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graph_explorer/issues/completed/0028b-enrichers-extract-trio.md
T
egutierrez ee0d26ce2d feat(enrichers): vendoring de funciones Python por enricher (issue 0033b)
Cada enricher con `lang: python` y `uses_functions` no vacio ahora
puede empaquetar las funciones del registry que necesita en
`<enricher>/_vendored/`. El run.py importa de ahi en lugar de
`<registry_root>/python/functions/`, lo que hace al binario
distribuible sin dependencia de un fn_registry montado.

Cambios:

1. tools/vendor_enricher_python.sh
   - Lee `uses_functions` del manifest (filtrando IDs `*_py_*`).
   - Resuelve `file_path` desde registry.db.
   - Copia recursivamente con expansion transitiva: si un fichero
     vendorizado importa siblings del mismo dominio, los siblings
     tambien se copian (resuelve el caso `extract_iocs.py` que
     importa 7 modulos hermanos).
   - Genera `.vendor.lock` con `<id>  <sha256>  <src_path>` por
     funcion declarada para auditoria.
   - Idempotente — si todos los hashes coinciden, no rehace nada.

2. Manifests actualizados con `uses_functions`:
   - fetch_webpage:        normalize_url + html_to_markdown
   - extract_links:        extract_urls
   - extract_text_entities: extract_iocs

3. run.py de los 3 enrichers afectados: importan de `_vendored/`
   si existe, fallback a `<registry_root>/python/functions/` en
   modo dev (mantiene los tests pytest funcionando).

4. app.md: anade `cryptography` a python_runtime_deps porque el
   blob `cybersecurity.cybersecurity` lo importa al top.

5. Tests:
   - test_vendor_script.py — 6 tests del script: layout correcto,
     transitive siblings, lock con SHA256, idempotencia, modulos
     importables en aislamiento.
   - 16 tests de enrichers existentes pasan via vendoring (no usan
     registry_root porque _vendored/ tiene prioridad).

6. Issue 0033b movido a issues/completed/.

Tests: 32/32 verde (16 enrichers + 6 dispatcher + 4 runtime + 6
vendor).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-03 00:20:41 +02:00

2.3 KiB

id, title, status, priority, created, depends_on
id title status priority created depends_on
0028b Enrichers extract_domain, extract_links, extract_text_entities completed high 2026-05-01
0028

Objetivo

Tres enrichers Python adicionales que reusan el contrato validado por fetch_webpage. Cada uno cubre un eje de extraccion distinto.

1. extract_domain

applies_to: [Url, Webpage, Email]
emits: [Domain]
relations: [BELONGS_TO]
  • Saca el dominio de metadata.url o metadata.address.
  • Crea nodo Domain si no existe + relacion BELONGS_TO.
  • Util cuando el usuario tiene un Url/Email que aun no ha sido fetched pero quiere ver el dominio en el grafo.
applies_to: [Webpage]
emits: [Url]
relations: [LINKS_TO]
  • Lee metadata.markdown_path. Si vacio → exit con error "run fetch_webpage first".
  • extract_urls_py_cybersecurity sobre el contenido.
  • Para cada URL distinta encontrada:
    • Crea nodo Url con metadata.url (si no existe).
    • Relacion LINKS_TO desde la Webpage origen.
  • Param: max_links (default 50) para no saturar el grafo.

3. extract_text_entities

applies_to: [Webpage]
emits: [Person, Org, Email, Phone, Domain, Location, IPAddress, CVE, ...]
relations: [EXTRACTED_FROM, ...relaciones que GLiREL detecte]
  • Lee metadata.markdown_path.
  • Llama extract_graph_hybrid_py_pipelines (regex IoCs + GLiNER + GLiREL + LLM fallback).
  • Para cada entidad detectada:
    • Resuelve por (name, type) en operations.db. Si no existe la crea.
    • Relacion EXTRACTED_FROM desde la entidad nueva al nodo Webpage.
  • Para cada relacion detectada por GLiREL:
    • Relacion entre las dos entidades con el kind predicho.
  • Params:
    • chunk_size (default 2000)
    • use_llm_fallback (default false — evitar coste; el usuario lo activa en jobs concretos)

Definicion de hecho

  • Los tres enrichers aparecen en el menu "Run enricher" segun el tipo del nodo right-clickado.
  • En un nodo Webpage el menu muestra los 3 + fetch_webpage.
  • Test integracion:
    • Crear Url → fetch_webpage → run extract_links sobre el resultado → run extract_text_entities → grafo se llena con persons/orgs/etc.
    • Cada paso es un job independiente visible en panel Jobs.
  • extract_text_entities con LLM off termina sin coste y produce entidades de IoC + entidades GLiNER (gratis).