# Show GN: Platform Skeleton(Mini Palantir) 도달: 로컬 Graph-RAG + 인지 미들웨어 + 외부 협업 시작 JAMES v0.3.0(오픈소스, alpha)

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## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=29648](https://news.hada.io/topic?id=29648)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/29648.md](https://news.hada.io/topic/29648.md)
- Type: show
- Author: [skanxhakr12](https://news.hada.io/@skanxhakr12)
- Published: 2026-05-19T10:22:15+09:00
- Updated: 2026-05-19T10:22:15+09:00
- Original source: [github.com/Hashevolution](https://github.com/Hashevolution/James-RAG-Evol)
- Points: 7
- Comments: 1

## Topic Body

#### 한 줄 요약  
보안을 디자인 원칙으로 다룬 100% 로컬 Graph-RAG 지식 엔진.  
**v0.3.0 Platform Skeleton(2026-05-17)** 에 도달하면서, 인지 미들웨어 레이어가  
설계가 아니라 **코드로 메인에 올라온 상태**입니다.  
  
- GitHub: https://github.com/Hashevolution/James-RAG-Evol  
- 현재 버전: **v0.3.0** (Foundation Hardening 6/6 axes 통과, 2026-05-13 게이트 클리어)  
- 라이선스: MIT  
- 외부 검증: [OpenSSF Best Practices **passing** 뱃지](https://www.bestpractices.dev/projects/12806) (Tiered 111%, project #12806)  
- 별칭: "Mini Palantir" (Palantir는 Palantir Technologies의 상표, JAMES와 직접 관련 없음 — 단지 *typed-graph + audit 흔적 보존* 패턴이 닮았다는 비유)  
  
![JAMES 3D 온톨로지 시각화](https://github.com/Hashevolution/James-RAG-Evol/blob/main/reports/promo-assets/screenshots/06-3d-graph.jpg?raw=true)  
  
#### v0.2 → v0.3, 9일간 무엇이 바뀌었나  
1. **인지 미들웨어 레이어 Phase 2가 메인에 안착**  
   - verification engine (PR #290) / planner·task decomposition (PR #297) / tool router (PR #295)  
   - 검증·계획·도구 라우팅이 더 이상 design doc이 아니라 import 가능한 모듈  
2. **Knowledge Cascade Phase A → E**: 213 entities / 656 relations 프로덕션 마이그레이션 완료  
3. **3-stage 보안 파이프라인 유지**: 입력 `pre_check` → 검색 ABAC → 출력 `post_filter` + PII mask  
4. **자가진화 감사 로그**: 모든 패치는 `approver_username` 보유, 우회 불가  
5. **bcrypt 비밀번호 + SHA-256 투명 마이그레이션**(PR #173), ruff F-class baseline + GitHub Actions 린트 워크플로(PR #205)  
  
#### 외부에서 일어난 일 (혼자 만든 게 아니라는 증거)  
- **Ali Afana (Provia 창업자, dev.to Featured)와 첫 외부 협업 진행 중** — LinkedIn DM 6턴 + dev.to 댓글 스레드  
  - 공동 작업: 83-item injection regression 스위트 분리, v0.3 Gemma 4 변종 벤치(E4B / 26B MoE / 31B Dense)  
  - 공동 산출물: [injection-fixtures schema v1.1](https://github.com/Hashevolution/James-RAG-Evol/blob/main/reports/promo-assets/injection-fixtures-schema-v0.md) (PR #311 → #317 → #322, Ali 제안 normalization 불변식·`expected_block_stage`·`catalog_context` 모두 반영, diff-log에 출처 명시)  
  - 사전 등록: [3×3 평가 계획](https://github.com/Hashevolution/James-RAG-Evol/blob/main/docs/design/v0.3-gemma4-variant-3x3-eval-plan.md) (3 변종 × 3 온도 × 1 프롬프트 구조, 4 가설 + decision matrix, 단일 셀이 돌기 전에 PR #315로 잠금)  
  - 외부 구현자 접점: [LLM Provider contract](https://github.com/Hashevolution/James-RAG-Evol/blob/main/docs/design/v0.3-llm-provider-contract.md) (PR #316, 6 required behaviors + reserved kwargs/env vars, ~30줄 Gemini API 백엔드 스케치 포함)  
- **두 번째 협업 후보** — Matija Fućek(@mfucek_, naumu.ai)이 3D 시각화 트윗에 답글로 자기 프로젝트(plug-and-play 회사 두뇌 앱) 데모 공유, 협업 채널 열림  
- **Gemma 4 Challenge 2개 트랙 제출 완료**:  
  - Build with Gemma 4: [Building a Mini Palantir on gemma4:e4b](https://dev.to/hashevolution/building-a-mini-palantir-on-gemma4e4b-128k-context-lets-the-graph-actually-be-graph-rag-33fk)  
  - Write with Gemma 4: [5 empty responses from gemma4:e4b. 4 hypotheses. 0 root cause.](https://dev.to/hashevolution/5-empty-responses-from-gemma4e4b-4-hypotheses-0-root-cause-1ggd) — fair-witness 형식, 실패를 가공하지 않고 보고  
  
#### 솔직한 한계 (alpha 단계, 숨길 게 없음)  
- 인지 미들웨어 Phase 2는 메인에 올라왔지만 **다중 사용자·대규모 부하 검증은 v0.4 게이트**  
- 멀티모달은 LLaVA·Whisper·ffmpeg까지 와이어드(working prototype). retrieval 통합은 v0.3.x ~ v0.4  
- 자가진화 스캐폴드는 단일 사용자 환경 검증, 다중 승인자 워크플로 미검증  
- **Gemma 4 E4B는 인지 단계에서 5번의 빈 응답**을 냈고, 4개 가설 모두 root cause를 확정하지 못한 상태(Write 트랙 글에 그대로 공개)  
  
#### 어디에 쓸 수 있나  
- 사내 위키/노트를 외부 API에 보내지 않고 로컬에서만 다루고 싶을 때  
- 추론 경로(`A --[CAUSES]--> X --[REQUIRES]--> Y` 형태의 typed graph_path)가 **응답과 함께 그래프로 노출되어야 하는** RAG 데모/연구  
- 보안 RAG 패턴 레퍼런스 (3-stage 파이프라인, instruction isolation, bcrypt 마이그레이션, ruff baseline 모두 PR 단위로 공개)  
- Plugin 진입점이 필요한 분 — `JAMES_PLUGINS` 로더와 Backend Protocol이 v0.3.x에서 안정화 중  
  
#### 시작하기  
```bash  
git clone https://github.com/Hashevolution/James-RAG-Evol  
cp .env.example .env  
pip install -r requirements.txt  
ollama pull gemma2:2b      # GPU 없으면 이걸로 시작  
python server_llmwiki.py   # http://localhost:8000

## Comments



### Comment 57805

- Author: skanxhakr12
- Created: 2026-05-19T14:23:31+09:00
- Points: 1

안녕하세요. 질문  언제든지 환영입니다 —   
  
아래는 시스템 디자인 수준의 비교입니다  
  
JAMES (v0.3.0) 의 현재 아키텍처는 다음과 같습니다.  
  
1. Formal query language 계층 부재 — `core/retrieval_engine.py` 의 하이브리드 검색은 dense embedding + BM25 + keyword + name 의 4-way score fusion 으로, NL 질의를 SPARQL/RDF/SQL 같은 형식 언어로 변환하지 않습니다. 임베딩과 BM25 점수가 그대로 후보 노드 선택에 사용됩니다.  
  
2. LLM 응답이 NL — `core/reasoning/modes/chat.py` 에서 LLM은 NL 프롬프트를 받아 NL 텍스트로 답변을 생성하며, formal-language intermediate 단계가 없습니다.  
  
3. KG 업데이트가 인간 승인 게이트로 분리 — `core/change_request.py` 의 모듈 docstring 첫 문장에 명시: *"Every write inside JAMES becomes a proposal in this module first; only a separate reviewer's approval turns the proposal into a real write."* 즉 LLM의 응답에 *근거하여 자동으로* KG에 add/modify/remove 하는 경로 자체가 시스템에 없습니다. wiki_edit 도 admin 권한 게이트가 있고, change_request 의 propose → review → apply 흐름을 강제합니다 (관련 CLAUDE.md §3, ARCHITECTURE.md §5.6 참조).  
  
JAMES가 비상업 alpha 단계인 점 고려해주시고,  
  
추가로 더 깊은 분석을 원하시면 GitHub Issue에서 같이 봐주시면 좋겠습니다.   
  
다양한 피드백은 프로젝트의 디자인 선택을 정직하게 점검할 수 있게 해주는 가장 가치 있는 것이라고 생각합니다. 감사합니다.