- docker-compose.yml stt-service 를 profiles:[legacy] 로 이동. GPU 의
stt-service 는 더 이상 기동하지 않고, fastapi STT_ENDPOINT 가
Mac mini (기본 100.76.254.116:8804 Tailscale, MAC_MINI_HOST env 로
LAN IP 주입) 를 바라보도록 변경. 복원 필요 시
`docker compose --profile legacy up -d stt-service`.
- config.yaml: classifier 섹션을 gemma4:e4b-it-q8_0 으로 복원. 이전
B-0 커밋이 classifier 를 주석 처리했는데, 실제로는 classifier_service
가 쓰고 있어 gate 유효. exaone 은 이미 제거됐으니 모델만 gemma4 로
통일. classifier_service 의 hasattr 체크는 유지되어 fallback 안전.
D13 (STT 이전) drift 를 main 으로 승격. inventory 갱신은 B-3 마감
단계에서 3-tier + STT 경로 묶어서 일괄.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- config.yaml: ai.models 에 triage (gemma4:e4b-it-q8_0, GPU Ollama,
context_char_limit=120k, timeout 30s) 신규. primary (MLX gemma-4-26b)
는 에스컬레이션 전용 역할 명시. fallback 을 gemma4:e4b 로 통일
(exaone 제거 이미 반영). classifier/verifier 는 optional 유지,
vision 은 optional 로 완화 (미사용 정리 준비).
- core/config.py: AIConfig 에 triage 필드 추가, vision 은 Optional 로
전환. AIModelConfig.context_char_limit + DeepSummaryBacklogConfig
(R2 backlog guard 임계치 ratio 0.3 / pending 5 / window 30min)
스키마 신설. load_settings 가 models.get("vision") graceful.
- ai/client.py: call_triage / call_primary / call_fallback 3-tier
진입점 신규. primary 는 caller 가 get_mlx_gate() 블록 안에서 호출
해야 한다는 계약 docstring. classify/summarize 는 DEPRECATED 주석
만 추가, 기존 호출부 (eval runner 등) 를 위해 유지.
PR-B B-0 Day 1. 기존 primary 경로 변경 없음 — 회귀 0 기대.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
업로드 크기 한도를 프론트 하드코딩이 아닌 서버 config 의 단일 진실 공급원
으로 이동. 프론트는 Phase B 후속 커밋에서 이 값을 읽어 pre-check UX 에 사용.
- config.yaml 에 `upload` 블록 추가:
* max_bytes (authoritative policy)
* content_length_slack_ratio (multipart 오버헤드 여유)
* stream_chunk_bytes (스트리밍 IO 단위)
- app/core/config.py 에 UploadConfig pydantic 모델 + Settings.upload 필드
- app/api/config.py 신규 — GET /api/config/public 엔드포인트
* 민감정보 없는 프론트 필수 설정만 노출
* 범용 서버 설정 공개 창구로 확대 금지 (docstring 명시)
- /api/config 를 setup redirect bypass 에 추가 (초기 setup 전에도 조회 가능)
이 커밋 자체는 기존 upload 동작에 영향 없음. 후속 커밋에서 enforcement +
프론트 구독을 연결.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- endpoint: 100.76.254.116:8800 -> :8801 (route through mlx-proxy for
/status observability - active_jobs / total_requests)
- model: Qwen3.5-35B-A3B-4bit -> gemma-4-26b-a4b-it-8bit (match the
model actually loaded on mlx-proxy)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Integrate ollama + ai-gateway into root docker-compose.yml
(NVIDIA GPU runtime, single compose for all services)
- Change NAS mount from SMB (NAS_SMB_PATH) to NFS (NAS_NFS_PATH)
Default: /mnt/nas/Document_Server (fstab registered on GPU server)
- Update config.yaml AI endpoints:
primary → Mac mini MLX via Tailscale (100.76.254.116:8800)
fallback/embedding/vision/rerank → ollama (same Docker network)
gateway → ai-gateway (same Docker network)
- Update credentials.env.example (remove GPU_SERVER_IP, add NFS path)
- Mark gpu-server/docker-compose.yml as deprecated
- Update CLAUDE.md network diagram and AI model config
- Update architecture.md, deploy.md, devlog.md for GPU server as main
- Caddyfile: auto_https off, HTTP only (TLS at upstream proxy)
- Caddy port: 127.0.0.1:8080:80 (localhost only)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Hyungi Ahn