✔ 🎯 End-to-End P&ID Graph Pipeline (실전 구조)

                ┌──────────────────────┐
                │   P&ID PDF Input     │
                └─────────┬────────────┘
                          ↓
        ┌─────────────────────────────────┐
        │  1. Document Parsing Layer      │
        │  (layout + text + tables)      │
        └─────────┬──────────────────────┘
                  ↓
        ┌─────────────────────────────────┐
        │  2. Spatial Element Extraction  │
        │  (symbols + coordinates)        │
        └─────────┬──────────────────────┘
                  ↓
        ┌─────────────────────────────────┐
        │  3. Entity Extraction (LLM)     │
        │  FIC-101, Pump-01, Valve...    │
        └─────────┬──────────────────────┘
                  ↓
        ┌─────────────────────────────────┐
        │  4. Relationship Inference      │
        │  (rules + LLM hybrid)          │
        └─────────┬──────────────────────┘
                  ↓
        ┌─────────────────────────────────┐
        │  5. Graph Builder               │
        │  nodes + edges                 │
        └─────────┬──────────────────────┘
                  ↓
        ┌─────────────────────────────────┐
        │  6. DB Integration Layer        │
        │  (existing OPC + SQL system)    │
        └─────────────────────────────────┘



        ✔ 1️⃣ Document Parsing Layer (PDF → 구조화)
기술

Unstructured

역할
텍스트 추출
표 추출
블록 segmentation
page coordinate 유지
출력 예시

{
  "page": 12,
  "elements": [
    {
      "text": "FIC-101",
      "bbox": [120, 300, 160, 320]
    }
  ]
}

👉 핵심: 좌표 반드시 유지

✔ 2️⃣ Spatial Element Extraction (핵심 단계)

여기서 P&ID가 살아난다.

해야 할 것
symbol detection
line detection
proximity mapping
결과
JSON
{
  "FIC-101": { "x": 120, "y": 300 },
  "FT-101": { "x": 110, "y": 220 },
  "Valve-203": { "x": 300, "y": 310 }
}



✔ 3️⃣ Entity Extraction (LLM)
모델

Qwen (via vLLM)

입력
Extract all P&ID entities:
- controller
- sensor
- valve
- pump
출력
[
  {"name":"FIC-101","type":"controller"},
  {"name":"FT-101","type":"sensor"},
  {"name":"Valve-203","type":"valve"}
]



✔ 4️⃣ Relationship Inference (가장 중요)

여기서 2개를 섞는다:

A. Rule Engine (필수)
if sensor near controller:
    relation = "signal"

if controller connected to valve:
    relation = "control"

if pump → tank:
    relation = "flow"

    
B. LLM 보조 판단
Determine relationship based on P&ID context:
Entities + coordinates
최종 출력
[
  {
    "source": "FT-101",
    "target": "FIC-101",
    "relation": "signal",
    "confidence": 0.93
  },
  {
    "source": "FIC-101",
    "target": "Valve-203",
    "relation": "control",
    "confidence": 0.91
  }
]
✔ 5️⃣ Graph Builder
nodes = set()
edges = []

for r in relations:
    nodes.add(r["source"])
    nodes.add(r["target"])
    edges.append(r)
Graph 구조
{
  "nodes": [...],
  "edges": [...]
}
✔ 6️⃣ DB Integration (너 기존 시스템)

여기서 너 강점:

OPC UA 있음 ✔
NL2SQL 있음 ✔
DB 있음 ✔
저장 전략
P&ID Graph DB
   ↓
Mapping Layer
   ↓
OPC Tags / SQL semantic layer


✔ 🔥 핵심 설계 포인트 (진짜 중요)
❗ 1. LLM은 “결정자”가 아니다

👉 “해석 보조” 역할

❗ 2. 좌표가 핵심이다

P&ID는 텍스트가 아니라:

공간 + 연결 구조

❗ 3. Rule Engine 없으면 실패한다

LLM 단독 = hallucination


✔ 📌 최종 아키텍처 (완성형)
P&ID PDF
   ↓
Unstructured Parser
   ↓
Spatial Engine
   ↓
Qwen (Entity Extraction)
   ↓
Rule Engine (relationship)
   ↓
Graph Builder
   ↓
DB + OPC Integration
✔ 🚀 이 구조의 의미

이건 단순 기능이 아니라:

👉 “Engineering Knowledge Graph 생성 엔진”

✔ 다음 단계 (진짜 실전)

원하면 여기서 바로 이어서:

1️⃣ P&ID 실제 PDF 기준 코드
2️⃣ Rule engine 상세 설계 (ISA 기반)
3️⃣ Qwen prompt 최적화 (산업용)
4️⃣ Graph DB vs SQL 구조 선택