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connectai/tests/confidenceEngine.test.ts
T
koriweb 2afd1ac589 feat: Self-Evolving Digital Employee OS P0~P6 + 캘린더 충돌 게이트
신뢰성 코어 (P1~P2):
- Requirement Graph: 업무 유형(회의록/시장조사/업무조사/일정) 필수 요소 주입 + 커버리지 hook
- Confidence Engine(0~100 결정론적) / Escalation Engine(검토 요청) / Epistemic Guard(모름·추정·확실 3분류)
- Provenance: citationTrace 에 출처 수정일·오래됨 경고
- Critic Loop: 문제 신호 turn 만 LLM 검수 1회 + 보완 카드

성장 루프 (P3):
- Gap Detector(Requirement-Knowledge) / Need Engine(30/25/20/15/10 공식) / Knowledge Inventory
- Learning Queue(proposed 전용 병합 — 승인은 사람만) / Decision Journal / Reflection 기록
- 반복 누락 요소(3회+)는 다음 turn 체크리스트에 자동 강조 (T5 루프)

지식 운영 (P4) + 기억 (P5) + 학습 실행 (P6):
- Knowledge Validation + Belief Revision(중복 reject·충돌 시 update/add 권고)
- Knowledge Decay(분야별 반감기 감사) / Knowledge Debt(blocked x impact)
- Organizational Memory(.astra/organization.md 상시 주입)
- Research Agent(approved 큐 -> 조사 브리프+추정 라벨 초안+Validation 게이트 -> proposals/)
- Skill Score(전/후반 추세) + Success Pattern DB(전요소충족+확신도90+ 자동 적재)

병렬 트랙:
- 캘린더 충돌 게이트: conflictCheck + 구조화 이벤트 캐시 + create_calendar_event 차단(force 는 사용자 승인 후)
- Task Eval Harness: 회의록 골든셋 자동 채점 명령 + 성장 리포트/학습 큐/노후 점검 명령

신규 모듈 17종(src/intelligence/), VS Code 명령 5종, 설정 11종, 테스트 +89건(전체 508 통과).
설계 문서: docs/SELF_EVOLVING_OS_MASTER_PLAN.md

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-06-11 13:42:09 +09:00

176 lines
7.5 KiB
TypeScript

/**
* Confidence Engine + Escalation Engine (Self-Evolving OS Phase 2) 단위 테스트.
* 순수 함수만 검증 — vscode 의존 없음.
*/
import {
extractAnswerSignals,
computeConfidence,
formatConfidenceFooter,
toBand,
RetrievalConfidenceSignals,
} from '../src/intelligence/confidenceEngine';
import { decideEscalation, formatEscalationFooter } from '../src/intelligence/escalationEngine';
import { buildEpistemicGuardBlock } from '../src/intelligence/epistemicGuardBlock';
import { buildCitationTraceBlock } from '../src/retrieval/citationTrace';
import type { RetrievalChunk } from '../src/retrieval/types';
const strongRetrieval: RetrievalConfidenceSignals = {
chunkCount: 5, topScore: 0.82, conflictCount: 0, ambiguityDetected: false,
};
const noRetrieval: RetrievalConfidenceSignals = {
chunkCount: 0, topScore: 0, conflictCount: 0, ambiguityDetected: false,
};
describe('extractAnswerSignals', () => {
it('헤지 마커와 출처 인용을 추출한다', () => {
const s = extractAnswerSignals('시장 규모는 5조원으로 추정됩니다. (확인 필요)\n\n*출처:* `시장조사.md`', 0);
expect(s.hedgeCount).toBe(2);
expect(s.hasCitation).toBe(true);
expect(s.modelKnowledgeOnly).toBe(false);
});
it('모델 지식만 사용 표기를 구분한다', () => {
const s = extractAnswerSignals('일반적인 설명입니다.\n\n*출처: 모델 지식 (검색 출처 미사용)*', null);
expect(s.hasCitation).toBe(false);
expect(s.modelKnowledgeOnly).toBe(true);
});
});
describe('computeConfidence', () => {
it('강한 그라운딩 + 출처 인용 + 커버리지 충족 → 높음(90+)', () => {
const r = computeConfidence(strongRetrieval, {
hedgeCount: 0, hasCitation: true, modelKnowledgeOnly: false, coverageMissing: 0,
});
expect(r.score).toBeGreaterThanOrEqual(90);
expect(r.band).toBe('high');
});
it('근거 없음 + 모델 지식만 → 매우 낮음(<50)', () => {
const r = computeConfidence(noRetrieval, {
hedgeCount: 2, hasCitation: false, modelKnowledgeOnly: true, coverageMissing: null,
});
expect(r.score).toBeLessThan(50);
expect(r.band).toBe('very-low');
});
it('충돌·모호성·커버리지 누락이 점수를 깎는다', () => {
const clean = computeConfidence(strongRetrieval, {
hedgeCount: 0, hasCitation: true, modelKnowledgeOnly: false, coverageMissing: 0,
});
const dirty = computeConfidence(
{ ...strongRetrieval, conflictCount: 2, ambiguityDetected: true },
{ hedgeCount: 0, hasCitation: true, modelKnowledgeOnly: false, coverageMissing: 3 },
);
expect(dirty.score).toBeLessThan(clean.score);
expect(dirty.factors.some((f) => f.label.includes('충돌'))).toBe(true);
});
it('점수는 0~100 으로 clamp 된다', () => {
const r = computeConfidence(noRetrieval, {
hedgeCount: 99, hasCitation: false, modelKnowledgeOnly: true, coverageMissing: 99,
});
expect(r.score).toBeGreaterThanOrEqual(0);
expect(r.score).toBeLessThanOrEqual(100);
});
it('구간 경계 — 90/70/50', () => {
expect(toBand(90)).toBe('high');
expect(toBand(89)).toBe('medium');
expect(toBand(70)).toBe('medium');
expect(toBand(69)).toBe('low');
expect(toBand(50)).toBe('low');
expect(toBand(49)).toBe('very-low');
});
});
describe('decideEscalation', () => {
const coverageOk = { ran: true, taskId: 'meeting-minutes', taskLabel: '회의록', covered: ['참석자'], missing: [] as string[] };
const noTask = { ran: false, covered: [] as string[], missing: [] as string[] };
function conf(score: number) {
return { score, band: toBand(score), bandLabel: '', factors: [] };
}
it('확신도 <50 이면 무조건 에스컬레이션', () => {
const d = decideEscalation({ confidence: conf(40), coverage: noTask, conflictCount: 0 });
expect(d.escalate).toBe(true);
expect(d.reasons[0]).toContain('매우 낮음');
});
it('고영향 업무(회의록) + 확신도 <70 → 검토 권장', () => {
const d = decideEscalation({ confidence: conf(60), coverage: coverageOk, conflictCount: 0 });
expect(d.escalate).toBe(true);
expect(d.reasons.some((r) => r.includes('회의록'))).toBe(true);
});
it('시장조사에서 출처 누락 → 단독 에스컬레이션', () => {
const d = decideEscalation({
confidence: conf(85),
coverage: { ran: true, taskId: 'market-research', taskLabel: '시장조사', covered: [], missing: ['출처'] },
conflictCount: 0,
});
expect(d.escalate).toBe(true);
expect(d.reasons.some((r) => r.includes('출처'))).toBe(true);
});
it('출처 충돌 + 확신도 <90 → 에스컬레이션', () => {
const d = decideEscalation({ confidence: conf(80), coverage: noTask, conflictCount: 1 });
expect(d.escalate).toBe(true);
});
it('확신도 높음 + 충돌 없음 + 커버리지 충족 → 에스컬레이션 없음', () => {
const d = decideEscalation({ confidence: conf(95), coverage: coverageOk, conflictCount: 0 });
expect(d.escalate).toBe(false);
expect(formatEscalationFooter(d)).toBe('');
});
});
describe('formatConfidenceFooter', () => {
it('점수·구간·상위 요인을 표시한다', () => {
const r = computeConfidence(strongRetrieval, {
hedgeCount: 0, hasCitation: true, modelKnowledgeOnly: false, coverageMissing: 0,
});
const f = formatConfidenceFooter(r);
expect(f).toContain(`확신도 ${r.score}/100`);
expect(f).toContain('높음');
});
});
describe('buildEpistemicGuardBlock', () => {
it('근거 없는 업무 turn 에 역질문 우선 지시가 들어간다', () => {
const b = buildEpistemicGuardBlock({ chunkCount: 0, taskDetected: true });
expect(b).toContain('검색 근거가 없음');
expect(b).toContain('질문');
});
it('근거 있는 turn 은 3분류 규칙만', () => {
const b = buildEpistemicGuardBlock({ chunkCount: 4, taskDetected: false });
expect(b).toContain('확인 필요');
expect(b).not.toContain('검색 근거가 없음');
});
});
describe('citationTrace Provenance 확장', () => {
const mkChunk = (title: string, lastUpdated?: number): RetrievalChunk => ({
id: title, source: 'brain-memory' as any, title, content: 'body', score: 0.8, tokenEstimate: 1,
metadata: { lastUpdated },
});
const NOW = new Date('2026-06-11T00:00:00Z').getTime();
it('수정일 메타데이터가 있으면 Provenance 섹션 표시 + 오래된 출처 경고', () => {
const fresh = mkChunk('최근문서', NOW - 10 * 24 * 3600 * 1000);
const stale = mkChunk('옛문서', NOW - 400 * 24 * 3600 * 1000);
const b = buildCitationTraceBlock([fresh, stale], { nowMs: NOW });
expect(b).toContain('Provenance');
expect(b).toContain('최근문서');
expect(b).toContain('⚠️오래됨');
expect(b).toContain('현재와 다를 수 있음');
});
it('메타데이터 없으면 기존 블록과 동일 (Provenance 섹션 없음)', () => {
const b = buildCitationTraceBlock([mkChunk('문서')], { nowMs: NOW });
expect(b).toContain('[CITATION TRACE]');
expect(b).not.toContain('Provenance');
});
});