# Execution Log: Phase 4 - Semantic Retrieval

## Aktivitas:
1. Memodifikasi `benchmark_graph.py` untuk mengeksekusi Phase 4 (Semantic Retrieval).
2. Mengeksekusi ulang pipeline dari awal dengan membersihkan Neo4j test database (`DETACH DELETE n`).
3. Memuat 10 dokumen dari *Output-JSON* ke dalam Neo4j (Phase 3 berhasil menginjeksi 10 node).
4. Melakukan pencarian vektor (`find_similar_nodes`) menggunakan dokumen pertama (`69467-284308-1-PB.pdf`) sebagai *Source Document* untuk mencari *target* yang relevan dari 9 dokumen lainnya.
5. Merekam hasil evaluasi `Retrieval Gate` per-pilar ke dalam `performance_matrix_edge.md`.

## Hasil & Status:
* Skrip berhasil menjalankan `find_similar_nodes` untuk menguji kemiripan vektor antar 10 dokumen.
* **Retrieval Log**:
  * Pencarian dieksekusi untuk kelima pilar (BACKGROUND, METHODOLOGY, GAP, OBJECTIVE, FUTUREWORK).
  * Skor kemiripan tertinggi yang didapat adalah `0.76` pada pilar `BACKGROUND` (antara *69467-284308-1-PB* dan *Proses Pembuatan...*). Ambang batas asli adalah `0.78`.
  * Pada pilar `METHODOLOGY`, skor tertinggi adalah `0.72` (ambang batas `0.82`).
  * Pada pilar `GAP`, skor tertinggi adalah `0.73` (ambang batas `0.80`).
  * Pada pilar `OBJECTIVE`, skor tertinggi adalah `0.72` (ambang batas `0.80`).
  * Pada pilar `FUTUREWORK`, skor tertinggi adalah `0.73` (ambang batas `0.80`).
* Karena kita mematuhi instruksi untuk **TIDAK MENGUBAH THRESHOLD**, tidak ada satu pun target yang lolos `Retrieval Gate`. Seluruh kandidat ditolak (`Status: Reject`, `Gating: Fail (< 0.78)`).
* Matriks `performance_matrix_edge.md` sukses mencatat 20 entri penolakan tersebut secara akurat.

Phase 4 **sukses diselesaikan**. Sesuai logika aplikasi, eksekusi terhenti di *Retrieval Gate* karena tidak ada relasi yang cukup kuat secara semantik untuk diproses lebih lanjut oleh LLM.