enrichment prompt 후처리 처리 객체 Pluggagle 하게 Refactoring

[yspaik]

프로젝트

공통

상세 설명

Background

• Enrichment Prompt 및 Enrichment 후처리가 code 안에 박혀 있음
• 수정시 docker image 변동 등 수반되어야 할 작업이 많음

To Do

• prompt, prompt parser interface 구현
• 모든 prompt 결과는 각각 지정된 prompt parser 의 interface상 method 를 inherit 받도록
• 현재 toc prompt / prompt parser, create_date / prompt parser 는 built-in 으로 구성하되 custom 한 prompt parser 구현시 prompt parser 만 짜면 추가할 수 있는 구조
• prompt parser 는 facade 에서도 추가할 수 있으면 좋겠음.
  . prompt parser loading 은 classname 을 이름으로도 loading 도 할 수 있도록 하는 방식

[seongmincho315]

Refactoring Plan 반영 내용

이 이슈는 Phase 1~2 에서 처리됩니다.

PromptParser 인터페이스 설계

# module/enrichment/base_parser.py
from abc import ABC, abstractmethod
from docling_core.types import DoclingDocument

class PromptParser(ABC):
    @abstractmethod
    def build_messages(self, document: DoclingDocument, **kwargs) -> list[dict]:
        """LLM 호출용 OpenAI format 메시지 생성"""

    @abstractmethod
    def parse_response(self, response_text: str, document: DoclingDocument) -> DoclingDocument:
        """LLM 응답을 document에 반영 후 리턴"""

    @classmethod
    def load(cls, class_path: str) -> "PromptParser":
        """클래스명으로 동적 로딩 — facade에서 커스텀 파서 추가 가능"""
        module_path, class_name = class_path.rsplit(".", 1)
        import importlib
        mod = importlib.import_module(module_path)
        return getattr(mod, class_name)()

Built-in 파서

• module/enrichment/parsers/toc_parser.py — TocPromptParser (현재 하드코딩된 TOC 프롬프트 대체)
• module/enrichment/parsers/date_parser.py — CreatedDateParser

커스텀 파서 추가 방법 (facade에서)

이미지/코드 변경 없이 YAML에서 클래스 경로만 지정:

steps:
  - name: custom_toc
    parser: "my_customer_pkg.legal.LegalTocParser"

PromptParser.load("my_customer_pkg.legal.LegalTocParser") 로 동적 import.

기존 코드와의 관계

• 기존 DataEnrichmentOptions + enrich_document() (docling 내부) 는 유지
• PromptParser 는 그 위에 plugin layer 를 추가하는 방식 — 교체가 아닌 래핑
• 프롬프트 문자열은 Python 소스에서 분리되어 YAML 로 이동