worker_fn 이 transient 실패를 삼켜 정상 반환하면 queue_consumer 가 status=completed
로 확정 → 영구 데이터 손실 + 재시도/추적 0. 정본(extract/marker/fulltext/stt 는
re-raise)과 어긋난 곳을 통일:
- deep_summary: 호출 실패(call_failed)를 삼키지 않고 raise → 재시도→failed dead-letter
(이전엔 ai_detail_summary 영구 누락 + tier triage 고착).
- thumbnail: _extract_thumbnail 실패를 silent return → raise (썸네일 영구 누락 방지).
- queue_consumer: 완료 커밋 후 enqueue_next_stage(정상·skip-note 2곳)를 자체 try 로
격리 — enqueue 실패가 outer except 로 전파돼 completed 항목을 재오픈(stage 재실행)
하던 결함 차단. 실패는 ERROR 로 가시화.
- broad except 에 asyncio.CancelledError 명시 통과(embed worker / ask classifier·verifier).
dead-letter = ProcessingQueue.status='failed'(기존 attempts/max_attempts 머신 재사용,
신규 컬럼 불필요). 검증: py_compile 통과. 큐 재시도 의미 synthetic smoke(staging) 예정.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
진단(2026-06-12 용량 평가): 단일 루프에서 classify(~190s×3)가 사이클을 점유,
건당 <1s 인 embed/chunk 가 사이클당 1건 캡 → 실효 ~580/일 vs 수요 최대 2,700/일,
적체 3,570 + 신규 문서 벡터 미적재(RAG 검색 누락). 4070 가동률 0% = 순수 구조 캡.
수리 = markdown 분리(05-01) 선례: consume_fast_queue 1분 잡 + 배치 10(GPU 공유 보수값,
캡 ~14,400/일). 세 컨슈머 stage 집합 disjoint(stale reset 이중 복구 방지). retrieval
로직·임베딩 모델 무접촉.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
marker_worker 는 변환 시작 시 doc.md_status=processing 으로 표시하는데, 변환이
_fail()/_set_skipped() 를 거치지 않고 예외(예: 대형 batch ReadTimeout)로 죽으면
queue_consumer 가 큐 행만 failed 처리하고 doc.md_status 는 processing 에 영구 고착
= orphan (큐 failed, 문서 processing). markdown consumer 분리 후 이 orphan 이
tail 재처리에서 재발(5149/5201)하여 근본 원인 차단.
_process_stage except 블록에서 큐 항목이 영구 실패(attempts>=max)할 때 stage가
markdown 이고 doc.md_status=processing 이면 failed 로 동기화. 재시도 중
(attempts<max)엔 pending 큐 행이 남아 orphan 아니므로 미터치.
검증: synthetic 영구 실패 경로 → md_status processing→failed 동기화 PASS.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
대형 PDF split 변환(5210 ≈ 40분 실측)이 단일 consume_queue 코루틴을 점유해
extract/classify/embed/chunk 등 전 파이프라인을 stall 시키던 문제 제거.
- consume_markdown_queue 신규 — markdown 전용 scheduler job (id=markdown_consumer)
- consume_queue 는 MAIN_QUEUE_STAGES (markdown 제외) 만 처리
- _process_stage / _load_workers 헬퍼로 per-stage 로직 공유
- reset_stale_items(stages, threshold_minutes) 파라미터화: main=10min(markdown 제외),
markdown=MARKDOWN_STALE_MINUTES(기본 120). marker_worker 는 heartbeat 미기록이라
40분 변환을 10분 stale 로 오인하던 함정 차단
- enqueue flow (classify -> embed,chunk,markdown) 불변
STT/deep_summary 분리 + GPU 동시성 튜닝은 out of scope (follow-up).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
기존 UNIQUE(document_id, stage, status)는 pending+processing 동시 존재를
허용해서 stale 복구 시 충돌 발생. 2-layer 방어로 근본 차단:
1) DB: partial unique index uq_queue_active — 활성 행(pending/processing)은
(document_id, stage)당 최대 1개만 허용
2) App: enqueue_stage() 중앙 함수 — INSERT ON CONFLICT DO NOTHING으로
모든 9개 경로의 check-then-insert TOCTOU race 제거
migration 117은 guard check 포함 — 활성 중복이 남아있으면 RAISE EXCEPTION
으로 중단, 수동 정리 유도.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
stale processing 행을 pending으로 bulk UPDATE 시 이미 같은
(document_id, stage, pending) 행이 존재하면 unique constraint 위반으로
APScheduler consume_queue 잡 전체가 크래시. 2-step 접근으로 변경:
1) pending 중복 있는 stale processing 행은 DELETE
2) 나머지만 pending으로 UPDATE
+ 예외 삼키기로 stale reset 실패가 전체 큐 소비를 죽이지 않게 방어
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
embed_worker:
- extracted_text[:6000] → title + ai_summary + tags(top 5) metadata 입력
- 500k자 문서의 표지+목차가 임베딩되는 구조적 버그 해결
- Ollama 기본 context 안전 (~1500자 이하), num_ctx 조정 불필요
- ai_summary < 50자 시 본문 800자 fallback
- ai_domain 은 초기 제외 (taxonomy 노이즈 방지)
extract_worker:
- kordoc / 직접 읽기 / LibreOffice 3 경로 모두 \x00 strip
- asyncpg CharacterNotInRepertoireError 재발 방지
queue_consumer:
- str(e) or repr(e) or type(e).__name__ fallback
- 빈 메시지 예외(24건 발생) 다음부터 클래스명이라도 기록
plan: ~/.claude/plans/quiet-meandering-nova.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- 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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Markdown split editor: textarea + marked preview, Ctrl+S 저장
- PUT /api/documents/{id}/content: 원본 파일 저장 + extracted_text 갱신
- GET /api/documents/{id}/preview: PDF 미리보기 캐시 서빙
- preview_worker: LibreOffice headless → PDF 변환 (timeout 60s, retry 1회)
- queue_consumer: preview stage 추가 (embed 후 자동 트리거)
- DocumentViewer: 포맷별 분기 (markdown/pdf/preview-pdf/image/text/cad)
- 오피스/CAD 문서: 새 탭 편집 버튼
- Dockerfile: LibreOffice headless 설치
- migration 005: preview_status, preview_hash, preview_at 컬럼
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Shared session between queue consumer and workers caused
MissingGreenlet errors in APScheduler context. Each worker
call now gets its own session with explicit commit/rollback.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Implement kordoc /parse endpoint (HWP/HWPX/PDF via kordoc lib,
text files direct read, images flagged for OCR)
- Add queue consumer with APScheduler (1min interval, stage chaining
extract→classify→embed, stale item recovery, retry logic)
- Add extract worker (kordoc HTTP call + direct text read)
- Add classify worker (Qwen3.5 AI classification with think-tag
stripping and robust JSON extraction from AI responses)
- Add embed worker (GPU server nomic-embed-text, graceful failure)
- Add DEVONthink migration script with folder mapping for 16 DBs,
dry-run mode, batch commits, and idempotent file_path UNIQUE
- Enhance ai/client.py with strip_thinking() and parse_json_response()
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
hyungi