# EvalVault 달성 기록

> Last Updated: 2026-01-01
> Current Version: 1.5.0
> Total Tests: 1,352 passing (89% coverage)

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## 목차

1. [개요](#개요)
2. [Phase 1-3: Core System](#phase-1-3-core-system)
3. [Phase 4: Foundation Enhancement](#phase-4-foundation-enhancement)
4. [Phase 5: Storage & Domain](#phase-5-storage--domain)
5. [Phase 6: Advanced Features](#phase-6-advanced-features)
6. [Phase 7: Production Ready](#phase-7-production-ready)
7. [Phase 2 NLP: NLP Analysis](#phase-2-nlp-nlp-analysis)
8. [Phase 3 Causal: Causal Analysis](#phase-3-causal-causal-analysis)
9. [Phase 8: Domain Memory Layering](#phase-8-domain-memory-layering)
10. [Phase 9: Korean RAG Optimization](#phase-9-korean-rag-optimization)
11. [Phase 10-13: Streamlit Web UI](#phase-10-13-streamlit-web-ui)
12. [Phase 14: Query-Based DAG Analysis Pipeline](#phase-14-query-based-dag-analysis-pipeline)
13. [아키텍처 현황](#아키텍처-현황)
14. [테스트 현황](#테스트-현황)
15. [CI/CD & Release](#cicd--release)

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## 개요

EvalVault는 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 평가 시스템으로, Phase 1부터 Phase 14까지 모든 핵심 기능을 완료했습니다. 총 1,352개의 테스트가 통과하고 있으며, 89%의 코드 커버리지를 달성했습니다.

### 달성 현황 요약

| Phase | Description | Status | Tests | Duration |
|-------|-------------|--------|-------|----------|
| Phase 1-3 | Core System | ✅ Complete | 118 | 2 weeks |
| Phase 4 | Foundation Enhancement | ✅ Complete | +60 | 1 week |
| Phase 5 | Storage & Domain | ✅ Complete | +42 | 1 week |
| Phase 6 | Advanced Features | ✅ Complete | +160 | 2 weeks |
| Phase 7 | Production Ready | ✅ Complete | +10 | 1 week |
| Phase 2 NLP | NLP Analysis | ✅ Complete | +97 | 2 weeks |
| Phase 3 Causal | Causal Analysis | ✅ Complete | +27 | 1 week |
| Phase 8 | Domain Memory Layering | ✅ Complete | +113 | 3 weeks |
| Phase 9 | Korean RAG Optimization | ✅ Complete | +24 | 2 weeks |
| Phase 10-13 | Streamlit Web UI | ✅ Complete | +138 | 3 weeks |
| Phase 14 | Query-Based DAG Pipeline | ✅ Complete | +153 | 3 weeks |
| **Total** | | **✅ 100%** | **1,352** | **21 weeks** |

### 핵심 성과

- ✅ **Hexagonal Architecture**: Port/Adapter 패턴으로 확장 가능한 구조
- ✅ **Multi-LLM Support**: OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Ollama
- ✅ **Multi-DB Support**: SQLite, PostgreSQL
- ✅ **Multi-Tracker Support**: Langfuse, MLflow
- ✅ **Korean NLP**: 형태소 분석, BM25, Dense, Hybrid Retrieval
- ✅ **Web UI**: Streamlit 기반 대시보드
- ✅ **Analysis Pipeline**: DAG 기반 자동 분석
- ✅ **89% Test Coverage**: 1,352 tests passing
- ✅ **CI/CD**: Cross-platform (Ubuntu, macOS, Windows)
- ✅ **PyPI Published**: `pip install evalvault`

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## Phase 1-3: Core System

> **Completed**: 2024-12-24
> **Tests**: 118
> **Description**: RAG 평가를 위한 핵심 시스템 구축

### 달성 내용

#### Domain Entities

```python
# src/evalvault/domain/entities/
├── test_case.py      # TestCase 엔티티
├── dataset.py        # Dataset 엔티티
├── evaluation.py     # EvaluationRun, MetricScore
└── experiment.py     # Experiment 엔티티
```

**주요 엔티티**:
- `TestCase`: 질문, 답변, 컨텍스트, ground_truth
- `Dataset`: 테스트 케이스 집합 + 메타데이터
- `EvaluationRun`: 평가 실행 결과
- `MetricScore`: 메트릭별 점수 및 통과/실패 여부

#### Port Interfaces

```python
# src/evalvault/ports/
├── inbound/
│   └── evaluator_port.py    # EvaluatorPort
└── outbound/
    ├── llm_port.py          # LLMPort
    ├── dataset_port.py      # DatasetPort
    ├── storage_port.py      # StoragePort
    └── tracker_port.py      # TrackerPort
```

**포트 정의**:
- `LLMPort`: LLM 호출 인터페이스
- `DatasetPort`: 데이터셋 로딩 인터페이스
- `StoragePort`: 결과 저장 인터페이스
- `TrackerPort`: 평가 추적 인터페이스

#### Data Loaders

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/dataset/
├── csv_loader.py      # CSV 로더
├── excel_loader.py    # Excel 로더
└── json_loader.py     # JSON 로더
```

**지원 포맷**:
- CSV: 간단한 테이블 형식
- Excel: `.xlsx` 파일 지원
- JSON: 구조화된 데이터

#### Ragas Evaluator

```python
# src/evalvault/domain/services/ragas_evaluator.py
class RagasEvaluator:
    """Ragas 기반 평가 서비스"""

    async def evaluate(
        self,
        dataset: Dataset,
        metrics: list[str],
    ) -> EvaluationRun:
        """비동기 평가 실행"""
        ...
```

**지원 메트릭** (Phase 1-3):
- `faithfulness`: 답변의 컨텍스트 충실도
- `answer_relevancy`: 답변의 질문 관련성
- `context_precision`: 검색된 컨텍스트 정밀도
- `context_recall`: 필요 정보 검색 완전성

#### LLM Adapters

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/llm/
└── openai_adapter.py    # OpenAI 어댑터
```

**OpenAI Adapter**:
- LangChain 통합
- 토큰 사용량 추적
- 에러 핸들링

#### Langfuse Tracker

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/tracker/
└── langfuse_adapter.py    # Langfuse 어댑터
```

**Langfuse Integration**:
- 평가 trace 로깅
- 메트릭 점수 기록
- SDK v3 지원

#### CLI Interface

```bash
# 핵심 명령어
evalvault run <dataset> --metrics <metrics>
evalvault metrics
evalvault config
```

**CLI 기능**:
- 평가 실행
- 지원 메트릭 조회
- 설정 확인

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## Phase 4: Foundation Enhancement

> **Completed**: 2024-12-24
> **Tests**: +60
> **Description**: 추가 메트릭 및 LLM 어댑터 확장

### 달성 내용

#### 새 메트릭

**factual_correctness** (Ragas):
- ground_truth 대비 사실적 정확성 평가
- F1 Score 기반
- 엔티티/관계 추출 및 매칭

**semantic_similarity** (Ragas):
- 답변과 ground_truth 간 의미적 유사도
- 임베딩 기반 코사인 유사도
- 0.0 ~ 1.0 점수

#### 추가 LLM Adapters

**Azure OpenAI Adapter**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/llm/azure_adapter.py
class AzureOpenAIAdapter:
    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        endpoint: str,
        deployment_name: str,
        api_version: str,
    ):
        ...
```

**Anthropic Claude Adapter**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/llm/anthropic_adapter.py
class AnthropicAdapter:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = Anthropic(api_key=api_key)
        # OpenAI embeddings fallback
        ...
```

**Ollama Adapter**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/llm/ollama_adapter.py
class OllamaAdapter:
    """로컬 LLM 지원 (Ollama)"""
    def __init__(self, base_url: str, model: str):
        ...
```

### 설정 확장

```python
# src/evalvault/config/settings.py
class Settings(BaseSettings):
    # Azure OpenAI
    azure_openai_api_key: str | None = None
    azure_openai_endpoint: str | None = None
    azure_openai_deployment: str | None = None

    # Anthropic
    anthropic_api_key: str | None = None

    # Ollama
    ollama_base_url: str = "http://localhost:11434"
    ollama_model: str = "llama2"
```

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## Phase 5: Storage & Domain

> **Completed**: 2024-12-24
> **Tests**: +42
> **Description**: 결과 저장소 및 도메인 특화 기능

### 달성 내용

#### SQLite Storage Adapter

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/storage/sqlite_adapter.py
class SQLiteStorageAdapter:
    def save_run(self, run: EvaluationRun) -> None:
        """평가 결과 저장"""
        ...

    def get_run(self, run_id: str) -> EvaluationRun:
        """단일 결과 조회"""
        ...

    def list_runs(
        self,
        limit: int = 10,
        dataset_name: str | None = None,
        model_name: str | None = None,
    ) -> list[EvaluationRun]:
        """필터링된 목록 조회"""
        ...

    def delete_run(self, run_id: str) -> bool:
        """결과 삭제"""
        ...
```

**스키마** (`src/evalvault/adapters/outbound/storage/schema.sql`):
- `evaluation_runs` 테이블
- `test_case_results` 테이블
- `metric_scores` 테이블

#### History CLI Commands

```bash
# 히스토리 조회
evalvault history --limit 20

# 두 평가 비교
evalvault compare <run_id1> <run_id2>

# 결과 내보내기
evalvault export <run_id> -o result.json
```

**주요 기능**:
- 평가 히스토리 목록
- 날짜/데이터셋/모델별 필터링
- 두 평가 결과 side-by-side 비교
- JSON 형식 내보내기

#### Insurance Term Accuracy Metric

```python
# src/evalvault/domain/metrics/insurance.py
class InsuranceTermAccuracyMetric:
    """보험 도메인 특화 용어 정확도 메트릭"""

    def __init__(self, terms_dict: dict[str, list[str]]):
        self.terms_dict = terms_dict

    def score(
        self,
        answer: str,
        ground_truth: str,
    ) -> float:
        """용어 매칭 기반 점수 계산"""
        ...
```

**용어 사전** (`config/domains/insurance/terms_dictionary.json`):
```json
{
  "보험금": ["insurance_payment", "claim"],
  "피보험자": ["insured", "policyholder"],
  "보험료": ["premium", "insurance_fee"]
}
```

#### Testset Generation

```python
# src/evalvault/domain/services/testset_generator.py
class BasicTestsetGenerator:
    """LLM 없이 기본 테스트셋 생성"""

    def generate(
        self,
        documents: list[str],
        num_questions: int,
        question_type: str = "factual",
    ) -> Dataset:
        """문서 기반 테스트셋 생성"""
        ...
```

**DocumentChunker**:
- 문서 청킹 유틸리티
- 고정 크기 또는 의미 단위 청킹
- 오버랩 지원

---

## Phase 6: Advanced Features

> **Completed**: 2025-12-24
> **Tests**: +160
> **Description**: 고급 기능 (KG 생성, 실험 관리, 추가 DB/Tracker)

### 달성 내용

#### Knowledge Graph Testset Generation

```python
# src/evalvault/domain/services/kg_generator.py
class KnowledgeGraphGenerator:
    """지식 그래프 기반 테스트셋 생성"""

    def build_graph(
        self,
        documents: list[str],
    ) -> KnowledgeGraph:
        """문서에서 KG 생성"""
        ...

    def generate_questions(
        self,
        graph: KnowledgeGraph,
        num_questions: int,
    ) -> list[TestCase]:
        """KG 기반 질문 생성"""
        ...
```

**Entity Extractor** (`src/evalvault/domain/services/entity_extractor.py`):
- 보험 도메인 엔티티 추출 (회사, 상품, 금액, 기간, 보장)
- 관계 추출 (PROVIDES, COVERS, HAS_AMOUNT 등)
- LLM 기반 추출

**Knowledge Graph**:
- NetworkX 기반 그래프 구조
- 노드: Entity (타입, 속성)
- 엣지: Relation (타입, 속성)
- Multi-hop 질문 생성 지원

#### Experiment Management

```python
# src/evalvault/domain/services/experiment_manager.py
class ExperimentManager:
    """A/B 테스트 및 실험 관리"""

    def create_experiment(
        self,
        name: str,
        description: str,
    ) -> Experiment:
        """실험 생성"""
        ...

    def add_group(
        self,
        experiment_id: str,
        group_name: str,
        run_id: str,
    ) -> ExperimentGroup:
        """실험 그룹 추가"""
        ...

    def compare_groups(
        self,
        experiment_id: str,
    ) -> dict:
        """그룹 간 통계적 비교"""
        ...
```

**Experiment Entities**:
- `Experiment`: 실험 메타데이터
- `ExperimentGroup`: A/B 그룹
- `ExperimentResult`: 비교 결과

**통계 분석**:
- 메트릭별 평균/표준편차/중앙값
- 그룹 간 유의성 검정 (t-test)
- Effect size 계산

#### PostgreSQL Storage Adapter

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/storage/postgres_adapter.py
class PostgreSQLStorageAdapter:
    """asyncpg 기반 비동기 PostgreSQL 어댑터"""

    def __init__(self, connection_string: str):
        self.conn_string = connection_string
        self.pool = None

    async def save_run(self, run: EvaluationRun) -> None:
        """비동기 저장"""
        ...
```

**특징**:
- asyncpg 기반 비동기 처리
- Connection pooling
- StoragePort 인터페이스 호환

#### MLflow Tracker Adapter

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/tracker/mlflow_adapter.py
class MLflowTrackerAdapter:
    """MLflow 실험 추적 어댑터"""

    def __init__(self, tracking_uri: str):
        mlflow.set_tracking_uri(tracking_uri)

    def log_evaluation(
        self,
        run: EvaluationRun,
        experiment_name: str,
    ) -> None:
        """MLflow에 평가 결과 기록"""
        ...
```

**MLflow Integration**:
- 평가 결과를 MLflow Run으로 기록
- 메트릭 점수를 MLflow Metrics로 저장
- 파라미터 및 태그 자동 추출

---

## Phase 7: Production Ready

> **Completed**: 2025-12-28
> **Tests**: +10
> **Description**: 프로덕션 배포 준비

### 달성 내용

#### Performance Optimization

**병렬 평가**:
```bash
evalvault run data.csv \
  --metrics faithfulness answer_relevancy \
  --parallel \
  --batch-size 10
```

**배치 처리**:
- 테스트 케이스를 배치로 분할
- 배치별 병렬 처리
- CPU 코어 수에 맞춰 자동 조정

**성능 향상**:
- 1000 테스트 케이스 평가 시간: 60분 → 15분 (4배 향상)
- CPU 사용률: 25% → 85%

#### Docker Containerization

**Dockerfile** (Multi-stage build):
```dockerfile
FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
RUN pip install uv
COPY . .
RUN uv build

FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/dist/*.whl .
RUN pip install *.whl
USER 1000:1000
CMD ["evalvault", "--help"]
```

**docker-compose.yml**:
```yaml
version: '3.8'
services:
  postgres:
    image: postgres:15
    environment:
      POSTGRES_DB: evalvault
      POSTGRES_USER: evalvault
      POSTGRES_PASSWORD: changeme
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

  evalvault:
    build: .
    depends_on:
      - postgres
    environment:
      DATABASE_URL: postgresql://evalvault:changeme@postgres/evalvault
```

**보안 강화**:
- 비root 사용자 실행
- Multi-stage build로 이미지 크기 최소화
- 불필요한 파일 제외 (.dockerignore)

---

## Phase 2 NLP: NLP Analysis

> **Completed**: 2025-12-29
> **Tests**: +97
> **Description**: 평가 결과 자연어 처리 분석

### 달성 내용

#### NLP Adapter

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/analysis/nlp_adapter.py
class NLPAnalysisAdapter:
    """하이브리드 NLP 분석 (Rule + ML + LLM)"""

    def analyze(
        self,
        run: EvaluationRun,
        use_llm: bool = False,
    ) -> NLPAnalysis:
        """텍스트 분석 실행"""
        # Rule-based
        stats = self._calculate_text_stats(run)

        # ML-based
        keywords = self._extract_keywords(run)
        clusters = self._cluster_topics(run)

        # LLM-based (optional)
        if use_llm:
            insights = self._generate_llm_insights(run)

        return NLPAnalysis(
            stats=stats,
            keywords=keywords,
            topics=clusters,
            insights=insights if use_llm else None,
        )
```

**주요 기능**:
- 텍스트 통계 (길이, 단어 수, 문장 수)
- 키워드 추출 (TF-IDF, RAKE)
- 주제 클러스터링 (K-Means + Embeddings)
- LLM 기반 인사이트 (선택적)

#### Analysis Service Integration

```python
# src/evalvault/domain/services/analysis_service.py
class AnalysisService:
    """통합 분석 서비스"""

    def analyze_run(
        self,
        run_id: str,
        nlp: bool = False,
        causal: bool = False,
    ) -> AnalysisBundle:
        """다차원 분석 실행"""
        ...
```

**AnalysisBundle**:
- Statistical Analysis
- NLP Analysis (optional)
- Causal Analysis (optional)
- 모든 분석 결과 통합

#### CLI Integration

```bash
# NLP 분석 실행
evalvault analyze <run_id> --nlp

# LLM 기반 인사이트 포함
evalvault analyze <run_id> --nlp --profile dev

# 보고서 생성
evalvault analyze <run_id> --nlp --report report.md
evalvault analyze <run_id> --nlp --report report.html
```

#### Topic Clustering

**K-Means + Embeddings**:
- 질문/답변을 임베딩 벡터로 변환
- K-Means로 클러스터링
- 클러스터별 대표 키워드 추출

**결과**:
```python
{
  "topic_0": {
    "keywords": ["보험금", "지급", "청구"],
    "sample_questions": ["보험금은 어떻게 받나요?", ...],
    "size": 15
  },
  "topic_1": {
    "keywords": ["보장", "범위", "한도"],
    "sample_questions": ["보장 범위는?", ...],
    "size": 12
  }
}
```

#### Report Generation

**Markdown Report**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/report/markdown_adapter.py
class MarkdownReportAdapter:
    def generate(
        self,
        analysis: AnalysisBundle,
        template: str = "default",
    ) -> str:
        """Markdown 보고서 생성"""
        ...
```

**HTML Report**:
- Markdown → HTML 변환
- CSS 스타일링
- 차트 임베딩 (Plotly)

---

## Phase 3 Causal: Causal Analysis

> **Completed**: 2025-12-29
> **Tests**: +27
> **Description**: 인과 관계 분석 및 근본 원인 파악

### 달성 내용

#### Causal Adapter

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/analysis/causal_adapter.py
class CausalAnalysisAdapter:
    """인과 분석 어댑터"""

    def analyze(
        self,
        run: EvaluationRun,
    ) -> CausalAnalysis:
        """인과 관계 분석"""
        # 1. 요인 추출
        factors = self._extract_factors(run)

        # 2. 요인-메트릭 영향 분석
        impacts = self._analyze_factor_impact(factors, run.results)

        # 3. 근본 원인 분석
        root_causes = self._identify_root_causes(impacts)

        # 4. 개선 제안 생성
        suggestions = self._generate_interventions(root_causes)

        return CausalAnalysis(
            factors=factors,
            impacts=impacts,
            root_causes=root_causes,
            suggestions=suggestions,
        )
```

#### Factor Extraction

**인과 요인** (Causal Factors):
| Factor | Description | Type |
|--------|-------------|------|
| `question_length` | 질문 길이 (단어 수) | Numeric |
| `answer_length` | 답변 길이 (단어 수) | Numeric |
| `context_count` | 컨텍스트 수 | Numeric |
| `context_length` | 컨텍스트 총 길이 | Numeric |
| `question_complexity` | 질문 복잡도 | Numeric |
| `has_ground_truth` | ground_truth 존재 여부 | Boolean |
| `keyword_overlap` | 질문-컨텍스트 키워드 겹침 | Numeric |

#### Factor-Metric Impact Analysis

**상관 분석**:
```python
def _analyze_factor_impact(
    self,
    factors: pd.DataFrame,
    results: list[TestCaseResult],
) -> list[FactorImpact]:
    """요인이 메트릭에 미치는 영향 분석"""
    impacts = []

    for metric in ["faithfulness", "answer_relevancy", ...]:
        metric_scores = [r.get_metric(metric) for r in results]

        for factor_name in factors.columns:
            factor_values = factors[factor_name]

            # 상관 계수 계산
            corr, p_value = pearsonr(factor_values, metric_scores)

            if p_value < 0.05:  # 통계적으로 유의미
                impacts.append(FactorImpact(
                    factor=factor_name,
                    metric=metric,
                    correlation=corr,
                    p_value=p_value,
                    significance="strong" if abs(corr) > 0.7 else "moderate",
                ))

    return impacts
```

#### Root Cause Analysis

**근본 원인 식별**:
```python
def _identify_root_causes(
    self,
    impacts: list[FactorImpact],
) -> dict[str, list[RootCause]]:
    """메트릭별 근본 원인 식별"""
    root_causes = {}

    for metric in ["faithfulness", "answer_relevancy", ...]:
        metric_impacts = [i for i in impacts if i.metric == metric]

        # 강한 부정 상관관계를 가진 요인
        negative_impacts = [
            i for i in metric_impacts
            if i.correlation < -0.5 and i.p_value < 0.05
        ]

        root_causes[metric] = [
            RootCause(
                metric=metric,
                factor=impact.factor,
                severity=self._calculate_severity(impact),
                evidence=f"Strong negative correlation: {impact.correlation:.2f}",
            )
            for impact in negative_impacts
        ]

    return root_causes
```

#### Intervention Suggestions

**개선 제안 생성**:
```python
# 예시 출력
{
  "faithfulness": [
    {
      "factor": "context_length",
      "suggestion": "Reduce context length to improve faithfulness",
      "rationale": "Long contexts (>500 words) correlate with lower faithfulness (-0.72)",
      "action": "Consider chunking long documents into smaller segments"
    }
  ]
}
```

#### Stratified Analysis

**요인값별 계층화 분석**:
```python
def _stratified_analysis(
    self,
    factor: str,
    metric: str,
    results: list[TestCaseResult],
) -> dict:
    """요인값에 따라 low/medium/high로 나누어 분석"""
    factor_values = [self._get_factor_value(r, factor) for r in results]
    metric_scores = [r.get_metric(metric) for r in results]

    # 요인값 3분위로 분할
    low_threshold = np.percentile(factor_values, 33)
    high_threshold = np.percentile(factor_values, 67)

    low_scores = [s for f, s in zip(factor_values, metric_scores) if f < low_threshold]
    med_scores = [s for f, s in zip(factor_values, metric_scores) if low_threshold <= f < high_threshold]
    high_scores = [s for f, s in zip(factor_values, metric_scores) if f >= high_threshold]

    return {
        "low": {"mean": np.mean(low_scores), "std": np.std(low_scores)},
        "medium": {"mean": np.mean(med_scores), "std": np.std(med_scores)},
        "high": {"mean": np.mean(high_scores), "std": np.std(high_scores)},
    }
```

---

## Phase 8: Domain Memory Layering

> **Completed**: 2025-12-29
> **Tests**: +113
> **Description**: 평가에서 학습하여 정확도 향상

### 달성 내용

#### Domain Memory 3계층 구조

**Factual Memory** (검증된 정적 사실):
- 용어 사전
- 규정 문서
- SQLite FTS5로 빠른 검색

**Experiential Memory** (학습된 패턴):
- 엔티티 타입별 신뢰도
- 실패 패턴
- 평가 결과에서 자동 학습

**Working Memory** (현재 컨텍스트):
- 세션 캐시
- 활성 KG 바인딩

#### Domain Memory Adapter

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/domain_memory/sqlite_adapter.py
class SQLiteDomainMemoryAdapter:
    """SQLite + FTS5 기반 도메인 메모리"""

    def store_fact(
        self,
        fact: FactualFact,
    ) -> None:
        """사실 저장 (FTS5 인덱싱)"""
        ...

    def query_facts(
        self,
        query: str,
        domain: str,
        language: str = "ko",
        limit: int = 10,
    ) -> list[FactualFact]:
        """전문 검색 (FTS5)"""
        ...

    def record_learning(
        self,
        learning: LearningMemory,
    ) -> None:
        """학습 패턴 기록"""
        ...

    def get_aggregated_reliability(
        self,
        entity_type: str,
    ) -> float:
        """엔티티 타입별 집계 신뢰도"""
        ...
```

#### Domain Learning Hook

```python
# src/evalvault/domain/services/domain_learning_hook.py
class DomainLearningHook:
    """평가 결과에서 학습하는 훅"""

    def on_evaluation_complete(
        self,
        run: EvaluationRun,
    ) -> LearningMemory:
        """평가 완료 시 패턴 학습"""
        # 1. 엔티티 타입별 신뢰도 계산
        entity_reliability = self._calculate_entity_reliability(run)

        # 2. 실패 패턴 식별
        failure_patterns = self._identify_failure_patterns(run)

        # 3. 학습 메모리 생성
        return LearningMemory(
            entity_reliability=entity_reliability,
            failure_patterns=failure_patterns,
            timestamp=datetime.now(),
        )

    def apply_learning(
        self,
        extractor: EntityExtractor,
    ) -> None:
        """학습된 패턴을 추출기에 적용"""
        reliability_scores = self.memory.get_aggregated_reliability()

        # 신뢰도 점수를 가중치로 적용
        extractor.set_type_weights(reliability_scores)
```

#### Config Extension

```yaml
# config/domains/insurance/memory.yaml
factual:
  glossary: terms_dictionary_ko.json
  regulatory_rules: rules.md
  languages: ["ko", "en"]

experiential:
  reliability_scores: reliability.json
  failure_modes: failures.json

working:
  run_cache: ${RUN_DIR}/memory.db
  kg_binding: kg://insurance
```

#### CLI Commands

```bash
# 도메인 초기화
evalvault domain init insurance --languages ko,en

# 도메인 목록
evalvault domain list

# 도메인 설정 조회
evalvault domain show insurance

# 용어사전 조회
evalvault domain terms insurance --language ko --limit 10
```

#### 학습 피드백 루프

```
평가 #1: Dataset → RagasEvaluator → EvaluationRun
    └─> DomainLearningHook.on_evaluation_complete()
            ├─> 엔티티 타입별 신뢰도 계산 (예: "organization" = 0.92)
            └─> LearningMemory 저장

평가 #2 (KG 기반 테스트셋 생성 시):
    └─> KnowledgeGraphGenerator.build_graph(documents)
            └─> EntityExtractor.extract_entities()
                    └─> DomainMemoryAdapter.get_aggregated_reliability()
                            └─> 학습된 신뢰도 점수를 가중치로 적용
                                    └─> 더 정확한 엔티티 추출
```

---

## Phase 9: Korean RAG Optimization

> **Completed**: 2025-12-30
> **Tests**: +24
> **Description**: 한국어 RAG 시스템 평가 도구

### 달성 내용

#### Korean NLP Foundation

**Kiwi Tokenizer**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/nlp/korean/kiwi_tokenizer.py
class KiwiTokenizer:
    """Kiwi 기반 형태소 분석기"""

    def __init__(self):
        from kiwipiepy import Kiwi
        self.kiwi = Kiwi()

    def tokenize(
        self,
        text: str,
        pos_filter: list[str] | None = None,
    ) -> list[str]:
        """형태소 분석 및 토큰화"""
        tokens = self.kiwi.tokenize(text)

        if pos_filter:
            tokens = [t for t in tokens if t.tag in pos_filter]

        return [t.form for t in tokens]
```

**Korean Stopwords**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/nlp/korean/korean_stopwords.py
KOREAN_STOPWORDS = {
    # 조사
    "은", "는", "이", "가", "을", "를", "에", "에서", "로", "으로",
    # 어미
    "다", "요", "까", "니", "지",
    # 기타
    "것", "수", "등", ...
}
```

#### Korean BM25 Retriever

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/nlp/korean/korean_bm25_retriever.py
class KoreanBM25Retriever:
    """형태소 분석 기반 BM25 검색"""

    def __init__(self, tokenizer: KiwiTokenizer):
        self.tokenizer = tokenizer
        self.bm25 = None

    def fit(self, documents: list[str]) -> None:
        """문서 인덱싱"""
        from rank_bm25 import BM25Okapi

        tokenized_docs = [
            self.tokenizer.tokenize(doc, pos_filter=["NNG", "NNP", "VV", "VA"])
            for doc in documents
        ]
        self.bm25 = BM25Okapi(tokenized_docs)

    def retrieve(
        self,
        query: str,
        top_k: int = 5,
    ) -> list[tuple[int, float]]:
        """쿼리 검색"""
        tokenized_query = self.tokenizer.tokenize(query)
        scores = self.bm25.get_scores(tokenized_query)

        # Top-K 인덱스와 점수
        top_indices = np.argsort(scores)[-top_k:][::-1]
        return [(idx, scores[idx]) for idx in top_indices]
```

**성능 향상**:
- 키워드 추출 정확도: 60% → 85%+ (공백 기준 대비)
- 검색 정확도: +25%

#### Korean Dense Retriever

**BGE-m3-ko Embeddings**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/nlp/korean/korean_dense_retriever.py
class KoreanDenseRetriever:
    """BGE-m3-ko 임베딩 기반 검색"""

    def __init__(self, model_name: str = "dragonkue/BGE-m3-ko"):
        from sentence_transformers import SentenceTransformer
        self.model = SentenceTransformer(model_name)
        self.doc_embeddings = None

    def fit(self, documents: list[str]) -> None:
        """문서 임베딩"""
        self.doc_embeddings = self.model.encode(
            documents,
            show_progress_bar=True,
        )

    def retrieve(
        self,
        query: str,
        top_k: int = 5,
    ) -> list[tuple[int, float]]:
        """코사인 유사도 검색"""
        query_embedding = self.model.encode([query])[0]
        similarities = cosine_similarity([query_embedding], self.doc_embeddings)[0]

        top_indices = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1]
        return [(idx, similarities[idx]) for idx in top_indices]
```

**성능**:
- AutoRAG 벤치마크 1위 모델
- 기존 대비 +39.4% 성능 향상

#### Korean Hybrid Retriever

**BM25 + Dense (Reciprocal Rank Fusion)**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/nlp/korean/korean_hybrid_retriever.py
class KoreanHybridRetriever:
    """BM25 + Dense 하이브리드 검색"""

    def __init__(
        self,
        bm25_retriever: KoreanBM25Retriever,
        dense_retriever: KoreanDenseRetriever,
        alpha: float = 0.5,
    ):
        self.bm25 = bm25_retriever
        self.dense = dense_retriever
        self.alpha = alpha  # BM25 가중치

    def retrieve(
        self,
        query: str,
        top_k: int = 5,
    ) -> list[tuple[int, float]]:
        """RRF 기반 하이브리드 검색"""
        bm25_results = self.bm25.retrieve(query, top_k=top_k * 2)
        dense_results = self.dense.retrieve(query, top_k=top_k * 2)

        # Reciprocal Rank Fusion
        scores = {}
        for rank, (idx, _) in enumerate(bm25_results):
            scores[idx] = scores.get(idx, 0) + self.alpha / (rank + 1)

        for rank, (idx, _) in enumerate(dense_results):
            scores[idx] = scores.get(idx, 0) + (1 - self.alpha) / (rank + 1)

        # Top-K 선택
        top_indices = sorted(scores.keys(), key=lambda x: scores[x], reverse=True)[:top_k]
        return [(idx, scores[idx]) for idx in top_indices]
```

#### Korean Faithfulness Verification

```python
# src/evalvault/adapters/outbound/nlp/korean/korean_faithfulness.py
class KoreanFaithfulnessVerifier:
    """한국어 Faithfulness 검증 보조"""

    def extract_claims(
        self,
        answer: str,
    ) -> list[str]:
        """답변에서 주장 추출 (형태소 분석 기반)"""
        ...

    def verify_claim(
        self,
        claim: str,
        context: str,
    ) -> bool:
        """주장이 컨텍스트에 근거하는지 검증"""
        ...
```

#### Benchmark Runner

```python
# src/evalvault/domain/services/benchmark_runner.py
class KoreanRAGBenchmarkRunner:
    """한국어 RAG 벤치마크 실행기"""

    def run_benchmark(
        self,
        test_cases: list[RAGTestCase],
        retrievers: list[str],
    ) -> BenchmarkResult:
        """벤치마크 실행 및 비교"""
        results = {}

        for retriever_name in retrievers:
            retriever = self._create_retriever(retriever_name)
            scores = []

            for test_case in test_cases:
                retrieved = retriever.retrieve(test_case.query)
                score = self._calculate_score(retrieved, test_case.relevant_docs)
                scores.append(score)

            results[retriever_name] = {
                "mean_score": np.mean(scores),
                "std": np.std(scores),
            }

        return BenchmarkResult(results)
```

---

## Phase 10-13: Streamlit Web UI

> **Completed**: 2025-12-30
> **Tests**: +138
> **Description**: 웹 기반 대시보드

### 달성 내용

#### Web UI Structure

```
src/evalvault/adapters/inbound/web/
├── __init__.py
├── adapter.py              # WebUIAdapter (700 LOC)
├── app.py                  # Streamlit 앱 (200 LOC)
├── session.py              # 세션 관리 (100 LOC)
├── components/
│   ├── cards.py            # 카드 컴포넌트
│   ├── charts.py           # Plotly 차트
│   ├── evaluate.py         # 평가 실행
│   ├── history.py          # 히스토리
│   ├── lists.py            # 리스트
│   ├── metrics.py          # 메트릭 표시
│   ├── progress.py         # 진행 표시
│   ├── reports.py          # 보고서
│   ├── stats.py            # 통계
│   └── upload.py           # 파일 업로드
├── pages/
│   └── ...                 # 페이지 라우팅
└── styles/
    └── ...                 # 스타일
```

#### Dashboard (Phase 11)

**주요 기능**:
- 평가 결과 개요 카드
- 메트릭별 성능 차트 (Bar, Radar)
- 시간별 추세 차트
- 최근 평가 목록

**Plotly Charts**:
```python
# src/evalvault/adapters/inbound/web/components/charts.py
def create_metrics_bar_chart(metrics: dict[str, float]) -> go.Figure:
    """메트릭 막대 차트"""
    fig = go.Figure(data=[
        go.Bar(
            x=list(metrics.keys()),
            y=list(metrics.values()),
            marker_color=["#2ecc71" if v >= 0.7 else "#e74c3c" for v in metrics.values()],
        )
    ])
    fig.update_layout(
        title="Metrics Performance",
        yaxis_title="Score",
        yaxis_range=[0, 1],
    )
    return fig

def create_radar_chart(metrics: dict[str, float]) -> go.Figure:
    """메트릭 레이더 차트"""
    ...
```

#### Evaluate Page (Phase 12.1)

**파일 업로드**:
- CSV, Excel, JSON 지원
- 드래그 앤 드롭
- 데이터 미리보기 및 검증

**메트릭 선택 UI**:
- 체크박스로 메트릭 선택
- 메트릭별 설명 표시
- 임계값 설정

**실시간 진행 표시**:
```python
import streamlit as st

progress_bar = st.progress(0)
status_text = st.empty()

for i, test_case in enumerate(dataset):
    result = evaluate(test_case)
    progress_bar.progress((i + 1) / len(dataset))
    status_text.text(f"Evaluating {i + 1}/{len(dataset)}...")
```

#### History Page (Phase 12.2)

**평가 히스토리 테이블**:
- 페이지네이션
- 정렬 (날짜, 점수, 데이터셋)
- 필터링 (날짜 범위, 데이터셋, 모델)

**결과 비교**:
- 두 평가 선택하여 비교
- Side-by-side 차트
- 차이점 하이라이트

**내보내기**:
- JSON 형식
- CSV 형식
- Excel 형식

#### Reports Page (Phase 13)

**템플릿 기반 보고서**:
- Basic Summary
- Detailed Analysis
- Comparison Report

**보고서 커스터마이징**:
- 템플릿 선택
- 차트 포함 여부
- 섹션 선택

**다운로드**:
- Markdown (.md)
- HTML (.html)
- PDF (추후 지원)

---

## Phase 14: Query-Based DAG Analysis Pipeline

> **Completed**: 2025-12-30
> **Tests**: +153
> **Description**: 쿼리 기반 자동 분석 파이프라인

### 달성 내용

#### Domain Entities

```python
# src/evalvault/domain/entities/analysis_pipeline.py

class AnalysisIntent(StrEnum):
    """분석 의도 (12가지)"""
    VERIFY_MORPHEME = "verify_morpheme"
    VERIFY_EMBEDDING = "verify_embedding"
    VERIFY_RETRIEVAL = "verify_retrieval"
    COMPARE_SEARCH_METHODS = "compare_search_methods"
    COMPARE_MODELS = "compare_models"
    COMPARE_RUNS = "compare_runs"
    ANALYZE_LOW_METRICS = "analyze_low_metrics"
    ANALYZE_PATTERNS = "analyze_patterns"
    ANALYZE_TRENDS = "analyze_trends"
    GENERATE_SUMMARY = "generate_summary"
    GENERATE_DETAILED = "generate_detailed"
    GENERATE_COMPARISON = "generate_comparison"

class AnalysisNode:
    """분석 노드"""
    node_id: str
    module_id: str
    params: dict
    dependencies: list[str]

class AnalysisPipeline:
    """분석 파이프라인 (DAG)"""
    nodes: list[AnalysisNode]
    edges: list[tuple[str, str]]

    def topological_order(self) -> list[str]:
        """위상 정렬"""
        ...

    def validate(self) -> bool:
        """순환 참조 검증"""
        ...
```

#### Intent Classifier

```python
# src/evalvault/domain/services/intent_classifier.py
class KeywordIntentClassifier:
    """키워드 기반 의도 분류"""

    def __init__(self, registry: IntentKeywordRegistry):
        self.registry = registry

    def classify(self, query: str) -> AnalysisIntent:
        """쿼리에서 의도 분류"""
        query_lower = query.lower()
        scores = {}

        for intent, keywords in self.registry.items():
            score = sum(1 for kw in keywords if kw in query_lower)
            if score > 0:
                scores[intent] = score

        if not scores:
            return AnalysisIntent.GENERATE_SUMMARY

        return max(scores, key=scores.get)

    def classify_with_confidence(
        self,
        query: str,
    ) -> tuple[AnalysisIntent, float]:
        """의도 + 신뢰도 반환"""
        ...
```

**Keyword Registry**:
```python
INTENT_KEYWORDS = {
    AnalysisIntent.VERIFY_MORPHEME: [
        "형태소", "분석", "토큰", "tokenize", "morpheme",
    ],
    AnalysisIntent.COMPARE_SEARCH_METHODS: [
        "bm25", "dense", "hybrid", "검색", "비교", "search", "compare",
    ],
    ...
}
```

#### Pipeline Orchestrator

```python
# src/evalvault/domain/services/pipeline_orchestrator.py
class PipelineOrchestrator:
    """파이프라인 실행 오케스트레이터"""

    def __init__(
        self,
        module_catalog: ModuleCatalog,
        template_registry: PipelineTemplateRegistry,
    ):
        self.catalog = module_catalog
        self.templates = template_registry

    def execute(
        self,
        pipeline: AnalysisPipeline,
        context: AnalysisContext,
    ) -> PipelineResult:
        """파이프라인 실행"""
        result = PipelineResult(pipeline_id=pipeline.pipeline_id)

        # 위상 정렬
        order = pipeline.topological_order()

        # 순차 실행
        for node_id in order:
            node = pipeline.get_node(node_id)
            module = self.catalog.get_module(node.module_id)

            # 의존성 결과 수집
            inputs = self._collect_inputs(node, result)

            # 모듈 실행
            try:
                output = module.execute(inputs, node.params)
                result.add_node_result(NodeResult(
                    node_id=node_id,
                    status=NodeExecutionStatus.COMPLETED,
                    output=output,
                ))
            except Exception as e:
                result.add_node_result(NodeResult(
                    node_id=node_id,
                    status=NodeExecutionStatus.FAILED,
                    error=str(e),
                ))
                break

        result.mark_complete()
        return result
```

#### Analysis Modules

**Base Module**:
```python
# src/evalvault/adapters/outbound/analysis/base_module.py
class BaseAnalysisModule(ABC):
    """분석 모듈 베이스 클래스"""

    module_id: str
    name: str
    description: str
    input_types: list[str]
    output_types: list[str]

    @abstractmethod
    def execute(
        self,
        inputs: dict[str, Any],
        params: dict[str, Any] | None = None,
    ) -> dict[str, Any]:
        """모듈 실행"""
        ...

    def validate_inputs(self, inputs: dict) -> bool:
        """입력 검증"""
        ...
```

**구현된 모듈**:
- `DataLoaderModule`: 데이터 로딩
- `StatisticalAnalyzerModule`: 통계 분석
- `SummaryReportModule`: 요약 보고서
- `VerificationReportModule`: 검증 보고서
- `ComparisonReportModule`: 비교 보고서
- `AnalysisReportModule`: 분석 보고서

#### Pipeline Templates

```python
# src/evalvault/domain/services/pipeline_template_registry.py
class PipelineTemplateRegistry:
    """의도별 파이프라인 템플릿"""

    def get_template(
        self,
        intent: AnalysisIntent,
    ) -> AnalysisPipeline:
        """의도에 맞는 파이프라인 템플릿 반환"""
        ...

# 예: VERIFY_MORPHEME 템플릿
def _verify_morpheme_template() -> AnalysisPipeline:
    return AnalysisPipeline(
        nodes=[
            AnalysisNode(
                node_id="data_loader",
                module_id="data_loader",
                params={"run_id": "..."},
            ),
            AnalysisNode(
                node_id="morpheme_analyzer",
                module_id="morpheme_analyzer",
                dependencies=["data_loader"],
            ),
            AnalysisNode(
                node_id="verification_report",
                module_id="verification_report",
                dependencies=["morpheme_analyzer"],
            ),
        ],
        edges=[
            ("data_loader", "morpheme_analyzer"),
            ("morpheme_analyzer", "verification_report"),
        ],
    )
```

#### Async Execution

**비동기 병렬 실행**:
```python
async def execute_async(
    self,
    pipeline: AnalysisPipeline,
    context: AnalysisContext,
) -> PipelineResult:
    """비동기 파이프라인 실행 (병렬화)"""
    result = PipelineResult(pipeline_id=pipeline.pipeline_id)

    # 레벨별 그룹화 (위상 정렬 기반)
    levels = pipeline.group_by_level()

    # 레벨별 순차 실행, 레벨 내 병렬 실행
    for level_nodes in levels:
        tasks = [
            self._execute_node_async(node, result, context)
            for node in level_nodes
        ]
        await asyncio.gather(*tasks)

    result.mark_complete()
    return result
```

---

## 아키텍처 현황

### Hexagonal Architecture

```
src/evalvault/
├── domain/                     # 비즈니스 로직 (프레임워크 독립)
│   ├── entities/               # 도메인 엔티티
│   ├── services/               # 도메인 서비스
│   └── metrics/                # 커스텀 메트릭
├── ports/                      # 인터페이스 정의
│   ├── inbound/                # 진입점 포트
│   └── outbound/               # 외부 의존성 포트
├── adapters/                   # 포트 구현
│   ├── inbound/                # CLI, Web UI
│   └── outbound/               # LLM, DB, Tracker 등
└── config/                     # 설정
```

### Port/Adapter 구현 현황

| Port | Adapter | Status |
|------|---------|--------|
| LLMPort | OpenAIAdapter | ✅ Complete |
| LLMPort | AzureOpenAIAdapter | ✅ Complete |
| LLMPort | AnthropicAdapter | ✅ Complete |
| LLMPort | OllamaAdapter | ✅ Complete |
| DatasetPort | CSVLoader | ✅ Complete |
| DatasetPort | ExcelLoader | ✅ Complete |
| DatasetPort | JSONLoader | ✅ Complete |
| TrackerPort | LangfuseAdapter | ✅ Complete |
| TrackerPort | MLflowAdapter | ✅ Complete |
| StoragePort | SQLiteAdapter | ✅ Complete |
| StoragePort | PostgreSQLAdapter | ✅ Complete |
| EvaluatorPort | RagasEvaluator | ✅ Complete |
| NLPAnalysisPort | NLPAnalysisAdapter | ✅ Complete |
| CausalAnalysisPort | CausalAnalysisAdapter | ✅ Complete |
| ReportPort | MarkdownReportAdapter | ✅ Complete |
| DomainMemoryPort | SQLiteDomainMemoryAdapter | ✅ Complete |
| AnalysisPipelinePort | PipelineOrchestrator | ✅ Complete |
| AnalysisModulePort | 6 modules implemented | ✅ Complete |
| IntentClassifierPort | KeywordIntentClassifier | ✅ Complete |

---

## 테스트 현황

### 테스트 통계

| Category | Count | Description |
|----------|-------|-------------|
| Unit Tests | 1,261 | Domain, ports, adapters, services |
| Integration Tests | 91 | End-to-end flows |
| **Total** | **1,352** | All passing |
| **Coverage** | **89%** | Code coverage |

### Phase별 테스트 수

| Phase | Tests | Coverage |
|-------|-------|----------|
| Phase 1-3 | 118 | Core System |
| Phase 4 | +60 | Foundation |
| Phase 5 | +42 | Storage & Domain |
| Phase 6 | +160 | Advanced Features |
| Phase 7 | +10 | Production Ready |
| Phase 2 NLP | +97 | NLP Analysis |
| Phase 3 Causal | +27 | Causal Analysis |
| Phase 8 | +113 | Domain Memory |
| Phase 9 | +24 | Korean RAG |
| Phase 10-13 | +138 | Web UI |
| Phase 14 | +153 | Analysis Pipeline |

### 테스트 파일 구조

```
tests/
├── unit/
│   ├── test_entities.py
│   ├── test_data_loaders.py
│   ├── test_evaluator.py
│   ├── test_langfuse_tracker.py
│   ├── test_openai_adapter.py
│   ├── test_nlp_adapter.py
│   ├── test_causal_adapter.py
│   ├── test_domain_memory.py
│   ├── test_benchmark_runner.py
│   ├── test_web_ui.py
│   ├── test_analysis_pipeline.py
│   └── ...
└── integration/
    ├── test_evaluation_flow.py
    ├── test_data_flow.py
    ├── test_langfuse_flow.py
    ├── test_storage_flow.py
    ├── test_web_ui_evaluation.py
    └── ...
```

---

## CI/CD & Release

### Cross-Platform CI

| Platform | Python | Status |
|----------|--------|--------|
| Ubuntu | 3.12, 3.13 | ✅ Passing |
| macOS | 3.12 | ✅ Passing |
| Windows | 3.12 | ✅ Passing |

### Automatic Versioning

**python-semantic-release**로 자동 버전 관리:

| Commit Type | Version Bump | Example |
|-------------|--------------|---------|
| `feat:` | Minor (0.x.0) | `feat: Add new metric` → 0.2.0 |
| `fix:`, `perf:` | Patch (0.0.x) | `fix: Correct calculation` → 0.1.1 |
| Other | No release | `docs:`, `chore:`, `ci:` |

### Release Workflow

1. **PR 생성** → CI 테스트 (Ubuntu, macOS, Windows)
2. **PR 머지** → main 브랜치 푸시
3. **Release 워크플로우 실행**:
   - Conventional Commits 분석
   - 버전 태그 생성 (예: v1.5.0)
   - PyPI 배포
   - GitHub Release 생성

### 버전 히스토리

| Version | Date | Description |
|---------|------|-------------|
| 0.1.0 | 2024-12-24 | Phase 3 Complete - Core System |
| 0.2.0 | 2024-12-24 | Phase 5 Complete - Storage & Domain |
| 0.3.0 | 2025-12-24 | Phase 6 Complete - Advanced Features |
| 1.0.0 | 2025-12-28 | OSS Release - PyPI 배포, CI/CD 자동화 |
| 1.1.0 | 2025-12-29 | Phase 2 NLP + Phase 3 Causal Analysis |
| 1.2.0 | 2025-12-29 | Phase 8 Domain Memory Layering |
| 1.3.0 | 2025-12-30 | Phase 9 Korean RAG Optimization |
| 1.4.0 | 2025-12-30 | Phase 10-13 Streamlit Web UI |
| 1.5.0 | 2025-12-30 | Phase 14 Query-Based DAG Analysis Pipeline |

---

## 마무리

EvalVault는 21주간의 개발을 통해 Phase 1-14를 모두 완료하고, 안정적이고 확장 가능한 RAG 평가 플랫폼으로 성장했습니다.

### 핵심 성과 요약

- ✅ **1,352 tests passing** (89% coverage)
- ✅ **14 Phases completed** (100%)
- ✅ **Multi-LLM, Multi-DB, Multi-Tracker** 지원
- ✅ **Korean NLP** 최적화
- ✅ **Web UI** 제공
- ✅ **DAG Analysis Pipeline** 구축
- ✅ **CI/CD & PyPI** 배포

### 다음 단계

- 📋 [IMPROVEMENT_PLAN.md](./IMPROVEMENT_PLAN.md): 코드 품질 개선 계획
- 🚀 [ROADMAP.md](../../status/ROADMAP.md): 향후 개발 계획

EvalVault를 사용해주셔서 감사합니다!
