Ontology LNG 가스공사 시나리오 e2e

본 가이드는 Epic #1246 M4 Step 3 의 LNG 도메인 통합 e2e 를 다룹니다. M1 Step 5 의 LNG 시드 (3 Class / 12 attr / 8 instance) 위에서 M4 Step 1 (LLM identifier) + M4 Step 2 (row-mask) 통합 검증 + 가스공사 납품 데모.

사전 시드

cd apps/api && python -m gend_api.scripts.seed_ontology_lng

seed_ontology_lng.py (M1 Step 5) 산출:

Class	Properties	Instance
Equipment	5 (tag_id, name_ko, design_pressure, ...)	4 (T-001~T-004)
Process	4 (process_code, name_ko, ...)	2 (재기화, 송출)
OperatingEvent	3 (occurred_at, severity, ...)	2 (WARN / CRITICAL)

5 단계 시나리오

Step 1 — Admin 모델 탐색

Admin 로그인 → /ontology 진입
Class 목록에 Equipment / Process / OperatingEvent 3개 visible
/ontology/<equipment-id> Designer 진입 → Property 5 + Instances 탭 4 row
(스크린샷 1) Class 목록 화면
(스크린샷 2) Designer Properties 탭

Step 2 — Viewer 권한 차이 (M3 Step 1 + M4 Step 2)

사전 grant 정의 (admin 으로 SQL):

-- viewer-team 은 Equipment 만 read 가능, secret_pressure 컬럼은 mask.
INSERT INTO ontology_class_grants
  (layer, class_id, subject_id, action, condition_expr, mask_columns)
VALUES (
  'L2', '<equipment-uuid>', 'viewer-team', 'read',
  'instance.severity != ''CRITICAL''',  -- CRITICAL 인스턴스는 hide
  '["secret_pressure"]'::jsonb
);

Viewer 로 token swap → Class 목록에 Equipment 만 visible
Equipment Designer Instances 탭 — severity=CRITICAL row 제외 + secret_pressure 컬럼 ***MASKED***
(스크린샷 3) Viewer Class 목록
(스크린샷 4) Viewer Instances 탭 (mask 적용)

Step 3 — Hybrid RAG (M4 Step 1 LLM identifier)

/ai/chat 진입
질의: "재기화 공정 출구 압력 모니터링"
응답에 "Process" 또는 "Equipment" Class 카드 포함 (LLM identifier 가 자연어 매핑)
RAGContext 메타에 ontology_identifier_method=\"llm\" (실패 시 substring_fallback)
(스크린샷 5) AI Chat 응답

Step 4 — Snapshot + Diff

Equipment Designer Versions 탭 → Snapshot 생성 (label lng-baseline)
Equipment Property 1개 추가 (e.g., inlet_temperature)
다시 Snapshot 생성 (label lng-baseline-v2)
두 snapshot 선택 → Diff 결과에서 changed entry 단언
(스크린샷 6) Diff 결과 화면

Step 5 — 메트릭 시리즈 확인

curl -s https://gend.genon.ai/api/v1/metrics | grep gend_ontology_

기대 시리즈 (M3 Step 2 + M4 Step 1/2):

gend_ontology_class_count{layer} >= 0
gend_ontology_class_mutations_total{action} (Designer 액션 후 ≥ 1)
gend_ontology_mapper_suggestions_total{result} (RAG 호출 후 ≥ 1)
gend_ontology_grant_evaluations_total{decision} (모든 endpoint 호출 후)
gend_ontology_row_mask_total{class_name, action} (M4 Step 2 — Viewer 호출 후 ≥ 1)

회귀 가드

파일	범위
`ui/tests/ontology-lng-scenario.spec.ts`	5 단계 smoke (각 endpoint no 5xx + metrics series 노출) — 9
`apps/api/tests/test_ontology_lng_scenario.py`	M1+M2+M3+M4 통합 (시드 + ABAC + row-mask + snapshot) end-to-end

가스공사 데모 PPT 자료

스크린샷 6장 → docs-site/static/img/ontology-lng-scenario/ 디렉터리 (배포 시 생성):

01-class-list.png — Admin Class 목록
02-designer-properties.png — Designer Properties 탭
03-viewer-class-list.png — Viewer 권한 차이
04-viewer-instances-masked.png — Mask 적용된 Instances
05-ai-chat-rag.png — Hybrid RAG 응답
06-versions-diff.png — Snapshot Diff

사전 시드​

5 단계 시나리오​

Step 1 — Admin 모델 탐색​

Step 2 — Viewer 권한 차이 (M3 Step 1 + M4 Step 2)​

Step 3 — Hybrid RAG (M4 Step 1 LLM identifier)​

Step 4 — Snapshot + Diff​

Step 5 — 메트릭 시리즈 확인​

회귀 가드​

가스공사 데모 PPT 자료​

관련​