feat: pipeline options translate/target_language; allow HTML-only without translation

README.md

@@ -215,7 +215,7 @@ curl -s -X POST http://localhost:26000/paperless/hook \
 ### Paperless 배치 동기화(`/paperless/sync`)
 ### 문서 파이프라인(`/pipeline/ingest`)
 
-첨부 문서(텍스트가 준비된 상태: OCR/추출 선행) → 벡터 임베딩 → 한국어 번역 → HTML 생성까지 한 번에 처리합니다.
+첨부 문서(텍스트가 준비된 상태: OCR/추출 선행) → 벡터 임베딩 → 번역(옵션) → HTML 생성까지 처리합니다.
 
 ```bash
 curl -s -X POST http://localhost:26000/pipeline/ingest \
@@ -223,11 +223,15 @@ curl -s -X POST http://localhost:26000/pipeline/ingest \
   -d '{
     "doc_id": "doc-2025-08-13-001",
     "text": "(여기에 문서 텍스트)",
-    "generate_html": true
+    "generate_html": true,
+    "translate": true,
+    "target_language": "ko"
   }'
 ```
 
-응답에 `html_path`가 포함됩니다. 한국어 번역본이 `outputs/html/<doc_id>.html`로 생성되고, 번역문은 인덱스에 추가되어 RAG로 검색됩니다.
+응답에 `html_path`가 포함됩니다. 
+- 번역 켜짐(`translate=true`): 번역본이 `outputs/html/<doc_id>.html`로 생성되고, 번역문이 인덱스에 추가됩니다.
+- 번역 꺼짐(`translate=false`): 원문으로 HTML만 생성되고, 원문 텍스트가 인덱스에 추가됩니다.
 
 
 Paperless에서 다수 문서를 일괄 인덱싱합니다.

server/main.py

@@ -61,6 +61,8 @@ class PipelineIngestRequest(BaseModel):
     doc_id: str
     text: str
     generate_html: bool = True
+    translate: bool = True
+    target_language: str = "ko"
 
 
 @app.get("/health")
@@ -162,7 +164,14 @@ def index_reload() -> Dict[str, Any]:
 
 @app.post("/pipeline/ingest")
 def pipeline_ingest(req: PipelineIngestRequest, _: None = Depends(require_api_key)) -> Dict[str, Any]:
-    result = pipeline.process(doc_id=req.doc_id, text=req.text, index=index, generate_html=req.generate_html)
+    result = pipeline.process(
+        doc_id=req.doc_id,
+        text=req.text,
+        index=index,
+        generate_html=req.generate_html,
+        translate=req.translate,
+        target_language=req.target_language,
+    )
     return {"status": "ok", "doc_id": result.doc_id, "added": result.added_chunks, "chunks": result.chunks, "html_path": result.html_path}
 
 

server/pipeline.py

@@ -25,16 +25,16 @@ class DocumentPipeline:
         self.output_dir = Path(output_dir)
         (self.output_dir / "html").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
-    def translate_to_korean(self, parts: List[str]) -> List[str]:
+    def translate(self, parts: List[str], target_language: str = "ko") -> List[str]:
         translated: List[str] = []
         sys_prompt = (
-            "당신은 전문 번역가입니다. 입력 텍스트를 자연스러운 한국어로 충실히 번역하세요. "
+            "당신은 전문 번역가입니다. 입력 텍스트를 대상 언어로 자연스럽고 충실하게 번역하세요. "
             "의미를 임의로 축약하거나 추가하지 마세요. 코드/수식/표기는 가능한 유지하세요."
         )
         for p in parts:
             messages = [
                 {"role": "system", "content": sys_prompt},
-                {"role": "user", "content": f"아래 텍스트를 한국어로 번역하세요:\n\n{p}"},
+                {"role": "user", "content": f"아래 텍스트를 {target_language}로 번역하세요.\n\n{p}"},
             ]
             resp = self.ollama.chat(self.boost_model, messages, stream=False, options={"temperature": 0.2, "num_ctx": 32768})
             content = resp.get("message", {}).get("content") or resp.get("response", "")
@@ -58,9 +58,9 @@ h1{{font-size: 1.6rem; margin-bottom: 1rem;}}
         html_path.write_text(html, encoding="utf-8")
         return str(html_path)
 
-    def process(self, *, doc_id: str, text: str, index, generate_html: bool = True) -> PipelineResult:
+    def process(self, *, doc_id: str, text: str, index, generate_html: bool = True, translate: bool = True, target_language: str = "ko") -> PipelineResult:
         parts = chunk_text(text, max_chars=1200, overlap=200)
-        translated = self.translate_to_korean(parts)
+        translated = self.translate(parts, target_language=target_language) if translate else parts
 
         to_append: List[IndexRow] = []
         for i, t in enumerate(translated):
@@ -70,7 +70,8 @@ h1{{font-size: 1.6rem; margin-bottom: 1rem;}}
 
         html_path: str | None = None
         if generate_html:
-            html_path = self.build_html(doc_id, title=f"문서 {doc_id} (한국어 번역본)", ko_text="\n\n".join(translated))
+            title_suffix = "번역본" if translate else "원문"
+            html_path = self.build_html(doc_id, title=f"문서 {doc_id} ({title_suffix})", ko_text="\n\n".join(translated))
 
         return PipelineResult(doc_id=doc_id, html_path=html_path, added_chunks=added, chunks=len(translated))