feat: 임베딩 모델 변경 — nomic-embed-text → bge-m3 (1024차원, 다국어)

- config.yaml: embedding model → bge-m3
- document.py: Vector(768) → Vector(1024)
- embed_worker.py: 모델 버전 업데이트
- migration 011: 벡터 컬럼 재생성 (기존 임베딩 초기화)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/models/document.py

@@ -43,7 +43,7 @@ class Document(Base):
     ai_confidence: Mapped[float | None] = mapped_column()
 
     # 3계층: 벡터 임베딩
-    embedding = mapped_column(Vector(768), nullable=True)
+    embedding = mapped_column(Vector(1024), nullable=True)
     embed_model_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
     embedded_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
 

app/workers/embed_worker.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""벡터 임베딩 워커 — GPU 서버 nomic-embed-text 호출"""
+"""벡터 임베딩 워커 — GPU 서버 bge-m3 호출"""
 
 from datetime import datetime, timezone
 
@@ -10,9 +10,9 @@ from models.document import Document
 
 logger = setup_logger("embed_worker")
 
-# 임베딩용 텍스트 최대 길이 (nomic-embed-text: 8192 토큰)
+# 임베딩용 텍스트 최대 길이 (bge-m3: 8192 토큰)
 MAX_EMBED_TEXT = 6000
-EMBED_MODEL_VERSION = "nomic-embed-text-v1.5"
+EMBED_MODEL_VERSION = "bge-m3"
 
 
 async def process(document_id: int, session: AsyncSession) -> None:

config.yaml

@@ -26,7 +26,7 @@ ai:
 
     embedding:
       endpoint: "http://ollama:11434/api/embeddings"
-      model: "nomic-embed-text"
+      model: "bge-m3"
 
     vision:
       endpoint: "http://ollama:11434/api/generate"

migrations/011_embedding_1024.sql

@@ -0,0 +1,7 @@
+-- 벡터 차원 변경: 768 → 1024 (nomic-embed-text → bge-m3)
+-- 기존 임베딩 데이터 초기화 (재생성 필요)
+ALTER TABLE documents DROP COLUMN IF EXISTS embedding;
+ALTER TABLE documents ADD COLUMN embedding vector(1024);
+
+-- 기존 임베딩 메타 초기화
+UPDATE documents SET embedded_at = NULL, embed_model_version = NULL;