온체인 데이터를 지식그래프로 이어 자연어 질문에 그래프 경로까지 답하는 관리자 페이지입니다.

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[
  {
    "input_ref": "Q1: \"n_a1 에서 3-hop 안에 거래소 입금주소(ExchangeDeposit)에 자금이 닿나요?\"",
    "output": {
      "q_id": "q_001",
      "intent": "path_exists",
      "generated_query": "MATCH p=(a {node_id:'n_a1'})-[:transfer*1..3]->(x) WHERE x.onto_class='ExchangeDeposit' RETURN p LIMIT 1",
      "answer_ko": "예. n_a1 → n_h1 → n_ex1 2-hop 경로로 거래소 입금주소(n_ex1)에 닿습니다. 두 전송 모두 관측된 트랜잭션(0xaa1, 0xaa2)입니다.",
      "path": [
        {
          "edge_id": "e1",
          "tx_hash": "0xaa1",
          "from": "n_a1",
          "to": "n_h1"
        },
        {
          "edge_id": "e2",
          "tx_hash": "0xaa2",
          "from": "n_h1",
          "to": "n_ex1"
        }
      ],
      "cited_nodes": [
        "n_a1",
        "n_h1",
        "n_ex1"
      ],
      "confidence": "high",
      "grounding_ok": true
    }
  },
  {
    "input_ref": "Q2: \"n_d4 에서 3-hop 안에 믹서(Mixer)로 가는 경로가 있나요?\"",
    "output": {
      "q_id": "q_002",
      "intent": "no_path",
      "generated_query": "MATCH p=(a {node_id:'n_d4'})-[:transfer*1..3]->(x) WHERE x.onto_class='Mixer' RETURN p LIMIT 1",
      "answer_ko": "3-hop 이내 경로가 없습니다. n_d4 은 전송 이력이 없어 믹서로 닿는 경로를 찾지 못했습니다. 없는 경로를 지어내지 않고 '경로 없음' 으로 보고합니다.",
      "path": [],
      "cited_nodes": [
        "n_d4"
      ],
      "confidence": "high",
      "grounding_ok": true
    }
  },
  {
    "input_ref": "Q3: \"n_a1 과 같은 주체로 추정되는 지갑은?\"",
    "output": {
      "q_id": "q_003",
      "intent": "cluster_lookup",
      "generated_query": "MATCH (a {node_id:'n_a1'})-[:same_entity*1..2]-(y) RETURN DISTINCT y",
      "answer_ko": "n_b2, n_h1 이 same_entity 추론으로 동일 주체 클러스터에 묶입니다. 다만 same_entity 는 트랜잭션으로 관측된 관계가 아니라 추론된 관계라, 확정이 아니라 추정으로만 제시합니다.",
      "path": [
        {
          "edge_id": "e9",
          "tx_hash": null,
          "from": "n_a1",
          "to": "n_b2"
        },
        {
          "edge_id": "e10",
          "tx_hash": null,
          "from": "n_b2",
          "to": "n_h1"
        }
      ],
      "cited_nodes": [
        "n_a1",
        "n_b2",
        "n_h1"
      ],
      "confidence": "mid",
      "grounding_ok": true
    }
  },
  {
    "input_ref": "Q4: \"n_orphan 주소는 어떤 온톨로지 클래스인가요?\"",
    "output": {
      "q_id": "q_004",
      "intent": "label_lookup",
      "generated_query": "MATCH (n {node_id:'n_orphan'}) RETURN n.onto_class, n.address_norm",
      "answer_ko": "온톨로지 미등록입니다. n_orphan 은 주소 정규화(address_norm)가 실패해 클래스가 부여되지 않았습니다(Unknown). 억지로 클래스를 추측하지 않고 '미매핑' 으로 보고합니다.",
      "path": [],
      "cited_nodes": [
        "n_orphan"
      ],
      "confidence": "high",
      "grounding_ok": true
    }
  }
]

[자동 검증] 1. JSON Schema 통과: 필드·enum(intent·confidence) 형식이 맞는지. 2. 인용 실재성: path 의 각 edge_id·tx_hash 와 cited_nodes 가 onchain_edges·onchain_nodes 에 실제 존재하는지 집합 대조. 서브그래프에 없는 tx 를 인용하면 환각으로 보고 grounding_ok=false 처리 후 실패. 3. 경로 정답: path_exists·no_path 답의 예/아니오를 결정론적 그래프 탐색(networkx BFS 3-hop 이내) 결과와 대조. 4. 쿼리 번역 정확도: generated_query 를 실제 그래프에 실행해 gold 서브그래프의 노드 집합과 일치하는지(자연어→쿼리 번역이 맞는지). [수동 검증] 1. 온톨로지 매핑 타당성: 검토자 2명이 같은 주소에 같은 onto_class 를 부여하는지 라벨링해 일치도 측정(Cohen's κ: 두 사람 답이 우연 이상으로 일치하는 정도, 0~1, 하한 0.6 이상 목표). 2. 추론 과단정 spot check: same_entity 추론을 관측(transfer)으로 오인해 단정하지 않았는지 5% 표본 사람 점검.