영어/외국 법령(ai_domain Foreign_Law 등)은 '제N조' 패턴이 없어 split 결과가
1개 element만 나옴 → 서문 chunk(첫 1500자)만 생성되고 본문 대부분 손실.
발견: doc 3759 (Industrial Safety, 93KB 영어) → 1개 chunk만 생성.
수정: parts split 결과가 1개 이하면 _chunk_sliding fallback 호출.
한국어 법령(제N조 패턴 있음)은 기존 분할 로직 그대로 작동.
Phase 1.2-D smoke test에서 발견. 재인덱싱 전 fix 필수.
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)
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.
logging.getLogger("search")만 사용하면 uvicorn 기본 설정에서 INFO가
stdout에 안 나옴. 기존 core.utils.setup_logger 패턴 사용:
- logs/search.log 파일 핸들러
- stdout 콘솔 핸들러
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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.
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- PAPER_NAMES 매핑으로 'Le Monde', 'Der Spiegel' 등 정확 분리
- NewsSourceResponse datetime 타입 수정
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- summarize_worker: 요약만 생성 (분류 안 함)
- queue_consumer: summarize stage 추가 (batch 3)
- news_collector: summarize + embed 큐 등록
- process_stage enum에 'summarize' 추가
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- /news 전용 페이지: 신문사 필터, 읽지않음 필터, 시간순 리스트, 미리보기
- 뉴스 분류 격리: ai_domain='News', classify 제거, embed만 등록
- is_read: 클릭 시 자동 읽음, 전체 읽음 API
- documents 목록에서 뉴스 제외 (source_channel != 'news')
- nav에 뉴스 링크 추가
- GET /api/news/articles, POST /api/news/mark-all-read
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- 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)
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국가법령 XML은 <편>/<장> 태그가 아닌 <조문단위 조문키="xxxx000">에
"제X장 ..." 형태로 장 구분자가 포함됨. 이를 파싱하여 분할.
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- 모니터링 법령 12개 → 26개 (산업안전/건설/위험물/소방/전기/가스/근로/환경)
- lawSearch.do로 검색, lawService.do로 본문 조회
- 대형 법령 편/장 단위 분할 저장 (fallback: 편→장→전체)
- 저장 경로: PKM/Inbox/ (AI 자동 분류 연계)
- 변경 감지 시 user_note에 이력 자동 기록
- CalDAV + SMTP 알림
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- ILIKE '%' → '%%' (SQLAlchemy text() 파라미터 충돌 해결)
- e.isComposing 체크로 한글 조합 완료 전 Enter 무시
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- tree API: domain 경로를 파싱하여 계층 구조로 반환
(Industrial_Safety → Practice → Patrol_Inspection)
- Sidebar: 재귀 snippet으로 N단계 트리 렌더링
- domain 필터: prefix 매칭 (상위 클릭 시 하위 전부 포함)
- 사이드바 너비: 260px → 320px
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- config.yaml: 6개 domain × 3단계 taxonomy + 13개 document_types 정의
- classify.txt: 영문 프롬프트, taxonomy 경로 기반 분류 + 분류 규칙 주입
- classify_worker: taxonomy 검증, confidence 기반 분류, document_type 저장
- migration 008: document_type, importance, ai_confidence 컬럼
- API: DocumentResponse에 document_type, importance, ai_confidence 추가
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- original_path/format/hash + conversion_status 필드 추가 (migration 007)
- extract_worker: 텍스트 추출 후 xlsx→ods, docx→odt 등 ODF 변환
- 변환본은 .derived/{doc_id}.ods 에 저장
- 원본 메타 보존 (original_path/format/hash)
- file_watcher: .derived/ .preview/ 디렉토리 제외
- DocumentViewer: ODF 포맷이면 편집 버튼 자동 표시
- edit_url 있으면 "편집", 없으면 "Synology Drive에서 열기"
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- queue.py: process_stage enum에 'preview' 추가
- classify_worker: ai_summary에 strip_thinking() 적용
- CLAUDE.md: 현재 아키텍처 전면 반영 (파이프라인, UI, 인프라, 코딩규칙)
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- queue_consumer: extract 완료 시 classify + preview 동시 등록
- classify_worker: _move_to_knowledge() 제거, 파일 원본 위치 유지
- DocumentCard: 좌측 domain별 색상 바 (4px) 추가
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- xlsx, docx, pptx, odt, ods, odp, odoc, osheet 지원
- LibreOffice --convert-to txt로 텍스트 추출 (60s timeout)
- 추가 의존성 없음 (Docker에 이미 설치된 LibreOffice 사용)
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- edit_url 컬럼 추가 (migration 006)
- PreviewPanel: 편집 링크 입력/수정/표시 UI
- DocumentViewer: edit_url 있으면 편집 버튼에서 해당 URL로 새 탭
- API: DocumentResponse/DocumentUpdate에 edit_url 필드
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