From c0fa4fad7d437e8cc0df2398fe9048756b6f376c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Claude-51124 Date: Tue, 27 Jan 2026 10:46:31 +0900 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=EA=B3=84=ED=9A=8D=20=EB=AC=B8=EC=84=9C?= =?UTF-8?q?=20=ED=98=84=EC=8B=A4=20=EC=BD=94=EB=93=9C=20=EB=B0=98=EC=98=81?= =?UTF-8?q?=20=EC=97=85=EB=8D=B0=EC=9D=B4=ED=8A=B8?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit - 251023: Phase 1 완료 상태 반영 (IntentGraph, SemanticIntentClassifier, IntentParserLLM 구현됨) - 251023: Phase 2 부분 완료 상태 반영 (intent_path_stats 사용 중, intent_decision_log 미구현) - 251016: Phase 1.5 완료 상태 반영 (베이지안 학습 구현 완료) --- ...251016_ontology_coldmail_implementation.md | 13 +++++---- ...드_임베딩_베이지안_동적학습.md | 27 ++++++++++++------- 2 files changed, 25 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/journey/plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md b/journey/plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md index 9e0d1f1..53b4599 100644 --- a/journey/plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md +++ b/journey/plans/251016_ontology_coldmail_implementation.md @@ -2,7 +2,7 @@ **날짜**: 2025-10-16 **목표**: 임베딩 한계(파인티처 메일 누락)를 온톨로지 추론으로 해결 -**상태**: Phase 1 완료, Phase 1.5/2/3 미구현 +**상태**: Phase 1-1.5 완료, Phase 2-3 미구현 --- @@ -12,11 +12,13 @@ --- -## 남은 작업 +## Phase 1.5: 베이지안 학습 (✅ 완료) -### Phase 1.5: 베이지안 학습 구현 -- **참고**: `plans/archive/260113_coldmail_ontology_phase1_5_bayesian_learning.md` -- **필요 작업**: DB 스키마, Repository 구현, 온톨로지 Reasoner 수정 +→ 상세: `troubleshooting/260113_coldmail_ontology_phase1_5_implementation.md` + +--- + +## 남은 작업 ### Phase 2-3: Neo4j 기억 시스템 및 감정-기억-윤리 - **참고**: `ideas/251016_coldmail_ontology_phase2_3_neo4j_emotion.md` @@ -28,4 +30,5 @@ - `troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md` - `troubleshooting/251016_ontology_filter_validation.md` +- `troubleshooting/260113_coldmail_ontology_phase1_5_implementation.md` - `book/200_core_design/225_온톨로지_기반_지식_표현.md` diff --git a/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md b/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md index 18c3797..da05892 100644 --- a/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md +++ b/journey/plans/251023_happybell80_의도_런타임_하이브리드_임베딩_베이지안_동적학습.md @@ -2,7 +2,7 @@ **날짜**: 2025-10-23 **목표**: 임베딩 + 베이지안 + 동적학습 통합 의도 파악 시스템 -**상태**: 미구현 +**상태**: Phase 1 완료, Phase 2 부분 완료 --- @@ -12,20 +12,27 @@ FastPath + 임베딩 Top-K + LLM 재분석 + Beta(α,β) 동적 임계치 하이 --- -## Phase 1: 하이브리드 파이프라인 +## Phase 1: 하이브리드 파이프라인 (✅ 완료) -**필요 작업**: -- `rb8001/app/services/brain/intent_graph.py` (신규): FastPath + SemanticIntentClassifier + LLM 재분석 파이프라인 -- `rb8001/app/services/brain/semantic_classifier.py` (신규): intent_prototypes 테이블 활용, 임베딩 유사도로 Top-K 후보 선택 -- `rb8001/app/services/llm/intent_parser.py` (신규): LLM JSON 파서 +→ 상세: `troubleshooting/251126_intent_3step_db_bayesian_integration.md` + +**구현 완료**: +- `rb8001/app/services/brain/intent_graph.py`: FastPath + SemanticIntentClassifier + LLM 재분석 파이프라인 +- `rb8001/app/services/brain/semantic_classifier.py`: intent_prototypes 테이블 활용, 임베딩 유사도로 Top-K 후보 선택 +- `rb8001/app/services/llm/intent_parser.py`: LLM JSON 파서 --- -## Phase 2: 베이지안 동적 학습 +## 남은 작업 -**필요 작업**: -- `rb8001/app/state/repositories/intent_decision_repository.py` (신규): intent_decision_log 테이블 생성 -- 의도/경로별 성공률 추적 (Beta(α,β)) +### Phase 2: 베이지안 동적 학습 (부분 완료) + +**완료**: +- `intent_path_stats` 테이블 사용 중 (Beta(α,β) 추적) +- ActionPlanner에서 경로별 성공률 조회 구현 + +**미구현**: +- `intent_decision_log` 테이블 생성 및 로깅 - Thompson Sampling으로 임계치 τ 동적 최적화 ---