solar_eval/pipelines/steps/rule_steps.py

"""rule 계열 스텝 -- `rules.py` 의 순수 함수를 레지스트리 스텝으로 감싼다.

`multi_step.py`의 `_apply_rule` if/elif 디스패치에서 이동 (2026-08-10, 동작 동일).
v24 파이프라인이 LLM 스텝 사이사이에 끼워 넣는 "code block 후처리"가 바로
이 스텝들이다. 각 rule_type 이 이제 독립 등록 항목이라, 새 후처리는 여기
클래스를 추가하는 게 아니라 어디서든 `@register_step` 으로 등록하면 된다.
"""

import logging

from solar_eval.models.sample import EvalSample
from solar_eval.pipelines.pipeline import BaseStep, StepContext
from solar_eval.pipelines.registry import register_step
from solar_eval.pipelines.rules import (
    apply_change_rate_guard,
    apply_comma_removal,
    apply_compound_whitelist_restore,
    apply_correction_filter,
    apply_currency_compact,
    apply_judge_decisions,
    apply_pronoun_postprocess,
    apply_unit_unicode,
    apply_vocabulary,
    apply_yul_ryul_normalize,
    load_compound_whitelist,
)
from solar_eval.pipelines.rules_josa import apply_josa_fix
from solar_eval.pipelines.rules_revert import apply_diff_revert

logger = logging.getLogger(__name__)


@register_step("vocabulary_sub", "vocabulary_reapply")
class VocabularyStep(BaseStep):
    """어휘 치환. CSV 는 run 수명 캐시(`ctx.shared`)에 한 번만 로드한다.

    예전에는 `MultiStepPipeline._vocabulary` 단일 슬롯이라 서로 다른 CSV 를
    선언한 두 vocab 스텝이 첫 로드를 잘못 공유할 수 있었다. 지금은 config
    (repo, 경로, source) 를 캐시 키로 써서 같은 CSV 만 공유한다 --
    prod/v24 처럼 같은 CSV 를 두 번 쓰는 파이프라인은 여전히 1회 로드.
    """

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        cache_key = (
            "vocabulary",
            config.get("repo", ""),
            config.get("vocab_dataset", ""),
            config.get("source", "huggingface"),
        )
        vocabulary = ctx.shared.get(cache_key)
        text, vocabulary = apply_vocabulary(
            ctx.text, config, vocabulary, self.env.dataset_loader, self.env.config_dir
        )
        ctx.shared[cache_key] = vocabulary
        ctx.text = text


@register_step("post_process")
class PostProcessStep(BaseStep):
    """결정론적 후처리 묶음 -- config 플래그로 켜는 대명사/통화/쉼표/단위 치환."""

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        text = ctx.text
        if config.get("pronoun_replacements"):
            text = apply_pronoun_postprocess(text, config["pronoun_replacements"])
        if config.get("currency_compact"):
            text = apply_currency_compact(text)
        if config.get("comma_removal"):
            text = apply_comma_removal(text)
        if config.get("unit_unicode"):
            text = apply_unit_unicode(text)
        ctx.text = text


@register_step("compound_whitelist_restore")
class CompoundWhitelistRestoreStep(BaseStep):
    """파이프라인이 갈라놓은 화이트리스트 복합어를 원문 표기로 되돌린다 (v19/v32 계보).

    화이트리스트는 run 수명 캐시(`ctx.shared`)에 한 번만 로드한다 — 경로가
    다른 두 스텝이 캐시를 잘못 공유하지 않도록 경로를 캐시 키에 넣는다.
    """

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        cache_key = ("compound_whitelist", config.get("whitelist_path", ""))
        whitelist = ctx.shared.get(cache_key)
        if whitelist is None:
            whitelist = load_compound_whitelist(config, self.env.config_dir)
            ctx.shared[cache_key] = whitelist
        ctx.text = apply_compound_whitelist_restore(ctx.text, ctx.original_text, whitelist)


@register_step("yul_ryul_normalize")
class YulRyulNormalizeStep(BaseStep):
    """율/률 받침 규칙(맞춤법 제11항)을 결정론적으로 강제한다.

    조사 가드 + `exceptions`(인명 등) 2중 방어로 접미사 용법일 때만 고친다 —
    상세와 재생 실측은 `rules.apply_yul_ryul_normalize` docstring 참조.
    """

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        exceptions = tuple(config.get("exceptions") or ())
        ctx.text = apply_yul_ryul_normalize(ctx.text, exceptions)


@register_step("correction_filter")
class CorrectionFilterStep(BaseStep):
    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        ctx.text = apply_correction_filter(ctx.text, config, ctx.original_text)


@register_step("apply_judge_decisions")
class ApplyJudgeDecisionsStep(BaseStep):
    """`tool_calling_judge` 가 `sample.artifacts` 에 남긴 구조화 결정을 텍스트에 적용."""

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        ctx.text = apply_judge_decisions(ctx.text, config, sample)


@register_step("josa_fix")
class JosaFixStep(BaseStep):
    """기호·숫자·단위 뒤 조사 결정론 교정 (2026-09-18, 상세는 `rules_josa` docstring)."""

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        ctx.text = apply_josa_fix(ctx.text)


@register_step("diff_revert")
class DiffRevertStep(BaseStep):
    """원문 대비 diff 를 클래스 판정해 되돌리는 정밀도 가드 (2026-09-18).

    글리프 변환·쉼표 삽입·금지 치환·격식 전환만 되돌린다 — 상세와 실측 근거는
    `rules_revert` docstring 참조. 파이프라인 꼬리(post_process 뒤)에 두는 것을
    전제로 설계했다.
    """

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        ctx.text = apply_diff_revert(ctx.text, ctx.original_text, config)


@register_step("change_rate_guard")
class ChangeRateGuardStep(BaseStep):
    """원문 대비 변경률이 임계를 넘으면 원문으로 되돌리는 안전망 (v17 계열)."""

    async def run(self, sample: EvalSample, ctx: StepContext) -> None:
        config = self.config.get("config", {})
        ctx.text = apply_change_rate_guard(ctx.text, ctx.original_text, config)