9c22337647
fix(search): 공유 AsyncSession 동시 쿼리 직렬화/세션 분리 + rewrite axis 누락 (R2)
...
asyncio.gather 가 단일 AsyncSession 에 동시 execute 를 진입시켜 부하 의존적
'another operation in progress' 비결정 크래시 (정상 순차 경로에서만 검증돼 잠복).
사이트별 처방(균일 처방 회피):
- search_with_rewrite._variant_retrieve: variant 마다 독립 async_session() fan-out
(사용자 대면 — N variant 병렬 유지)
- study explanation_rag / subject_note_rag: 백그라운드 prefetch 라 순차 직렬화
(rerank 도 순차 — DB 순차+rerank gather 분할은 _gather_* 4곳 침습이라 보류,
배경 작업의 rerank 병렬 이득 미미)
추가: rewrite(multi-query) 경로가 axis 필터(material_type/jurisdiction/year)를
single-query path 와 달리 조용히 누락 — search_with_rewrite 에 axis 인자 + _variant_retrieve
가 search_text/search_vector 에 전달.
검증: py_compile 통과. 동시 N variant 부하 테스트(staging)로 크래시 소거 확인 예정.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-16 13:18:17 +09:00
f325bd0509
feat(observability): digest/briefing 을 처리 보드에 맥미니 작업으로 노출 (background_jobs)
...
큐 밖 cron 생성 작업(global_digest/morning_briefing)이 processing_queue stage 가
아니라 보드에 안 잡혀, 맥미니가 11분짜리 digest 를 돌려도 idle 처럼 보였다.
ebbcaf8noreply@anthropic.com >
2026-06-15 03:36:57 +00:00
a82b0724df
fix(news): digest/briefing 생성 LLM 타임아웃 게이트 단일소스화 + deep_summary 컨슈머 분리
...
2026-06-11 맥미니 모델 교체(Gemma4 26B→Qwen3.6-27B-6bit, 콜당 ~90~300s)의
타임아웃 상향 sweep 이 config.yaml/synthesis 만 갱신하고 digest/briefing 코드의
하드코딩 LLM_CALL_TIMEOUT=25(빠른 Gemma 기준)를 누락 → digest 600s 하드캡 초과로
06-10 이후 미생성, briefing 4/4 LLM 폴백(status=failed). (적대 리뷰로 블로커 정정:
concurrency=1 사설 세마포로는 digest 44~68 클러스터가 하드캡에 여전히 걸림 + llm_gate
영구 룰 위반.)
- 타임아웃·재시도·하드캡을 config.pipeline 단일소스로 이관(digest_llm_timeout_s=300,
attempts=2, pipeline_hard_cap_s=3000). 다음 모델 교체 때 재발 차단.
- digest/briefing LLM 호출을 사설 Semaphore 제거하고 전역 MLX gate(BACKGROUND)
경유로 변경 — llm_gate 영구 룰(같은 endpoint 단일 게이트, 새 Semaphore 금지) 준수 +
ask/eid(FOREGROUND)와 조율. 동시성 lever = 기존 mlx_gate_concurrency 2→4
(continuous batching 실측 — 3동시콜 wall 121s ≈ 단일콜, 직렬 대비 ~3배).
- digest/briefing pipeline cluster 루프를 asyncio.gather 동시 실행으로 전환
(실동시성은 게이트가 제한, rank/순서 보존).
- deep_summary(70~300s)를 메인 consume_queue 에서 분리해 consume_deep_queue 신설
(markdown/fast split 선례) — 단일 deep 호출이 1분 틱 초과로 메인 큐를 영구 coalesce
시키던 문제 제거.
- 죽은 PIPELINE_HARD_CAP=600(briefing/pipeline.py) 제거, summarizer docstring 갱신,
deep 컨슈머 disjoint/hold 테스트 추가.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 23:29:56 +00:00
151c1ee518
fix(search): text-leg 본문 스코어링 2000자 절단 + bge-m3 keep_alive 로 검색 latency 개선
...
코퍼스 ~52배 성장(코드 가정 765 → 실제 40k docs) 후 search_text ORDER BY 가
후보 행마다 extracted_text(평균 3.7KB·최대 1.6MB) 전체에 similarity() +
to_tsvector() 재토큰화를 재연산 → broad/영어 쿼리 text_ms 최대 4960ms.
scoring/match_reason 의 extracted_text 를 left(...,2000) 으로 절단(후보 CTE 의
FTS 매칭은 전체 본문 유지 → recall 불변). embed() 요청에 keep_alive:-1 추가로
ollama bge-m3 GPU 상주 → sparse 검색의 cold reload(~6s) 제거.
검증(snapshot freeze docs 43958/chunks 195671, 51 case, eval-version both):
- graded NDCG 0.575 → 0.575 (±0.000, 전 카테고리 byte-identical)
- Recall g>=2 0.691 / g>=3 0.739 불변, v0.1 NDCG/Recall/Top-3 불변
- latency p50 760→586ms (-23%) / p95 5230→832ms (-84%)
- EXPLAIN 단일쿼리: V0 4917ms → left(2000) 285ms (17x)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 04:34:24 +00:00
ebbcaf86d8
feat(observability): 큐 밖 백그라운드 작업(backfill)을 처리 머신 보드에 노출
...
processing_queue 는 파이프라인 stage 전용이라 hier_overnight_backfill 같은 off-queue
관리 스크립트 작업이 대시보드 보드에 안 잡혀, 다른 세션이 모르고 fastapi 를 재생성해
in-flight 재분해를 끊는 사고가 발생(2026-06-14). 사각지대 해소.
- migrations/357_background_jobs.sql: background_jobs 테이블(kind/label/state/processed/
total/heartbeat). worker_jobs(user_id 필수, worker-pool 전용)와 별개.
- services/background_jobs.py: start/heartbeat/finish 헬퍼 — 자율 트랜잭션(즉시 commit →
실시간 가시화) + best-effort(관측 실패가 본작업 안 깸).
- hier_overnight_backfill: 작업 시작/절 ~10개마다 heartbeat/종료 계측.
- queue_overview: /api/queue/overview 응답에 background_jobs 추가(running + 최근 6h 완료,
stale=heartbeat 끊김 추정). SAVEPOINT 로 테이블 부재/오류 시 보드 본체 무영향.
- ProcessingFlowBoard: "백그라운드 작업" 패널(진행/경과/state, stale 끊김 경고).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-14 12:27:18 +09:00
bf0348a3e0
feat(papers): B-3 PR5 — 구매 PDF parent_doi 스탬프 (paper_doi_reconcile 통합)
...
plan safety-library-b3-1 PR5. Papers_Purchased 수동 드롭 PDF(license.restricted=true)를 서지 holder 에
연결: 본문 DOI 파싱 → paper.parent_doi 링크(child, doi 미보유=인덱스 밖, unique 무충돌).
- doi.py: parse_doi_from_text(본문 전체 DOI 정규식 — PDF 구조 무관).
- paper_doi_reconcile: restricted 분기 — restricted 행은 본문 DOI→parent_doi(child),
그 외(레거시 arXiv)는 holder 스탬프(PR4). 쿼리에 parent_doi IS NULL 추가(링크분 재처리 회피).
- file_watcher merge-only license 주입 clobber-safe 존중. enqueue 0(콘텐츠 무변경).
단위 29 passed(+parse_doi_from_text). ephemeral PASS: 합성 restricted 행 → parent_doi 링크·
paper.doi 부재·restricted 보존·스키마 수용(insert+rollback). reconcile 멱등(재실행 0 변경).
실 구매 PDF 라이브 검증 = 사용자 첫 논문 구매·드롭 시(로직 검증 완료).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 22:58:19 +00:00
244d526ae2
feat(papers): B-3 PR4 — 레거시 arXiv DOI reconcile + arXiv DataCite DOI 통일 (keyless)
...
plan safety-library-b3-1 PR4. paper.doi 없는 paper 행을 arXiv DataCite DOI 로 스탬프해
partial-unique 인덱스 편입 → 재유입 차단('동일-DOI 재유입 차단만').
- doi.py: parse_arxiv_id(본문→arXiv id) + arxiv_doi(10.48550/arxiv.{id}, OpenAlex canonical 실측 일치).
- ★arXiv DOI 통일: arxiv_collector 도 프리프린트(저널 DOI 없음)에 arxiv_doi 부여 → PR2/PR3/PR4 가 같은
함수로 같은 paper.doi → 교차소스 dedup 성립(이전엔 프리프린트 paper.doi 부재로 PR2↔PR3 dup 갭).
- paper_doi_reconcile.py: 전용 worker(dedup_reconcile=file_hash 캐시와 별개 — 적대리뷰 B·C major).
keyless·결정적(OpenAlex 호출 0)·in-DB·enqueue 0(콘텐츠 무변경). 선재 DOI holder 시 parent_doi
마킹(unique 위반 회피). add_job daily 03:50 KST. __main__ CLI.
단위 28 passed(+parse_arxiv_id·arxiv_doi). 라이브 PASS (prod, running fastapi 무접촉):
레거시 197행 arXiv DataCite 스탬프·ASME 2행 skip·선재중복 0 / dedup 불변식 206 distinct 206(인덱스 무위반) /
paper summarize active 0(signal-only). 멱등.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 22:54:24 +00:00
345e2cedf0
feat(papers): B-3 PR1 — DOI 정규화·dedup 코어 (normalize_doi 단일 함수 + 서지 holder 조회)
...
plan safety-library-b3-1 PR1 (keyless·마이그 0). 모든 논문 수집기·reconcile·구매 스탬프 공유 토대.
- normalize_doi(): 소문자·URL/doi: prefix 제거·인용 구두점(.,;) 정리. 저장=조회 단일 함수.
괄호 '()' 보존 — 과삭제는 다른 논문 병합(데이터 손상)이라 near-dup 보다 위험.
- paper_doi_hash(): 서지 holder file_hash 키 = sha256('paper|{doi}')[:32] (statute 다중부 키 선례).
- with_paper_doi/with_parent_doi/read_paper_doi: 2-Document 계약(holder doi / child parent_doi 상호배타) extract_meta 헬퍼 (merge-safe).
- find_paper_holder(): 공유 dedup 조회 — lower(extract_meta #>> '{paper,doi}'), .scalars().first()(BBC 다중행 선례),
EXPLAIN 으로 uq_documents_paper_doi(마이그 351 라이브) 인덱스 사용 확인.
단위 12 passed. holder DB 조회 = PR2 arXiv 실수집서 라이브 검증. 소비자 없는 순수 코드(배포·런타임 변화 0).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 21:50:09 +00:00
30c235e4c1
Merge feat/safety-library-a1 (C-1 후속 version_status+facets) into ds-board-merged
...
검색 결과 wrapper decoration: 법령 version_status + facets 집계(ranking 무관·additive).
2026-06-13 15:08:24 +09:00
8a3bea6b31
feat(safety): C-1 후속 — version_status decorate + facets 집계
...
검색 엔드포인트 wrapper decoration(run_search 코어 무접촉·ranking 무관):
- version_status: 법령 결과(material_type=law)에 legal_meta.version_status 부착
(decorate_version_status, law 무결과 시 query skip). SearchResult.version_status 신설.
- facets=true: top-K 결과 분류 축(material_type/jurisdiction/version_status) 분포 라벨
(compute_facets). 미요청=None(byte 불변). SearchResponse.facets 신설.
- result_decorate.py 신설. 단위 4건.
freshness incident 변경(law_365d 제거+흡수)=ranking 변경이라 별 슬라이스 defer.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 15:07:57 +09:00
cd439b0ff4
Merge feat/safety-library-a1 (B-4 licensed_restricted + watch 폴더 license) into ds-board-merged
...
B-4 PR①②: licensed_restricted 단일 술어(retrieval 3-leg/digest/briefing/study 풀이 공유)
+ file_watcher Books/Manuals/Papers_Purchased license 주입. prod 통합 브랜치 배포용.
2026-06-13 14:53:34 +09:00
a6db6c999b
fix(safety): B-4 리뷰 반영 — 단일 술어 중앙화 + study/briefing 경로 커버
...
적대 리뷰(10에이전트) 확정 반영:
- license_filter.py 신설 — restricted_exclude_sql(raw)/restricted_exclude_orm(ORM)
단일 정의. retrieval _license_sql·digest·briefing·study 풀이가 공유(드리프트 방지).
- major: explanation_rag(study 문제 AI 풀이 RAG)에 술어 누락 → doc_meta 쿼리에 ORM
적용(valid_doc_ids 경유로 청크도 차단). briefing/loader 2쿼리에 누락 → digest 와
동일 술어 추가(news restricted 부재=방어적·경로 일관성).
- blocker(low-impact): file_watcher changed-doc 경로 material/license 보정(merge 주입·
license 부재 시만 — extract_meta clobber 회피, pre-B-4 적재분 동기화).
- 테스트: 단일-source 검증 + ORM 구성 스모크 2건 추가.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 14:52:04 +09:00
ed7740beee
feat(safety): B-4 PR①② — licensed_restricted 차단 술어 + watch 폴더 license 주입
...
PR① licensed_restricted 단일 술어(_license_sql) — retrieval 3-leg(text/vec-doc/
vec-chunk) + digest loader 공유. a안(U-2①): 색인 허용·구매자료 verbatim 을 RAG 증거/
digest 발행에서 구조적 제외. 술어=COALESCE(extract_meta->'license'->>'restricted',
'false')<>'true' (restricted 부재/false 미제외 → 기존 코퍼스 결과 불변). 개인 파일
열람 미차단. chunk leg 는 outer 의 documents JOIN(항상) 활용 post-rank(restricted 소수).
PR② file_watcher _TARGET_AXIS 확장 — Books/Papers_Purchased=restricted / Manuals=
non-restricted(사용자 결정) / KGS=law·KR·kogl. ingest 시 extract_meta.license
deterministic 주입(classify material IS NULL 일 때만 제안·meta 미기록=보존).
PR③(KGS 버전 flip)=별 슬라이스 deferred(파일 포맷 조사 선행).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 14:34:42 +09:00
b630c31077
feat(board): expose summarize_by_machine for offload visibility (A-1)
...
요약 풀의 머신별 완료 실적(맥미니 vs 맥북)을 /api/queue/overview 응답에
summarize_by_machine 로 노출. rows_to_summarize_split 이 이미 계산하던 값의
additive 투영 — 신규 수집 SQL/마이그 0. 통합 보드 레인의 오프로드 가시화
(맥북이 요약 86% 처리) 재료. + FE 타입 동기 + store 신선도 timestamp(B-4).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 13:54:39 +09:00
60cb48bbe4
fix(safety): C-1 fusion 재구성 시 분류 축 메타 전파 — 3 SearchResult 재생성 지점
...
fusion legacy(line 66)·RRF(122)·multi_query rewrite(pipeline 456)가 명시 필드 나열로
SearchResult 재구성 → material_type/jurisdiction/published_date 누락(필터는 정확, D-1
유형 표시만 None). 세 지점 동기화. 흉터: SearchResult 필드 추가 시 재구성 지점 전수 동기 필요.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 13:03:27 +09:00
79deae0644
feat(safety): C-1 검색 명시 필터 — material_type/jurisdiction/year 3-leg 동등 + documents exclude 해제
...
plan safety-library-1 C-1 (검색 핵심 경로 — byte 불변 invariant):
- AxisFilter + _axis_sql 헬퍼: 미지정 시 모든 SQL 절 빈 문자열(run_eval 회귀 0 보장)
- 3 leg 동등 적용: search_text(JOIN 후 WHERE) / _search_vector_docs(prod+cand) /
_search_vector_chunks(★inner topk JOIN — R6 결정: outer post-filter면 ANN top-k 후
좁은 필터 후보 붕괴. 미지정 시 JOIN 없음=byte 불변)
- SearchResult + material_type/jurisdiction/published_date (3 leg SELECT additive)
- year = COALESCE(published_date, created_at) (freshness 동일 사상)
- GET /documents/: material_type 지정 시 기본 exclude(news·law_monitor·note) 해제
- _axis_sql 단위 테스트 PASS (미지정=빈문자열+param0 / active 4절 / alias 분기)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-13 12:59:18 +09:00
5581d3f1ce
feat(board): 처리 보드 v2 — 파이프라인 흐름 뷰·엔진 구분·실패 재시도/건너뛰기 (ds-board-engines-1)
...
- 흐름 뷰 메인: 좌→우 노드(머신·엔진 태그, 유입 우세 amber, 실패 뱃지) + 머신 스트립(모델 표기) + trend_24h 스파크라인 첫 렌더
- 노드 클릭 상세 패널: KV 4칸 + 다중 stage 행 + 지금 처리 중
- 실패 처리 드로어: 에러 패턴 그룹 + 재시도/건너뛰기 (영구 실패의 첫 사용자 조치 경로)
- API: stages[].done_1h/created_1h 노출 + GET /api/queue/failed + POST /api/queue/retry|/skip (uq_queue_active 충돌 skip, 건너뛰기는 enqueue_next_stage 미호출)
- 엔진/모델 표기 = queueDisplay.ts 정적 맵 단일 지점 (모델 교체 시 1곳)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-12 01:05:04 +00:00
c3d237766d
feat(search): Phase 2A E-1 — Qwen 후보 3종 백필 CLI + eval 디스패처 확장 (마이그 328~333)
...
- 후보 섀도 테이블 6종(전부 vector 타입 — eval=exact scan 이라 인덱스 불요, halfvec 은 C-1 소관)
- workers/phase2a_cand_backfill: resumable(NOT EXISTS)·배치 커밋·동결셋 한정(--doc/chunk-id-max),
문서/청크 입력 = production 경로 동일 구성 + plain
- CANDIDATE_BACKEND_MAP += cand_qwen06/qwen4/qwen4m (embed_kind=ollama, 쿼리측 instruct prefix
G-1 핀 문자열, qwen4m = dimensions 1024 MRL)
- qwen4m 적재는 qwen4 에서 SQL 파생(subvector+l2_normalize) — 본 CLI 비대상
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-12 08:29:53 +09:00
235bbf9881
ops(pipeline): fair-share 번들 — drain classify 합류 + deep 맥미니 폴백 + mlx 게이트 동시 2
...
사용자 '공평하게 동일한 작업' 지적의 비대칭 잔재 2건 + 예고된 배칭 레버:
- queue_drain --stage classify (use_deep: deep 슬롯 endpoint + triage sampling,
완료 시 enqueue_next_stage 로 embed/chunk/markdown 연쇄 — DAG 단절 방지)
- deep_summary consumer = 맥북 우선, 불가 시 맥미니 primary 즉시 처리(동일 모델 —
강등 아님). drain 은 defer_on_deep_unavailable=True 로 기존 보류-종료 유지
- llm_gate capacity 일반화 (config pipeline.mlx_gate_concurrency, 기본 1, 운영 2) —
'MLX_CONCURRENCY=1 고정' 영구 룰의 전제(single-inference 서버) 소멸을 docstring 에 개정 박제
- analyze_events FK(users) CLI 컨텍스트 INSERT 실패 fix (models.user 명시 import)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-12 06:56:02 +09:00
eff2c3b7d3
ops(search): Qwen 27B 속도 반영 — synthesis 30s→120s, classifier 슬롯 모델 동승 교체
...
- config classifier 모델 gemma 잔존 = mlx 서버 Gemma 재로드(이중 적재) 위험 → Qwen 6bit 로 동승 교체
- synthesis 는 timeout 시 graceful skip 이 없는 답변 본체라 단독 상향 (classifier/query_analyzer/
rewriter 의 30s/15s 캡은 초과 시 skip·원쿼리 폴백으로 degrade — 관찰 후 별도 튜닝)
- ask.backend.timeout_read_s 30→120 align
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-11 17:31:26 +09:00
hyungi
fdac449a48
Merge pull request 'Feat/eid chat' ( #35 ) from feat/eid-chat into main
...
Reviewed-on: #35
2026-06-11 15:14:43 +09:00
250896cdfa
feat(eid): deep 모드 = ReAct 자동검색 + 근거 카드 (ds-eid-ask-absorb P1)
...
- deep 분기 _eid_chat_deep: 비생성 probe → phase:searching → agentic_ask_loop
(tool_choice=auto 가 검색 여부 자율 판단, 검색 불요는 early-exit 대화) → final_answer
+ eid_sources envelope → DONE. heartbeat {phase:ping}(~10s, 프록시 idle timeout 차단)
· mid-stream BackendUnavailable → in-stream error envelope · disconnect 시 task.cancel()
+ await(고아화·27B 점유 방지).
- daily = call_stream 무변경(맥미니 대화). deep = 맥북 27B ReAct (tool calling 27B 전용,
맥미니 26B token-leak 미검증). 멀티턴 = 메시지 단독 처리(agentic_ask_loop query: str,
history 2단계 백로그).
- EidEvidenceCard.svelte 접이식 근거 카드(sources 순서번호·제목·점수) + 프론트 SSE 파서
확장(ping/searching/error/eid_sources) + 검색 중 표시 + 이력 보존.
- 테스트: deep 4건(검색성/대화성/probe-503/mid-stream-error) + 기존 call_stream 회귀 daily
로 이전 = 29 passed.
- 동반(이전 eid-chat 세션 미커밋): /api/eid/status endpoint + llm_gate.gate_status +
test_eid_status (채팅 대기 UI 의 '대기 vs 고장' 구분용, 5 passed).
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-11 14:51:00 +09:00
a410f5b65c
fix(ui): 머신 state 우선순위 — 가동 > 보류 (일하는 중엔 백오프 잔여여도 가동)
...
실측: 맥북이 드레인 처리 중인데도 백오프 잔여 때문에 카드 전체가 '보류'로 표시.
보류 칩은 일이 멈춰 있고 백오프만 쌓인 상태(sleep/불가 지속) 한정으로 강등,
보류 건수 자체는 카드의 deferred_pending 라인이 계속 표시.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-11 14:36:10 +09:00
7031439364
feat(ui): 단계별 현황 재설계 — 완료 가시화 + 빈 단계 숨김 (사용자 피드백)
...
'대기만 보이고 성공은 안 보인다' 피드백 반영:
- overview 에 stages[] 노출 (stage 별 done_today + oldest_pending_age, SQL 1필드 추가)
- 게이지 의미 전환: 단계 간 대기량 비교(amber) → 단계 내 오늘 진척(완료=green 비율,
가득 찬 초록 = 다 끝남) + 처리 중 pulse dot
- 움직임 없는 단계는 행 제거, 하단 '비어 있음: ...' 한 줄로
- 라벨 누수 fix: details 가 구 STAGE_LABEL 을 쓰던 것 → queueStageLabel 통일
(deep_summary/markdown/summarize/chunk/fulltext 한글화)
- 헤더: 오늘 N 완료(성공 가시화) · 실패(error) · 대기. 데이터 소스 = overview 단일화
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-11 14:26:27 +09:00
468804494d
feat(ui): 처리 머신 보드 — 누가 일하나 (안2) + ETA·전 페이지 스트립/드로어 (안5/6 라이트)
...
plan ds-processing-ui-6an (시안 choice 채택: 안2 1차 + 안5/6 지원):
- GET /api/queue/overview — 머신(GPU/맥미니/맥북) 귀속 라이브 집계 5쿼리, 마이그레이션 0.
summarize 풀 완료 실적은 documents.ai_model_version 조인으로 맥북/맥미니 분리,
보류(deferred_until)=맥북 카드 귀속, state=active/deferred/idle. raw 모델명 비노출
- 홈: 처리 머신 보드(3열 카드 + 지금 처리 중 제목) + ETA 라인(유입 우세 시 null 명시),
기존 stage 테이블은 details 접힘으로 강등 (구조 개편)
- 전 페이지: 상태 스트립(처리중·대기·실패·맥북 칩) + 우측 드로어(QueueDrawer,
dialog a11y) — 공유 60s 폴링 store, 경량 fetch(401 강제 logout 부수효과 회피)
- tests: 판정부 30건 (귀속/풀 분리/state 9케이스/ETA 경계/trend 버킷/계약 shape)
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com >
2026-06-11 14:13:35 +09:00
aeb9290cbd
feat(documents): hier 절 char_start offset (Path B) — md_content 점프 builder offset
...
플랜 ds-outline-anchor-b5 (g1~g6 코드). 핵심 ASME/법령 windowed 절의 0% 점프를
서버계산 char_start(builder offset)로 100% deterministic 점프로 전환.
- g1 migration 318: document_chunks.char_start INTEGER NULL (단일 statement, 멱등)
- g2 builder: char_start emit = FE 라인/offset 모델 미러(split('\n')+UTF-16 code unit+코드펜스 skip).
window-child=NULL, split-parent=heading offset, preamble=NULL, CR 미strip, NFC=telemetry.
node.text 보존(라인모델 hash-neutral) → hash_stable doc 보존. 단위테스트 7건.
- g3 persist+backfill 하이브리드:
* persist INSERT char_start
* update-char-start (g3-tU): hash_stable doc 비파괴 — 100% jump-target VERIFY(NEW-1) +
position-aligned PK UPDATE(NEW-2), 미달 doc DEMOTE → re-decompose 합류(NEW-4)
* --reprocess (g3-t2): md_content 출처(g0-t1) + jump-target-set 완료마커(B1) + B_jumptarget>=1(B3),
--doc 필수 else REFUSE. self-heal sweep(g3-t3).
- g4 /sections: char_start inner+outer SELECT + split-parent 노출(is_leaf OR %_split)
- g5 FE: resolveAnchorMap(BE-first, NEW-5 jump-target-candidate-scoped 폴백, C1 OR-exclude),
per-render-site basis guard(C3), endsWith('_split') 정정 + collapseWindows split-parent 흡수(C2).
단위테스트 25건(NEW-5/B4/C1/C2 포함).
- g6 hier_outline_quality_gate.py: read-only g-measure(verdict/B_jumptarget/hash_stable/dup/fence)
배포(g7: --no-deps, 스냅샷, UPDATE-only 32 + re-decompose 230∪demote, 정확도 게이트)는 별 ops 단계.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-09 10:12:26 +09:00
daf6a0ade9
feat(documents): S1 dedup·office-md·storage scaffold (B/C/D/E)
...
plan ds-s1-backend-1 잔여 구현 (A·C-1 은 16b0fe1noreply@anthropic.com >
2026-06-08 03:05:30 +00:00
6a85087b83
feat(eid): 이드 persona substrate W2~W4 — DS compose·약점진단·egress 코드층 박탈
...
전 로컬 LLM 관통 '이드' persona substrate 의 Document Server 측 빌드(W2~W4).
설계 = PKM eid-persona-substrate(r1~r3 수렴) / impl = eid-persona-impl.
W2 — compose + 표면 배선:
- app/eid/compose.py: persona→rules→overlay→task 단일 system 문자열 + 정적 ROUTE_MAP
(런타임 sniffing 아님) + rules 부재 fail-loud · persona 부재 quiet · overflow fail-loud.
- 자유-prose 3 표면(react_ask·study_subject_note·study_question_explanation) 중복 정체성·
generic 정책 trim + compose 배선(AIClient 에 additive system 파라미터). 도메인 calibration 보존.
- STRICT JSON 기계류(briefing_comparative·digest_topic)는 persona-ZERO 동결(불변식 #3 ).
- app/prompts/substrate/: persona(외부 컴파일 산출물 vendor) + rules(생성 가드 서브셋) + overlay 5.
W3 — migration + 워커 + study_diagnosis:
- migration 301~305: eid_* append-only 원장(약점/복습초안/회고) + approval_requests(가변 큐) + 일정 파생뷰 2.
- app/workers/study_weakness.py: study_question_progress.pattern_state 집계로 약점 derived 산출
(LLM 0) + bounded tier(watch/review/focus). nightly cron.
- study_diagnosis 표면: 최신 스냅샷을 코치 언어로 번역(약점 판정은 코드, LLM 은 블록 값만 인용).
W4-1 — egress 코드층 박탈:
- app/eid/ai.py EidAIClient: 이드 표면 = call_primary(내부 MLX) only. 외부 LLM fallback 경로
구조적 봉쇄(call_fallback raise · 자동 fallback 제거 · 외부 endpoint 차단). egress 워커는 분리 유지.
load-bearing 정정 3(환경 grounding 강제, 설계 회귀 아님):
- rules = 운영 ruleset 전체 → 생성 가드 서브셋(HTML 산출물 룰이 study task 와 충돌).
- append-only = REVOKE → CREATE RULE DO INSTEAD NOTHING(단일 owner role 은 REVOKE 무효 +
migration 검증기가 plpgsql BEGIN 거부) + actor/source_* NOT NULL 스탬프.
- 이드 LLM 봉쇄 = path discipline → EidAIClient 구조화.
검증: eid 순수 단위테스트 30 통과 + py_compile + migration 검증기 모사 + egress 적대감사 COMPLETE.
DB/LLM/httpx 의존 테스트(append-only RULE·EidAIClient·E2E)는 staging(Docker) 가동.
W4-2 네트워크 belt 은 조건부 보류(코드층 1차 충분, P0-3② 원격 실측 후 hard-gate 시 승격).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-07 15:13:20 +09:00
e1da984e08
refactor(study): SR 산술 sr_schedule.py 공용추출 (B1 — 카드 SR 토대)
...
문제 SR과 카드 SR이 같은 간격 상수·산술을 참조하도록 순수함수 추출. 운영 동작 무변경.
- app/services/study/sr_schedule.py: REVIEW_INTERVAL_DAYS{1:3,2:7,3:14}/MASTERED=4/FIRST_DUE=1
+ advance(stage,outcome,now)→(new_stage,new_due) | None(skipped) + first_due(now).
진입 게이트(due_at IS NOT NULL/최초 due/skipped 불변)는 호출부 잔류(finalize vs review-complete 정책 차이).
- session_finalize.py: 상수·advance 분기 → sr_schedule import + sr_advance() (re-export 유지).
- study_question_progress.py: DEFAULT_FIRST_DUE_DAYS → sr_schedule import.
- 회귀 테스트 7/7: 전진 1·3·7·14·졸업·리셋·skipped불변·상수 + 전 stage×outcome 구 로직 바이트 동등.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-07 10:11:38 +09:00
0a7402b327
feat(study): 공부 암기노트 Phase 1 — card_extract 추출 파이프라인 (순수 additive)
...
study_memo_cards 추출 파이프라인 + 버전키 폴러 + needs_review 컬럼. 운영 SR 코드(session_finalize/quiz_selection) 무수정.
- migrations 287~298: study_memo_cards/_evidence/_jobs/_progress(P1 휴면)·study_reminders·study_topics.focused_at·study_questions needs_review 3컬럼. dedup PARTIAL UNIQUE(deleted_at IS NULL).
- 워커: in-process RAG gather → MLX {cards} → 카드 가드(정량=evidence 원문 등장·cue/cloze 누출·dedup) → supersede 구버전 retire → append. 별 consumer 로 기존 study_queue 격리.
- 폴러 study_card_enqueue: 버전키 NOT EXISTS(source_version) 멱등 + ai_explanation_generated_at NOT NULL 가드 + per-poll LIMIT(thundering-herd).
- 검증: 실 prod 스키마 덤프 위 12 마이그 적용 OK + dedup/supersede/active-unique 기능 7/7 PASS + 정규화 util 15/15.
plan: PKM plans/2026-06-05-study-memo-card-p1-plan.html
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-06-06 21:33:12 +09:00
100aaa3b0c
feat(search): corpus_variant + exact_knn measurement dispatch (replace-diagnose c4+c5)
...
PR-DocSrv-Hier-Replace-Diagnose-1 c4+c5. hier vs prehier(legacy) go/no-go 비파괴 측정 hook.
- 측정 뷰 3종 (hier_measure_views.sql, additive/droppable): corpus_chunks_prehier
(legacy+null-source 375 포함) / hier_sim_raw / hier_sim_clean (childless-tiny<30 제외,
all-tiny doc 은 legacy fallback 정합).
- retrieval_service: _resolve_corpus_variant + CORPUS_VARIANT_MAP + _VALID_CHUNKS_TABLE
3 뷰 추가 + exact_knn(SET LOCAL enable_indexscan/bitmapscan=off, eval 전용).
chunk leg 만 영향 (doc-level + fts/trgm = documents 무관). baseline/None path 회귀 0.
- search_pipeline.run_search + search.py: corpus_variant/exact_knn 전달, unknown→400,
embedding_backend cand 와 동시 사용 금지(400).
- run_eval: --corpus-variant + --exact-knn flag.
- tests/test_corpus_variant.py 22 PASS (resolver/map/allowlist + SQL injection 거부).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-25 05:37:15 +00:00
a7b16b63db
feat(search): doc-level atomic corpus replace + isolation test (Hier-Decomp-1 c5)
...
replace_doc_corpus(dry_run): G5 precond(doc-local embed 100% + parent 무결성 + leaf>0) 검증 후
단일 트랜잭션 atomic 교체(legacy in_corpus=false / hier leaf in_corpus=true,
predicate=is_leaf AND embedding NOT NULL, node_type 미사용). 물리삭제 없음. rollback_doc_corpus 역토글.
precond 미충족 시 변경 0(legacy 유지).
tests/hier_decomp/test_corpus_isolation.py: in_corpus=false leaf 가 corpus_chunks 누출 0 단언
(부분 ivfflat + 뷰 이중 choke point 회귀 가드).
c5: dry-run 3 pilot precond_ok(5140 158L→271leaf / 5186 381→199 / 5225 18→164), 격리 테스트 PASS.
실제 replace 는 c6(1-doc-first).
plan: hierarchical-decomposition-tiered-nesting-marmot.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-24 13:14:36 +00:00
fa82bd495b
feat(search): hier persist + partial ivfflat index on in_corpus (Hier-Decomp-1 c4)
...
persist_hier_tree(): build_hier_tree → document_chunks insert. source_type=hier_section,
in_corpus=false, is_leaf 노드만 bge-m3 embedding. idempotent(기존 hier 행 삭제 후 재삽입).
chunk_index = doc 별 (max+1) offset → 기존 (doc_id,chunk_index) unique 충돌 회피.
embedding NULL 파라미터 asyncpg 타입추론 → cast(cast(:emb AS text) AS vector) 이중캐스트.
migration 284/285: ivfflat 오염 fix. full 인덱스는 in_corpus=false hier 벡터까지 색인 →
근사 검색이 비활성 벡터에 오염(corpus_chunks 필터해도 근사 이웃 셋 흔들림). partial index
(WHERE in_corpus=true)로 교체 → in_corpus=false 는 검색 인덱스에 부재 = 무영향 인덱스 레벨 보장.
c4 pilot(5140/5186/5225) G3: 트리 insert, embed_coverage 1.0(doc-local 100%), in_corpus_true=0,
dangling_parent=0, dup 0. **부분인덱스 후 검색 baseline IDENTICAL to 원래(pre-hier)** = 691 hier
행 영향 0 검증(오염 fix 효과). replace 는 c5/c6.
plan: hierarchical-decomposition-tiered-nesting-marmot.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-24 13:12:42 +00:00
d982dce7d1
feat(search): rule hierarchy builder (Hier-Decomp-1 c3)
...
순수 함수 build_hier_tree(text) → heading 경계 segment 트리 (DB 미접근, c4 에서 insert).
- 경계 규칙: ATX 마크다운(#{1,6}) > 한국 제N장/절/조 > 영문 Chapter/Section/Article.
- segment = heading + 다음 heading 전까지 본문 (disjoint, 100% 커버). parent/level = heading 깊이 정규화 트리.
- 과대 own-text(>HARD_MAX 5000) = 무overlap window 분해(자식 유무 무관), 부모 is_leaf=false(heading 마커, 코퍼스 제외).
- 구조 전용 heading(자식 보유 + own body<30자) = is_leaf=false. is_leaf = replace 코퍼스 편입 대상.
dry-run G2 (insert 없음, 5 pilot + headingless):
- 5140/5186/5225/5151/5124 md_content: coverage 0.9993~1.0, dup_hash 0, empty 0, dangling 0, bad_level 0, leaf_max<=4973(<5000).
- 5152 headingless extracted_text(238k): window 89 leaf, coverage 1.0, dup 0, leaf_max 3000.
관찰: tiny heading-only leaf(7~19자) 잔존(무해, tuning 후보).
plan: hierarchical-decomposition-tiered-nesting-marmot.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-24 13:05:06 +00:00
f940f50c60
feat(search): route retrieval through corpus_chunks view (Hier-Decomp-1 c2)
...
baseline chunk 벡터검색을 document_chunks → corpus_chunks 뷰(in_corpus=true)로 rewire.
in_corpus=false(비활성 hier leaf 등) 자동 제외 = 검색 오염 구조적 차단(B choke point).
- retrieval_service: baseline chunks_table=corpus_chunks, _VALID_CHUNKS_TABLE 에 corpus_chunks 허용,
snapshot_clause 조건 corpus_chunks 포함(eval snapshot 보존). candidate(cand_*) 경로 불변.
documents 측(FTS+doc embedding) 무변경 — doc row 는 교체 무관.
- models/chunk: 5 신규 컬럼 매핑(parent_id/level/node_type/is_leaf/in_corpus). server_default 로
기존 chunk_worker INSERT 무영향(legacy=in_corpus true/is_leaf false).
- subject_note_rag/explanation_rag: RAG chunk 로드에 in_corpus=true 필터(교체 doc legacy 중복 방지).
게이트: G4b(rewire 불변) before/after IDENTICAL(현재 view==table no-op) / G4a(누출) synthetic
in_corpus=false leaf 가 corpus_chunks 0건·document_chunks raw top(dist 0.0) 양방향 증명. /health 200.
plan: hierarchical-decomposition-tiered-nesting-marmot.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-24 12:58:28 +00:00
3b753f18d6
fix(search): Phase 2Q result dedup — apply_diversity unlimited path doc_id inflation 차단
...
PR-2Q-Search-Result-Dedup. measurement chain 의 마지막 cleanup. plan inline.
root cause: apply_diversity 의 top_score ≥ 0.90 → unlimited path (diversity 제약 해제)
→ 같은 doc 의 N chunks 가 results 에 박제 → returned_ids 에 doc.id 중복 → 모든 graded
metric inflation. multi-query 의 reranker score 가 자주 0.90+ → 다수 case 영향.
변경 (baseline path 영향 0, multi-query 전용 invariant):
- app/services/search/search_pipeline.py:
· _dedup_results_by_doc_id() helper 신규 (doc.id first-only, top score 보존)
· search_with_rewrite() 의 rerank path 에 apply_diversity(top_score_threshold=2.0)
강제 + 후속 _dedup_results_by_doc_id 적용
· rerank=False path 도 _dedup_results_by_doc_id(unified_docs) 적용
- tests/test_query_rewriter.py — 신규 4 test (55/55 PASS)
🎯 진짜 측정값 (모든 dedup layer 적용, 51 case gemma):
cold: NDCG 0.663 / Recall t≥2 0.729 / Recall t≥3 0.761 / p50 3692ms / p95 9992ms
warm: NDCG 0.659 / Recall t≥2 0.721 / Recall t≥3 0.739 / p50 1588ms / p95 3514ms
baseline (rewrite_backend=null): NDCG 0.644 / Recall t≥2 0.699 / Recall t≥3 0.761 / p50 378ms
Dedup audit: gemma 0/51 ✓ 정상 (fix 작동, eval-dedup 42/51 → 0/51 회복)
Δ vs baseline (진짜 multi-query 효과):
NDCG +0.019 (cold) / +0.015 (warm) — sub-noise level
Recall t≥2 +0.030 (cold) / +0.022 (warm) — 소량 개선
Recall t≥3 0.000 / -0.022 — 동등~약간 회귀
latency p50 +876% (cold) / +320% (warm) — major cost
category: english/standards/mixed 약간 우세 / exam/korean 약간 회귀
measurement chain 정정 history:
Phase 3 (a41adb6b734fc53553573noreply@anthropic.com >
2026-05-24 04:48:50 +00:00
b734fc54af
fix(search): Phase 2Q rerank payload — chunk_id dedup + cap 60 + TEI batch 64 (Apply prereq)
...
plan pr-2q-rerank-payload-fix-resolute-haven.md. Phase 2Q multi-query path 의 reranker
413 Payload Too Large root cause = TEI 의 MAX_CLIENT_BATCH_SIZE=32 default (batch entries
한도) + multi-query 의 chunks 누적이 32 초과. MAX_BATCH_TOKENS 와 별개 (token sum 한도).
4 iteration 진단 history (json 박제):
1) cap 60 + dedup = 413 다수 (batch 54 > 32)
2) cap 30 + chunks_per_doc=1 = 413 0건 + NDCG 0.666 catastrophic (-0.261)
3) cap 60 + dedup + TEI 16384 only = 413 46건 (batch size 한도 별개)
4) cap 60 + dedup + TEI 16384/64 = 413 1건 + NDCG 0.876 (FINAL)
변경:
- app/services/search/search_pipeline.py:
· _dedup_chunks_by_id() 신규 helper — chunk_id (None 시 doc.id) 기준 first-only.
variant 별 same chunk 중복 누적 회피, 첫 등장 variant 보존.
· PHASE2Q_RERANK_INPUT_CAP=60 + PHASE2Q_CHUNKS_PER_DOC=2 신규 상수 (baseline
MAX_RERANK_INPUT=200 / MAX_CHUNKS_PER_DOC=2 와 별도).
· search_with_rewrite() merge 후 dedup wire-up + rerank input cap swap.
- docker-compose.yml reranker env (사용자 결정, plan out-of-scope 정정):
· MAX_BATCH_TOKENS 8192 → 16384 (token sum 한도)
· MAX_CLIENT_BATCH_SIZE 32 → 64 신규 추가 (batch entries 한도 — root cause)
· GPU VRAM free 6199MiB 충분 사전 verify.
- tests/test_query_rewriter.py: _dedup_chunks_by_id 5 test + PHASE2Q_* constants test.
38/38 PASS (기존 32 + 신규 6).
측정 결과 (51 case, gemma backend, snapshot 25180/56526):
vs Phase 3 (commit a41adb6noreply@anthropic.com >
2026-05-24 03:54:59 +00:00
hyungi
1ae7802485
Merge pull request 'Feat/ds ai routing policy' ( #23 ) from feat/ds-ai-routing-policy into main
...
Reviewed-on: #23
2026-05-24 12:20:49 +09:00
a41adb63a0
fix(search): Phase 2Q variants bug fix + Phase 3 3 measurement 박제
...
Phase 3 cold 측정 1차에서 NDCG 0.033 catastrophic 발견 — 모든 query 에 동일 variants
반환. root cause = _call_llm 이 user 메시지 1개에 prompt template 전체 박음. LLM 이
actual query 인식 못 함. fixture request_body 형식 (system=prompt / user=query) 과
mismatch. fixture-first invariant 위반.
fix:
- app/services/search/query_rewriter.py _call_llm — system/user 메시지 분리.
fixture request_body 와 단일 source-of-truth. _render_prompt 는 [deprecated] 유지.
- tests/test_query_rewriter.py — Phase 3 regression test 2:
· _call_llm 가 system + user 분리 호출 verify (httpx.AsyncClient monkeypatch)
· qwen backend = response_format 미사용 verify
- 32/32 unit test PASS.
Phase 3 측정 (fix 후 재측정, 51 case × 3 candidate × cold/warm = 5 run):
- baseline_rebaseline (rewrite_backend=null): NDCG 0.659 = Phase 2A 0.659, diff 0.000 PASS
- cand_multi_query_macmini cold: NDCG 0.927 (Δ +0.268), p50 2757ms / p95 9684ms
- cand_multi_query_macmini warm: NDCG 0.927 동일, p50 998ms (cache hit -64%)
- cand_multi_query_macbook cold: NDCG 0.919 (Δ +0.260), p50 3647ms / p95 5202ms
- cand_multi_query_macbook warm: NDCG 0.919 동일, p50 873ms (cache hit -76%)
핵심 약점 회복 (gemma / qwen):
- mixed 0.39 → 0.57 / 0.65
- korean_only 0.51 → 0.71 / 0.67
- standards 0.87 → 1.44 / 1.31
- exam 0.74 → 1.11 / 1.04
decision = H1 (both backends 유의미 net 개선). LLM 선택 = Phase 4 decision md 별 step.
산출물:
- reports/v0_2_phase2q_*.csv (5 raw run_eval output)
- tests/search_eval/baselines/v0_2_phase2q_results_2026-05-24.json (요약 + incident 박제)
follow-up:
- rerank 413 Payload Too Large 다수 관찰 (RRF fallback 작동, NDCG 영향 없음). Apply PR 전 별 chore — chunk dedup 또는 reranker batch cap 검토.
- p95 cold 9684ms 매우 큼. production rollout 시 cache prewarm 정책 필수.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-24 00:51:56 +00:00
ecd2350c15
feat(search): Phase 2Q Diagnose Phase 2 — multi-query retrieval fusion
...
phase-2q-query-rewrite-diagnose.md v6 plan §5.5 + §7 Phase 2.
Phase 1B 3e6866bnoreply@anthropic.com >
2026-05-23 22:41:50 +00:00
3e6866b4ae
feat(search): Phase 2Q Diagnose Phase 1B — scaffold + dispatcher
...
phase-2q-query-rewrite-diagnose.md v6 plan Phase 1 의 fixture 외 잔여.
Phase 1A 446ba82noreply@anthropic.com >
2026-05-23 22:25:03 +00:00
076c0e1802
feat(eval): Phase 2B Reranker Diagnose — dispatcher + gte 측정 + decision (H3 bge-reranker-v2-m3 유지)
...
round-2-review-mighty-starfish.md v2.1 (Phase 2B Reranker Diagnose) plan 실행.
Phase 2A 의 CANDIDATE_BACKEND_MAP 패턴 재사용 + RERANKER_BACKEND_MAP 신규.
코드 변경 (4 파일):
- app/services/search/rerank_service.py:
- RERANKER_BACKEND_MAP allowlist (baseline / cand_gte_ml_base, slug-based resolve)
- _resolve_reranker(slug) → endpoint URL or None
- _rerank_via_candidate_endpoint() — 후보 TEI POST /rerank
- rerank_chunks() 시그니처에 reranker_backend + snapshot_*_id_max 추가 + dispatch log
- app/services/search/search_pipeline.py: run_search() threading
- app/api/search.py: reranker_backend Query parameter + 400 unknown_reranker_backend 에러 매핑
- tests/search_eval/run_eval.py: --reranker-backend flag + call_search/evaluate threading
infra:
- docker-compose.override.rerank-cand.yml: 3 후보 service (gte_ml_base / mxbai_large / bge_v2_gemma_2b),
profile 'rerank-cand' 격리, restart=unless-stopped
측정 산출물 (51 case, scored=46, failure=5):
- reports/v0_2_phase2b_baseline_snapshot_2026-05-23.csv (NDCG 0.659, Phase 2A 와 일치 = 재현성 PASS)
- reports/v0_2_phase2b_gte_ml_base_2026-05-23.csv
- tests/search_eval/baselines/v0_2_phase2b_{baseline_snapshot,gte_ml_base}_2026-05-23.json
- reports/phase_2b_reranker_decision_2026-05-23.md
- tests/fixtures/tei_rerank_response.json (G0-1 한국어+영어 mixed sample sanity PASS)
후보 TEI 1.7 호환성 (Phase 1 smoke gate):
- cand_gte_ml_base : ✅ PASS (xlm-roberta-based, TEI 호환)
- cand_mxbai_large : ❌ deberta-v2 미지원 → Phase 2B-Extended (sentence-transformers wrapper)
- cand_bge_v2_gemma_2b : ❌ LLM-based reranker, 1_Pooling/config.json 부재 → Phase 2B-Extended (FlagEmbedding wrapper)
결과 (1 후보 측정 + baseline rebaseline):
| Candidate | NDCG | Δ baseline | mixed | korean | exam | p50 ms |
|------------------------------------|------:|-----------:|------:|-------:|------:|-------:|
| bge-reranker-v2-m3 (baseline) | 0.659 | — | 0.39 | 0.51 | 0.74 | 454 |
| cand_gte_ml_base | 0.604 | -0.055 | 0.38 | 0.41 | 0.62 | 345 |
Decision (H3): bge-reranker-v2-m3 유지. gte 의 reranker quality 가 production 보다 약함 (korean_only -0.10, exam -0.12, overall -0.055).
후속 PR 백로그 (6건):
- PR-Search-Query-Rewrite-1 (Phase 2Q, korean_only/mixed 보완 권고)
- PR-2B-Extended-Mxbai-Large (sentence-transformers wrapper)
- PR-2B-Extended-Bge-V2-Gemma (FlagEmbedding LayerwiseReranker wrapper)
- PR-2B-Extended-Jina-V2-ML (license 결정 후, 개인 비영리 가정)
- PR-2B-Cloud-Reranker-Scaffold-1 (Cohere scaffold-only, 선택)
- PR-2B-Rerank-Cand-Cleanup-1 (1주 후 cand 컨테이너 정리)
production 영향:
- production reranker (bge-reranker-v2-m3) 변경 0
- config.yaml ai.models.rerank.endpoint 변경 0
- embedding (bge-m3 ollama) 변경 0 (Phase 2A 결정 보존)
- documents / document_chunks 변경 0 (21365 docs / 30605 chunks 그대로)
- 4 smoke PASS (baseline / baseline+snapshot / cand_gte_ml_base / cand_invalid → 400)
- dispatch log 박제 verify (endpoint + snapshot id)
closure gate: 16 항목 PASS (flex closure 조항 적용 — 1 후보 측정, 2 후보 TEI 호환 탈락 사유 명시).
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2026-05-23 08:37:42 +00:00
3092e3009d
feat(eval): Phase 2A Diagnose Phase 3+4 — dispatcher + 3 측정 + decision (H3 bge-m3 유지)
...
phase-2a-embedding-diagnose.md v4 § 6 (dispatcher) + § 7 Phase 3 (51 case 측정) + § 7 Phase 4 (decision)
Round 2 review: round-2-review-mighty-starfish.md (R2-2 + R2-B1 페어 invariant + slug-based resolve)
코드 변경:
- app/services/search/retrieval_service.py:
- CANDIDATE_BACKEND_MAP allowlist (baseline / cand_me5_large_inst / cand_snowflake_l_v2)
- _resolve_backend(slug) → docs_table/chunks_table/embed_endpoint or None
- _embed_query_via_tei() — candidate TEI 엔드포인트 호출 (cache 미사용)
- _VALID_DOCS_TABLE + _VALID_CHUNKS_TABLE regex (R2-B1 2단계 gate)
- _search_vector_docs / _search_vector_chunks: docs_table/chunks_table + snapshot_*_id_max 파라미터
- search_vector + search_vector_multilingual: embedding_backend + snapshot_*_id_max 파라미터 + dispatch log
- app/services/search/search_pipeline.py: run_search() 시그니처 + 4 search_vector* 호출 threading
- app/api/search.py: 3 Query parameter + ValueError → HTTP 400 (allowed list 응답)
- tests/search_eval/run_eval.py: --embedding-backend + --snapshot-doc-id-max + --snapshot-chunk-id-max
+ call_search/call_search_full/evaluate threading + main 3 asyncio.run threading
측정 산출물 (51 case, scored=46, failure=5):
- reports/v0_2_phase2a_baseline_snapshot_2026-05-23.csv (snapshot filter 적용 production path)
- reports/v0_2_phase2a_me5_large_inst_2026-05-23.csv
- reports/v0_2_phase2a_snowflake_l_v2_2026-05-23.csv
- tests/search_eval/baselines/v0_2_phase2a_{baseline_snapshot,me5_large_inst,snowflake_l_v2}_2026-05-23.json (3개)
결과:
| Candidate | NDCG | Δ vs baseline | mixed | korean_only | p50 ms |
|------------------------------------|-----:|--------------:|------:|------------:|-------:|
| bge-m3 (baseline snapshot) | 0.659| — | 0.39 | 0.51 | 464 |
| cand_me5_large_inst | 0.477| -0.182 | 0.17 | 0.47 | 194 |
| cand_snowflake_l_v2 | 0.616| -0.043 | 0.35 | 0.52 | 254 |
Decision (H3): bge-m3 유지. 둘 다 net 회귀.
- mE5-large-instruct: 전 카테고리 회귀 (-0.182). prefix 미적용 변수 — 별 PR PR-2A-mE5-Prefix-Retry 후보.
- snowflake_l_v2: 가벼운 회귀 (-0.043). korean_only +0.01 미세 개선 신호.
- korean_only/mixed 약점 보완은 Phase 2B (Reranker) 또는 Phase 2Q (Query rewrite) 권고.
Decision report: reports/phase_2a_embedding_decision_2026-05-23.md (§ 1~8 포함, Closure gate 16 항목 모두 PASS).
후속 PR 백로그:
- PR-2A-mE5-Prefix-Retry (별 PR)
- PR-2A-Extended-Bge-Mgemma2 (별 PR, v3 결정)
- PR-2A-Cloud-Embedding-Scaffold-1 (Cohere/Voyage scaffold-only, 선택)
- PR-Search-Query-Rewrite-1 (Phase 2Q)
- PR-Search-Reranker-V2-Diagnose (Phase 2B)
- PR-2A-Chunks-Cand-Cleanup-1 (1주 후 cand 테이블 DROP)
production 영향:
- documents / document_chunks 컬럼/row 변경 0
- config.yaml 변경 0 (ollama bge-m3 unchanged)
- 추가된 endpoint = query parameter opt-in (미지정 시 production path 회귀 0)
- smoke 4건 PASS (baseline / baseline+snapshot / cand_me5 / cand_invalid → HTTP 400)
- dispatch log 박제 verify (snapshot_doc/chunk_id_max 박제)
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2026-05-23 06:55:13 +00:00
bcf644f893
refactor(search): /api/search/ask dispatcher route via llm-router
...
PR-2 of DS AI routing policy (2026-05-23, see plan
~/.claude/plans/document-server-ai-cheeky-reddy.md +
memory project_document_server_ai_routing_policy).
DS 의 모든 backend 호출이 llm-router :8890 단일 경유. 정칙 정합:
- 신규 RouterBackend (services/llm/backends.py) — alias 별 router POST
+ requires_gate 분기 (mac-mini-default 만 llm_gate FOREGROUND 보호).
- 기존 GemmaMacMiniBackend + QwenMacBookBackend = legacy 보존
(DS_BACKENDS_VIA_ROUTER=false rollback safety only). 1주 후 별
cleanup PR (PR-DS-Backends-Legacy-Cleanup-1) 로 폐기.
- get_backend factory dual-path (env flag) — backward-compat
(gemma-macmini alias → mac-mini-default 매핑).
- search.py:457 Query pattern 확장: mac-mini-default|claude-cloud|auto
추가. /ask/react 의 isinstance(QwenMacBookBackend) → hasattr
duck-typing (RouterBackend + Legacy 모두 generate_with_tools 구현).
- SearchAskBackendConfig 에 router_url 신규 (env LLM_ROUTER_URL 또는
hardcoded MVP default http://100.76.254.116:8890 ).
- docker-compose.yml fastapi env 에 LLM_ROUTER_URL +
DS_BACKENDS_VIA_ROUTER 추가.
AIClient (_call_chat, call_triage, call_primary, call_fallback) 경유
path 는 별 PR (PR-AIClient-Router-Migration-1) — MVP scope C 채택,
회귀 risk 최소화.
Closure (즉시 fixture/matrix):
- factory smoke 6 alias (None/mac-mini-default/gemma-macmini/
qwen-macbook/claude-cloud/auto) + 1 invalid (nonsense → ValueError).
- live 3 case: mac-mini-default 200 \"pong! 🏓 \" + qwen-macbook cold
502 upstream_502_primary=ConnectError + claude-cloud 503
provider_not_configured.
- silent fallback 0 + direct M5/Mac mini socket 0
(RouterBackend 만 router 호출).
Backup: ~/.local/share/ds-routing-pr2-backups/20260523/
(backends.py + config.py + search.py + docker-compose.yml).
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2026-05-23 03:41:29 +00:00
51c3f6df10
feat(search): /ask/react endpoint with Qwen native tool calling ReAct loop
...
PR-DocSrv-Ask-ToolCalling-ReAct-1 — Qwen3.6-27B-8bit 의 native tool calling
으로 ReAct loop 도입. 기존 /api/search/ask 무수정. 트랙 B (frontend /ask SSE)
와 파일 단위 충돌 0 (search.py 의 ask() 함수 line diff = 0, 순수 추가).
핵심 invariant:
- 별 endpoint /api/search/ask/react (qwen-macbook only, implicit opt-in)
- MacBook unavailable 시 HTTP 503 + error_reason=macbook_unavailable.
Gemma 자동 fallback X (정정 4 의 연장)
G0 (구현 전 hard gate, plan b-velvety-hare.md):
- G0-1 fixture (tests/fixtures/qwen_tool_call_response.json): 실제 mlx-vlm
응답 박제. shape = OpenAI 표준 호환 (choices[0].message.tool_calls +
function.arguments JSON string). generate_with_tools() 가 본 shape 기준 구현.
- G0-2 counter semantics: max_tool_rounds=2 + max_llm_calls=3 + search_exec_max=2.
마지막 LLM 호출은 tool_choice="none" + system instruction 으로 final 강제.
- G0-3 trace exposure: default response 의 debug_trace=null. debug=true 시만
채움. server log 에는 항상 round 기록.
backends.py (193 → 261줄):
- QwenMacBookBackend.generate_with_tools(messages, tools, tool_choice)
신규 method. 기존 generate() 무수정. BackendUnavailable 처리 동일.
react_loop.py 신규 (275줄):
- agentic_ask_loop(session, query, *, backend, max_tool_rounds, debug)
- tool round 안에서 run_search 호출, results dedup by id, final round 강제,
partial=True 조건 (final content 빈 경우)
search.py (+82줄):
- POST /api/search/ask/react + AskReactRequest/Response schema
- BackendUnavailable → JSONResponse(503, error_reason=macbook_unavailable)
config.yaml + config.py:
- search.ask.react: { enabled, max_tool_rounds=2, search_tool_limit=5,
search_tool_mode=hybrid }
tests (566줄, 18 신규 + 23 회귀 모두 PASS):
- test_react_loop.py 13건: G0-1 fixture shape / G0-2 counter cap / G0-3 trace
exposure / BackendUnavailable propagation / sources dedup
- test_search_ask_react_endpoint.py 5건: 503 + run_search 호출 0 / 정상 200 /
debug=true trace 노출 / max rounds partial
- 회귀 (test_ask_eval_auth 9 + test_search_ask_macbook_503 5 +
test_backend_dispatcher 9) 모두 PASS
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2026-05-22 13:43:47 +00:00
a7b8f15870
feat(search): /ask backend dispatcher (qwen-macbook opt-in, no silent fallback)
...
PR-MacBook-RAG-Backend-1 — /api/search/ask 의 명시 backend 선택 진입점.
핵심 invariant (정정 4):
- backend 미지정 = Gemma Mac mini default, 응답 contract 변동 0
- backend="qwen-macbook" 명시 opt-in 만 MacBook M5 Max mlx-vlm.server 호출
- MacBook unavailable 시 HTTP 503 + error_reason=macbook_unavailable
- 자동 fallback 절대 금지 — 실패 path 에서 Gemma backend.generate() 호출 0
backend dispatcher (services/llm/):
- BackendBase / GemmaMacMiniBackend / QwenMacBookBackend / BackendUnavailable
- Qwen backend 는 Mac mini llm_gate 점유 X, 별 Semaphore(1) — llm_gate
docstring 의 single-inference 영구 룰은 같은 endpoint 한정으로 scope 명시
- httpx Connect/Read/Pool/Timeout/5xx → BackendUnavailable, 4xx 전파
synthesis_service.py:
- backend 인자 추가, status="backend_unavailable" 신규
- cache key 에 backend_name 포함 (qwen ↔ gemma 캐시 충돌 차단)
config:
- search.ask.backend.{macmini_url, macbook_url, macbook_model,
timeout_connect_s=1, timeout_read_s=30}
- MacBook endpoint = http://100.118.112.84:8810 (M5 Max Tailscale bind)
tests (14 신규):
- tests/services/test_backend_dispatcher.py (9): dispatcher 정합성 + Qwen
generate path (mock 200 / dead port / 5xx / 4xx) + cache identity
- tests/api/test_search_ask_macbook_503.py (5): 정정 4 핵심 invariant.
backend=qwen-macbook 비가용 시 gemma.generate.assert_not_called()
기존 ask 회귀 0 (test_ask_eval_auth 9건 등 85건 모두 PASS).
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2026-05-22 13:10:44 +00:00
eae1f48d62
feat(worker-pool): Registry-1C cap 1MB + deterministic compaction
...
사용자 결정 2026-05-19: 100KB cap 이 운영 7d 데이터 1.36MB 대비 부족 →
cap 상향만으로 raw 비대화 위험. cap 1MB + payload compaction 병행.
fetch_recap_context() 변경:
- memo payload item field 축소 = id/title/ai_tldr/ai_event_kind/created_at (5 필드)
(ai_bullets/file_type/source_channel/category/extracted_text 등 제외)
- memo top-N = RECAP_MEMO_TOP_N env (default 200) — 초과분은 aggregate 로
- aggregate = memos_by_day + memos_by_kind + omitted_memos
- payload_compacted flag = aggregate fallback 발현 여부
- events 는 raw (운영 7d 데이터에서 통상 0~소량)
internal_worker.py:
- PAYLOAD_MAX_BYTES → _payload_max_bytes() env override
(WORKER_RECAP_PAYLOAD_MAX_BYTES default 1_000_000)
- JobsRecapResponse 에 payload_compacted / omitted_memos 노출
- 413 detail 에 "after compaction" 명시 + RECAP_MEMO_TOP_N 조정 안내
테스트 3 항목 신규 + 기존 endpoint 413 test 업데이트:
- 700 memo → 200 kept + 500 omitted + compacted=true + < 1MB
- 10 memo → compacted=false + omitted=0
- 비정상 큰 title (compaction 후에도 cap 초과) → 413 유지
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-19 12:55:51 +09:00
0ea72c1aa6
feat(worker-pool): Registry-1C recap context + /jobs/recap + 100KB guard
...
- app/services/worker_recap_context.py — fetch_recap_context(user_id, days)
documents file_type='note' 7d (single-user invariant) + events 7d
(user_id 매칭 + cancelled 제외) JOIN. timezone Asia/Seoul.
- /internal/worker/jobs/recap POST — 일반 user JWT 인증 + context 조립
+ worker_jobs INSERT. job_type='recap' + payload JSONB.
- payload 100KB guard — JSON 직렬화 100_000 bytes 초과 시 413.
- 회귀 위험 0: memos/events API select 절 touch 0, read-only 쿼리만.
worker-pool-policy §B.2 invariant 보존: ProcessingQueue 무변경, 운영 자동
분기 변경 0, canonical promote 0 (worker_jobs.payload JSONB only).
Notebook-Pilot-1 entry condition 4항목 모두 충족 가능:
manual recap E2E / payload <100KB guard / residue 0 / 권한 분리 403.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-05-19 12:44:07 +09:00
a08b620894
refactor(search): swap 10 call sites to acquire_mlx_gate(Priority.*) (B-1)
...
DS-Mac-mini-26B-Priority-Gate-1 — 사용자-facing 7 + worker 3 = 10 site 의
`async with get_mlx_gate():` → `async with acquire_mlx_gate(Priority.*):` 교체.
Foreground 6 (user-facing path):
- app/services/search/evidence_service.py:315 (/ask evidence stage)
- app/services/search/classifier_service.py:103 (/ask classifier stage)
- app/services/search/synthesis_service.py:299 (/ask synthesis stage)
- app/api/documents.py:1306 (수동 analyze API)
- app/api/study_topics.py:1183 (subject note 동기 생성)
- app/api/study_questions.py:1560 (study explanation 동기 API)
Background 4 (worker queue / fire-and-forget):
- app/services/search/query_analyzer.py:240 (V0 grep 확인: fire-and-forget only,
search_pipeline.py:179 trigger_background_analysis 만, docstring rule
"analyze() 동기 호출 금지" 부합 → BACKGROUND 확정)
- app/workers/deep_summary_worker.py:110 (classify-escalate worker)
- app/workers/study_explanation_worker.py:149
- app/workers/study_session_analysis_worker.py:237
Cleanup:
- query_analyzer._get_llm_semaphore() 제거 — self-only, unused, signature 거짓말
(이제 get_mlx_gate 가 Semaphore 아닌 context manager 반환)
기존 get_mlx_gate() legacy wrapper 는 보존 (BACKGROUND 매핑). user-facing path
잔재 0 — closure gate grep 검증 통과 (별 commit 에서).
2026-05-17 08:51:57 +09:00
7c9aff393a
feat(search): MLX priority gate (B-1, Priority.FOREGROUND vs BACKGROUND)
...
DS-Mac-mini-26B-Priority-Gate-1 — Mac mini 26B single-inference gate 를
FIFO Semaphore → 우선순위 기반 heap dispatch 로 교체. concurrency 1 유지,
queue ordering 만 foreground 우선.
API:
- Priority(IntEnum): FOREGROUND=0, BACKGROUND=100
- acquire_mlx_gate(priority=DEFAULT_PRIORITY) async context manager
- DEFAULT_PRIORITY = BACKGROUND (안전 default, foreground 짓밟지 않음)
- get_mlx_gate() legacy wrapper — context-manager only 호환
구현:
- _inflight: bool + _waiters heap [(priority, seq, future, enqueue_ts)]
- fast-path: not inflight and not waiters → 즉시 inflight, Future 생성 X
- _dispatch_next_locked: cancelled/done Future skip (heap 잔재 risk 회피)
- release: lock 안에서 pop, set_result 는 loop.call_soon (lock 밖) reentry deadlock 회피
- dispatch / enqueue / release / WARN log (observability)
- BACKGROUND wait_ms > 300_000 (5분) 시 starvation WARN — aging 은 Phase 2 deferred
Tests (tests/test_priority_gate.py, 6 scenario):
1. FIFO within same priority
2. Foreground jumps queue (bg5 대기 중 fg 들어오면 즉시 다음 슬롯)
3. Long-running background blocks foreground (preemption X, intended)
4. Mixed concurrent enqueue (FG fifo 먼저, BG fifo 후)
5. Backward compat (legacy get_mlx_gate() = BACKGROUND 매핑)
6. Cancelled waiter skip (heap 의 죽은 Future 건너뜀, gate stuck X)
Site 교체는 별 commit (refactor(search): swap 10 call sites).
plan: ~/.claude/plans/hermes-polymorphic-rossum.md
2026-05-17 08:42:58 +09:00
hyungi
hyungi