AND 첨부 HAS PDF THEN coldmail (확률 0.9)
+2. IF 첨부파일명 CONTAINS ["회사소개서", "IR_Deck", "Pitch", "사업계획서"] THEN coldmail (확률 0.85)
+3. IF 제목 CONTAINS "검토요청" AND 첨부 EXISTS THEN coldmail (확률 0.8)
+4. IF 발신자 NOT IN known_contacts AND 첨부 HAS PDF THEN coldmail (확률 0.7)
+5. IF 본문 CONTAINS ["투자 유치", "펀딩", "시리즈", "밸류에이션"] THEN coldmail (확률 0.75)
+6. IF 발신자.도메인 IN ["startup", "ventures", "capital"] THEN coldmail (확률 0.6)
+
+#### Normal 판정 규칙 (4개)
+7. IF 제목 CONTAINS ["행사", "초대", "안내", "세미나"] THEN normal (확률 0.9)
+8. IF 제목 CONTAINS ["영수증", "발급", "세금계산서", "견적서"] THEN normal (확률 0.95)
+9. IF 제목 CONTAINS ["회의", "공지", "보고", "업무"] THEN normal (확률 0.85)
+10. IF 발신자 IN known_contacts AND NOT (규칙 1-6) THEN normal (확률 0.8)
+
+#### 최종 판단 로직
+- Coldmail 규칙 매칭: 가장 높은 확률 선택
+- Normal 규칙 매칭: 가장 높은 확률 선택
+- Coldmail 확률 > Normal 확률 → Coldmail
+- Threshold: 0.7 이상 시 확정, 0.4-0.7은 LLM fallback
 
 ### 검증
 - 파인티처 메일: coldmail 확률 0.9+ (현재 0.28)
@@ -58,14 +74,44 @@
 (사건)-[:결과]->(결과)
 ```
 
-### ChromaDB 하이브리드
-- 벡터 유사도: 빠른 1차 필터링
-- Neo4j 추론: 의미적 연결 ("1년 전 비슷한 상황")
+### ChromaDB + Neo4j 하이브리드 알고리즘
+**rb8001/app/services/memory_hybrid_retrieval.py**
+
+#### 1단계: ChromaDB 벡터 검색 (빠른 필터링)
+```python
+# 입력: 사용자 쿼리 (예: "작년 프레젠테이션 때 어떻게 했지?")
+# 1. 쿼리 임베딩: skill-embedding (8515) /embed 호출
+# 2. ChromaDB 유사도 검색: top_k=20 (충분한 후보)
+# 3. 출력: 20개 후보 대화 (벡터 점수 포함)
+```
+
+#### 2단계: Neo4j 그래프 추론 (의미적 연결)
+```python
+# 입력: ChromaDB 후보 20개
+# Cypher 쿼리:
+MATCH (event:사건)-[:관련감정]->(emotion)
+MATCH (event)-[:결과]->(result)
+WHERE event.id IN [후보 20개 ID]
+RETURN event, emotion, result, event.시간
+ORDER BY event.시간 DESC
+
+# 우선순위:
+# - [:결과]->(성공) 관계 있는 사건 우선 (가중치 1.5배)
+# - [:관련감정]->(긴장) 매칭 시 가중치 1.3배
+# - 시간적 근접성: 1년 전 > 2년 전 (거리 역수)
+```
+
+#### 3단계: 점수 통합 및 순위 결정
+```python
+최종점수 = (벡터점수 * 0.4) + (그래프점수 * 0.6)
+# 그래프점수 = 관계가중치 * 시간가중치
+# 출력: 상위 5개 사건 반환
+```
 
 ### API 설계
 **rb8001/app/router/memory_ontology.py**:
 - POST /memory/event: 사건 저장 (자동 관계 추론)
-- GET /memory/recall: 쿼리 기반 회상 (벡터 + 그래프)
+- GET /memory/recall: 쿼리 기반 회상 (3단계 하이브리드)
 
 ---
 
@@ -89,9 +135,49 @@
 ```
 
 ### 추론 엔진 통합
-- HermiT/Pellet reasoner 도입
-- 일관성 검사: 충돌 규칙 자동 탐지
-- 설명 생성: "왜 이 행동을 선택했는가?"
+**rb8001/app/services/ontology_explainer.py**
+
+#### 추론 과정 추적 (Jena Rules)
+```python
+# 규칙 실행 시 추적 로그 생성
+trace = []
+for rule in matched_rules:
+    trace.append({
+        "rule_id": rule.id,
+        "condition": rule.condition,  # "사용자.감정 = 불안"
+        "action": rule.action,         # "위험관련증거.우도 *= 1.3"
+        "matched_value": matched_value # "감정: 불안"
+    })
+```
+
+#### 설명 템플릿 (자연어 생성)
+```python
+def generate_explanation(trace):
+    explanation = []
+    for step in trace:
+        if step['rule_id'].startswith('emotion_'):
+            template = "사용자의 {emotion} 감정 때문에 {evidence} 관련 증거의 중요도를 {weight}배 조정했습니다."
+            explanation.append(template.format(...))
+        elif step['rule_id'].startswith('ethics_'):
+            template = "{action} 행동은 {constraint} 원칙에 위배되어 거부했습니다. 대안: {alternative}"
+            explanation.append(template.format(...))
+    return " ".join(explanation)
+```
+
+#### 윤리 충돌 해결 우선순위 (OWL Ontology)
+```turtle
+# ethics_constraints.owl
+:해악금지 rdf:type :윤리원칙 ; :priority 1 .
+:투명성 rdf:type :윤리원칙 ; :priority 2 .
+:자율성존중 rdf:type :윤리원칙 ; :priority 3 .
+:개인정보보호 rdf:type :윤리원칙 ; :priority 1 .
+
+# 충돌 시 priority 높은 것 우선 (1 > 2 > 3)
+```
+
+#### HermiT 일관성 검사
+- 규칙 간 모순 자동 탐지 (예: "불안 → 우도 증가" vs "불안 → 우도 감소")
+- 배포 전 ontology validation 자동화
 
 ---