피드로 돌아가기
Dev.toDatabase
원문 읽기
PROV-DM 표준 기반의 이중 계층 Provenance 구조 설계
Why we built provenance into a notes app
AI 요약
Context
필드 노트 기록 시 결과 중심의 서술로 인해 과정의 인과관계가 소실되는 문제 발생. 기존 텍스트 기반 기록 방식으로는 실험 절차와 같은 구조적 흐름을 유지하고 재현하는 데 한계가 있음.
Technical Solution
- W3C 표준인 PROV-DM의 Entity, Activity, Agent 프리미티브를 통한 인과관계 모델링
- Content Provenance(실험 워크플로우)와 Document Edit Provenance(수정 이력)를 동일 모델로 처리하는 Dual-layer 아키텍처 설계
- 문서의 Heading을 Activity로, Inline Highlight를 Entity로 매핑하는 Grammar-based Graph 자동 생성 로직 구현
- Causal Link(유향 비순환 그래프)와 Knowledge Link(무방향 그래프)를 분리하여 데이터 성격에 따른 그래프 뷰 차별화
- 사용자 직접 입력 방식이 아닌, 일반 텍스트 작성을 통한 Computed View 기반의 그래프 추출 방식 채택
실천 포인트
- 데이터의 단순 저장보다 '생성 경로(Provenance)' 기록이 필요한 도메인인지 검토 - 사용자의 입력 비용을 낮추기 위해 기존 문서 문법(Grammar)을 구조화된 데이터 모델로 매핑하는 전략 고려 - 모든 링크를 동일하게 처리하지 않고 인과관계(Causal)와 단순 참조(Reference)를 분리하여 설계