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- Phase 2-3을 ideas로 이동 (Neo4j 기억 시스템, 감정-기억-윤리) - Phase 1.5 베이지안 학습 계획 문서 신규 작성 - 기존 계획 문서는 Phase 1 완료 내용만 남기고 archive로 이동 - 문서 원칙 준수: 파일명:줄번호 형식, 코드 예시 간소화
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# 온톨로지 기반 Coldmail 필터 구현 계획 (Phase 1 완료)
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**날짜**: 2025-10-16
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**목표**: 임베딩 한계(파인티처 메일 누락)를 온톨로지 추론으로 해결
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**상태**: Phase 1 완료, Phase 1.5 계획 분리
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## Phase 1: Coldmail 온톨로지 (✅ 완료)
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→ 상세: `troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md`
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### 구현 완료 내용
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**파일**: `rb8001/app/services/coldmail_ontology_reasoner.py`
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- 규칙 엔진 구현 (10개 규칙)
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- 임베딩 분류(75%) + 온톨로지 추론 → 90%+ 달성
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- Threshold: 0.7 이상 확정, 0.4-0.7은 LLM fallback
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**검증 결과**:
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- 파인티처 메일: coldmail 0.28 → 0.90 (성공)
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- 기존 17건 재테스트: 정확도 100%
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**추론 규칙 (10개)**:
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**Coldmail 판정 (6개)**:
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1. 제목 CONTAINS ["투자", "IR", "피칭"] + PDF 첨부 → 0.9
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2. 첨부파일명 CONTAINS ["회사소개서", "IR_Deck"] → 0.85
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3. 제목 "검토요청" + 첨부 → 0.8
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4. 미등록 발신자 + PDF → 0.7
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5. 본문 CONTAINS ["투자 유치", "펀딩", "밸류에이션"] → 0.75
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6. 발신자 도메인 IN ["startup", "ventures", "capital"] → 0.6
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**Normal 판정 (4개)**:
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7. 제목 CONTAINS ["행사", "초대", "세미나"] → 0.9
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8. 제목 CONTAINS ["영수증", "세금계산서"] → 0.95
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9. 제목 CONTAINS ["회의", "공지", "보고"] → 0.85
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10. 등록 발신자 + 규칙 1-6 미해당 → 0.8
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## 후속 작업
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- **Phase 1.5**: 베이지안 학습 구현 → `plans/260113_coldmail_ontology_phase1_5_bayesian_learning.md`
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- **Phase 2-3**: Neo4j 기억 시스템 및 감정-기억-윤리 → `ideas/251016_coldmail_ontology_phase2_3_neo4j_emotion.md`
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## 참고
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- `troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md`
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- `troubleshooting/251016_ontology_filter_validation.md`
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- `book/200_core_design/225_온톨로지_기반_지식_표현.md`
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