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.
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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).
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Phase 4 Global Digest 의 클러스터링 핵심 알고리즘 (time-decay weight,
adaptive threshold, greedy cosine assign + EMA centroid, importance
normalize) 을 `app/services/clustering_common.py` 로 추출. country
축은 caller 책임 — Phase 4 cluster_country 는 그대로 country 별 호출,
신규 morning briefing 모듈이 country 없이 cluster_global 로 호출 예정.
selection.py 의 중복 _normalize 도 공통 util 로 통일.
동작 변경 0:
- LAMBDA / threshold / EMA alpha / MIN_ARTICLES 모두 Phase 4 기본값 유지
- docs.sort (in-place) → sorted (copy) 변경했으나 caller 가 정렬된
docs 를 재사용하지 않으므로 무관 (dict element 의 weight 부여는
reference 라 그대로 반영)
다음 commit 에서 Phase 4 회귀 검증 (digest regenerate diff 0).
raw text() SQL + asyncpg 조합에서는 pgvector Vector(1024) 컬럼이
'[0.087,0.305,...]' 형태의 string 으로 반환되며 numpy 변환이 실패함
(ORM 을 쓰면 type 등록되지만 raw SQL 은 안 됨).
_to_numpy_embedding 에서 string 이면 json.loads 로 먼저 파싱한 뒤
numpy.asarray. 변환 실패 시 None 반환 (해당 doc 자동 drop).
Phase 4 deploy 워커 첫 실행 검증 중 발견.
hyungi