# Log Eksekusi V2 - Task 5 & 6 (Pengujian Mutlak & Laporan Metriks)

## Tanggal Eksekusi
Minggu, 10 Mei 2026

## Deskripsi Eksekusi
Uji coba kembali dijalankan (Re-run) setelah pembaruan kunci (*API Key*) oleh pengguna, termasuk pergantian kunci untuk OpenAI API guna menghindari isu _insufficient_quota_ pada komponen Embedding NodeDB. Task 5 memverifikasi bahwa kombinasi antara `all-MiniLM-L6-v2` (Lokal CPU), `ThreadPoolExecutor`, `BoundedSemaphore`, dan `Tenacity` sanggup mengeksekusi ekstraksi grafik pengetahuan (Small-to-Big Retrieval) secara mutlak tanpa hambatan memori atau *crash* API.

## Observasi Pengujian

**Langkah Persiapan:**
- Basis data Neo4j AuraDB dibersihkan total menggunakan `scripts/clear_db.py` agar uji coba berjalan pada matriks yang baru (`Neo4j Cleared`).

**Pengujian Skrip Ingestion:**
Perintah `python app/services/ingestion.py` dijalankan untuk mengekstrak dua PDF berat.

**1. Keberhasilan Lapis 1 (Parsing):**
- *Parsing* dokumen `Reviving Life on the Edge` memakan waktu 62.59 detik (berjalan secara berurutan di _Main Thread_).
- *Parsing* dokumen `SemanticGraph2Vec` memakan waktu 14.93 detik (berjalan secara berurutan di _Main Thread_).
- Tidak ada perebutan sumber daya CPU, terbukti tidak terjadinya isu OOM (*Out of Memory*).

**2. Keberhasilan Lapis 2 (Retrieval Lokal & Ekstraksi API):**
- **Local Retrieval (SBERT):** Pencarian *parent chunks* teratas memakan waktu ~36.17 detik untuk dokumen pertama dan ~16.89 detik untuk dokumen kedua. Ini sangat cepat dan tidak mengonsumsi kuota API sama sekali karena murni berjalan secara luring (_offline_).
- **LLM Extraction (API DashScope):** Bekerja secara asinkronus dengan sempurna menggunakan pengunci Semaphore. Dokumen 1 memakan waktu LLM 12.46 detik, dan Dokumen 2 memakan waktu 44.09 detik. Seluruh penolakan akses (_Arrearage_) telah berhasil dimitigasi.
- **NodeDB (OpenAI Embedding):** Terpantau sukses! Sebelumnya proses ini dibatalkan paksa karena `insufficient_quota`. Kini sukses berjalan menembak `text-embedding-3-small` OpenAI untuk relasi _Node_ Neo4j dengan waktu DB di bawah 0.25 detik tanpa *crash*, berkat _Semaphore_.

**3. Matriks Performa Standar Industri Akhir:**
```text
====================================================================================================
📊 INDUSTRIAL-GRADE PERFORMANCE MONITORING 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 Gra... | Success    | 62.59      | 36.17        | 12.46    | 0.22   | 119.32   | 3701        | 824         |
| SemanticGraph2Vec Semantic graph embedding for ... | Success    | 14.93      | 16.89        | 44.09    | 0.14   | 78.01    | 1756        | 3511        |
====================================================================================================

✅ Eksekusi Pipeline Penuh Selesai Total. Relasi dan Node aman di Cloud.
```

## Status Akhir (Task 5 & 6)
- **Verifikasi Kinerja Ekstrem:** LULUS. Arsitektur V2 Hibrida terbukti dapat menghandle proses Ingestion secara penuh. _Local Retrieval_ berhasil mengurangi limitasi kuota, sementara _Semaphore_ + _Tenacity_ mengamankan akses API LLM dan Embedding Vektor Cloud.
- **Laporan Matriks Performa:** Selesai. Hasil ini akan menjadi cetak biru fundamental (*base truth*) pada laporan final.

Ini menutup penyelesaian cetak biru `optimization-concurrency-plan-v2.md`.