# [[Ontology-Driven-Relevancy-Filtering]]

## 📌 Brief Summary
지식 탐사 주제의 무분별한 확장을 막기 위한 '지능형 제약' 시스템입니다. 최초 주제인 [[Root Topic]]을 모든 연구 단계에 강제 주입하여, LLM이 의미론적으로 가장 밀접한 연결 고리만 생성하도록 유도합니다.

## 📖 Core Content
1. **Root Topic Preservation**: 미션이 시작될 때 사용자가 입력한 주제를 시스템 메모리에 고정합니다.
2. **Context-Aware Prompting**: Gemini 지식 합성 단계에서 "최초의 뿌리 주제를 이해하는 데 직접적 도움이 되는 정보만 [[Link]]로 추출하라"는 강력한 룰셋을 부여합니다.
3. **Drift Prevention**: 연관 지식이 너무 광범위해질 경우, 에이전트가 스스로 확장을 멈춤으로써 사용자가 원치 않는 데이터가 쌓이는 것을 방지합니다.

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[Autonomous-Polling-Wait-Automation]], [[P-Reinforce-Agent-v2.6]]
- **Projects/Contexts:** [[Autonomous-Research-Engine]]
- **Contradictions/Notes:** 지식의 참신함과 정확성 사이의 균형을 위해 필터링 강도는 지속적인 튜닝이 필요합니다.


## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
-   **상태:** draft
-   **검증 단계:** conceptual
-   **출처 신뢰도:** A (자체 시스템 및 개발 기록 기반)
-   **중복 검사 결과:** 신규 생성

## 🔗 관련 문서 링크 (Related document links)

### 상위/유사 개념
- [[Datacollect Architecture]]
  - 연결 이유: 프로젝트의 핵심 아키텍처 및 시스템 기반.

### 구현/활용 도구
- [[P-Reinforce Engine]]
  - 연결 이유: 워크플로우 자동화 및 데이터 수집 엔진.

### 실무 적용 맥락 (Practical Application Contexts)
- **Operation / Maintenance:** Datacollect 파이프라인의 안정성 및 동기화 유지보수.

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-05-19: Initial draft generated via Datacollector P-Reinforce automation.
