154cb1c8bd
fix(ai): B-1 deep_summary JSON parser 강건화 (최외곽 JSON 추출)
...
실측 버그 (doc 10573 산업안전보건법 deep 처리):
- 26B MLX 응답 길이 1131자 (8192 token 한도 미도달) 에서 응답이
\`entities_confirmed\` 섹션 중간에 잘림.
- parse_json_response 의 regex \`{[^{}]*(?:{[^{}]*}[^{}]*)*}\` 가 1단계
중첩까지만 매칭 + reversed 순회로 "가장 마지막 valid JSON" 우선 반환.
- 결과적으로 entities_confirmed 내부 객체 (\`{"people":[],"orgs":[],...}\`)
가 파싱돼 detail/tldr/bullets 전부 손실 → ai_detail_summary 빈값.
수정: deep_summary_worker 에 \`_parse_outermost_json\` helper 추가.
brace balance + 문자열 리터럴 인식으로 첫 '{' 부터 최외곽 '}' 까지 추출.
응답이 잘려 closure 없으면 남은 depth 만큼 '}' 보강 후 재시도 (partial
응답도 최대한 복구). parse_json_response 는 fallback.
이 수정 후 doc 10573 재처리 smoke 필요. entities_confirmed 필드는 정보창
UI 에 안 쓰므로 응답에서 제거하는 프롬프트 조정은 다음 라운드.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-04-24 11:25:01 +09:00
6fdc48e5b6
feat(ai): B-1 summary tier 분할 — triage(4B) + deep_summary(26B)
...
PR-A policy 레이어를 재사용하여 classify_worker 에 tier triage 경로를 추가.
Legacy ai_summary / ai_domain / ai_suggestion 은 유지 (회귀 0), tldr/bullets/
detail/inconsistencies 는 별도 필드로 분리.
Migrations (156~160):
- 156 documents: ai_tldr, ai_bullets, ai_detail_summary, ai_inconsistencies,
ai_analysis_tier 5컬럼
- 157 process_stage 에 'deep_summary' ADD VALUE 단독 (Postgres 동일 트랜잭션
제약 회피)
- 158 processing_queue.payload JSONB (envelope 전달)
- 159 analyze_events 에 tier + suppressed_reason
- 160 suppressed_reason partial index
Models/ORM:
- Document: 5컬럼 Mapped 추가
- ProcessingQueue: deep_summary enum 확장 + payload 필드, enqueue_stage 에
payload 옵션
- AnalyzeEvent: PR-A shadow 6컬럼 + PR-B tier/suppressed_reason
Workers:
- classify_worker: 기존 legacy 경로 뒤에 _run_tier_triage 추가.
- _match_subject_domain(doc, text): source_channel + 본문 keywords + ai_domain
prefix 로 PR-A policy 의 subject_domain 이름 결정 (category 매칭 금지).
- R1 TriageOutput pydantic + JSON 깨짐 fallback (triage_json_invalid).
- R2 _check_backlog_guard(): 30분 window ratio > threshold OR pending 초과면
soft escalate suppress. hard escalate 는 통과.
- R3 _slice_text_ranges(): 260k 초과 시 head 120k + mid 20k + tail 120k 3조각.
- escalate 시 EscalationEnvelope 구성 + {envelope, subject_domain} payload 로
deep_summary enqueue.
- deep_summary_worker (신규): queue payload 에서 envelope + subject_domain 읽기 →
render_26b("p3c_deep_summary", subject_domain) + MLX 호출 (llm_gate Semaphore(1)
경유) → ai_detail_summary + ai_inconsistencies 저장 + ai_analysis_tier='deep'.
_filter_inconsistencies 로 허용 kind (version_drift / procedure_conflict /
source_conflict / missing_basis) 만 통과 — 구매/계약 kind drop.
- queue_consumer: workers dict 에 deep_summary 추가 + BATCH_SIZE=1. next_stages
는 건드리지 않음 — classify → embed/chunk 는 그대로, deep_summary 는 독립 체인.
Telemetry:
- record_analyze_event: subject_domain / risk_flags / escalation_reasons /
confidence / policy_version / shadow_would_route_to / tier / escalated_to_26b /
suppressed_reason 파라미터 확장. classify/deep worker 가 mode="summary_triage"
또는 "summary_deep" 로 기록.
API:
- DocumentResponse 에 ai_tldr / ai_bullets / ai_detail_summary /
ai_inconsistencies / ai_analysis_tier 5필드 노출.
Prompts:
- classify.txt 에 DEPRECATED 주석만 추가 (파일 유지 — rollback 경로 보존).
- PR-A 의 app/prompts/policy/p3a_short_summary.txt (4B) 와 p3c_deep_summary.txt
(26B) 를 그대로 사용. 내 소유의 summary_triage.txt / summary_deep.txt 는 중복
이라 별도 커밋에서 제거하지 않고 바로 생성 전 삭제.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com >
2026-04-24 10:22:40 +09:00
Hyungi Ahn