# 데모 테넌트 프로파일 (합성/중립값 — CLEANROOM.md).
# 멀티테넌트 분기 학습 시연용. 두 번째 테넌트는 차원(162)은 동일하게 두되 비즈니스 값만 달리한다
# → base warm-start 호환(P5). 아래 값은 합성이며 특정 회사의 실제 운영값이 아니다.
tenant_id: imarketkorea
inherits_base: true
name: "Demo Tenant B"
company_id: null

state:
  revenue:
    # 다른 거래 규모 가정(데모): 구간 임계값 상향 (차원 수는 3으로 동일)
    thresholds: [30000000, 100000000]
    weights: [0.3, 0.6, 1.0]
    descriptions: ["low", "mid", "high"]
  acceptance:
    thresholds: [0.02, 0.07]
    weights: [0.3, 0.6, 1.0]
    descriptions: ["low", "mid", "high"]

reward:
  failure_penalty: -0.7      # 결렬 비용을 더 크게 둔 데모 프로파일
  beta: 0.25

action_mapping:
  type: file
  action_to_card:            # 동일 차원(11) 유지 → warm-start 가능. 합성 데모 코드(테넌트 B).
    "0": "NGC-B001"
    "1": "NGC-B002"
    "2": "NGC-B003"
    "3": "NGC-B004"
    "4": "NGC-B005"
    "5": "NGC-B006"
    "6": "NGC-B007"
    "7": "NGC-B008"
    "8": "NGC-B009"
    "9": "NGC-B010"
    "10": "NGC-B011"

llm:
  enabled: true
  # api_key_ref 는 미구현(dead) — 현재 LLM 키는 전역 config.local.toml [OpenAIConfig].api_key
  # (또는 OPENAI_API_KEY env) 를 사용한다. 테넌트별 키 분리는 표현층(Phase 2) 본작업에서 구현.
  api_key_ref: TENANT_B_OPENAI_API_KEY

resources:
  language: ko
  scripts_dir: resources
  company_name: "데모상사 B"
  service_name: "Negosium"