카드 재설계("멘트 카드 → 전술 카드"):
- tactics.py 신설: 카드번호→전술(카운터 산식) 레지스트리, min(counter,target) 클램프
- 카운터 수락=즉시 타결(pending_counter_price 일반화, 구 offer_1pct 흡수)
- 목표가 초과 타결 금지(성공스텝 진입 가드) + "카드 소진=실패" 폐지→종결 국면
- 선택형 와일드카드(WC-*) 발동 + card.wild_cards 멘트 DB 어댑터
LLM 계층:
- Phase 2 표현층 ScriptNaturalizer(카드 멘트 자연화, 마커·치환자·숫자 보존 검증)
- Phase 3 이해층 InputInterpreter(자유발화 NLU→기대입력, 한국어 가격 파서)
- OPENAI_API_KEY env override(server_configs) + 전역 자격증명 게이트
결정 스택(Phase 1):
- 협상 규칙 데이터화(negotiation.wildcard_*_ratio/max_counter_rounds)
- 선택카드 우선순위 prior(UCB 방문수 감쇠, Q-table 오염 없음)
버그픽스:
- 인하율 음수 표기 제거 + 인상/동일/인하 구분(discount_phrase)
- 자연화 강조마커 보존(볼드/색 소실 시 원본 폴백)
- 카드 시드 가격변수(prev_partner_price·target_mid_price·middle_price 등) 치환
정리:
- ktcommerce 테넌트 삭제 + 테스트 21파일 imarketkorea/_base 로 마이그레이션
- 실 LLM 호출 차단 conftest 가드
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
50 lines
1.6 KiB
YAML
50 lines
1.6 KiB
YAML
# 데모 테넌트 프로파일 (합성/중립값 — CLEANROOM.md).
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# 멀티테넌트 분기 학습 시연용. 두 번째 테넌트는 차원(162)은 동일하게 두되 비즈니스 값만 달리한다
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# → base warm-start 호환(P5). 아래 값은 합성이며 특정 회사의 실제 운영값이 아니다.
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tenant_id: imarketkorea
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inherits_base: true
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name: "Demo Tenant B"
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company_id: null
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state:
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revenue:
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# 다른 거래 규모 가정(데모): 구간 임계값 상향 (차원 수는 3으로 동일)
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thresholds: [30000000, 100000000]
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weights: [0.3, 0.6, 1.0]
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descriptions: ["low", "mid", "high"]
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acceptance:
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thresholds: [0.02, 0.07]
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weights: [0.3, 0.6, 1.0]
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descriptions: ["low", "mid", "high"]
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reward:
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failure_penalty: -0.7 # 결렬 비용을 더 크게 둔 데모 프로파일
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beta: 0.25
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action_mapping:
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type: file
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action_to_card: # 동일 차원(11) 유지 → warm-start 가능. 합성 데모 코드(테넌트 B).
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"0": "NGC-B001"
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"1": "NGC-B002"
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"2": "NGC-B003"
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"3": "NGC-B004"
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"4": "NGC-B005"
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"5": "NGC-B006"
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"6": "NGC-B007"
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"7": "NGC-B008"
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"8": "NGC-B009"
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"9": "NGC-B010"
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"10": "NGC-B011"
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llm:
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enabled: true
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# api_key_ref 는 미구현(dead) — 현재 LLM 키는 전역 config.local.toml [OpenAIConfig].api_key
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# (또는 OPENAI_API_KEY env) 를 사용한다. 테넌트별 키 분리는 표현층(Phase 2) 본작업에서 구현.
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api_key_ref: TENANT_B_OPENAI_API_KEY
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resources:
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language: ko
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scripts_dir: resources
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company_name: "데모상사 B"
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service_name: "Negosium"
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