192.168.219.45 → 192.168.0.100 일괄 변경 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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온톨로지 기반 Coldmail 필터 구현 계획
날짜: 2025-10-16
목표: 임베딩 한계(파인티처 메일 누락)를 온톨로지 추론으로 해결
상태: Phase 1-1.5 완료, Phase 2-3 미구현
원칙 참조 (구현 전 필수 확인):
311_backend_coding_principles.md: 계층 분리, DB는 state 경유312_writing-principles.md: 핵심만 간결, 파일명:줄번호315_테스트_원칙.md: 테스트는 TDD로 진행 (Red → Green → Refactor)
Phase 1: Coldmail 온톨로지 (✅ 완료)
→ 상세: troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md
Phase 1.5: 베이지안 학습 (✅ 완료)
→ 상세: troubleshooting/260113_coldmail_ontology_phase1_5_implementation.md
남은 작업
Phase 2-3: Neo4j 기억 시스템 및 감정-기억-윤리 (TDD 진행)
- 참고:
../ideas/251016_coldmail_ontology_phase2_3_neo4j_emotion.md - 필요 작업: Neo4j 기억 시스템, 감정-기억-윤리 삼각형 구현
문제 상황 (구체 시나리오)
- 2025-10-14 09:05 Coldmail Daily Briefing에서 IR deck 메일이 Slack에 전송되지 않음
(올굿즈컴퍼니 IR deck 30.35%, 빅웨이브 IR 행사 7.65%, 투자제안서 검토 28.38% → threshold 미달) - 원인: 정규식 토큰화 실패(“회사소개서”, “ir에” 등 교착어 처리 불가)로 DB 키워드 매칭 실패
→ 임베딩/온톨로지 기반 추론 필요성 대두 - 현재는 하이브리드(임베딩→LLM→Naive Bayes) + 온톨로지 규칙 + Slack 피드백 학습까지 적용
(Phase 1/1.5 완료, 남은 것은 Neo4j 기억 시스템 확장)
기대 효과 (UX 중심)
- 누락 감소: 중요한 콜드메일이 브리핑에서 빠지지 않아 “믿고 보는 브리핑” 경험 제공
- 개인화 체감: 맞음/틀림 피드백이 기억에 누적되어 사용자별 패턴 반영 정확도 향상
- 설명 가능성: 규칙·관계·기억 기반 근거로 “왜 콜드메일인지” 설명 가능 → 신뢰도 상승
Phase 2-3 상세 작업 (결정 완료)
0) 현재 Neo4j 위치 확인 (기반 코드 재사용)
- 클라이언트:
rb8001/app/services/memory/neo4j_client.py:1-200 - 환경변수:
rb8001/.env:NEO4J_URI, NEO4J_USER, NEO4J_PASSWORD(기본값 포함) - 연결 위치 확인: Neo4j는 **51123 서버(192.168.0.100)**에서 운영
- Bolt:
neo4j://192.168.0.100:7687(DOCS 아이디어/검증 문서 동일) - HTTP:
http://192.168.0.100:7474
- Bolt:
- 기존 사용처:
rb8001/app/services/memory_hybrid_retrieval.py,rb8001/app/services/startup_valuation.py
1) 데이터 구조 (Neo4j)
- 노드:
Email,Rule,Company,Topic,User - 관계:
(:Email)-[:MATCHED_RULE]->(:Rule),(:Email)-[:MENTIONS]->(:Company|Topic),(:User)-[:RECEIVED]->(:Email) - 필수 속성:
Email:email_id,subject,sender,received_at,confidence,source(hybrid/ontology)Rule:rule_id,rule_type,confidenceCompany:name,domainTopic:keywordUser:user_id
2) 서비스/레포지토리 구조 (계층 분리)
- state/repositories:
rb8001/app/state/repositories/coldmail_memory_repository.py(Neo4j CRUD, 내부에서Neo4jClient사용) - services:
rb8001/app/services/coldmail_memory_service.py(기억 저장/조회/요약 로직) - services:
rb8001/app/services/coldmail_ontology_reasoner.py와 연결 (규칙/기억 반영) - workflows:
rb8001/app/services/workflows/coldmail_workflow.py에서 기억 저장 호출
3) 인터페이스 (입출력 고정)
save_email_memory(user_id, email_payload, matched_rules, topics, companies) -> memory_idget_recent_memory(user_id, limit=20) -> List[MemoryItem]get_rule_context(rule_id) -> Dict(해당 규칙과 연결된 최근 이메일 요약)
4) 데이터 흐름 (실행 순서)
- hybrid_coldmail_filter 결과에
matched_rules포함 - 콜드메일 확정 시
coldmail_memory_service.save_email_memory()호출 - 온톨로지 판단 시
get_rule_context()로 기억 기반 보정
5) DB 스키마 확인/동기화
- Neo4j 실제 스키마 확인 후 Repository/Service 동시 반영
- 스키마 변경 시 ORM/DDL/Repository 동기화 원칙 준수
6) 테스트 (TDD, pytest)
- 파일:
rb8001/tests/test_coldmail_memory_repository.py- Neo4j 저장/조회/관계 생성 검증
- 파일:
rb8001/tests/test_coldmail_memory_service.py- save/get 동작, rule context 요약 결과 검증
- UX 검증: “왜 콜드메일인지” 설명 문구 포함 여부 확인
7) 완료 기준
- Neo4j에 콜드메일 기억 저장/조회 성공
- 온톨로지 판단에 기억 보정 값 반영
- Slack 브리핑에서 누락/오판 사례 재현 시 개선 확인
스키마 확정 체크리스트 (구현 전 필수)
- Neo4j 실제 라벨/관계 확인: 기존 데이터 라벨/관계 목록 수집
- 필드명/타입 확정: Email/Rule/Company/Topic/User 속성명 및 타입 확인
- 인덱스/제약 확인: 유니크 키, 필수 인덱스 목록 확인
- 샘플 쿼리 검증: 실제 데이터로 MATCH/CREATE 쿼리 1~2건 검증
- 환경변수 검증:
NEO4J_URI/USER/PASSWORD로 연결 확인 - 참고 근거:
journey/ideas/251016_coldmail_ontology_phase2_3_neo4j_emotion.md,journey/troubleshooting/251016_phase2_neo4j_validation.md,journey/troubleshooting/260112_storehub_neo4j_add.md
실제 Neo4j 스키마 확인 결과 (51123)
- 라벨:
Startup,VC,Batch,Category,Tag,NewsArticle - 관계:
BATCH,BELONGS_TO,TAGGED,MENTIONS - 인덱스(대표):
Batch.name,Category.name,NewsArticle.url+ lookup 인덱스 - 제약(UNIQUENESS):
Batch.name,Category.name,NewsArticle.url,Startup.id,VC.id
참고
book/300_architecture/311_backend_coding_principles.mdbook/300_architecture/315_테스트_원칙.mdtroubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.mdtroubleshooting/251016_ontology_filter_validation.mdtroubleshooting/260113_coldmail_ontology_phase1_5_implementation.mdbook/200_core_design/225_온톨로지_기반_지식_표현.md