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