hyungi/hyungi_document_server
1
1
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
161 Commits 3 Branches 1 Tag
76e723cdb171c87e930b5ea2cc6ab045c4f2cd22
Commit Graph

11 Commits

Author SHA1 Message Date
Hyungi Ahn
76e723cdb1 feat(search): Phase 1.3 TEI reranker 통합 (코드 골격) 
데이터 흐름 원칙: fusion=doc 기준 / reranker=chunk 기준 — 절대 섞지 말 것.

신규/수정:
- ai/client.py: rerank() 메서드 추가 (TEI POST /rerank API)
- services/search/rerank_service.py:
    - rerank_chunks() — asyncio.Semaphore(2) + 5s soft timeout + RRF fallback
    - _make_snippet/_extract_window — title + query 중심 200~400 토큰
      (keyword 매치 없으면 첫 800자 fallback)
    - apply_diversity() — max_per_doc=2, top score>=0.90 unlimited
    - warmup_reranker() — 10회 retry + 3초 간격 (TEI 모델 로딩 대기)
    - MAX_RERANK_INPUT=200, MAX_CHUNKS_PER_DOC=2 hard cap
- services/search_telemetry.py: compute_confidence_reranked() — sigmoid score 임계값
- api/search.py:
    - ?rerank=true|false 파라미터 (기본 true, hybrid 모드만)
    - 흐름: fused_docs(limit*5) → chunks_by_doc 회수 → rerank_chunks → apply_diversity
    - text-only 매치 doc은 doc 자체를 chunk처럼 wrap (fallback)
    - rerank 활성 시 confidence는 reranker score 기반
- tests/search_eval/run_eval.py: --rerank true|false 플래그

GPU 적용 보류:
- TEI 컨테이너 추가 (docker-compose.yml) — 별도 작업
- config.yaml rerank.endpoint 갱신 — GPU 직접 (commit 없음)
- 재인덱싱 완료 후 build + warmup + 평가셋 측정
 2026-04-08 12:41:47 +09:00
Hyungi Ahn
b80116243f feat(search): Phase 1.2-C chunks 기반 vector retrieval + raw chunks 보존 
retrieval_service.search_vector를 documents.embedding → document_chunks.embedding로 전환.
fetch_limit = limit*5로 raw chunks를 넓게 가져온 후 doc 기준 압축.

신규: compress_chunks_to_docs(chunks, limit) → (doc_results, chunks_by_doc)
- doc_id 별 best score chunk만 doc_results (fusion 입력)
- 모든 raw chunks는 chunks_by_doc dict에 보존 (Phase 1.3 reranker용)
- '같은 doc 중복으로 RRF가 false boost' 방지

SearchResult: chunk_id / chunk_index / section_title optional 필드 추가.
- text 검색 결과는 None (doc-level)
- vector 검색 결과는 채워짐 (chunk-level)

search.py 흐름:
1. raw_chunks = await search_vector(...)
2. vector_results, chunks_by_doc = compress_chunks_to_docs(raw_chunks, limit)
3. fusion(text_results, vector_results) — doc 기준
4. (Phase 1.3) chunks_by_doc → reranker — chunk 기준

debug notes: raw=N compressed=M unique_docs=K로 흐름 검증.

데이터 의존: 재인덱싱(reindex_all_chunks.py 진행 중) 완료 후 평가셋으로 검증.
 2026-04-08 12:36:47 +09:00
Hyungi Ahn
f9af8dd355 fix(search): trigram threshold 0.3 → 0.15 (set_limit) 
Phase 1.2-B 평가셋 결과 recall 0.788 → 0.750 회귀.
원인: trigram default threshold 0.3이 multi-token 쿼리에서 너무 엄격.

예: '이란 미국 전쟁 글로벌 반응' 같은 5단어 한국어 뉴스 쿼리는
title/ai_summary trigram 매칭이 거의 안 됨.

해결: search_text 시작 시 set_limit(0.15) 호출.
- trigram 매칭 더 관대 (recall ↑)
- precision은 ORDER BY similarity 가중 합산이 보정
- p95 latency 169ms 여유 충분 (목표 500ms)
 2026-04-08 11:58:41 +09:00
Hyungi Ahn
ca3e1952d2 fix(search): trigram % operator escape 수정 (%% → %) 
SQLAlchemy text() + asyncpg dialect에서 trigram operator 위치의 %%는
unescape 안 되어 'text %% unknown' 에러 발생. 단일 %로 변경.
ILIKE의 string literal 안의 %%는 PostgreSQL에서 두 wildcard로 동작했으나,
operator 위치는 escape 처리 경로가 다름.
 2026-04-08 11:53:24 +09:00
Hyungi Ahn
fab3c81a0f fix(search): Phase 1.2-B UNION 분해로 trigram/FTS 인덱스 강제 활용 
EXPLAIN 진단: OR 통합 WHERE는 PostgreSQL planner가 인덱스 결합 못 함
(small table 765 docs라 Seq Scan 선택). Filter 524ms.

해결: WHERE OR을 CTE candidates UNION으로 분해.
- title trigram     → idx_documents_title_trgm        (0.5ms)
- ai_summary trigram → idx_documents_ai_summary_trgm  (length>0 매치 추가)
- FTS @@            → idx_documents_fts_full          (0.05ms)

EXPLAIN 측정: 525ms → 26ms (95% 감소).
본 SELECT(similarity 가중 합산 + ORDER BY) 추가하면 100~150ms 예상.
 2026-04-08 11:51:06 +09:00
Hyungi Ahn
22117a2a6d feat(search): Phase 1.2-AB — migration 016 + trigram retrieval 
migration 016: documents FTS 확장 + trigram 인덱스 (1.5초 빌드)
- idx_documents_fts_full — title+ai_tags+ai_summary+user_note+extracted_text 통합 FTS
- idx_documents_title_trgm — title 단독 trigram
- idx_documents_extracted_text_trgm — 본문 trigram (NULL 제외)
- idx_documents_ai_summary_trgm — AI 요약 trigram
- CONCURRENTLY 불필요 (765 docs / 6.5MB)

retrieval_service.search_text: ILIKE 완전 제거 → trigram % + similarity()
- WHERE: title %, ai_summary %, FTS @@ (모두 인덱스 활용)
- ORDER BY: 5컬럼 similarity 가중 합산 + ts_rank * 2.0
- 가중치 그대로 (title 3.0 / tags 2.5 / note 2.0 / summary 1.5 / extracted 1.0)
- threshold default 0.3 (필요 시 set_limit으로 조정)

목표: text_ms 470ms → 100~200ms (ILIKE 풀스캔 제거 효과)
 2026-04-07 14:36:22 +09:00
Hyungi Ahn
a4eb71d368 feat(search): Phase 1.1a 모듈 분리 — services/search/ 디렉토리 
검색 로직을 services/search/* 모듈로 분리. trigram 도입은 Phase 1.2 인덱스와 함께.

신규:
- services/search/{__init__,retrieval_service,rerank_service,query_analyzer,evidence_service,synthesis_service}.py
- retrieval_service는 search_text/search_vector 이전 (ILIKE 동작 그대로)
- 나머지는 Phase 1.3/2/3 placeholder

이동:
- services/search_fusion.py → services/search/fusion_service.py (R100)

수정:
- api/search.py — thin orchestrator로 축소 (251줄 → 178줄)

동작 변경 없음 — 구조만 분리. 회귀 검증 후 Phase 1.2 진입.
 2026-04-07 13:46:04 +09:00
Hyungi Ahn
161ff18a31 feat(search): Phase 0.5 RRF fusion + 강한 신호 boost 
기존 weighted-sum merge를 Reciprocal Rank Fusion으로 교체.
정확 키워드 매치에서 RRF가 평탄화되는 문제는 boost로 보완.

신규 모듈 app/services/search_fusion.py:
- FusionStrategy ABC
- LegacyWeightedSum  : 기존 _merge_results 동작 (A/B 비교용)
- RRFOnly            : 순수 RRF, k=60
- RRFWithBoost       : RRF + title/tags/법령조문/high-text-score boost (default)
- normalize_display_scores: SearchResult.score를 [0..1] 랭크 기반 정규화
  (프론트엔드가 score*100을 % 표시하므로 RRF 원본 점수 노출 시 표시 깨짐)

search.py:
- ?fusion=legacy|rrf|rrf_boost 파라미터 (default rrf_boost)
- _merge_results 제거 (LegacyWeightedSum에 흡수)
- pre-fusion confidence: hybrid는 raw text/vector 신호로 계산
  (fused score는 fusion 전략마다 스케일이 달라 일관 비교 불가)
- timing에 fusion_ms 추가
- debug notes에 fusion 전략 표시

telemetry:
- compute_confidence_hybrid(text_results, vector_results) 헬퍼
- record_search_event에 confidence override 파라미터

run_eval.py:
- --fusion CLI 옵션, call_search 쿼리 파라미터에 전달

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-07 08:58:33 +09:00
Hyungi Ahn
70b27d4a51 fix(search): confidence 임계값 완화 + hybrid +vector boost 가산 
baseline 평가셋 실행 시 'summary+vector' top_score 2.39가 임계값 2.5에
미달해 정답 쿼리(산업안전보건법 제6장)가 low_confidence로 잘못 잡힘.

- 텍스트 매치 임계값 0.5씩 완화 (실측 분포 반영)
- '+vector' 접미사가 있으면 hybrid 합성 매치이므로 confidence +0.10 가산
- 정답률 5/5 → 4/5 false-positive 1건 제거 기대

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-07 08:37:13 +09:00
Hyungi Ahn
50e6b5ad90 fix(search): confidence 휴리스틱 vector-only amplify 버그 수정 
vector-only 매치(match_reason == 'vector')에서 raw 코사인 0.43이
0.6으로 잘못 amplify되어 low_confidence threshold(0.5)를 못 넘기던 문제.

- vector-only 분기: amplify 제거, _cosine_to_confidence로 일관 환산
- _cosine_to_confidence: bge-m3 코사인 분포 (무관 텍스트 ~0.4) 반영
- 코사인 0.55 = threshold 경계(0.50), 0.45 미만은 명확히 low

smoke test 결과 zzzqxywvkpqxnj1234 같은 무의미 쿼리(top cosine 0.43)가
low_confidence로 잡히지 않던 문제 해결.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-07 08:33:25 +09:00
Hyungi Ahn
f005922483 feat(search): Phase 0.3 검색 실패 자동 로깅 
검색 실패 케이스를 자동 수집해 gold dataset 시드로 활용.
wiggly-weaving-puppy 플랜 Phase 0.3 산출물.

자동 수집 트리거 (3가지):
- result_count == 0           → no_result
- confidence < 0.5            → low_confidence
- 60초 내 동일 사용자 재쿼리   → user_reformulated (이전 쿼리 기록)

confidence는 Phase 0.3 휴리스틱 (top score + match_reason).
Phase 2 QueryAnalyzer 도입 후 LLM 기반으로 교체 예정.

구현:
- migrations/015_search_failure_logs.sql: 테이블 + 3개 인덱스
- app/models/search_failure.py: ORM
- app/services/search_telemetry.py: confidence 계산 + recent 트래커 + INSERT
- app/api/search.py: BackgroundTasks로 dispatch (응답 latency 영향 X)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-04-07 08:29:12 +09:00