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test: tagging eval_set_v2 평가 인프라 + v2 좁힘 제거 (v3 준비)

Author: gyesswhat

app/services/tagging/v2_postscore.py

@@ -30,11 +30,10 @@
     JOB_ROLE_LABELS_KO,
     PRIMARY_CATEGORY_LABELS_KO,
     JobRole,
-    PrimaryCategory,
 )
 from app.schemas.tagging import TaggingRequest, TaggingResponse
 from app.services._clients.llm_client import LLMClient, WorkloadType
-from app.services.tagging.data import ALL_TAGS, TAGS_BY_CATEGORY, tag_score
+from app.services.tagging.data import ALL_TAGS, tag_score
 from app.services.tagging.exceptions import TaggingValidationError
 from app.services.tagging.v1_baseline import _extract_text
 
@@ -95,21 +94,13 @@ def _strip_code_fence(text: str) -> str:
     return text
 
 
-def _allowed_tags_for(category: PrimaryCategory) -> frozenset[str]:
-    """선택된 ``primaryCategory`` 안에서 허용되는 태그 셋.
-
-    카테고리 외 태그를 후보 단계에서 걸러내 contract (선택 역량 내 태그만 출력)
-    를 보장한다.
-    """
-    return TAGS_BY_CATEGORY[category]
-
-
-def _parse_and_validate(raw: str, allowed_tags: frozenset[str] = ALL_TAGS) -> list[str]:
+def _parse_and_validate(raw: str) -> list[str]:
     """후보 검증 — 갯수 :data:`_CANDIDATE_MIN`~:data:`_CANDIDATE_MAX`, 풀 내, 중복 X.
 
     실패 시 :class:`TaggingValidationError`. 후처리에서 ``_FINAL_TOP`` 으로 자르므로
-    여기서는 후보 단계 갯수만 검증한다. ``allowed_tags`` 는 카테고리별 허용 셋을
-    좁혀 넘길 수 있다 (기본 ``ALL_TAGS``).
+    여기서는 후보 단계 갯수만 검증한다. 화이트리스트는 :data:`ALL_TAGS` 전체 —
+    프롬프트 명세("카테고리 무관, 풀 전체 열려 있다") 와 일치하도록 카테고리
+    좁힘은 적용하지 않는다.
     """
     text = _strip_code_fence(raw)
     try:
@@ -137,7 +128,7 @@ def _parse_and_validate(raw: str, allowed_tags: frozenset[str] = ALL_TAGS) -> li
     if len(set(str_tags)) != len(str_tags):
         raise TaggingValidationError("detailTags 중복 포함")
 
-    out_of_pool = [t for t in str_tags if t not in allowed_tags]
+    out_of_pool = [t for t in str_tags if t not in ALL_TAGS]
     if out_of_pool:
         raise TaggingValidationError(f"허용 태그 풀 외 태그 포함: {out_of_pool}")
 
@@ -169,7 +160,6 @@ def _build_corrective_user_message(reason: str) -> str:
 async def run(req: TaggingRequest, llm: LLMClient, model: str) -> TaggingResponse:
     """Tagging v2_postscore 실행."""
     system = _render_prompt(req)
-    allowed = _allowed_tags_for(req.selected_competency)
     log_ctx: dict[str, Any] = {
         "job_role": req.job_role.value,
         "primary_category": req.selected_competency.value,
@@ -185,7 +175,7 @@ async def run(req: TaggingRequest, llm: LLMClient, model: str) -> TaggingRespons
     first_raw = _extract_text(first_msg.content)
 
     try:
-        candidates = _parse_and_validate(first_raw, allowed)
+        candidates = _parse_and_validate(first_raw)
     except TaggingValidationError as first_err:
         logger.warning(
             "tagging.validation_failed",
@@ -204,7 +194,7 @@ async def run(req: TaggingRequest, llm: LLMClient, model: str) -> TaggingRespons
         )
         retry_raw = _extract_text(retry_msg.content)
         try:
-            candidates = _parse_and_validate(retry_raw, allowed)
+            candidates = _parse_and_validate(retry_raw)
         except TaggingValidationError as retry_err:
             logger.warning(
                 "tagging.validation_failed",

experiments/tagging/2026-05-22_v2_postscore.md

@@ -12,8 +12,10 @@ _생성: `{{RAN_AT}}` · raw: [{{RAW_JSON_NAME}}](results/{{RAW_JSON_NAME}})_
 | --- | --- |
 | 모델 | `{{MODEL}}` |
 | variant | `{{VARIANT}}` |
-| 케이스 수 | {{N_CASES}} |
-| 평균 일치율 | **{{AVG_SCORE}}%** (exact {{EXACT}} · partial {{PARTIAL}} · none {{NONE}}) |
+| 케이스 수 | {{N_CASES}} (파싱 성공 {{N_OK}}) |
+| 평균 must 회수율 | **{{AVG_MUST_RECALL}}%** (must 전체 충족 {{N_FULL_MUST}}/{{N_OK}}) |
+| 평균 accept 회수율 | {{AVG_ACCEPT_RECALL}}% |
+| 평균 풀 외 비율 | {{AVG_OOF_RATE}}% |
 | 평균 응답시간 | {{AVG_LATENCY}}ms (corrective 포함 합산) |
 | 평균 입력 토큰 | {{AVG_INPUT}} (corrective 포함 합산) |
 | 평균 출력 토큰 | {{AVG_OUTPUT}} |
@@ -27,29 +29,38 @@ _생성: `{{RAN_AT}}` · raw: [{{RAW_JSON_NAME}}](results/{{RAW_JSON_NAME}})_
 
 {{CASE_TABLE}}
 
-(굵게: `expected ∩ actual` — 표면 매치)
+(actual 강조: **must 정답** · *accept 정답* · 일반=풀외. `⚠️` = 직군 모호 케이스)
 
-### 직군별 평균 일치율
+### 직군별
 
 {{ROLE_TABLE}}
 
-### 카테고리별 평균 일치율
+### 카테고리별
 
 {{CATEGORY_TABLE}}
 
+### 길이별 (ST+A+R 합산 글자수 tertile)
+
+{{LENGTH_TABLE}}
+
+### 직군 모호 vs 비모호
+
+{{AMBIGUOUS_TABLE}}
+
 <!-- AUTO:END METRICS -->
 
 ## 요약
 
-> TODO (1~2줄): 결과 핵심 정리. 평균 일치율 · corrective 발생 여부 · 이전 variant 대비 변화 등.
+> TODO (1~2줄): must/accept 회수율 · 풀외율 · 직군 모호 영향 · 이전 variant 대비 변화 핵심 정리.
 
 ## 관찰
 
-> TODO: 케이스별 raw response 보면서 인사이트 정리. 자주 유용한 항목:
-> - 어느 케이스가 expected 와 크게 달랐는지, 의미적으로는 합리적인지
+> TODO: 케이스별 raw response 보면서 인사이트 정리. 유용한 항목:
+> - must miss 가 발생한 케이스 패턴 (의미적으로는 가까운 accept 로 대체했는지, 완전히 빗나갔는지)
+> - 풀 외 태그가 나온 케이스 — 어떤 태그를 골랐고 왜 합리적인지/아닌지
+> - 직군 모호 케이스 (P-PA-04, DS-DA-04) 의 직군 가중치 처리 흐름
 > - corrective 발생 패턴 (코드블록 / 갯수 / 풀-외 / 기타)
-> - 직군 / 카테고리별 편차 해석
-> - 일치율 metric 의 표면적 한계 (semantic vs surface)
+> - 직군 / 카테고리 / 길이별 편차 해석
 
 ## 결정