# Execution Summary - prompt-modularization-v3

## Task_2_Execution.md

# Task 2 Execution Log - V3 Modularization
# Fase: Decoupling - Migrasi extract_pillars_with_llm ke llm_extractor.py

Tanggal Eksekusi : 2026-05-12
Status           : SELESAI
File Dimodifikasi: app/services/parser/llm_extractor.py

---

## Ringkasan Eksekusi

Task 2 bertujuan memindahkan fungsi `extract_pillars_with_llm` dari `ingestion.py`
ke `llm_extractor.py` dengan menerapkan dependency injection dan proper logging.

---

## Langkah yang Dilakukan

### Langkah 1 - Analisis Kondisi Awal

Kondisi `llm_extractor.py` sebelum eksekusi:
- Sudah punya: clean_llm_json_string, sanitize_llm_field, Pydantic models
- Belum punya: extract_pillars_with_llm, import threading, import tenacity, import logging

Kondisi `extract_pillars_with_llm` di `ingestion.py`:
- Signature: (text, client, semaphore, model_name) — sudah benar dari BUG #2 fix
- Punya 6x print() yang harus diganti logger
- Sudah punya timeout=60.0 dari RISK #7 fix
- Prompt tidak berubah dari V2

### Langkah 2 - Penulisan Ulang llm_extractor.py

File ditulis ulang dengan menambahkan:

Import baru yang ditambahkan:
```
import logging
import threading
from tenacity import retry, wait_exponential_jitter, stop_after_attempt
```

Module-level logger:
```
logger = logging.getLogger(__name__)
```

Fungsi extract_pillars_with_llm dimigrasikan dengan perubahan:
- Semua 6x print() diganti logger sesuai severity:
  - print("Peringatan: ...None response") -> logger.warning(...)
  - print("Peringatan: ...missing choices") -> logger.warning(...)
  - print("Peringatan: Error extracting...") -> logger.error(..., exc_info=True)
  - print("Peringatan: ...content is None") -> logger.warning(...)
  - print("DEBUG: Parsed LLM JSON...") -> logger.debug(...)
  - print("Peringatan: Gagal parse...") -> logger.error(..., exc_info=True)

Signature fungsi tidak berubah:
```python
def extract_pillars_with_llm(
    text: str,
    client,
    semaphore: threading.BoundedSemaphore,
    model_name: str,
) -> tuple[dict, dict]:
```

Prompt tidak berubah dari V2 (sesuai batasan plan).

### Langkah 3 - Verifikasi Syntax

Perintah: python3 -m py_compile app/services/parser/llm_extractor.py
Hasil   : SYNTAX OK

### Langkah 4 - Smoke Test (7/7 PASS)

| No | Test | Hasil |
|----|------|-------|
| 1  | Semua required imports ada (json, logging, threading, pydantic, tenacity) | PASS |
| 2  | Semua fungsi dan class ada (6 items) | PASS |
| 3  | Tidak ada print() di extract_pillars_with_llm | PASS |
| 4  | Signature fungsi benar: [text, client, semaphore, model_name] | PASS |
| 5  | Pydantic ExtractionResponse instantiation berhasil | PASS |
| 6  | clean_llm_json_string bekerja | PASS |
| 7  | extract_pillars_with_llm callable | PASS |

---

## Kondisi Akhir llm_extractor.py

Total baris : 212 lines
Fungsi      : clean_llm_json_string, sanitize_llm_field, extract_pillars_with_llm
Class       : LiteratureMetadata, LiteraturePillars, ExtractionResponse
Imports     : json, logging, threading, typing, pydantic, tenacity

---

## Catatan Penting

Task 2 ini HANYA memindahkan fungsi ke llm_extractor.py.
ingestion.py BELUM dimodifikasi — fungsi extract_pillars_with_llm masih ada di sana.
Penghapusan dari ingestion.py dan update import akan dilakukan di Task 3 (Integration).

---

## Acceptance Criteria Check

- [x] File modul valid dan memiliki semua deklarasi import tanpa error
- [x] Fungsi di dalam modul tidak mendeteksi variabel undefined untuk semaphore dan model_name
- [x] Tidak ada print() di dalam fungsi yang dimigrasikan
- [x] py_compile PASS
- [x] Smoke test 7/7 PASS

## Task_3_Execution.md

# Task 3 Execution Log - V3 Modularization
# Fase: Integration - Refactor ingestion.py

Tanggal Eksekusi  : 2026-05-12
Status            : SELESAI
File Dimodifikasi : app/services/ingestion.py

---

## Ringkasan Eksekusi

Task 3 bertujuan membersihkan ingestion.py dari definisi extract_pillars_with_llm
yang sudah dipindah ke llm_extractor.py pada Task 2, serta memastikan import
statement diperbarui agar ingestion.py menggunakan fungsi dari modul baru.

---

## Langkah yang Dilakukan

### Langkah 1 - Audit ingestion.py

Kondisi import block sebelum eksekusi:
- Import llm_extractor sudah ada (dari BUG #1 fix) tapi belum include extract_pillars_with_llm
- tenacity masih dipakai di embed_text (line 259) dan generate_edge_reasoning (line 644)
- re dipakai di sanitize_markdown
- json dipakai di generate_edge_reasoning
- Kesimpulan: tidak ada orphan imports yang perlu dihapus

Lokasi definisi extract_pillars_with_llm yang akan dihapus:
- Dimulai dari: @retry decorator (line 249)
- Diakhiri sebelum: def is_valid_embedding (line 358)
- Total: sekitar 110 baris

### Langkah 2 - Update Import Statement

Perubahan pada import block llm_extractor di ingestion.py:

Sebelum:
```python
from app.services.parser.llm_extractor import (
    clean_llm_json_string,
    sanitize_llm_field,
    LiteratureMetadata,
    LiteraturePillars,
    ExtractionResponse,
)
```

Sesudah:
```python
from app.services.parser.llm_extractor import (
    clean_llm_json_string,
    sanitize_llm_field,
    LiteratureMetadata,
    LiteraturePillars,
    ExtractionResponse,
    extract_pillars_with_llm,
)
```

### Langkah 3 - Hapus Definisi extract_pillars_with_llm

Blok yang dihapus: @retry decorator + seluruh body fungsi extract_pillars_with_llm
(sekitar 110 baris termasuk prompt multi-bahasa, API call, dan error handling).

Fungsi is_valid_embedding yang berada tepat setelahnya tetap utuh.

### Langkah 4 - Cek Orphan Imports

Hasil pemeriksaan:
- import re       : masih dipakai di sanitize_markdown (line 205-211, 238)
- import json     : masih dipakai di generate_edge_reasoning (line 704)
- from tenacity   : masih dipakai di embed_text (line 259) dan generate_edge_reasoning (line 644)

Kesimpulan: tidak ada orphan imports. Semua imports tetap valid.

### Langkah 5 - Verifikasi Syntax

Perintah: python3 -m py_compile app/services/ingestion.py
Hasil   : SYNTAX OK

### Langkah 6 - Smoke Test (5/5 PASS)

| No | Test | Hasil |
|----|------|-------|
| 1  | extract_pillars_with_llm tidak lagi terdefinisi di ingestion.py | PASS |
| 2  | extract_pillars_with_llm ada di import dari llm_extractor | PASS |
| 3  | Call site extract_pillars_with_llm masih intact | PASS |
| 4  | Import chain llm_extractor.extract_pillars_with_llm berhasil | PASS |
| 5  | Semua 6 items dari llm_extractor dapat diimport | PASS |

---

## Kondisi Akhir ingestion.py

Perubahan bersih:
- Ditambah  : extract_pillars_with_llm ke import block llm_extractor
- Dihapus   : definisi extract_pillars_with_llm (~110 baris)
- Tidak ada : orphan imports
- Call site : tidak berubah (masih memanggil dengan semaphore dan model_name)

---

## Acceptance Criteria Check

- [x] File ingestion.py bersih dari definisi extract_pillars_with_llm
- [x] Import statement tepat — extract_pillars_with_llm diimport dari llm_extractor
- [x] Pemanggilan argumen tidak memicu TypeError (call site intact)
- [x] py_compile PASS
- [x] Smoke test 5/5 PASS

## Task_4_Execution.md

# Task 4 Execution Log - V3 Modularization
# Fase: Testing - Dry-Run Pipeline dengan 1 PDF

Tanggal Eksekusi  : 2026-05-12
Status            : SELESAI - PIPELINE BERHASIL
File Dimodifikasi : app/services/ingestion.py (sementara, dikembalikan setelah dry-run)

---

## Ringkasan Eksekusi

Task 4 bertujuan membuktikan bahwa arsitektur modular V3 berjalan tanpa error
end-to-end. Pipeline dijalankan dengan 1 PDF untuk memverifikasi tidak ada
ImportError, tidak ada circular import, dan LLM call dari llm_extractor berhasil.

---

## Persiapan Sebelum Dry-Run

### Pembersihan Database

Neo4j:
- Perintah : python3 clear_db.py
- Hasil    : Neo4j Cleared (MATCH (n) DETACH DELETE n)

Supabase:
- Perintah : DELETE FROM document_chunks
- Hasil    : 531 rows deleted

### Aktivasi Limit 1 PDF

Baris `#pdf_files = pdf_files[:1]` di ingestion.py diaktifkan sementara
untuk membatasi dry-run ke 1 PDF saja.

---

## Hasil Dry-Run

### Performance Matrix

| Nama Dokumen | Status | Parse(s) | Retrieval(s) | LLM(s) | DB(s) | Total(s) | In Tokens | Out Tokens |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Reviving Life on the Edge Joint Score-Based Graph Generation of Rich Edge Attributes.pdf | Success | 121.26 | 30.44 | 16.47 | 0.13 | 175.18 | 4569 | 2889 |

### Verifikasi Kritis

Tidak ada ImportError:
- Tidak ada baris "ImportError" atau "ModuleNotFoundError" di seluruh log output.
- Konfirmasi: PASS

Tidak ada circular import:
- Tidak ada baris "circular import" atau "partially initialized module" di log.
- Konfirmasi: PASS

LLM call dari llm_extractor berhasil:
- Log menunjukkan: HTTP Request: POST https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
- Fungsi extract_pillars_with_llm dipanggil dari llm_extractor.py dan mengembalikan hasil valid.
- Konfirmasi: PASS

Supabase upload berhasil:
- 93 chunks berhasil diinsert ke document_chunks dalam 10 batch.
- Konfirmasi: PASS

Neo4j node terbentuk:
- Log: "Memproses Node 4:db324c70-cf52-4da0-8c15-4efd921c8a2b:10, masuk ke antrean!"
- 1 node Literature terbentuk di Neo4j.
- Konfirmasi: PASS

### Alur Import yang Terbukti Berjalan

```
ingestion.py
  -> from app.services.parser.llm_extractor import extract_pillars_with_llm
  -> extract_pillars_with_llm(raw_text, ali_client, semaphore=api_semaphore, model_name=DASHSCOPE_MODEL)
  -> llm_extractor.py: with semaphore: client.chat.completions.create(...)
  -> HTTP 200 OK dari DashScope
  -> ExtractionResponse.model_validate(parsed) berhasil
  -> return validated_response.model_dump(), usage_stats
```

Tidak ada referensi balik dari llm_extractor ke ingestion — circular import tidak terjadi.

---

## Pasca Dry-Run

Baris `pdf_files = pdf_files[:1]` dikembalikan ke kondisi komentar:
`#pdf_files = pdf_files[:1]`

Pipeline siap dijalankan untuk semua PDF.

---

## Acceptance Criteria Check

- [x] Skrip selesai dieksekusi dengan status Success
- [x] Tidak ada ImportError di log
- [x] Tidak ada circular import di log
- [x] Modul terpisah llm_extractor terbukti mengeksekusi LLM dengan lancar (HTTP 200)
- [x] Supabase: 93 chunks inserted
- [x] Neo4j: 1 node terbentuk
