Update/Phase3_IPO_Extraction.md

# Phase 3: IPO Triple 추출 시스템 완료

## ✅ 구현된 컴포넌트

### 1. IPOTripleExtractor
- **파일**: `absolute_zero_reasoner/testtime/ipo_extractor.py`
- **기능**:
  - AZR Python Executor 기반 안전한 코드 실행
  - 테스트 케이스에서 입력-출력 쌍 추출
  - 솔루션 실행으로 IPO 트리플 생성
  - 합성 입력으로 추가 트리플 생성
  - 트리플 검증 및 일관성 확인
- **기반**: `python_executor.py`, `azr_ray_trainer.py` 로직

### 2. TestTimeTaskGenerator
- **파일**: `absolute_zero_reasoner/testtime/task_generator.py`
- **기능**:
  - Induction: 입력-출력에서 함수 추론
  - Deduction: 함수+입력에서 출력 추론  
  - Abduction: 함수+출력에서 입력 추론
  - AZR 기반 템플릿 시스템
  - 학습용 데이터셋 생성
- **기반**: `prompts.py`, `constructor.py` 템플릿

## 🧪 테스트 결과

### IPO 추출 시스템 테스트 (✅ 3/3 통과)
```
IPO Extractor: ✅ PASS  
Task Generator: ✅ PASS
Integrated Pipeline: ✅ PASS
```

### 검증된 기능
- ✅ **IPO 추출**: 5/6 유효한 트리플 생성
- ✅ **태스크 생성**: 4개 태스크 (I:1, D:1, A:2)
- ✅ **통합 파이프라인**: Mbpp/2 문제 전체 처리
- ✅ **AZR Python Executor**: 안전한 코드 실행 확인

## 📊 성능 지표

### IPO 추출 성능
- **테스트 문제**: `add_two(x)` 간단한 함수
- **추출된 트리플**: 5개 (유효성 83%)
- **실행 시간**: ~0.5초

### 태스크 생성 성능  
- **MBPP 문제**: `similar_elements` 함수
- **생성된 태스크**: 4개 (균등 분배)
- **태스크 분포**: Induction(25%), Deduction(25%), Abduction(50%)

### 통합 파이프라인
```
1. 문제 로딩 ✅ → 2. IPO 추출 ✅ → 3. 태스크 생성 ✅ 
```

## 🔍 핵심 기술 검증

### 1. AZR Python Executor 연동
- **ProcessPool 기반**: 안전한 샌드박스 실행
- **타임아웃 관리**: 5초 제한으로 TestTime 최적화
- **에러 처리**: 구문/실행 오류 분리 처리

### 2. IPO 트리플 구조
```json
{
  "id": "Mbpp/2_triple_0",
  "input": "(3, 4, 5, 6), (5, 7, 4, 10)",
  "program": "def similar_elements(test_tup1, test_tup2):\n  return tuple(set(test_tup1) & set(test_tup2))",
  "expected_output": "(4, 5)",
  "actual_output": "(4, 5)",
  "function_name": "similar_elements",
  "is_correct": true,
  "extraction_method": "test_case"
}
```

### 3. 3종 태스크 템플릿
- **Induction**: "입력-출력에서 함수를 추론하세요"
- **Deduction**: "함수와 입력으로 출력을 예측하세요"  
- **Abduction**: "함수와 출력으로 입력을 찾으세요"

## 📁 업데이트된 구조

```
TestTime-RLVR-v2/absolute_zero_reasoner/testtime/
├── __init__.py                # ✅ IPO, Task 추가
├── config.py                  # ✅ 완료
├── benchmark_loader.py        # ✅ 완료
├── solution_generator.py      # ✅ 완료
├── ipo_extractor.py          # 🆕 IPO 추출 시스템
├── task_generator.py         # 🆕 3종 태스크 생성
└── logger.py                  # ✅ 완료
```

## 📝 로깅 시스템 활용

### 요구사항 준수 확인
- ✅ **요구사항 2**: IPO 추출 + 태스크 생성 로그 기록
- ✅ **구조화된 로그**: JSON 형태로 `/tmp/azr/logs/` 저장
- ✅ **실시간 모니터링**: 추출/생성 과정 단계별 추적

### 로그 카테고리
```
logs/
├── ipo_extraction/           # IPO 추출 상세 로그
├── task_generation/          # 태스크 생성 로그  
├── problems/                 # 문제별 처리 로그
└── training/                 # 향후 학습 로그용
```

## 🎯 다음 단계 (Phase 4)

Phase 4에서 구현할 **RLVR 학습 시스템**:

1. **TestTimeRewardManager** - AZR reward_managers.py 기반
2. **TestTimeRLVRTrainer** - AZR PPO/REINFORCE++ 활용
3. **성능 평가 시스템** - 반복 학습 효과 측정

### AZR 컴포넌트 활용 계획
- `rewards/reward_managers.py` - r_solve 함수 활용
- `trainer/ppo/reason_rl_ray_trainer.py` - PPO 학습 로직
- veRL 프레임워크 통합

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**생성 일시**: 2025-07-16  
**상태**: ✅ 완료
**테스트**: ✅ 통과 (3/3)
**핵심 성과**: AZR Python Executor 성공적 연동, 완전한 IPO 파이프라인 구축