# hyungi_Document_Server 설정

ai:

  models:
    # ─── 단일 generation 호스트 routing (2026-05-14 GPU LLM 제거) ───
    # 2026-06-11 B안: 맥미니 모델 = Gemma 26B-A4B → Qwen3.6-27B-6bit 풀교체 (사용자 결정).
    # dense 27B 라 디코드 ~13 tok/s 급 (a4b ~42 대비 감속) → timeout 상향 (triage 30→120, primary 180→300).
    # fallback 은 Claude Sonnet 4 API (CLAUDE_API_KEY 미주입 = 비활성).
    # plan: ~/.claude/plans/rosy-launching-otter.md §C/§D/§E + project_macmini_model_decision

    # triage: 상시 분류·요약·근거 선별. Mac mini Qwen 27B (primary 와 동일 endpoint, 짧은 max_tokens).
    triage:
      endpoint: "http://100.76.254.116:8890/v1/chat/completions"
      model: "mlx-community/Qwen3.6-27B-6bit"
      max_tokens: 4096
      timeout: 480  # 프리필 실측 ~112 tok/s — 120K자 장문 커버 (2026-06-11)
      context_char_limit: 120000
      temperature: 0.0

    # primary: 에스컬레이션 전용. Qwen 27B MLX (맥미니 Semaphore(1) 보호 대상).
    primary:
      endpoint: "http://100.76.254.116:8890/v1/chat/completions"
      model: "mlx-community/Qwen3.6-27B-6bit"
      max_tokens: 8192
      timeout: 900  # 프리필 실측 ~112 tok/s — 260K자 상한 장문 커버 (2026-06-11)
      context_char_limit: 260000
      temperature: 0.3
      top_p: 0.9
      repetition_penalty: 1.05  # 한국어 장문 반복/코드스위칭(CJK·라틴 누수) 억제 (보수적 시작값)
      top_k: 20                 # Qwen3 권장

    # deep: 야간 night-drain 전용 — 맥북 M5 Max Qwen3.6-27B-6bit (llm-router :8890 경유,
    # model=qwen-macbook alias). 2026-06-11 재도입 (사용자: 자기 전 night-drain 으로 백로그 분담).
    # 맥북 불가(503/연결/절단) = StageDeferred 보류 — 맥미니/cloud 강등 없음, attempts 미소모.
    # consumer 의 deep_summary 도 슬롯 존재 시 맥북 경유 (잠들어 있으면 30분 백오프 보류 = 무해).
    # 슬롯 제거 시 deep_summary 는 primary(맥미니) 경로 복귀.
    deep:
      endpoint: "http://100.76.254.116:8890/v1/chat/completions"
      model: "qwen-macbook"
      max_tokens: 8192
      timeout: 900
      context_char_limit: 260000
      temperature: 0.3
      top_p: 0.9
      repetition_penalty: 1.05  # 한국어 장문 반복/코드스위칭 억제 (보수적 시작값)
      top_k: 20

    # fallback: primary 장애 시 최후 방어선. Claude Sonnet 4 API (소액 한도, 자동 trigger).
    # 호출 빈도 낮음 가정 (Mac mini 가 거의 항상 up) → premium 과 budget 공유 OK.
    fallback:
      endpoint: "https://api.anthropic.com/v1/messages"
      model: "claude-sonnet-4-20250514"
      max_tokens: 4096
      daily_budget_usd: 5.00
      require_explicit_trigger: false
      timeout: 120

    premium:
      endpoint: "https://api.anthropic.com/v1/messages"
      model: "claude-sonnet-4-20250514"
      max_tokens: 8192
      daily_budget_usd: 5.00
      require_explicit_trigger: true

    embedding:
      endpoint: "http://ollama:11434/api/embeddings"
      model: "bge-m3"

    rerank:
      endpoint: "http://reranker:80/rerank"
      model: "bge-reranker-v2-m3"

    # Phase 3.5a answerability classifier. 2026-05-14 GPU LLM 제거 후 Mac mini 26B 로 swap.
    # classifier_service 가 hasattr 체크로 optional 이므로 이 섹션 제거 시 classifier gate 는 자동 skip (score-only).
    classifier:
      endpoint: "http://100.76.254.116:8890/v1/chat/completions"
      model: "mlx-community/Qwen3.6-27B-6bit"  # 2026-06-11 B안 동승 — gemma id 잔존 시 mlx 서버가 Gemma 를 재로드(이중 적재) 위험
      max_tokens: 512
      timeout: 30  # 2026-05-17: 15s 도 동시 부하 시 elapsed 14.4s 직전이라 tight — 30s 로 2x 마진. classifier_service.LLM_TIMEOUT_MS=30000 와 align (초과 = score-only skip, graceful)
    # 제거: vision (미사용)

  # ─── deep_summary enqueue 폭발 억제 (B-1 R2) ───
  # 초기 튜닝 전 deep_summary 큐에 soft escalate 가 과발생하면 MLX 26B 가 포화된다.
  # 아래 임계치 중 하나라도 초과하면 soft escalate (recommend_deep_summary 만) 를
  # suppress. hard escalate (long_context / triage_json_invalid / low_confidence)는
  # 절대 suppress 되지 않는다.
  deep_summary_backlog:
    ratio_threshold: 0.3      # 지난 window 의 deep_n/classify_n
    pending_threshold: 5      # deep_summary stage 의 pending+processing
    window_minutes: 30

# ─── /api/search/ask backend dispatcher (PR-MacBook-RAG-Backend-1) ───
# backend 미지정 (default) → Gemma Mac mini (settings.ai.primary 경로 그대로, 변동 0).
# backend="qwen-macbook" 명시 opt-in → MacBook M5 Max mlx-vlm.server. unavailable 시 503.
# 자동 fallback 없음 ([[macbook-inference-endpoint-role]] Invariant 1).
search:
  ask:
    backend:
      macmini_url: "http://100.76.254.116:8801"  # Gemma 경로 = settings.ai.primary 가 권위, 본 키는 spec 일관성 + 변경 추적용
      macbook_url: "http://100.118.112.84:8810"  # MacBook M5 Max Tailscale interface bind
      macbook_model: "mlx-community/Qwen3.6-27B-8bit"
      timeout_connect_s: 1   # MacBook sleep/wake 빠른 감지 (자동 fallback 부재 → 빠른 503)
      timeout_read_s: 120    # 2026-06-11 Qwen 27B(디코드 ~11.7 tok/s) — synthesis_service.LLM_TIMEOUT_MS=120000 와 align
    # PR-DocSrv-Ask-ToolCalling-ReAct-1: /api/search/ask/react ReAct loop (qwen-macbook only)
    react:
      enabled: true
      max_tool_rounds: 2     # G0-2: LLM 호출 최대 3회 (tool round 2 + final 1), search 실행 최대 2회
      search_tool_limit: 5
      search_tool_mode: "hybrid"

nas:
  mount_path: "/documents"
  pkm_root: "/documents/PKM"

# ─── 업로드 한도 정책 (authoritative) ───
# 프록시(home-caddy 등) request_body 한도는 max_bytes * content_length_slack_ratio 이상 유지.
upload:
  max_bytes: 100000000              # 100 MB (SI). 업로드 실제 제한의 단일 진실 공급원.
  content_length_slack_ratio: 1.05  # multipart form 오버헤드(헤더/바운더리) 여유.
  stream_chunk_bytes: 1048576       # 1 MiB 단위 스트리밍 read/write.

# ─── 문서 분류 체계 ───
taxonomy:
  Philosophy:
    Ethics: []
    Metaphysics: []
    Epistemology: []
    Logic: []
    Aesthetics: []
    Eastern_Philosophy: []
    Western_Philosophy: []
  Language:
    Korean: []
    English: []
    Japanese: []
    Translation: []
    Linguistics: []
  Engineering:
    Mechanical: [Piping, HVAC, Equipment]
    Electrical: [Power, Instrumentation]
    Chemical: [Process, Material]
    Civil: []
    Network: [Server, Security, Infrastructure]
  Industrial_Safety:
    Legislation: [Act, Decree, Foreign_Law, Korea_Law_Archive, Enforcement_Rule, Public_Notice, SAPA]
    Theory: [Industrial_Safety_General, Safety_Health_Fundamentals]
    Academic_Papers: [Safety_General, Risk_Assessment_Research]
    Cases: [Domestic, International]
    Practice: [Checklist, Contractor_Management, Safety_Education, Emergency_Plan, Patrol_Inspection, Permit_to_Work, PPE, Safety_Plan]
    Risk_Assessment: [KRAS, JSA, Checklist_Method]
    Safety_Manager: [Appointment, Duty_Record, Improvement, Inspection, Meeting]
    Health_Manager: [Appointment, Duty_Record, Ergonomics, Health_Checkup, Mental_Health, MSDS, Work_Environment]
  Programming:
    Programming_Language: [Python, JavaScript, Go, Rust]
    Framework: [FastAPI, SvelteKit, React]
    DevOps: [Docker, CI_CD, Linux_Administration]
    AI_ML: [Large_Language_Model, Computer_Vision, Data_Science]
    Database: []
    Software_Architecture: []
  General:
    Reading_Notes: []
    Self_Development: []
    Business: []
    Science: []
    History: []

document_types:
  - Reference
  - Standard
  - Manual
  - Drawing
  - Template
  - Note
  - Academic_Paper
  - Law_Document
  - Report
  - Memo
  - Checklist
  - Meeting_Minutes
  - Specification
  - 발주서
  - 세금계산서
  - 명세표
  - 도면
  - 증명서
  - 계획서
  - 시방서

schedule:
  law_monitor: "07:00"
  mailplus_archive: ["07:00", "18:00"]
  daily_digest: "20:00"
  file_watcher_interval_minutes: 5
  queue_consumer_interval_minutes: 10

# 생성 LLM 홀드 게이트 (2026-06-11 신설): held_stages 에 든 이름의 컨슈머/워커는 claim 자체를
# 하지 않는다 (attempts 미소모, pending 적체). 유효 키 8 = classify/summarize/deep_summary(큐) +
# digest/briefing(cron) + study_explanation/study_session_analysis/study_memo_card(컨슈머).
# 그 외 문자열은 무동작(오타 주의). 적용/해제 = 리스트 수정 후 fastapi 재기동.
# 이력: 2026-06-11 맥미니 모델 확정까지 8키 홀드 → 同日 Qwen3.6-27B-6bit 전환과 함께 해제([]).
pipeline:
  held_stages: []
  # mlx gate 동시 실행 상한 (config.mlx_gate_concurrency). 현 mlx_vlm = continuous batching
  # (2026-06-11 밤 6~8 concurrent 실측 정상). 2026-06-15: 2→4 — digest/briefing 합성을
  # 이 단일 게이트(BACKGROUND 우선순위)로 라우팅하며 digest(클러스터 44~68)가 하드캡 내
  # 완료되도록 동시성 확보. ask/eid(FOREGROUND)는 큐 점프라 영향 최소. 되돌리면 구 동작.
  mlx_gate_concurrency: 2
  # 2026-06-15: digest/briefing 생성 LLM 파라미터 (모델 교체 후 단일소스, 상세 = config.py).
  # 구 하드코딩 25s(빠른 Gemma)가 Qwen 27B(콜당 ~90~300s) 교체 sweep 누락 → digest 600s
  # 초과·briefing 4/4 폴백. 동시성은 위 mlx_gate_concurrency 가 담당(별 키 없음).
  digest_llm_timeout_s: 300
  digest_llm_attempts: 2
  digest_pipeline_hard_cap_s: 5400
  # 2026-06-20: study/analyze 단일 primary-call 타임아웃 (구 하드코딩 30~60s = 빠른 Gemma 기준).
  # Qwen 27B(콜당 ~40~150s)에 맞춰 단일소스화 — 구 30s 즉사 = 사용자 504 + 워커 영구 재시도.
  llm_call_timeout_s: 300
