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| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| d53fcc2b36 | |||
| 43594620b1 | |||
| b73a5cc601 | |||
| 3b7fd900e4 | |||
| c2077b3108 | |||
| 51e8034759 | |||
| 61e70864e4 | |||
| a182def9e6 | |||
| 6d447f9cba | |||
| f38ec177d7 | |||
| da4a2e81c3 | |||
| 966a4315c8 | |||
| 3c42b7b97a | |||
| 91ce54c1cd | |||
| 9ec0a184a0 | |||
| a22b2c7647 | |||
| c44692fddc | |||
| 7487739aec | |||
| a8d3af2b62 | |||
| 51a7c96b56 | |||
| eb83d41ba5 | |||
| 62794b3857 | |||
| 8cdfe6006d | |||
| 3fb613916a | |||
| 0c7211e24b |
@@ -19,6 +19,14 @@ http://document.hyungi.net {
|
||||
Referrer-Policy strict-origin-when-cross-origin
|
||||
-Server
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 2노드 이관(2026-07-02): 업로드 100MB 한도 집행을 edge(home-caddy)에서 DS 내부로 재홈.
|
||||
# 인그레스가 DSM 리버스 프록시(한도 GUI 미노출)로 바뀌어도 413 단일 소스 유지.
|
||||
# config.yaml upload.max_bytes(100000000)와 정합.
|
||||
request_body {
|
||||
max_size 100MB
|
||||
}
|
||||
|
||||
encode {
|
||||
gzip
|
||||
match {
|
||||
|
||||
+2
-2
@@ -11,8 +11,8 @@ RUN apt-get update && \
|
||||
ffmpeg && \
|
||||
apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
||||
|
||||
COPY requirements.txt .
|
||||
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
|
||||
COPY requirements.txt requirements.lock ./
|
||||
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.lock
|
||||
|
||||
COPY . .
|
||||
|
||||
|
||||
+29
-9
@@ -290,23 +290,43 @@ class AIClient:
|
||||
return response.json()["embedding"]
|
||||
|
||||
async def rerank(self, query: str, texts: list[str]) -> list[dict]:
|
||||
"""TEI bge-reranker-v2-m3 호출 (Phase 1.3).
|
||||
"""리랭커 호출 — ai.models.rerank.protocol 로 백엔드 분기 (2노드 이관 2026-07-02).
|
||||
|
||||
TEI POST /rerank API:
|
||||
공통 반환 계약: [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순)
|
||||
|
||||
"tei" (기본, 무회귀) — TEI POST /rerank:
|
||||
request: {"query": str, "texts": [str, ...]}
|
||||
response: [{"index": int, "score": float}, ...] (정렬됨)
|
||||
"llamacpp" — llama.cpp POST /v1/rerank (bge-reranker GGUF, 맥미니 :8807):
|
||||
request: {"model": str, "query": str, "documents": [str, ...]}
|
||||
response: {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...]}
|
||||
→ normalize_llamacpp_rerank 로 TEI 형태 정규화.
|
||||
|
||||
미지원 protocol = ValueError (명시 실패 — silent fallback 금지).
|
||||
timeout은 self.ai.rerank.timeout (config.yaml).
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||||
호출자(rerank_service)가 asyncio.Semaphore + try/except로 감쌈.
|
||||
"""
|
||||
protocol = getattr(self.ai.rerank, "protocol", "tei") or "tei"
|
||||
timeout = float(self.ai.rerank.timeout) if self.ai.rerank.timeout else 5.0
|
||||
response = await self._http.post(
|
||||
self.ai.rerank.endpoint,
|
||||
json={"query": query, "texts": texts},
|
||||
timeout=timeout,
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
return response.json()
|
||||
if protocol == "tei":
|
||||
response = await self._http.post(
|
||||
self.ai.rerank.endpoint,
|
||||
json={"query": query, "texts": texts},
|
||||
timeout=timeout,
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
return response.json()
|
||||
if protocol == "llamacpp":
|
||||
from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
|
||||
|
||||
response = await self._http.post(
|
||||
self.ai.rerank.endpoint,
|
||||
json={"model": self.ai.rerank.model, "query": query, "documents": texts},
|
||||
timeout=timeout,
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
return normalize_llamacpp_rerank(response.json())
|
||||
raise ValueError(f"unknown rerank protocol: {protocol}")
|
||||
|
||||
async def _call_chat(self, model_config, prompt: str) -> str:
|
||||
"""OpenAI 호환 API 호출 (R6: 무동의 클라우드 폴백 제거).
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,24 @@
|
||||
"""rerank 백엔드 응답 정규화 — 2노드 이관 (2026-07-02, main-server-retirement-1 P1-4).
|
||||
|
||||
TEI(/rerank)와 llama.cpp(/v1/rerank)는 요청/응답 스키마가 다르다.
|
||||
소비자(rerank_service)는 TEI 형태 [{"index": int, "score": float}]를 기대하므로
|
||||
llama.cpp 응답을 여기서 정규화한다. 순수 함수(stdlib only) — 단위 테스트 대상.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def normalize_llamacpp_rerank(payload: dict) -> list[dict]:
|
||||
"""llama.cpp /v1/rerank 응답을 TEI 형태로 정규화.
|
||||
|
||||
입력: {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...], ...}
|
||||
반환: [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순 — TEI '정렬됨' 계약 유지)
|
||||
|
||||
index/relevance_score 가 없는 항목은 버린다 (소비자 측 idx/sc None 가드와 동일 방어).
|
||||
"""
|
||||
results = payload.get("results") or []
|
||||
normalized = [
|
||||
{"index": r["index"], "score": float(r["relevance_score"])}
|
||||
for r in results
|
||||
if r.get("index") is not None and r.get("relevance_score") is not None
|
||||
]
|
||||
normalized.sort(key=lambda r: -r["score"])
|
||||
return normalized
|
||||
+337
-2
@@ -28,7 +28,7 @@ from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from starlette.requests import ClientDisconnect
|
||||
|
||||
from ai.client import AIClient, _load_prompt, parse_json_response
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.auth import get_current_user, get_egress_class
|
||||
from core.config import settings
|
||||
from core.database import async_session, get_session
|
||||
from core.utils import file_hash
|
||||
@@ -742,11 +742,31 @@ async def get_document(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
egress_class: Annotated[str, Depends(get_egress_class)],
|
||||
):
|
||||
"""문서 단건 조회. 본문(extracted_text)·canonical markdown 동봉."""
|
||||
"""문서 단건 조회. 본문(extracted_text)·canonical markdown 동봉.
|
||||
|
||||
cloud egress(갭2): egress=cloud 토큰(예: Claude/MCP)은 search 와 동일한 cloud-eligibility
|
||||
게이트를 통과한 문서만 열람 가능 — id 직접 fetch 로 비공개/인프라/개인/restricted 문서를
|
||||
우회 열람하는 경로를 차단한다. 부적격은 404(존재 자체 비노출). local 토큰=게이트 미발동(무회귀).
|
||||
"""
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
from services.search.retrieval_service import cloud_eligible_doc_sql
|
||||
|
||||
doc = await session.get(Document, doc_id)
|
||||
if not doc or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
if egress_class == "cloud":
|
||||
eligible = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text(
|
||||
"SELECT 1 FROM documents WHERE id = :doc_id AND deleted_at IS NULL"
|
||||
+ cloud_eligible_doc_sql("")
|
||||
).bindparams(doc_id=doc_id)
|
||||
)
|
||||
).first()
|
||||
if eligible is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
return DocumentDetailResponse.model_validate(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1028,6 +1048,19 @@ async def get_document_image_raw(
|
||||
DocumentImage.image_key == image_key,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if img is None:
|
||||
# clause-KB: 절-문서는 부모 표준 이미지를 공유(md_content=부모 슬라이스) → parent_id 폴백.
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
_par = (await session.execute(
|
||||
sql_text("SELECT parent_id FROM documents WHERE id = :id").bindparams(id=doc_id)
|
||||
)).scalar()
|
||||
if _par is not None:
|
||||
img = await session.scalar(
|
||||
select(DocumentImage).where(
|
||||
DocumentImage.document_id == _par,
|
||||
DocumentImage.image_key == image_key,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if img is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="이미지를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
@@ -1801,3 +1834,305 @@ async def analyze_document(
|
||||
error_code=error_code,
|
||||
source=source,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── ASME 절-지식베이스: 유기적 책 네비 (clause-KB, doc_kind='clause' 자식 문서 기반) ───
|
||||
class ClauseTocItem(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
clause_code: str | None = None
|
||||
clause_part: str | None = None
|
||||
clause_order: int | None = None
|
||||
title: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class ClauseBookResponse(BaseModel):
|
||||
parent_id: int
|
||||
parent_title: str | None = None
|
||||
clauses: list[ClauseTocItem]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{doc_id}/clauses", response_model=ClauseBookResponse)
|
||||
async def get_document_clauses(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""부모 표준 doc 의 절-문서 목차(유기적 책 TOC). doc_kind='clause' 자식을 clause_order 순 반환.
|
||||
|
||||
절-문서는 in_corpus=false + doc_kind='clause'(검색 제외)라 일반 목록/검색엔 안 뜨지만,
|
||||
이 책-내 네비는 부모 표준에서 자식 절로 진입하는 전용 경로다(ASME 2025판=한 권의 책).
|
||||
"""
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
|
||||
parent = await session.get(Document, doc_id)
|
||||
if not parent or parent.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT id, clause_code, clause_part, clause_order, title
|
||||
FROM documents
|
||||
WHERE parent_id = :pid AND doc_kind = 'clause' AND deleted_at IS NULL
|
||||
ORDER BY clause_order
|
||||
"""
|
||||
).bindparams(pid=doc_id)
|
||||
)
|
||||
).mappings().all()
|
||||
return ClauseBookResponse(
|
||||
parent_id=doc_id,
|
||||
parent_title=parent.title,
|
||||
clauses=[ClauseTocItem(**dict(r)) for r in rows],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class BacklinkRef(BaseModel):
|
||||
code: str
|
||||
doc_id: int | None = None # 해소된 절-문서(같은 부모) — dangling 이면 None
|
||||
title: str | None = None
|
||||
anchor: str | None = None
|
||||
ctx: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class BacklinksResponse(BaseModel):
|
||||
doc_id: int
|
||||
clause_code: str | None = None
|
||||
parent_id: int | None = None
|
||||
prev: ClauseTocItem | None = None
|
||||
next: ClauseTocItem | None = None
|
||||
forward: list[BacklinkRef] # 이 절이 참조하는 절들
|
||||
back: list[BacklinkRef] # 이 절을 참조하는 절들
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{doc_id}/backlinks", response_model=BacklinksResponse)
|
||||
async def get_document_backlinks(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""절-문서의 양방향 백링크 + 같은 부모 내 이전/다음 절(유기적 책 흐름)."""
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
|
||||
doc = await session.get(Document, doc_id)
|
||||
if not doc or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
_meta = (await session.execute(sql_text(
|
||||
"SELECT parent_id, clause_code, clause_order FROM documents WHERE id = :id"
|
||||
).bindparams(id=doc_id))).mappings().first()
|
||||
_parent_id = _meta["parent_id"] if _meta else None
|
||||
_clause_code = _meta["clause_code"] if _meta else None
|
||||
_clause_order = _meta["clause_order"] if _meta else None
|
||||
forward = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT cl.dst_code AS code, cl.dst_doc_id AS doc_id, cl.anchor, cl.ctx, d.title
|
||||
FROM clause_links cl
|
||||
LEFT JOIN documents d ON d.id = cl.dst_doc_id
|
||||
WHERE cl.src_doc_id = :id
|
||||
ORDER BY cl.char_off NULLS LAST
|
||||
LIMIT 300
|
||||
"""
|
||||
).bindparams(id=doc_id)
|
||||
)
|
||||
).mappings().all()
|
||||
back = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT s.clause_code AS code, cl.src_doc_id AS doc_id, s.title, cl.ctx
|
||||
FROM clause_links cl
|
||||
JOIN documents s ON s.id = cl.src_doc_id
|
||||
WHERE cl.dst_doc_id = :id
|
||||
ORDER BY s.clause_order NULLS LAST
|
||||
LIMIT 300
|
||||
"""
|
||||
).bindparams(id=doc_id)
|
||||
)
|
||||
).mappings().all()
|
||||
|
||||
prev = nxt = None
|
||||
if _parent_id is not None and _clause_order is not None:
|
||||
prow = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT id, clause_code, clause_part, clause_order, title FROM documents
|
||||
WHERE parent_id = :pid AND doc_kind='clause' AND deleted_at IS NULL
|
||||
AND clause_order < :ord
|
||||
ORDER BY clause_order DESC LIMIT 1
|
||||
"""
|
||||
).bindparams(pid=_parent_id, ord=_clause_order)
|
||||
)
|
||||
).mappings().first()
|
||||
nrow = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT id, clause_code, clause_part, clause_order, title FROM documents
|
||||
WHERE parent_id = :pid AND doc_kind='clause' AND deleted_at IS NULL
|
||||
AND clause_order > :ord
|
||||
ORDER BY clause_order ASC LIMIT 1
|
||||
"""
|
||||
).bindparams(pid=_parent_id, ord=_clause_order)
|
||||
)
|
||||
).mappings().first()
|
||||
prev = ClauseTocItem(**dict(prow)) if prow else None
|
||||
nxt = ClauseTocItem(**dict(nrow)) if nrow else None
|
||||
|
||||
return BacklinksResponse(
|
||||
doc_id=doc_id,
|
||||
clause_code=_clause_code,
|
||||
parent_id=_parent_id,
|
||||
prev=prev,
|
||||
next=nxt,
|
||||
forward=[BacklinkRef(**dict(r)) for r in forward],
|
||||
back=[BacklinkRef(**dict(r)) for r in back],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 관련 문서 (유사도, on-demand pgvector KNN — 저부하·무저장) ───
|
||||
class RelatedItem(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
title: str | None = None
|
||||
ai_domain: str | None = None
|
||||
material_type: str | None = None
|
||||
year: int | None = None
|
||||
sim: float | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class RelatedResponse(BaseModel):
|
||||
doc_id: int
|
||||
related: list[RelatedItem]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{doc_id}/related", response_model=RelatedResponse)
|
||||
async def get_related_documents(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
limit: int = 8,
|
||||
same_type: bool = True,
|
||||
):
|
||||
"""문서-레벨 임베딩 코사인 최근접 = '관련 문서'. on-demand(저장/배치 없음).
|
||||
|
||||
인용그래프가 부적합한 코퍼스(업계 기술기사=인용망 부재)의 대안 연결 레이어.
|
||||
same_type=true면 같은 material_type 내, false면 전 코퍼스. doc_kind='clause'(절-문서)는 제외.
|
||||
"""
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
|
||||
lim = max(1, min(limit, 30))
|
||||
type_clause = "AND d.material_type = src.material_type" if same_type else ""
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text(
|
||||
f"""
|
||||
WITH src AS (
|
||||
SELECT embedding, material_type FROM documents WHERE id = :id
|
||||
)
|
||||
SELECT d.id, d.title, d.ai_domain, d.material_type, d.facet_year AS year,
|
||||
round((1 - (d.embedding <=> (SELECT embedding FROM src)))::numeric, 3) AS sim
|
||||
FROM documents d, src
|
||||
WHERE d.doc_kind = 'standard' AND d.deleted_at IS NULL
|
||||
AND d.id <> :id AND d.embedding IS NOT NULL
|
||||
AND (SELECT embedding FROM src) IS NOT NULL
|
||||
{type_clause}
|
||||
ORDER BY d.embedding <=> (SELECT embedding FROM src)
|
||||
LIMIT :lim
|
||||
"""
|
||||
).bindparams(id=doc_id, lim=lim)
|
||||
)
|
||||
).mappings().all()
|
||||
return RelatedResponse(
|
||||
doc_id=doc_id,
|
||||
related=[RelatedItem(**{k: r[k] for k in ("id", "title", "ai_domain", "material_type", "year")}, sim=float(r["sim"]) if r["sim"] is not None else None) for r in rows],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 절 공부도구 (노트/형광펜/암기카드) — clause_study ───
|
||||
class StudyItem(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
kind: str
|
||||
payload: dict = {}
|
||||
created_at: datetime | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyListResponse(BaseModel):
|
||||
doc_id: int
|
||||
items: list[StudyItem]
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyCreate(BaseModel):
|
||||
kind: str # note | highlight | card
|
||||
payload: dict = {}
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_payload(p):
|
||||
import json
|
||||
if isinstance(p, str):
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(p)
|
||||
except Exception:
|
||||
return {}
|
||||
return p or {}
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{doc_id}/study", response_model=StudyListResponse)
|
||||
async def list_study(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""절-문서의 공부도구 항목(노트/형광펜/암기카드) 목록."""
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text("SELECT id, kind, payload, created_at FROM clause_study "
|
||||
"WHERE doc_id = :id ORDER BY created_at DESC").bindparams(id=doc_id)
|
||||
)
|
||||
).mappings().all()
|
||||
return StudyListResponse(
|
||||
doc_id=doc_id,
|
||||
items=[StudyItem(id=r["id"], kind=r["kind"], payload=_parse_payload(r["payload"]),
|
||||
created_at=r["created_at"]) for r in rows],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{doc_id}/study", response_model=StudyItem, status_code=201)
|
||||
async def add_study(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
body: StudyCreate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""노트/형광펜/암기카드 1건 추가."""
|
||||
import json
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
if body.kind not in ("note", "highlight", "card"):
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="kind 는 note/highlight/card")
|
||||
row = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text("INSERT INTO clause_study(doc_id, kind, payload) "
|
||||
"VALUES (:d, :k, cast(:p AS jsonb)) RETURNING id, kind, payload, created_at")
|
||||
.bindparams(d=doc_id, k=body.kind, p=json.dumps(body.payload, ensure_ascii=False))
|
||||
)
|
||||
).mappings().first()
|
||||
await session.commit()
|
||||
return StudyItem(id=row["id"], kind=row["kind"], payload=_parse_payload(row["payload"]),
|
||||
created_at=row["created_at"])
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete("/{doc_id}/study/{study_id}", status_code=204)
|
||||
async def delete_study(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
study_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text("DELETE FROM clause_study WHERE id = :s AND doc_id = :d")
|
||||
.bindparams(s=study_id, d=doc_id)
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
+7
-1
@@ -15,7 +15,7 @@ from fastapi.responses import JSONResponse
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.auth import get_current_user, get_egress_class
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from core.utils import setup_logger
|
||||
from models.user import User
|
||||
@@ -139,6 +139,7 @@ def _build_search_debug(pr: PipelineResult) -> SearchDebug:
|
||||
async def search(
|
||||
q: str,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
egress_class: Annotated[str, Depends(get_egress_class)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
background_tasks: BackgroundTasks,
|
||||
mode: str = Query("hybrid", pattern="^(fts|trgm|vector|hybrid)$"),
|
||||
@@ -211,6 +212,8 @@ async def search(
|
||||
None, description="안전 자료실 C-1: 관할 필터 (KR/US/EU/JP/GB/INT)"),
|
||||
year_from: int | None = Query(None, ge=1900, le=2100, description="published_date 연도 하한 (NULL=created_at fallback)"),
|
||||
year_to: int | None = Query(None, ge=1900, le=2100, description="published_date 연도 상한"),
|
||||
domain_bucket: str | None = Query(None, description="377: domain_bucket 스코프 CSV (Safety,Engineering,Law,Philosophy,Programming,General,News). domain_bucket = ANY"),
|
||||
exclude_bucket: str | None = Query(None, description="377: domain_bucket 제외 CSV (예: News). 지식질의 시 News 기본제외용"),
|
||||
facets: bool = Query(False, description="안전 자료실 C-1 후속: top-K 결과 분류 축 분포(material_type/jurisdiction/version_status)를 응답 facets 에 집계. 미지정=계산/노출 0"),
|
||||
):
|
||||
"""문서 검색 — FTS + ILIKE + 벡터 결합 (Phase 3.1 이후 run_search wrapper)"""
|
||||
@@ -221,6 +224,9 @@ async def search(
|
||||
jurisdiction=jurisdiction,
|
||||
year_from=year_from,
|
||||
year_to=year_to,
|
||||
domain_buckets=[b.strip() for b in domain_bucket.split(",") if b.strip()] if domain_bucket else None,
|
||||
exclude_buckets=[b.strip() for b in exclude_bucket.split(",") if b.strip()] if exclude_bucket else None,
|
||||
cloud_egress=(egress_class == "cloud"),
|
||||
)
|
||||
pr = await run_search(
|
||||
session,
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,94 @@
|
||||
"""study_concepts API — 이론공부 홈(오늘의 개념 · 진도 · 회독 SR). prefix = /api/study.
|
||||
|
||||
문제풀이 표면 무접촉. 개념문서(가스기사 태그) 읽기 집계 + 회독 SR write 만. 단일 토픽(가스기사=4).
|
||||
경로: GET /curriculum · GET /today-concepts · POST /concepts/{doc_id}/read.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.user import User
|
||||
from services.study import concept_curriculum as cc
|
||||
from services.study import concept_links as cl
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
# 가스기사 단일 토픽 운영(현행). 다토픽 확장 시 쿼리 파라미터로 승격.
|
||||
DEFAULT_TOPIC_ID = 4
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/curriculum")
|
||||
async def get_curriculum(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
topic_id: int = DEFAULT_TOPIC_ID,
|
||||
):
|
||||
"""과목별 회독 진도 + 개념/문항 복습 due 요약."""
|
||||
return await cc.curriculum(session, user.id, topic_id)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/today-concepts")
|
||||
async def get_today_concepts(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
topic_id: int = DEFAULT_TOPIC_ID,
|
||||
limit: int = 6,
|
||||
):
|
||||
"""오늘 공부할 개념(재복습 → 미독 빈출순)."""
|
||||
return await cc.today_concepts(session, user.id, topic_id, limit)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/concepts/weakness-map")
|
||||
async def get_weakness_map(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
topic_id: int = DEFAULT_TOPIC_ID,
|
||||
limit: int = 12,
|
||||
):
|
||||
"""개념 약점 지도 — 링크된 기출 정답률로 약점 개념(정답률<60%) 우선(이론↔문제)."""
|
||||
name = await cc._topic_name(session, topic_id)
|
||||
if not name:
|
||||
return {"weak": [], "weak_total": 0, "evaluated_total": 0}
|
||||
return await cl.weakness_map(session, user.id, name, limit)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/concepts/{doc_id}")
|
||||
async def get_concept_detail(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
topic_id: int = DEFAULT_TOPIC_ID,
|
||||
):
|
||||
"""개념 리더 재료 — 구조 파싱(요약/본문/빈출/관련) + 백링크 해소 + 회독/SR + 이전/다음."""
|
||||
detail = await cc.concept_detail(session, user.id, topic_id, doc_id)
|
||||
if detail is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="concept not found")
|
||||
return detail
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/concepts/{doc_id}/questions")
|
||||
async def get_concept_questions(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
limit: int = 20,
|
||||
):
|
||||
"""개념 관련 기출 + 내 정답률 (이론↔문제 브리지)."""
|
||||
return await cl.related_questions(session, user.id, doc_id, limit)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/concepts/{doc_id}/read")
|
||||
async def post_concept_read(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
topic_id: int = DEFAULT_TOPIC_ID,
|
||||
):
|
||||
"""개념 회독 처리 → 회독 플래그 + SR 입고/전진."""
|
||||
return await cc.mark_read(session, user.id, topic_id, doc_id)
|
||||
+11
-2
@@ -31,11 +31,11 @@ def hash_password(password: str) -> str:
|
||||
return bcrypt.hashpw(password.encode(), bcrypt.gensalt()).decode()
|
||||
|
||||
|
||||
def create_access_token(subject: str, expires_minutes: int | None = None) -> str:
|
||||
def create_access_token(subject: str, expires_minutes: int | None = None, egress: str = "local") -> str:
|
||||
minutes = expires_minutes if expires_minutes is not None else ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
expire = now + timedelta(minutes=minutes)
|
||||
payload = {"sub": subject, "exp": expire, "iat": int(now.timestamp()), "type": "access"}
|
||||
payload = {"sub": subject, "exp": expire, "iat": int(now.timestamp()), "type": "access", "egress": egress}
|
||||
return jwt.encode(payload, settings.jwt_secret, algorithm=ALGORITHM)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -100,6 +100,15 @@ def verify_totp(code: str, secret: str | None = None) -> bool:
|
||||
return totp.verify(code)
|
||||
|
||||
|
||||
async def get_egress_class(
|
||||
credentials: Annotated[HTTPAuthorizationCredentials, Depends(security)],
|
||||
) -> str:
|
||||
"""토큰 egress claim -> 'cloud'|'local' (갭2 cloud-egress allowlist). claim 부재=local
|
||||
(비파괴; 기존 토큰=신뢰/로컬). 쿼리파라미터 아님 -> 호출자가 끌 수 없음(우회 차단)."""
|
||||
payload = decode_token(credentials.credentials)
|
||||
return (payload or {}).get("egress", "local")
|
||||
|
||||
|
||||
async def get_current_user(
|
||||
credentials: Annotated[HTTPAuthorizationCredentials, Depends(security)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
|
||||
@@ -35,6 +35,12 @@ class AIModelConfig(BaseModel):
|
||||
# OpenAI 호환 분기(mlx)만 적용 — Anthropic 분기는 미적용(별 범위).
|
||||
repetition_penalty: float | None = None
|
||||
top_k: int | None = None
|
||||
# 2노드 이관 (2026-07-02): rerank 백엔드 프로토콜 판별자.
|
||||
# "tei" = TEI POST /rerank {"query","texts"} → [{"index","score"}] (기본, 무회귀)
|
||||
# "llamacpp" = llama.cpp POST /v1/rerank {"model","query","documents"}
|
||||
# → {"results":[{"index","relevance_score"}]} (맥미니 :8807)
|
||||
# 미지원 값 = client.rerank 가 ValueError (silent fallback 금지). rerank 블록 외 무시.
|
||||
protocol: str = "tei"
|
||||
|
||||
|
||||
class DeepSummaryBacklogConfig(BaseModel):
|
||||
@@ -145,6 +151,12 @@ class Settings(BaseModel):
|
||||
# STT (faster-whisper, §3)
|
||||
stt_endpoint: str = "http://stt-service:3300"
|
||||
|
||||
# 2노드 이관 (2026-07-02): GPU CUDA 서비스(Surya OCR / faster-whisper) 폐기 대응 명시 게이트.
|
||||
# false = 해당 경로 명시 비활성 — OCR 은 _call_ocr 이 경고 로그 후 None(기존 soft-fail 의미론),
|
||||
# STT 는 터미널 skip + extract_meta 기록. silent 저품질 fallback 아님 (로그/메타로 가시).
|
||||
ocr_enabled: bool = True
|
||||
stt_enabled: bool = True
|
||||
|
||||
# §3 file_watcher: Roon 음원 경로 (prefix match 로 skip).
|
||||
# 빈 문자열이면 skip 없음. 예: "/documents/PKM/../Music/roon-library" 또는
|
||||
# NFS 경유 별도 마운트된 Roon 라이브러리.
|
||||
@@ -224,6 +236,8 @@ def load_settings() -> Settings:
|
||||
kordoc_endpoint = os.getenv("KORDOC_ENDPOINT", "http://kordoc-service:3100")
|
||||
ocr_endpoint = os.getenv("OCR_ENDPOINT", "http://ocr-service:3200")
|
||||
stt_endpoint = os.getenv("STT_ENDPOINT", "http://stt-service:3300")
|
||||
ocr_enabled = os.getenv("OCR_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
|
||||
stt_enabled = os.getenv("STT_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
|
||||
roon_library_path = os.getenv("ROON_LIBRARY_PATH", "")
|
||||
|
||||
# ADDITIONAL_WATCH_TARGETS — 쉼표 구분 (공백 제거)
|
||||
@@ -343,6 +357,8 @@ def load_settings() -> Settings:
|
||||
kordoc_endpoint=kordoc_endpoint,
|
||||
ocr_endpoint=ocr_endpoint,
|
||||
stt_endpoint=stt_endpoint,
|
||||
ocr_enabled=ocr_enabled,
|
||||
stt_enabled=stt_enabled,
|
||||
roon_library_path=roon_library_path,
|
||||
additional_watch_targets=additional_watch_targets,
|
||||
taxonomy=taxonomy,
|
||||
|
||||
@@ -33,6 +33,7 @@ from api.study_sessions import router as study_sessions_router
|
||||
from api.study_topics import router as study_topics_router
|
||||
from api.study_reminders import router as study_reminders_router
|
||||
from api.study_cards import router as study_cards_router
|
||||
from api.study_concepts import router as study_concepts_router
|
||||
from api.video import router as video_router
|
||||
from core.config import settings
|
||||
from core.database import async_session, engine, init_db
|
||||
@@ -249,6 +250,8 @@ app.include_router(study_reminders_router, prefix="/api/study-reminders", tags=[
|
||||
app.include_router(study_cards_router, prefix="/api/study-cards", tags=["study-cards"])
|
||||
# Phase 1: 학습 진행 상태 (review-complete + review-queue). prefix=/api/study-topics 안에 정의됨.
|
||||
app.include_router(study_question_progress_router, prefix="/api", tags=["study-progress"])
|
||||
# 이론공부 홈: 오늘의 개념·진도·회독 SR (개념문서 소비 표면, 문제풀이 무접촉).
|
||||
app.include_router(study_concepts_router, prefix="/api/study", tags=["study-theory"])
|
||||
|
||||
# TODO: Phase 5에서 추가
|
||||
# app.include_router(tasks.router, prefix="/api/tasks", tags=["tasks"])
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
"""study_concept_progress — 사용자 × 개념문서 단위 간격반복(SR) 진행 (이론공부 홈).
|
||||
|
||||
문제 SR(study_question_progress)의 개념(이론)판. '개념문서' = documents 한 건(가스기사 태그).
|
||||
회독(첫 read) → 복습 큐 진입, 이후 회독마다 sr_schedule 산술(1·3·7·14·졸업) 공용 전진.
|
||||
concept_doc_id 는 documents.id 를 가리키나 FK 미설정 — hot 테이블(documents) 락 회피(clause_study 선례).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, SmallInteger, UniqueConstraint
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyConceptProgress(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_concept_progress"
|
||||
__table_args__ = (
|
||||
UniqueConstraint(
|
||||
"user_id", "concept_doc_id", name="uq_concept_progress_user_doc"
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
study_topic_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_topics.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
# documents.id 참조 — FK 없음(락 회피). 개념문서 삭제 시 고아 행은 read 집계에서 자연 제외.
|
||||
concept_doc_id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, nullable=False)
|
||||
|
||||
# 복습 큐 (sr_schedule 공용): stage 0~3 = 1·3·7·14일, 4 = 졸업(due_at NULL)
|
||||
review_stage: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger)
|
||||
due_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
last_read_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, onupdate=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
@@ -36,6 +36,8 @@ KNOWN_4B_TASKS = {
|
||||
}
|
||||
KNOWN_26B_TASKS = {
|
||||
"p3c_deep_summary",
|
||||
# presegment PR2 — 거대문서 map-reduce 의 reduce 단계 (요약들의 요약)
|
||||
"p3c_deep_summary_reduce",
|
||||
"p4b_synthesis",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,44 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 긴 문서·문서 묶음 분석가다. 이 문서는 한 번에 처리하기에 너무 커서, 원문을 순서대로 유닛으로 나눠 각 유닛을 먼저 요약했다(map 단계). 아래 "유닛 요약"들은 원문 순서 그대로이며 문서 전체를 빠짐없이 커버한다. 너는 이를 종합해 문서 전체의 최종 분석을 작성한다(reduce 단계).
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
envelope 를 읽는 순서:
|
||||
1. risk_flags 를 먼저 본다. 어떤 위험 때문에 올라온 것인지 파악.
|
||||
2. synthesis_directives 를 system 지시로 간주하여 반드시 준수.
|
||||
3. distilled_context 는 "참고 요지"일 뿐, 근거는 유닛 요약에서 재확인.
|
||||
|
||||
작성 규칙:
|
||||
- TL;DR (1문장, 최대 60자)
|
||||
- 핵심 (bullets 5개, 각 30~80자)
|
||||
- 상세 (2~4 문단, 각 3~5문장) — 유닛(섹션) 순서의 논리 흐름을 보전하며 문서 전체를 관통하는 서술. 특정 유닛만 편식하지 말 것.
|
||||
- 유닛 요약에 없는 정보 금지 (hallucination 금지). 숫자·조문·인용은 유닛 요약에 있는 것만 사용.
|
||||
- 유닛 요약의 "불일치(...)" 줄들은 중복 제거해 inconsistencies 로 보전 — 임의로 버리지 않는다.
|
||||
- synthesis_directives 의 문구 규칙 ("원인은 ~" 금지 등) 반드시 준수.
|
||||
- multi_reference_synthesis flag 있으면 레퍼런스별 입장 분리 기술, 종합 권고 금지.
|
||||
|
||||
출력 (JSON only):
|
||||
{{
|
||||
"mode": "single|bundle",
|
||||
"tldr": "...",
|
||||
"bullets": ["..."],
|
||||
"detail": "...\\n\\n...",
|
||||
"bundle_flow": ["..."] | null,
|
||||
"inconsistencies": ["..."] | null,
|
||||
"entities_confirmed": {{
|
||||
"people": [{{"name": "...", "evidence": "..."}}],
|
||||
"orgs": [...],
|
||||
"projects": [...]
|
||||
}},
|
||||
"directives_applied": ["..."],
|
||||
"confidence": 0.0~1.0
|
||||
}}
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
Envelope:
|
||||
{{escalation_envelope_json}}
|
||||
|
||||
유닛 요약 (총 {{unit_count}}개, 원문 순서 — 각 블록 = 원문 한 구간의 요약):
|
||||
{{unit_summaries}}
|
||||
@@ -0,0 +1,104 @@
|
||||
# requirements.lock — 라이브 fastapi 컨테이너 pip freeze 스냅샷 (2026-07-02, 101 pkgs, CVE-clear known-good)
|
||||
# 재생성: docker exec hyungi_document_server-fastapi-1 pip freeze > app/requirements.lock (헤더 재부착)
|
||||
# requirements.txt = 사람이 편집하는 floor 사양(>=) / 본 lock = Dockerfile 이 실제 설치하는 정본(==)
|
||||
annotated-doc==0.0.4
|
||||
annotated-types==0.7.0
|
||||
anthropic==0.109.1
|
||||
anyio==4.13.0
|
||||
APScheduler==3.11.2
|
||||
asyncpg==0.31.0
|
||||
babel==2.18.0
|
||||
bcrypt==5.0.0
|
||||
beautifulsoup4==4.15.0
|
||||
caldav==3.2.1
|
||||
certifi==2026.5.20
|
||||
cffi==2.0.0
|
||||
chardet==7.4.3
|
||||
charset-normalizer==3.4.7
|
||||
click==8.4.1
|
||||
cobble==0.1.4
|
||||
courlan==1.4.0
|
||||
cryptography==48.0.1
|
||||
cssselect==1.4.0
|
||||
dateparser==1.4.0
|
||||
defusedxml==0.7.1
|
||||
distro==1.9.0
|
||||
dnspython==2.8.0
|
||||
docstring_parser==0.18.0
|
||||
ecdsa==0.19.2
|
||||
et_xmlfile==2.0.0
|
||||
fastapi==0.136.3
|
||||
feedparser==6.0.12
|
||||
flatbuffers==25.12.19
|
||||
greenlet==3.5.1
|
||||
h11==0.16.0
|
||||
htmldate==1.10.0
|
||||
httpcore==1.0.9
|
||||
httptools==0.8.0
|
||||
httpx==0.28.1
|
||||
icalendar==7.1.2
|
||||
icalendar-searcher==1.0.6
|
||||
idna==3.18
|
||||
jh2==5.0.13
|
||||
Jinja2==3.1.6
|
||||
jiter==0.15.0
|
||||
jusText==3.0.2
|
||||
lxml==6.1.1
|
||||
lxml_html_clean==0.4.5
|
||||
magika==0.6.3
|
||||
mammoth==1.11.0
|
||||
Markdown==3.10.2
|
||||
markdownify==1.2.2
|
||||
markitdown==0.1.6
|
||||
MarkupSafe==3.0.3
|
||||
niquests==3.19.1
|
||||
numpy==2.4.6
|
||||
olefile==0.47
|
||||
onnxruntime==1.26.0
|
||||
openpyxl==3.1.5
|
||||
packaging==26.2
|
||||
pandas==3.0.3
|
||||
pgvector==0.4.2
|
||||
pillow==12.2.0
|
||||
protobuf==7.35.0
|
||||
pyasn1==0.6.3
|
||||
pycparser==3.0
|
||||
pydantic==2.13.4
|
||||
pydantic_core==2.46.4
|
||||
pyhwp==0.1b15
|
||||
PyMuPDF==1.27.2.3
|
||||
pyotp==2.9.0
|
||||
python-dateutil==2.9.0.post0
|
||||
python-dotenv==1.2.2
|
||||
python-jose==3.5.0
|
||||
python-multipart==0.0.32
|
||||
python-pptx==1.0.2
|
||||
pytz==2026.2
|
||||
PyYAML==6.0.3
|
||||
qh3==1.9.2
|
||||
readability-lxml==0.8.4.1
|
||||
recurring-ical-events==3.8.2
|
||||
regex==2026.5.9
|
||||
requests==2.34.2
|
||||
rsa==4.9.1
|
||||
sgmllib3k==1.0.0
|
||||
six==1.17.0
|
||||
sniffio==1.3.1
|
||||
soupsieve==2.8.4
|
||||
SQLAlchemy==2.0.50
|
||||
starlette==1.2.1
|
||||
tld==0.13.2
|
||||
trafilatura==2.1.0
|
||||
typing-inspection==0.4.2
|
||||
typing_extensions==4.15.0
|
||||
tzdata==2026.2
|
||||
tzlocal==5.3.1
|
||||
urllib3==2.7.0
|
||||
urllib3-future==2.21.902
|
||||
uvicorn==0.49.0
|
||||
uvloop==0.22.1
|
||||
wassima==2.1.1
|
||||
watchfiles==1.2.0
|
||||
websockets==16.0
|
||||
x-wr-timezone==2.0.1
|
||||
xlsxwriter==3.2.9
|
||||
@@ -17,6 +17,7 @@ snippet 생성:
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
from typing import TYPE_CHECKING
|
||||
|
||||
@@ -33,8 +34,11 @@ logger = setup_logger("rerank")
|
||||
# 동시 rerank 호출 제한 (GPU saturation 방지)
|
||||
RERANK_SEMAPHORE = asyncio.Semaphore(2)
|
||||
|
||||
# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap)
|
||||
MAX_RERANK_INPUT = 200
|
||||
# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap).
|
||||
# 2노드 이관(2026-07-02): env MAX_RERANK_INPUT 로 조정 가능 — 맥미니 llama.cpp 리랭크는
|
||||
# 후보 수에 선형(NAS발 실측 50=0.60s / 100=0.95s / 200=1.89s)이라 NAS 배포는 50 권장.
|
||||
# 기본 200 = 현행(GPU TEI) 무회귀.
|
||||
MAX_RERANK_INPUT = int(os.getenv("MAX_RERANK_INPUT", "200"))
|
||||
MAX_CHUNKS_PER_DOC = 2
|
||||
|
||||
# Soft timeout (초)
|
||||
|
||||
@@ -76,10 +76,15 @@ class AxisFilter:
|
||||
jurisdiction: str | None = None
|
||||
year_from: int | None = None
|
||||
year_to: int | None = None
|
||||
domain_buckets: list[str] | None = None # 377: domain_bucket = ANY (도메인 스코프)
|
||||
exclude_buckets: list[str] | None = None # 377: domain_bucket <> ALL (예: News 제외)
|
||||
cloud_egress: bool = False # 갭2: 클라우드 소비자 cloud-eligibility allowlist 강제(토큰 claim 유래)
|
||||
|
||||
def active(self) -> bool:
|
||||
return bool(self.material_types or self.jurisdiction
|
||||
or self.year_from is not None or self.year_to is not None)
|
||||
or self.year_from is not None or self.year_to is not None
|
||||
or self.domain_buckets or self.exclude_buckets
|
||||
or self.cloud_egress)
|
||||
|
||||
|
||||
def _axis_sql(alias: str, af: "AxisFilter | None", params: dict) -> str:
|
||||
@@ -104,6 +109,22 @@ def _axis_sql(alias: str, af: "AxisFilter | None", params: dict) -> str:
|
||||
if af.year_to is not None:
|
||||
cl.append(f"COALESCE({p}published_date, {p}created_at::date) <= make_date(:af_yt, 12, 31)")
|
||||
params["af_yt"] = af.year_to
|
||||
if af.domain_buckets:
|
||||
cl.append(f"{p}domain_bucket = ANY(:af_db)")
|
||||
params["af_db"] = af.domain_buckets
|
||||
if af.exclude_buckets:
|
||||
cl.append(f"{p}domain_bucket <> ALL(:af_xdb)")
|
||||
params["af_xdb"] = af.exclude_buckets
|
||||
if af.cloud_egress:
|
||||
# 갭2 클라우드 egress allowlist(default-deny). restricted 는 _license_sql 별도 차단.
|
||||
cl.append(
|
||||
f"({p}data_origin = 'external' OR ("
|
||||
f"{p}data_origin = 'work' "
|
||||
f"AND {p}domain_bucket IN ('Engineering','Safety','Law') "
|
||||
f"AND ({p}source_channel IS NULL OR {p}source_channel::text NOT IN ('voice','chat','memo')) "
|
||||
f"AND {p}category::text IS DISTINCT FROM 'memo' "
|
||||
f"AND ({p}user_note IS NULL OR {p}user_note = '')))"
|
||||
)
|
||||
return " AND " + " AND ".join(cl)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -121,7 +142,21 @@ def _license_sql(alias: str) -> str:
|
||||
술어 정의 = license_filter.restricted_exclude_sql 공유(digest/briefing/study 풀이와 단일 source).
|
||||
"""
|
||||
from services.search.license_filter import restricted_exclude_sql
|
||||
return " AND " + restricted_exclude_sql(alias)
|
||||
_p = (alias + ".") if alias else ""
|
||||
# ASME clause-KB(379): clause docs (doc_kind='clause') = read/nav/backlink only, excluded from retrieval/digest legs.
|
||||
return " AND " + restricted_exclude_sql(alias) + f" AND {_p}doc_kind = 'standard'"
|
||||
|
||||
|
||||
def cloud_eligible_doc_sql(alias: str = "") -> str:
|
||||
"""단일 문서가 cloud 소비자(예: Claude/MCP)에게 노출 가능한가 = search retrieval 과
|
||||
동일한 egress allowlist(갭2) + license 제한(B-4) 결합 술어. fetch_document(cloud) 가
|
||||
search 와 byte-동일 게이트를 공유하도록 단일 source([[feedback_structural_integrity_over_path_discipline]]).
|
||||
|
||||
cloud_egress·license leg 모두 bind 파라미터 없는 리터럴 술어라 호출측 추가 params 불요.
|
||||
주의: _license_sql 은 소유자 단건 다운로드엔 미적용(a안)이지만, cloud 노출은 구매 전자책
|
||||
verbatim 누출을 막아야 하므로 여기선 항상 적용 = search 와 동일(local 토큰은 이 게이트 미발동).
|
||||
반환 ' AND (egress allowlist) AND (license)' (alias='' = 컬럼 직접 참조). default-deny."""
|
||||
return _axis_sql(alias, AxisFilter(cloud_egress=True), {}) + _license_sql(alias)
|
||||
|
||||
|
||||
# 2단계 gate (R2-B1) — SQL string interpolation 직전 final allowlist.
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,284 @@
|
||||
"""concept_curriculum — 이론공부 홈 재료 (오늘의 개념 · 진도 · 회독 SR).
|
||||
|
||||
개념문서 = documents (user_tags = @library/{topic}/{과목}/... , 가스기사). is_read = 회독,
|
||||
md_content 의 ★ 개수 = 빈출 tier(★★★=3 / ★★=2 / else 1). 회독 SR = study_concept_progress
|
||||
+ sr_schedule(문제 SR 공용 산술). 읽기 전용 집계 + mark_read(회독+SR 입고)만 write. LLM 0.
|
||||
|
||||
문제풀이 표면 무접촉 — 여기서 읽는 study_question_progress 는 '문항 due 카운트'만(홈 표시용).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import func, or_, select, text
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from models.document_read import DocumentRead
|
||||
from models.study_concept_progress import StudyConceptProgress
|
||||
from models.study_question_progress import StudyQuestionProgress
|
||||
from models.study_topic import StudyTopic
|
||||
from services.study.concept_parser import parse_concept, resolve_related
|
||||
from services.study.sr_schedule import advance, first_due
|
||||
|
||||
# 개념 행 조회 — 태그로 개념문서 필터 + 회독 진행 LEFT JOIN. md_content 는 전송 안 하고
|
||||
# ★ 유무만 서버측 boolean 으로(홈이 자주 호출돼도 페이로드 최소).
|
||||
# is_read = document_reads(회독 정본, is_read 컬럼 아님) EXISTS. library unread 와 동일 기준.
|
||||
_CONCEPT_ROWS_SQL = text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT d.id AS doc_id,
|
||||
d.title AS title,
|
||||
EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM document_reads r
|
||||
WHERE r.document_id = d.id AND r.user_id = :uid
|
||||
) AS is_read,
|
||||
(d.md_content LIKE '%★★★%') AS f3,
|
||||
(d.md_content LIKE '%★★%') AS f2,
|
||||
split_part(replace(d.user_tags::text, '"', ''), '/', 3) AS subject,
|
||||
p.review_stage AS review_stage,
|
||||
p.due_at AS due_at,
|
||||
p.last_read_at AS last_read_at
|
||||
FROM documents d
|
||||
LEFT JOIN study_concept_progress p
|
||||
ON p.concept_doc_id = d.id AND p.user_id = :uid
|
||||
WHERE d.user_tags::text LIKE :like
|
||||
AND d.deleted_at IS NULL
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _topic_name(session: AsyncSession, topic_id: int) -> str | None:
|
||||
return (
|
||||
await session.execute(select(StudyTopic.name).where(StudyTopic.id == topic_id))
|
||||
).scalar_one_or_none()
|
||||
|
||||
|
||||
async def _concept_rows(session: AsyncSession, user_id: int, topic_name: str):
|
||||
like = f"%@library/{topic_name}/%"
|
||||
return (
|
||||
await session.execute(_CONCEPT_ROWS_SQL, {"uid": user_id, "like": like})
|
||||
).mappings().all()
|
||||
|
||||
|
||||
def _freq(row) -> int:
|
||||
if row["f3"]:
|
||||
return 3
|
||||
if row["f2"]:
|
||||
return 2
|
||||
return 1
|
||||
|
||||
|
||||
def _is_due(row, now: datetime) -> bool:
|
||||
return (
|
||||
row["due_at"] is not None
|
||||
and row["due_at"] <= now
|
||||
and (row["review_stage"] or 0) < 4
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _item(row) -> dict:
|
||||
return {
|
||||
"doc_id": row["doc_id"],
|
||||
"title": row["title"],
|
||||
"subject": row["subject"],
|
||||
"freq": _freq(row),
|
||||
"review_stage": row["review_stage"],
|
||||
"due_at": row["due_at"],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def _question_due_count(session: AsyncSession, user_id: int, topic_id: int, now: datetime) -> int:
|
||||
"""문항 복습 due (기존 study_question_progress 엔진 재사용, 홈 표시용)."""
|
||||
return (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(func.count())
|
||||
.select_from(StudyQuestionProgress)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at <= now,
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage < 4,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
).scalar_one()
|
||||
|
||||
|
||||
async def curriculum(session: AsyncSession, user_id: int, topic_id: int) -> dict:
|
||||
"""과목별 회독 진도 + 개념/문항 복습 due 요약 (진도 대시보드)."""
|
||||
name = await _topic_name(session, topic_id)
|
||||
rows = await _concept_rows(session, user_id, name) if name else []
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
|
||||
subj: dict[str, dict] = {}
|
||||
for r in rows:
|
||||
s = subj.setdefault(r["subject"], {"subject": r["subject"], "total": 0, "read": 0})
|
||||
s["total"] += 1
|
||||
if r["is_read"]:
|
||||
s["read"] += 1
|
||||
|
||||
total = len(rows)
|
||||
read = sum(1 for r in rows if r["is_read"])
|
||||
concept_due = sum(1 for r in rows if _is_due(r, now))
|
||||
question_due = await _question_due_count(session, user_id, topic_id, now)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"topic_id": topic_id,
|
||||
"topic_name": name,
|
||||
"subjects": sorted(subj.values(), key=lambda x: x["subject"]),
|
||||
"total": total,
|
||||
"read": read,
|
||||
"concept_due": concept_due,
|
||||
"question_due": question_due,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def today_concepts(
|
||||
session: AsyncSession, user_id: int, topic_id: int, limit: int = 6
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""오늘 공부할 개념 = 재복습(SR due) 먼저 → 미독(빈출 우선). 졸업/재복습대기 제외."""
|
||||
name = await _topic_name(session, topic_id)
|
||||
rows = await _concept_rows(session, user_id, name) if name else []
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
|
||||
due = [r for r in rows if _is_due(r, now)]
|
||||
due.sort(key=lambda r: r["due_at"])
|
||||
|
||||
# 미독 & 아직 SR 큐 진입 전(due_at NULL) → 빈출 높은 순
|
||||
unread = [r for r in rows if not r["is_read"] and r["due_at"] is None]
|
||||
unread.sort(key=lambda r: (-_freq(r), r["subject"], r["title"]))
|
||||
|
||||
picked = [{**_item(r), "reason": "재복습"} for r in due]
|
||||
picked += [{**_item(r), "reason": "신규"} for r in unread]
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"concepts": picked[:limit],
|
||||
"due_total": len(due),
|
||||
"unread_total": len(unread),
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def mark_read(
|
||||
session: AsyncSession, user_id: int, topic_id: int, doc_id: int, now: datetime | None = None
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""개념 회독 처리 = document_reads(+1) + 회독 SR 입고/전진.
|
||||
|
||||
회독 정본 = document_reads(append-only), documents.is_read 컬럼 아님(library unread 와 정합).
|
||||
첫 회독 → first_due(stage 0, 내일). 이후 회독은 'due 도래(due_at<=now)' 때만 correct 로 전진
|
||||
(이른 재열람/다중클릭 과전진 방지). stage 4 졸업 후엔 due_at NULL 이라 전진 없음.
|
||||
"""
|
||||
now = now or datetime.now(timezone.utc)
|
||||
|
||||
# 회독 로그 append (+1) — 사용자 명시 회독. 자동 아님(엔드포인트 = 명시 POST).
|
||||
session.add(DocumentRead(user_id=user_id, document_id=doc_id, read_at=now))
|
||||
|
||||
prog = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyConceptProgress).where(
|
||||
StudyConceptProgress.user_id == user_id,
|
||||
StudyConceptProgress.concept_doc_id == doc_id,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
).scalar_one_or_none()
|
||||
|
||||
if prog is None:
|
||||
stage, due = first_due(now)
|
||||
prog = StudyConceptProgress(
|
||||
user_id=user_id,
|
||||
study_topic_id=topic_id,
|
||||
concept_doc_id=doc_id,
|
||||
review_stage=stage,
|
||||
due_at=due,
|
||||
last_read_at=now,
|
||||
)
|
||||
session.add(prog)
|
||||
else:
|
||||
# due 도래 시에만 전진 — 미래 due(재열람 이른 클릭)는 stage 불변, last_read_at 만 갱신.
|
||||
if prog.due_at is not None and prog.due_at <= now:
|
||||
res = advance(prog.review_stage, "correct", now)
|
||||
if res is not None:
|
||||
prog.review_stage, prog.due_at = res
|
||||
prog.last_read_at = now
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(prog)
|
||||
return {"ok": True, "review_stage": prog.review_stage, "due_at": prog.due_at}
|
||||
|
||||
|
||||
_CONCEPT_ONE_SQL = text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT d.id AS doc_id, d.title AS title, d.md_content AS md_content,
|
||||
split_part(replace(d.user_tags::text, '"', ''), '/', 3) AS subject,
|
||||
(d.md_content LIKE '%★★★%') AS f3,
|
||||
(d.md_content LIKE '%★★%') AS f2,
|
||||
EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM document_reads r
|
||||
WHERE r.document_id = d.id AND r.user_id = :uid
|
||||
) AS is_read,
|
||||
p.review_stage AS review_stage,
|
||||
p.due_at AS due_at
|
||||
FROM documents d
|
||||
LEFT JOIN study_concept_progress p ON p.concept_doc_id = d.id AND p.user_id = :uid
|
||||
WHERE d.id = :doc_id AND d.deleted_at IS NULL AND d.user_tags::text LIKE :like
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def concept_detail(
|
||||
session: AsyncSession, user_id: int, topic_id: int, doc_id: int
|
||||
) -> dict | None:
|
||||
"""개념 리더 재료 — md 구조 파싱 + 관련개념 백링크 해소 + 회독/SR 상태 + 같은 과목 이전/다음."""
|
||||
name = await _topic_name(session, topic_id)
|
||||
if not name:
|
||||
return None
|
||||
like = f"%@library/{name}/%"
|
||||
row = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
_CONCEPT_ONE_SQL, {"uid": user_id, "doc_id": doc_id, "like": like}
|
||||
)
|
||||
).mappings().first()
|
||||
if row is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
parsed = parse_concept(row["md_content"] or "")
|
||||
|
||||
# 백링크 해소 + 이전/다음 = 같은 토픽 개념 title 인덱스(회독 rows 재사용)
|
||||
idx = await _concept_rows(session, user_id, name)
|
||||
title_index = [(r["doc_id"], r["title"], r["subject"]) for r in idx]
|
||||
resolved = resolve_related(parsed["related"], title_index)
|
||||
|
||||
# 이전/다음 = 같은 과목, title 순
|
||||
same = sorted(
|
||||
[(r["doc_id"], r["title"]) for r in idx if r["subject"] == row["subject"]],
|
||||
key=lambda x: (x[1] or "", x[0]),
|
||||
)
|
||||
ids = [d for d, _ in same]
|
||||
prev_id = next_id = None
|
||||
if doc_id in ids:
|
||||
pos = ids.index(doc_id)
|
||||
if pos > 0:
|
||||
prev_id = ids[pos - 1]
|
||||
if pos < len(ids) - 1:
|
||||
next_id = ids[pos + 1]
|
||||
|
||||
freq = 3 if row["f3"] else (2 if row["f2"] else 1)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"doc_id": row["doc_id"],
|
||||
"db_title": row["title"],
|
||||
"title": parsed["title"] or row["title"],
|
||||
"subject": row["subject"],
|
||||
"freq": freq,
|
||||
"summary": parsed["summary"],
|
||||
"body": parsed["body"],
|
||||
"bincheol": parsed["bincheol"],
|
||||
"related": resolved,
|
||||
"is_read": row["is_read"],
|
||||
"review_stage": row["review_stage"],
|
||||
"due_at": row["due_at"],
|
||||
"prev_id": prev_id,
|
||||
"next_id": next_id,
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,139 @@
|
||||
"""concept_links — 이론↔문제 브리지 롤업 (Stage B).
|
||||
|
||||
study_concept_links(개념 doc ↔ 기출문항, 임베딩 코사인) + study_question_progress(내 풀이상태)를
|
||||
조인해 (a) 개념별 관련 기출 + 내 정답률(related_questions), (b) 개념 약점 지도(weakness_map) 산출.
|
||||
읽기 전용 집계 · LLM 0. 링크 적재는 scripts/concept_links_backfill.sql(임베딩) 배치.
|
||||
정답률 = 링크된 문항 중 progress.last_outcome 기준(attempted=풀이이력 보유, correct=최근정답).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import text
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
_ACCURACY_WEAK_PCT = 60 # 정답률 < 60% = 약점(attempted>0 일 때만)
|
||||
|
||||
_AGG_SQL = text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT count(*) AS linked,
|
||||
count(pr.study_question_id) FILTER (WHERE pr.last_outcome IS NOT NULL) AS attempted,
|
||||
count(*) FILTER (WHERE pr.last_outcome = 'correct') AS correct
|
||||
FROM study_concept_links l
|
||||
LEFT JOIN study_question_progress pr
|
||||
ON pr.study_question_id = l.question_id AND pr.user_id = :uid
|
||||
WHERE l.concept_doc_id = :doc_id AND l.link_source = 'embedding'
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
|
||||
_QROWS_SQL = text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT q.id AS id, q.subject AS subject, q.exam_round AS exam_round,
|
||||
q.exam_question_number AS qnum, l.score AS score,
|
||||
pr.last_outcome AS last_outcome, pr.review_stage AS review_stage
|
||||
FROM study_concept_links l
|
||||
JOIN study_questions q ON q.id = l.question_id AND q.deleted_at IS NULL AND q.is_active
|
||||
LEFT JOIN study_question_progress pr
|
||||
ON pr.study_question_id = q.id AND pr.user_id = :uid
|
||||
WHERE l.concept_doc_id = :doc_id AND l.link_source = 'embedding'
|
||||
ORDER BY l.score DESC
|
||||
LIMIT :limit
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
|
||||
_WEAKNESS_SQL = text(
|
||||
"""
|
||||
SELECT d.id AS doc_id, d.title AS title,
|
||||
split_part(replace(d.user_tags::text, '"', ''), '/', 3) AS subject,
|
||||
count(l.id) AS linked,
|
||||
count(pr.study_question_id) FILTER (WHERE pr.last_outcome IS NOT NULL) AS attempted,
|
||||
count(*) FILTER (WHERE pr.last_outcome = 'correct') AS correct
|
||||
FROM documents d
|
||||
JOIN study_concept_links l ON l.concept_doc_id = d.id AND l.link_source = 'embedding'
|
||||
LEFT JOIN study_question_progress pr
|
||||
ON pr.study_question_id = l.question_id AND pr.user_id = :uid
|
||||
WHERE d.user_tags::text LIKE :like AND d.deleted_at IS NULL
|
||||
GROUP BY d.id, d.title, subject
|
||||
"""
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def related_questions(
|
||||
session: AsyncSession, user_id: int, doc_id: int, limit: int = 20
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""개념 doc 의 관련 기출 + 내 정답률(전체 링크 기준 집계 + 상위 N 표시용)."""
|
||||
agg = (
|
||||
await session.execute(_AGG_SQL, {"uid": user_id, "doc_id": doc_id})
|
||||
).mappings().first()
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
_QROWS_SQL, {"uid": user_id, "doc_id": doc_id, "limit": limit}
|
||||
)
|
||||
).mappings().all()
|
||||
|
||||
linked = (agg["linked"] if agg else 0) or 0
|
||||
attempted = (agg["attempted"] if agg else 0) or 0
|
||||
correct = (agg["correct"] if agg else 0) or 0
|
||||
accuracy = round(100 * correct / attempted) if attempted else None
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"linked": linked,
|
||||
"attempted": attempted,
|
||||
"correct": correct,
|
||||
"accuracy": accuracy,
|
||||
"questions": [
|
||||
{
|
||||
"id": r["id"],
|
||||
"subject": r["subject"],
|
||||
"exam_round": r["exam_round"],
|
||||
"qnum": r["qnum"],
|
||||
"score": round(r["score"], 3) if r["score"] is not None else None,
|
||||
"last_outcome": r["last_outcome"],
|
||||
"review_stage": r["review_stage"],
|
||||
}
|
||||
for r in rows
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def weakness_map(
|
||||
session: AsyncSession, user_id: int, topic_name: str, limit: int = 12
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""개념 약점 지도 — 링크된 기출 정답률로 개념 채색. 약점(attempted>0·정답률<60%) 우선 정렬."""
|
||||
like = f"%@library/{topic_name}/%"
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(_WEAKNESS_SQL, {"uid": user_id, "like": like})
|
||||
).mappings().all()
|
||||
|
||||
concepts = []
|
||||
for r in rows:
|
||||
attempted = r["attempted"] or 0
|
||||
correct = r["correct"] or 0
|
||||
accuracy = round(100 * correct / attempted) if attempted else None
|
||||
if accuracy is None:
|
||||
state = "unattempted"
|
||||
elif accuracy < _ACCURACY_WEAK_PCT:
|
||||
state = "weak"
|
||||
else:
|
||||
state = "ok"
|
||||
concepts.append(
|
||||
{
|
||||
"doc_id": r["doc_id"],
|
||||
"title": r["title"],
|
||||
"subject": r["subject"],
|
||||
"linked": r["linked"] or 0,
|
||||
"attempted": attempted,
|
||||
"accuracy": accuracy,
|
||||
"state": state,
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 약점 우선(정답률 오름차순) → 미평가는 뒤로. 홈 위젯용 상위 N.
|
||||
weak = sorted(
|
||||
[c for c in concepts if c["state"] == "weak"],
|
||||
key=lambda c: (c["accuracy"], -c["attempted"], c["doc_id"]),
|
||||
)
|
||||
return {
|
||||
"weak": weak[:limit],
|
||||
"weak_total": len(weak),
|
||||
"evaluated_total": sum(1 for c in concepts if c["state"] != "unattempted"),
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,175 @@
|
||||
"""concept_parser — 개념노트 markdown 구조 파서 + 관련개념 백링크 해소 (이론 리더용).
|
||||
|
||||
정찰 실측 불변식(273/273): 개념노트는 고정 골격을 100% 따름 —
|
||||
# {H1 제목} (첫 줄, DB title 과 다른 표시용 제목)
|
||||
> **한 줄 요약**: {요약} (blockquote, 라벨 고정)
|
||||
## {본문 라벨} ... (BODY, 자유 라벨 H2 0~N, 트레일 ★ 가능)
|
||||
## 빈출 포인트 (항상, 관련개념 직전)
|
||||
## 관련 개념 (항상, 문서 최종 섹션)
|
||||
|
||||
코드펜스(``` ASCII 도식) 내부의 ##/- 는 무시. 헤딩 트레일 ★ 는 스트립(라벨 정규화).
|
||||
'빈출 포인트'/'관련 개념' 앵커만 이름으로 잡고 나머지 BODY 는 순서·위치로 처리(라벨 화이트리스트 금지).
|
||||
순수 함수 · LLM 0.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import re
|
||||
|
||||
_FENCE = re.compile(r"^\s*```")
|
||||
_H1 = re.compile(r"^#\s+(.+?)\s*$")
|
||||
_H2 = re.compile(r"^##\s+(.+?)\s*$") # ### 는 매칭 안 됨(## 뒤 \s 요구)
|
||||
_SUMMARY = re.compile(r"^>\s*\*\*한 줄 요약\*\*:\s*(.+)$")
|
||||
_STAR_SUFFIX = re.compile(r"\s*★+\s*$")
|
||||
_TRAIL_STARS = re.compile(r"★+\s*$")
|
||||
_BINCHEOL_ITEM = re.compile(r"^\s*-\s+(★*)\s*(.+)$")
|
||||
_RELATED_ITEM = re.compile(r"^\s*-\s+(.+)$")
|
||||
_PAREN = re.compile(r"\s*\(.*$") # 괄호부터 끝(clarifier 힌트 절단)
|
||||
_NUM_PREFIX = re.compile(r"^\d+_")
|
||||
_STRIP_SYM = re.compile(r"[\s_·,./()\-]")
|
||||
|
||||
_ANCHOR_BINCHEOL = "빈출 포인트"
|
||||
_ANCHOR_RELATED = "관련 개념"
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_concept(md: str) -> dict:
|
||||
"""개념노트 md → {title, summary, body[{label,stars,md}], bincheol[{tier,text}], related[{raw,phrase,hint}]}."""
|
||||
lines = (md or "").split("\n")
|
||||
title: str | None = None
|
||||
summary: str | None = None
|
||||
body: list[dict] = []
|
||||
bincheol_lines: list[str] = []
|
||||
related_lines: list[str] = []
|
||||
|
||||
in_fence = False
|
||||
zone = "pre" # pre | body | bincheol | related
|
||||
body_cur: dict | None = None
|
||||
|
||||
def emit(line: str) -> None:
|
||||
if body_cur is not None:
|
||||
body_cur["_lines"].append(line)
|
||||
elif zone == "bincheol":
|
||||
bincheol_lines.append(line)
|
||||
elif zone == "related":
|
||||
related_lines.append(line)
|
||||
# pre-zone 내용(요약 앞 잡음)은 버림
|
||||
|
||||
for ln in lines:
|
||||
if _FENCE.match(ln):
|
||||
in_fence = not in_fence
|
||||
emit(ln)
|
||||
continue
|
||||
if in_fence:
|
||||
emit(ln)
|
||||
continue
|
||||
|
||||
if title is None:
|
||||
m = _H1.match(ln)
|
||||
if m:
|
||||
title = m.group(1).strip()
|
||||
continue
|
||||
if summary is None:
|
||||
m = _SUMMARY.match(ln)
|
||||
if m:
|
||||
summary = m.group(1).strip()
|
||||
continue
|
||||
|
||||
m2 = _H2.match(ln)
|
||||
if m2:
|
||||
raw_label = m2.group(1).strip()
|
||||
star_m = _TRAIL_STARS.search(raw_label)
|
||||
stars = len(star_m.group(0).strip()) if star_m else 0
|
||||
label = _STAR_SUFFIX.sub("", raw_label).strip()
|
||||
if label == _ANCHOR_BINCHEOL:
|
||||
zone = "bincheol"
|
||||
body_cur = None
|
||||
continue
|
||||
if label == _ANCHOR_RELATED:
|
||||
zone = "related"
|
||||
body_cur = None
|
||||
continue
|
||||
body_cur = {"label": label, "stars": stars, "_lines": []}
|
||||
body.append(body_cur)
|
||||
zone = "body"
|
||||
continue
|
||||
|
||||
emit(ln)
|
||||
|
||||
body_out = []
|
||||
for s in body:
|
||||
text = "\n".join(s["_lines"]).strip()
|
||||
if text or s["label"]:
|
||||
body_out.append({"label": s["label"], "stars": s["stars"], "md": text})
|
||||
|
||||
bincheol = []
|
||||
for ln in bincheol_lines:
|
||||
m = _BINCHEOL_ITEM.match(ln)
|
||||
if m:
|
||||
bincheol.append({"tier": len(m.group(1)), "text": m.group(2).strip()})
|
||||
|
||||
related = []
|
||||
for ln in related_lines:
|
||||
m = _RELATED_ITEM.match(ln)
|
||||
if m:
|
||||
raw = m.group(1).strip()
|
||||
phrase = _PAREN.sub("", raw).strip()
|
||||
hint = raw[len(phrase):].strip() if len(raw) > len(phrase) else ""
|
||||
if phrase:
|
||||
related.append({"raw": raw, "phrase": phrase, "hint": hint})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"title": title,
|
||||
"summary": summary,
|
||||
"body": body_out,
|
||||
"bincheol": bincheol,
|
||||
"related": related,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _normalize(s: str) -> str:
|
||||
"""해소용 정규화: NN_ 접두 제거 → 소문자 → 공백/기호 제거. 영문은 lowercase 유지."""
|
||||
s = _NUM_PREFIX.sub("", s or "")
|
||||
s = s.lower()
|
||||
s = _STRIP_SYM.sub("", s)
|
||||
return s
|
||||
|
||||
|
||||
def resolve_related(related: list[dict], title_index: list[tuple]) -> list[dict]:
|
||||
"""관련개념 구절 → 개념 doc 해소. title_index = [(doc_id, title, subject), ...].
|
||||
|
||||
다단 fallback(정찰 ~79%): 정규화 exact → 양방향 substring(≥2자 가드) → 미해소=dangling(doc_id None).
|
||||
"""
|
||||
norm_exact: dict[str, int] = {}
|
||||
norm_list: list[tuple[str, int, str]] = []
|
||||
for did, ttl, _subj in title_index:
|
||||
n = _normalize(ttl)
|
||||
if n:
|
||||
norm_exact.setdefault(n, did)
|
||||
norm_list.append((n, did, ttl))
|
||||
|
||||
out = []
|
||||
for it in related:
|
||||
pn = _normalize(it["phrase"])
|
||||
did: int | None = None
|
||||
rtitle: str | None = None
|
||||
if pn and len(pn) >= 2:
|
||||
if pn in norm_exact:
|
||||
did = norm_exact[pn]
|
||||
else:
|
||||
# substring 폴백: title-norm ⊆ phrase-norm 방향만(짧은 phrase 가 더 큰 title 을
|
||||
# 삼키는 오결선 방지, 예: '염산'→'염산나트륨' X) + 길이차 최소(가장 구체적) +
|
||||
# doc_id tiebreak(순서 무관 결정성). 후보 없으면 dangling(doc_id None).
|
||||
cands = [
|
||||
(abs(len(n) - len(pn)), cand, ttl)
|
||||
for n, cand, ttl in norm_list
|
||||
if len(n) >= 2 and n in pn
|
||||
]
|
||||
if cands:
|
||||
cands.sort(key=lambda c: (c[0], c[1]))
|
||||
_, did, rtitle = cands[0]
|
||||
if did is not None and rtitle is None:
|
||||
rtitle = next((t for d, t, _ in title_index if d == did), None)
|
||||
out.append(
|
||||
{"phrase": it["phrase"], "hint": it["hint"], "doc_id": did, "title": rtitle}
|
||||
)
|
||||
return out
|
||||
@@ -0,0 +1,224 @@
|
||||
"""summarize_units — 거대문서 요약 전용 분할(map-reduce 유닛) 순수함수 (presegment PR1).
|
||||
|
||||
plan ds-presegment-mapreduce-2 (2026-06-29 설계 합의 · PR0 실측 봉인):
|
||||
- CAP_TOKENS = 12,000 tok/unit — greedy-pack 상한 (PR0: giant 236건 실측 캘리브레이션)
|
||||
- TRIGGER_TOKENS = 25,000 tok — 이하는 단일콜 유지, 초과 시 map-reduce
|
||||
- 3-way over% 게이트 (단독 CAP 초과 섹션의 토큰 비중. 헤딩 개수는 무의미 — ASME 1,494개):
|
||||
over% == 0 → 'auto' (TIER1: 로컬 자동 분할, PR0 실측 78%)
|
||||
0 < over% <= 40 → 'hybrid' (패킹분 로컬 + 초과 섹션만 클로드, 8%)
|
||||
over% > 40 → 'whole' (TIER2: 클로드 전체 분할, 14%)
|
||||
- 토큰 추정 = PR0 실 Qwen 토크나이저 캘리브레이션: 한글 0.529 tok/char · 기타 0.217.
|
||||
구 휴리스틱(0.625/0.25)은 ~15% 과대라 폐기.
|
||||
|
||||
불변식:
|
||||
- 순수함수 — DB/네트워크/파일 접촉 0. 분할 = 요약 전용 아티팩트(문서 아님·검색/임베딩 미편입).
|
||||
- leaf 추출 = hier_decomp.builder 재사용, leaf_hard_max=∞ 로 window-split 억제
|
||||
(헤딩 leaf 만 — PR0 측정환경과 동일). 인접 섹션만 greedy-pack(순서 보존·중간 폐기 0
|
||||
— 구 deep_summary 의 head/mid/tail 가운데 폐기 버그를 커버리지로 대체).
|
||||
- 배선(deep_summary 분기·HOLD·클로드 알람)은 PR2/PR3 — 본 모듈은 계획만 산출.
|
||||
|
||||
호출: plan_summarize_units(md_text) -> UnitPlan
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
|
||||
# 상대 import — 컨테이너(services.*)와 repo-root 테스트(app.services.*) 양쪽에서 동작.
|
||||
# (구 `from app.services...` 절대 import 는 컨테이너에 app 패키지가 없어 ModuleNotFoundError —
|
||||
# PR1 은 소비자 0 이라 잠복했던 버그, PR2 배선 시점에 수정.)
|
||||
from .hier_decomp.builder import HierNode, build_hier_tree
|
||||
|
||||
CAP_TOKENS = 12_000
|
||||
TRIGGER_TOKENS = 25_000
|
||||
HYBRID_MAX_OVER_PCT = 40.0
|
||||
|
||||
# PR0 실 Qwen tokenizer 캘리브레이션 (tok/char)
|
||||
KO_TOK_PER_CHAR = 0.529
|
||||
OTHER_TOK_PER_CHAR = 0.217
|
||||
|
||||
_HANGUL_RANGES = (
|
||||
(0xAC00, 0xD7A3), # 완성형 음절
|
||||
(0x1100, 0x11FF), # 자모
|
||||
(0x3130, 0x318F), # 호환 자모
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _is_hangul(ch: str) -> bool:
|
||||
cp = ord(ch)
|
||||
return any(lo <= cp <= hi for lo, hi in _HANGUL_RANGES)
|
||||
|
||||
|
||||
def estimate_tokens(text: str) -> int:
|
||||
"""PR0 캘리브레이션 기반 토큰 추정 (한글 0.529 · 기타 0.217 tok/char)."""
|
||||
if not text:
|
||||
return 0
|
||||
ko = sum(1 for ch in text if _is_hangul(ch))
|
||||
other = len(text) - ko
|
||||
return round(ko * KO_TOK_PER_CHAR + other * OTHER_TOK_PER_CHAR)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class SummarizeUnit:
|
||||
"""map-reduce 1유닛 — 인접 leaf 섹션들의 greedy-pack (요약 전용, 문서 아님)."""
|
||||
index: int
|
||||
section_titles: list[str | None] = field(default_factory=list)
|
||||
text: str = ""
|
||||
est_tokens: int = 0
|
||||
over_cap: bool = False # 단독 섹션이 CAP 초과 (hybrid 시 클로드 대상)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class UnitPlan:
|
||||
mode: str # 'single' | 'map_reduce'
|
||||
tier: str | None # map_reduce 시 'auto' | 'hybrid' | 'whole'
|
||||
total_est_tokens: int = 0
|
||||
over_pct: float = 0.0
|
||||
units: list[SummarizeUnit] = field(default_factory=list)
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_leaves(md_text: str) -> list[HierNode]:
|
||||
"""헤딩 leaf 만 추출 — leaf_hard_max=∞ 로 window-split 억제 (PR0 측정환경 동일)."""
|
||||
nodes = build_hier_tree(
|
||||
md_text,
|
||||
leaf_target_max=sys.maxsize,
|
||||
leaf_hard_max=sys.maxsize,
|
||||
)
|
||||
return [n for n in nodes if n.is_leaf]
|
||||
|
||||
|
||||
def greedy_pack(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> list[SummarizeUnit]:
|
||||
"""인접 leaf 를 순서 보존하며 est_tokens<=cap 으로 pack. 단독 초과 leaf = 전용 유닛(over_cap)."""
|
||||
units: list[SummarizeUnit] = []
|
||||
cur_titles: list[str | None] = []
|
||||
cur_texts: list[str] = []
|
||||
cur_tokens = 0
|
||||
|
||||
def _flush() -> None:
|
||||
nonlocal cur_titles, cur_texts, cur_tokens
|
||||
if cur_texts:
|
||||
units.append(SummarizeUnit(
|
||||
index=len(units),
|
||||
section_titles=cur_titles,
|
||||
text="\n\n".join(cur_texts),
|
||||
est_tokens=cur_tokens,
|
||||
))
|
||||
cur_titles, cur_texts, cur_tokens = [], [], 0
|
||||
|
||||
for leaf in leaves:
|
||||
t = estimate_tokens(leaf.text)
|
||||
if t > cap:
|
||||
_flush()
|
||||
units.append(SummarizeUnit(
|
||||
index=len(units),
|
||||
section_titles=[leaf.section_title],
|
||||
text=leaf.text,
|
||||
est_tokens=t,
|
||||
over_cap=True,
|
||||
))
|
||||
continue
|
||||
if cur_tokens + t > cap:
|
||||
_flush()
|
||||
cur_titles.append(leaf.section_title)
|
||||
cur_texts.append(leaf.text)
|
||||
cur_tokens += t
|
||||
_flush()
|
||||
return units
|
||||
|
||||
|
||||
def over_pct(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> float:
|
||||
"""단독 CAP 초과 섹션들의 토큰 비중(%) — 3-way 게이트 입력."""
|
||||
total = 0
|
||||
over = 0
|
||||
for leaf in leaves:
|
||||
t = estimate_tokens(leaf.text)
|
||||
total += t
|
||||
if t > cap:
|
||||
over += t
|
||||
if total == 0:
|
||||
return 0.0
|
||||
return over * 100.0 / total
|
||||
|
||||
|
||||
def gate(over: float) -> str:
|
||||
"""over% → tier. 0=auto / (0,40]=hybrid / >40=whole. 클로드 결과 재검증에도 재사용."""
|
||||
if over <= 0.0:
|
||||
return "auto"
|
||||
if over <= HYBRID_MAX_OVER_PCT:
|
||||
return "hybrid"
|
||||
return "whole"
|
||||
|
||||
|
||||
def plan_summarize_units(
|
||||
md_text: str, *,
|
||||
cap: int = CAP_TOKENS,
|
||||
trigger: int = TRIGGER_TOKENS,
|
||||
) -> UnitPlan:
|
||||
"""문서 → 요약 실행 계획. trigger 이하=single(현행 단일콜), 초과=map_reduce(tier+units)."""
|
||||
total = estimate_tokens(md_text)
|
||||
if total <= trigger:
|
||||
return UnitPlan(mode="single", tier=None, total_est_tokens=total)
|
||||
leaves = extract_leaves(md_text)
|
||||
pct = over_pct(leaves, cap)
|
||||
return UnitPlan(
|
||||
mode="map_reduce",
|
||||
tier=gate(pct),
|
||||
total_est_tokens=total,
|
||||
over_pct=round(pct, 2),
|
||||
units=greedy_pack(leaves, cap),
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── PR2 — map/reduce 프롬프트 조립 순수함수 (deep_summary_worker 가 소비) ───
|
||||
|
||||
def render_map_slice(unit: SummarizeUnit, total_units: int) -> str:
|
||||
"""map 콜의 {original_text_slices} 대체 — 유닛 위치·섹션 라벨 + 본문."""
|
||||
titles = " · ".join(t for t in unit.section_titles if t) or "(무제 구간)"
|
||||
return f"[유닛 {unit.index + 1}/{total_units} — 섹션: {titles}]\n{unit.text}"
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_unit_summary(res: dict, total_units: int) -> str:
|
||||
"""map 결과 1건 → reduce 입력 블록. res 키 = index/titles/tldr/detail/inconsistencies."""
|
||||
titles = " · ".join(t for t in (res.get("titles") or []) if t) or "(무제 구간)"
|
||||
lines = [f"[유닛 {int(res.get('index', 0)) + 1}/{total_units} — 섹션: {titles}]"]
|
||||
if res.get("tldr"):
|
||||
lines.append(f"TLDR: {res['tldr']}")
|
||||
if res.get("detail"):
|
||||
lines.append(str(res["detail"]))
|
||||
for inc in res.get("inconsistencies") or []:
|
||||
if isinstance(inc, dict):
|
||||
lines.append(f"불일치({inc.get('kind', '')}): {inc.get('desc', '')}")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def build_reduce_units_block(
|
||||
results: list[dict],
|
||||
budget_tokens: int,
|
||||
*,
|
||||
min_detail_chars: int = 200,
|
||||
) -> tuple[str, bool]:
|
||||
"""reduce 입력 블록 조립 — budget_tokens 이하 보장(캡 초과 0 검증 게이트의 reduce 측).
|
||||
|
||||
초과 시 detail 만 비례 절단(라벨·TLDR·불일치 보전, 원문 순서 유지). 반환 (block, truncated).
|
||||
"""
|
||||
total_units = len(results)
|
||||
work = [dict(r) for r in results]
|
||||
truncated = False
|
||||
for _ in range(4):
|
||||
block = "\n\n".join(_format_unit_summary(r, total_units) for r in work)
|
||||
est = estimate_tokens(block)
|
||||
if est <= budget_tokens:
|
||||
return block, truncated
|
||||
ratio = budget_tokens / est
|
||||
for r in work:
|
||||
detail = str(r.get("detail") or "")
|
||||
keep = max(min_detail_chars, int(len(detail) * ratio * 0.9))
|
||||
if len(detail) > keep:
|
||||
r["detail"] = detail[:keep] + "…(절단)"
|
||||
truncated = True
|
||||
# 최후 방어 — 비례 절단이 floor(min_detail_chars)에 막히면 문자 하드 컷(KO 최악 비율 가정)
|
||||
block = "\n\n".join(_format_unit_summary(r, total_units) for r in work)
|
||||
if estimate_tokens(block) > budget_tokens:
|
||||
block = block[: max(1, int(budget_tokens / KO_TOK_PER_CHAR))]
|
||||
truncated = True
|
||||
return block, truncated
|
||||
@@ -10,7 +10,9 @@ EscalationEnvelope + subject_domain 을 읽어, PR-A policy 템플릿 `p3c_deep_
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
|
||||
@@ -29,10 +31,25 @@ from models.queue import ProcessingQueue, StageDeferred
|
||||
from policy.prompt_render import render_26b, policy_version as compute_policy_version
|
||||
from services.document_telemetry import record_analyze_event
|
||||
from services.search.llm_gate import Priority, acquire_mlx_gate
|
||||
from services.summarize_units import (
|
||||
CAP_TOKENS,
|
||||
UnitPlan,
|
||||
build_reduce_units_block,
|
||||
estimate_tokens,
|
||||
plan_summarize_units,
|
||||
render_map_slice,
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger = setup_logger("deep_summary_worker")
|
||||
|
||||
DEEP_SUMMARY_TASK = "p3c_deep_summary"
|
||||
# presegment PR2 (plan ds-presegment-mapreduce-2) — 거대문서 map-reduce
|
||||
REDUCE_TASK = "p3c_deep_summary_reduce"
|
||||
# HYBRID/TIER2(클로드 유인 분할 필요) HOLD 재확인 간격. PR3(알람·경계 주입) 전까지는
|
||||
# 이 간격으로 재계획만 반복한다 — attempts 미소모(StageDeferred)라 영구 failed 없음.
|
||||
HOLD_RETRY_MINUTES = int(os.getenv("DEEP_SUMMARY_HOLD_RETRY_MINUTES", "1440"))
|
||||
# reduce 프롬프트 오버헤드가 비정상적으로 커도 유닛 블록 예산은 이 밑으로 안 내려감(방어).
|
||||
REDUCE_BUDGET_FLOOR_TOKENS = 1_000
|
||||
|
||||
# inconsistencies kind 허용 목록 (feedback_document_server_domain_scope.md — 구매/계약 제외)
|
||||
ALLOWED_INCONSISTENCY_KINDS = {
|
||||
@@ -94,6 +111,25 @@ async def process(
|
||||
|
||||
envelope = EscalationEnvelope.from_json(json.dumps(envelope_raw))
|
||||
|
||||
# ─── presegment PR2 게이트 (plan ds-presegment-mapreduce-2) ───
|
||||
# TRIGGER(25K tok) 이하 = 아래 기존 단일콜 경로 그대로(무회귀). 초과 시 3-way:
|
||||
# auto(over%==0) → 로컬 map-reduce (유닛별 26B → reduce)
|
||||
# hybrid/whole → HOLD(awaiting_split) — 맥미니 미전송, 클로드 유인 분할은 PR3
|
||||
# 게이트/유닛은 전체 extracted_text 기준 — 단일콜의 head/mid/tail "가운데 폐기"를
|
||||
# 전 유닛 커버리지로 대체한다. build_hier_tree 가 거대 md 에서 초 단위 CPU 라
|
||||
# 이벤트루프 점유 회피 위해 to_thread (presegment_worker._read_toc 와 동일 패턴).
|
||||
unit_plan = await asyncio.to_thread(plan_summarize_units, doc.extracted_text or "")
|
||||
if unit_plan.mode == "map_reduce":
|
||||
# units 빈 auto 는 이론상 불가(비어있지 않은 텍스트 = leaf >= 1)지만, 빈 reduce
|
||||
# 단일콜(환각 위험)로 흐르지 않게 방어적으로 HOLD 로 보낸다.
|
||||
if unit_plan.tier != "auto" or not unit_plan.units:
|
||||
await _hold_awaiting_split(session, queue_row, unit_plan, document_id)
|
||||
await _process_map_reduce(
|
||||
doc, queue_row, envelope, subject_domain, unit_plan, session,
|
||||
defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
|
||||
)
|
||||
return
|
||||
|
||||
# 원문 슬라이스 추출 (envelope.original_pointers.text_ranges 기반)
|
||||
slices = _build_text_slices(doc.extracted_text or "", envelope.original_pointers)
|
||||
|
||||
@@ -214,6 +250,267 @@ async def process(
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _hold_awaiting_split(
|
||||
session: AsyncSession, queue_row: ProcessingQueue, plan: UnitPlan, document_id: int
|
||||
) -> None:
|
||||
"""HYBRID/TIER2 — 클로드 유인 분할 대기(HOLD). 맥미니 미전송, StageDeferred 보류.
|
||||
|
||||
payload.presegment.awaiting_split 마킹을 먼저 commit — StageDeferred 핸들러
|
||||
(queue_consumer)는 새 세션에서 행을 다시 읽어 deferred_until 만 병합하므로 유실 없음.
|
||||
알람(ntfy)·클로드 경계 주입은 PR3 — 그 전까지는 HOLD_RETRY_MINUTES 간격 재계획만 반복.
|
||||
무인 자동 cloud 호출 금지 룰 준수(클로드 경로는 항상 유인 게이트).
|
||||
"""
|
||||
payload = dict(queue_row.payload or {})
|
||||
preseg = dict(payload.get("presegment") or {})
|
||||
preseg.update({
|
||||
"awaiting_split": True,
|
||||
"tier": plan.tier,
|
||||
"over_pct": plan.over_pct,
|
||||
"total_est_tokens": plan.total_est_tokens,
|
||||
"units": len(plan.units),
|
||||
# 클로드가 분할해야 할 초과 섹션 표본 (PR3 알람 본문용)
|
||||
"oversized_sections": [
|
||||
(u.section_titles[0] if u.section_titles else None)
|
||||
for u in plan.units if u.over_cap
|
||||
][:20],
|
||||
})
|
||||
payload["presegment"] = preseg
|
||||
queue_row.payload = payload # 재할당 = JSONB 변경 감지
|
||||
await session.commit()
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[deep] id={document_id} awaiting_split tier={plan.tier} over_pct={plan.over_pct} "
|
||||
f"total_est_tokens={plan.total_est_tokens} units={len(plan.units)} "
|
||||
f"→ HOLD ({HOLD_RETRY_MINUTES}분 후 재확인, 클로드 분할=PR3 유인)"
|
||||
)
|
||||
raise StageDeferred(
|
||||
f"awaiting_split:{plan.tier}", retry_after_minutes=HOLD_RETRY_MINUTES
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _call_26b(
|
||||
client: AIClient, prompt: str, *, defer_on_deep_unavailable: bool, document_id: int
|
||||
):
|
||||
"""map/reduce 공용 26B 호출 — 단일콜 경로와 동일한 deep 슬롯 우선 + fair-share 폴백.
|
||||
|
||||
반환 (raw, used_cfg). 맥북(deep) 불가 시 consumer 경로는 맥미니 primary 로 즉시
|
||||
처리(동일 모델 — 강등 아님), drain 경로는 StageDeferred 전파(맥북 레버 시멘틱).
|
||||
"""
|
||||
deep_cfg = client.ai.deep
|
||||
if deep_cfg is not None:
|
||||
try:
|
||||
return await call_deep_or_defer(client, prompt), deep_cfg
|
||||
except StageDeferred:
|
||||
if defer_on_deep_unavailable:
|
||||
raise
|
||||
logger.info(f"[deep] id={document_id} 맥북 불가 → 맥미니 primary 처리 (fair-share)")
|
||||
async with acquire_mlx_gate(Priority.BACKGROUND):
|
||||
return await client.call_primary(prompt), settings.ai.primary
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_deep_output(raw: str) -> tuple[DeepSummaryOutput | None, str | None]:
|
||||
"""raw → DeepSummaryOutput. 단일콜 경로와 동일한 3단 파서. 실패 시 (None, parse_error)."""
|
||||
try:
|
||||
parsed = _parse_outermost_json(raw) or parse_json_response(raw)
|
||||
if not parsed:
|
||||
parsed = _regex_extract_fields(raw)
|
||||
return DeepSummaryOutput.model_validate(parsed or {}), None
|
||||
except (ValidationError, ValueError, TypeError) as exc:
|
||||
return None, f"parse:{type(exc).__name__}"
|
||||
|
||||
|
||||
async def _process_map_reduce(
|
||||
doc: Document,
|
||||
queue_row: ProcessingQueue,
|
||||
envelope: EscalationEnvelope,
|
||||
subject_domain: str,
|
||||
plan: UnitPlan,
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
defer_on_deep_unavailable: bool,
|
||||
) -> None:
|
||||
"""TIER1 자동 — 유닛별 map(26B) → reduce(26B) → 단일콜과 동일 필드 기록.
|
||||
|
||||
멱등 재개: 성공 유닛은 payload.presegment.map_results 에 즉시 commit —
|
||||
502/defer/재시작 후 재클레임 시 완료 유닛은 건너뛴다. 유닛 인덱스는
|
||||
plan_summarize_units 가 같은 extracted_text 에 결정적이라 attempt 간 안정.
|
||||
파싱 실패 유닛이 남으면 raise → queue_consumer 의 기존 attempts/백오프 재사용
|
||||
(실패 유닛만 재호출되므로 재시도 비용 = 잔여 유닛뿐).
|
||||
"""
|
||||
document_id = doc.id
|
||||
units = plan.units
|
||||
n = len(units)
|
||||
payload = dict(queue_row.payload or {})
|
||||
preseg = dict(payload.get("presegment") or {})
|
||||
preseg.pop("awaiting_split", None) # 재계획으로 auto 가 된 경우 HOLD 마킹 해제
|
||||
map_results: dict = dict(preseg.get("map_results") or {})
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[deep] id={document_id} map_reduce 시작 units={n} over_pct={plan.over_pct} "
|
||||
f"total_est_tokens={plan.total_est_tokens} resume={len(map_results)}/{n}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
rendered = render_26b(DEEP_SUMMARY_TASK, subject_domain)
|
||||
envelope_injection = envelope.to_system_injection()
|
||||
|
||||
client = AIClient()
|
||||
start = time.perf_counter()
|
||||
used_cfg = client.ai.deep or settings.ai.primary
|
||||
failed_units: list[int] = []
|
||||
try:
|
||||
# ── map: 유닛별 26B (콜 사이마다 gate 를 놓아 짧은 인터랙티브 요청이 끼어든다) ──
|
||||
for unit in units:
|
||||
key = str(unit.index)
|
||||
if key in map_results:
|
||||
continue
|
||||
prompt = (
|
||||
rendered
|
||||
.replace("{escalation_envelope_json}", envelope_injection)
|
||||
.replace("{original_text_slices}", render_map_slice(unit, n))
|
||||
)
|
||||
# 검증 게이트 "모든 LLM 콜 캡 초과 0" 을 로그로 단정 가능하게 남긴다.
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[deep] id={document_id} map {unit.index + 1}/{n} "
|
||||
f"unit_tokens={unit.est_tokens} prompt_est_tokens={estimate_tokens(prompt)} "
|
||||
f"cap={CAP_TOKENS}"
|
||||
)
|
||||
raw, used_cfg = await _call_26b(
|
||||
client, prompt,
|
||||
defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
|
||||
document_id=document_id,
|
||||
)
|
||||
out, perr = _parse_deep_output(raw)
|
||||
if out is None or not (out.detail or out.tldr):
|
||||
# 실패 유닛은 persist 하지 않음 — 재시도가 이 유닛만 다시 호출한다.
|
||||
failed_units.append(unit.index)
|
||||
logger.warning(
|
||||
f"[deep] id={document_id} map {unit.index + 1}/{n} 결과 비었음/파싱 실패"
|
||||
f"({perr}) — 유닛 재시도 대상"
|
||||
)
|
||||
continue
|
||||
# ★매 유닛 새 dict 로 재구성 (in-place 변경 금지) — 직전 commit 의 committed
|
||||
# 스냅샷이 같은 중첩 객체를 참조하면 old==new 로 보여 SQLAlchemy 가 UPDATE 를
|
||||
# 스킵한다(60254 라이브에서 unit 0 만 persist 된 aliasing 버그의 fix).
|
||||
map_results = {
|
||||
**map_results,
|
||||
key: {
|
||||
"index": unit.index,
|
||||
"titles": [t for t in unit.section_titles if t][:8],
|
||||
"tldr": out.tldr,
|
||||
"detail": out.detail,
|
||||
"inconsistencies": _filter_inconsistencies(out.inconsistencies or []),
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
preseg = {
|
||||
**preseg,
|
||||
"tier": plan.tier,
|
||||
"over_pct": plan.over_pct,
|
||||
"total_est_tokens": plan.total_est_tokens,
|
||||
"units": n,
|
||||
"map_results": map_results,
|
||||
}
|
||||
payload = {**payload, "presegment": preseg}
|
||||
queue_row.payload = payload # 재할당 = JSONB 변경 감지
|
||||
await session.commit() # 유닛 단위 멱등 재개 지점
|
||||
|
||||
if failed_units:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"map 유닛 {len(failed_units)}/{n}건 결과 없음 — 재시도 대상: {failed_units[:10]}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ── reduce: 요약들의 요약 1콜 (유닛 블록도 캡 이하로 절단 보장) ──
|
||||
reduce_rendered = render_26b(REDUCE_TASK, subject_domain)
|
||||
base_prompt = (
|
||||
reduce_rendered
|
||||
.replace("{escalation_envelope_json}", envelope_injection)
|
||||
.replace("{unit_count}", str(n))
|
||||
)
|
||||
budget = max(
|
||||
REDUCE_BUDGET_FLOOR_TOKENS, CAP_TOKENS - estimate_tokens(base_prompt)
|
||||
)
|
||||
ordered = [map_results[str(u.index)] for u in units]
|
||||
block, reduce_truncated = build_reduce_units_block(ordered, budget)
|
||||
reduce_prompt = base_prompt.replace("{unit_summaries}", block)
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[deep] id={document_id} reduce units={n} "
|
||||
f"prompt_est_tokens={estimate_tokens(reduce_prompt)} cap={CAP_TOKENS} "
|
||||
f"truncated={reduce_truncated}"
|
||||
)
|
||||
raw, used_cfg = await _call_26b(
|
||||
client, reduce_prompt,
|
||||
defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
|
||||
document_id=document_id,
|
||||
)
|
||||
except StageDeferred:
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[deep] id={document_id} map_reduce 보류 — 완료 유닛 {len(map_results)}/{n} 보존"
|
||||
)
|
||||
raise
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
# 단일콜 경로와 동일 — 호출 실패는 전파해 queue_consumer 가 재시도/dead-letter 처리.
|
||||
logger.warning(f"[deep] id={document_id} map_reduce 실패: {exc}")
|
||||
raise
|
||||
finally:
|
||||
await client.close()
|
||||
|
||||
latency_ms = int((time.perf_counter() - start) * 1000)
|
||||
deep_out, parse_error = _parse_deep_output(raw)
|
||||
if deep_out is None:
|
||||
# 단일콜 경로와 동일 시멘틱 — doc 미기록(legacy 결과 보존), 이벤트로 가시화.
|
||||
deep_out = DeepSummaryOutput()
|
||||
logger.warning(f"[deep] id={document_id} reduce 파싱 실패 ({parse_error}) — doc 미기록")
|
||||
|
||||
if not parse_error:
|
||||
doc.ai_detail_summary = (deep_out.detail or "").strip() or None
|
||||
# 불일치 = reduce 출력 + map 유닛 합본 dedup — reduce 가 떨궈도 유닛 발견분 보전.
|
||||
merged = _filter_inconsistencies(deep_out.inconsistencies or [])
|
||||
seen = {(i["kind"], i["desc"]) for i in merged}
|
||||
for res in ordered:
|
||||
for inc in res.get("inconsistencies") or []:
|
||||
k = (inc.get("kind"), inc.get("desc"))
|
||||
if k not in seen:
|
||||
seen.add(k)
|
||||
merged.append(inc)
|
||||
doc.ai_inconsistencies = merged
|
||||
doc.ai_analysis_tier = "deep"
|
||||
doc.ai_processed_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
pv = compute_policy_version(REDUCE_TASK)
|
||||
except Exception:
|
||||
pv = None
|
||||
|
||||
await record_analyze_event(
|
||||
doc_id=document_id,
|
||||
user_id=None,
|
||||
mode="summary_deep",
|
||||
text_limit=used_cfg.context_char_limit or 260000,
|
||||
truncated=reduce_truncated,
|
||||
layers_returned=["detail_summary", "inconsistencies"] if not parse_error else [],
|
||||
cached=False,
|
||||
latency_ms=latency_ms,
|
||||
model_name=used_cfg.model,
|
||||
prompt_version=(f"{REDUCE_TASK}@{pv}" if pv else REDUCE_TASK),
|
||||
error_code=parse_error,
|
||||
source="document_server",
|
||||
subject_domain=subject_domain,
|
||||
risk_flags=list(envelope.risk_flags),
|
||||
high_impact_task=None,
|
||||
escalation_reasons=list(envelope.escalation_reasons),
|
||||
confidence=deep_out.confidence,
|
||||
policy_version=pv,
|
||||
shadow_would_route_to="primary",
|
||||
tier="primary",
|
||||
escalated_to_26b=True,
|
||||
suppressed_reason=None,
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[deep] id={document_id} map_reduce 완료 units={n} "
|
||||
f"detail_len={len(doc.ai_detail_summary or '')} inc={len(doc.ai_inconsistencies or [])} "
|
||||
f"latency_ms={latency_ms} parse_error={parse_error}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_text_slices(text: str, pointers: dict) -> str:
|
||||
"""original_pointers.text_ranges 의 [{start, end}] 를 실제 본문 슬라이스로 합친다.
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -110,6 +110,11 @@ def _get_pdf_page_count(
|
||||
|
||||
async def _call_ocr(file_path: Path, is_image: bool, max_pages: int = 200) -> str | None:
|
||||
"""OCR 서비스 호출 — 타임아웃 페이지 수 비례"""
|
||||
if not settings.ocr_enabled:
|
||||
# 2노드 이관(2026-07-02): GPU Surya 폐기 — 명시 비활성. None 반환 = 기존 soft-fail
|
||||
# 의미론(호출자가 ocr_attempted/skip_reason 메타 기록). 스캔 문서는 비전 배치 경로 별도.
|
||||
logger.warning("[ocr] OCR_ENABLED=false — skip (스캔·이미지 추출은 비전 배치 경로)")
|
||||
return None
|
||||
container_path = f"/documents/{file_path.relative_to(Path(settings.nas_mount_path))}"
|
||||
timeout = 60 if is_image else min(600, max(120, max_pages * 3))
|
||||
try:
|
||||
|
||||
@@ -42,6 +42,14 @@ async def process(document_id: int, session: AsyncSession) -> None:
|
||||
logger.warning(f"[stt] id={document_id} file_path 없음 — skip")
|
||||
return
|
||||
|
||||
if not settings.stt_enabled:
|
||||
# 2노드 이관(2026-07-02): GPU stt-service 폐기 — 명시 비활성. silent 금지:
|
||||
# 경고 로그 + extract_meta 터미널 기록 (재시도 안 함, 상태 가시).
|
||||
doc.extract_meta = {**(doc.extract_meta or {}), "stt_skip_reason": "disabled", "stt_terminal": True}
|
||||
await session.commit()
|
||||
logger.warning(f"[stt] id={document_id} STT_ENABLED=false — 터미널 skip (전사 없음)")
|
||||
return
|
||||
|
||||
# NAS 마운트 경로로 절대화 (services/stt 컨테이너도 동일 경로에 bind mount)
|
||||
container_path = str(Path(settings.nas_mount_path) / doc.file_path)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -60,6 +60,9 @@ ai:
|
||||
rerank:
|
||||
endpoint: "http://reranker:80/rerank"
|
||||
model: "bge-reranker-v2-m3"
|
||||
# 2노드 이관: "tei"(GPU TEI /rerank, 기본) | "llamacpp"(맥미니 llama.cpp,
|
||||
# 예: endpoint http://100.76.254.116:8807/v1/rerank). 미지원 값 = 기동 시 ValueError.
|
||||
protocol: "tei"
|
||||
|
||||
# Phase 3.5a answerability classifier. 2026-05-14 GPU LLM 제거 후 Mac mini 26B 로 swap.
|
||||
# classifier_service 가 hasattr 체크로 optional 이므로 이 섹션 제거 시 classifier gate 는 자동 skip (score-only).
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
<script>
|
||||
// 관련 문서 (유사도) — 문서 레벨 임베딩 KNN. 자기완결: docId 받아 /related 조회.
|
||||
import { onMount } from 'svelte';
|
||||
import { api } from '$lib/api';
|
||||
|
||||
let { documentId } = $props();
|
||||
let items = $state([]);
|
||||
let loaded = $state(false);
|
||||
|
||||
const KIND = { law: '법령', guide: '지침', paper: '논문', standard: '표준', incident: '사례' };
|
||||
|
||||
onMount(async () => {
|
||||
try {
|
||||
const r = await api(`/documents/${documentId}/related?limit=6`);
|
||||
items = r?.related ?? [];
|
||||
} catch (e) { /* silent */ }
|
||||
finally { loaded = true; }
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
{#if items.length}
|
||||
<div class="rel">
|
||||
<div class="lab">관련 문서</div>
|
||||
{#each items as it (it.id)}
|
||||
<a class="ri" href={`/documents/${it.id}`}>
|
||||
<span class="rt">{it.title}</span>
|
||||
<span class="rm">
|
||||
{#if it.material_type && KIND[it.material_type]}<span class="kind">{KIND[it.material_type]}</span>{/if}
|
||||
<span class="rs">{Math.round((it.sim ?? 0) * 100)}</span>
|
||||
</span>
|
||||
</a>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<style>
|
||||
.rel { background: var(--surface); border: 1px solid var(--border); border-radius: 14px; padding: 13px; }
|
||||
.lab { font-size: 10.5px; font-weight: 700; color: var(--text-dim); letter-spacing: .4px; margin-bottom: 8px; }
|
||||
.ri { display: flex; align-items: baseline; gap: 8px; padding: 5px 6px; border-radius: 7px; text-decoration: none; }
|
||||
.ri:hover { background: var(--surface-hover, #ecf0e8); }
|
||||
.rt { flex: 1; font-size: 12px; line-height: 1.4; color: var(--text); overflow: hidden; display: -webkit-box; -webkit-line-clamp: 2; -webkit-box-orient: vertical; }
|
||||
.rm { flex-shrink: 0; display: flex; align-items: center; gap: 5px; }
|
||||
.kind { font-size: 9px; font-weight: 700; color: var(--accent-hover, #3d7256); background: #e3efe2; border: 1px solid #cfe3cd; border-radius: 4px; padding: 0 4px; }
|
||||
.rs { font-size: 10.5px; font-family: ui-monospace, Menlo, monospace; color: var(--faint, #9aa090); }
|
||||
</style>
|
||||
@@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
import { page } from '$app/stores';
|
||||
import { goto } from '$app/navigation';
|
||||
import { api } from '$lib/api';
|
||||
import { ChevronRight, ChevronDown, FolderOpen, FolderTree, Inbox, Clock, Mail, Scale, StickyNote, GraduationCap, CalendarCheck, MessageCircle, Hash } from 'lucide-svelte';
|
||||
import { ChevronRight, ChevronDown, FolderOpen, FolderTree, Inbox, Clock, Mail, Scale, StickyNote, GraduationCap, CalendarCheck, MessageCircle, Hash, HardHat } from 'lucide-svelte';
|
||||
|
||||
let tree = $state([]);
|
||||
let loading = $state(true);
|
||||
@@ -195,6 +195,13 @@
|
||||
>
|
||||
<FolderTree size={14} /> 자료실
|
||||
</a>
|
||||
<a
|
||||
href="/safety"
|
||||
class="w-full flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 rounded-md text-sm transition-colors
|
||||
{$page.url.pathname.startsWith('/safety') ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
|
||||
>
|
||||
<HardHat size={14} /> 안전 자료실
|
||||
</a>
|
||||
<a
|
||||
href="/clause"
|
||||
class="w-full flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 rounded-md text-sm transition-colors
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,33 @@
|
||||
<script>
|
||||
// 시안 B — 글로벌 네비 슬림 아이콘 레일 (분류 사이드바 접힘 상태). 앱 토큰 사용.
|
||||
import { page } from '$app/stores';
|
||||
import { Home, FolderTree, Newspaper, StickyNote, Hash, GraduationCap, MessageCircle, Inbox, CalendarCheck } from 'lucide-svelte';
|
||||
|
||||
const items = [
|
||||
{ href: '/', icon: Home, label: '홈', exact: true },
|
||||
{ href: '/library', icon: FolderTree, label: '문서' },
|
||||
{ href: '/news', icon: Newspaper, label: '뉴스' },
|
||||
{ href: '/memos', icon: StickyNote, label: '메모' },
|
||||
{ href: '/clause', icon: Hash, label: '절' },
|
||||
{ href: '/events', icon: CalendarCheck, label: '일정' },
|
||||
{ href: '/study', icon: GraduationCap, label: '공부' },
|
||||
{ href: '/chat', icon: MessageCircle, label: '이드' },
|
||||
{ href: '/inbox', icon: Inbox, label: '편지함' },
|
||||
];
|
||||
let path = $derived($page.url.pathname);
|
||||
const active = (it) => (it.exact ? path === it.href : path.startsWith(it.href));
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<nav class="flex flex-col items-center gap-1 py-2 h-full overflow-y-auto bg-sidebar">
|
||||
{#each items as it (it.href)}
|
||||
{@const Icon = it.icon}
|
||||
<a
|
||||
href={it.href}
|
||||
title={it.label}
|
||||
class="flex flex-col items-center justify-center gap-0.5 w-12 h-[46px] rounded-lg text-dim hover:bg-surface-hover hover:text-accent transition-colors {active(it) ? 'bg-surface-active text-accent font-semibold' : ''}"
|
||||
>
|
||||
<Icon size={17} strokeWidth={1.75} />
|
||||
<span class="text-[8.5px] leading-none tracking-tight">{it.label}</span>
|
||||
</a>
|
||||
{/each}
|
||||
</nav>
|
||||
@@ -11,6 +11,7 @@
|
||||
import { queueOverview } from '$lib/stores/queueOverview';
|
||||
import { MACHINE_STATE_LABEL, machineChipClass } from '$lib/utils/queueDisplay';
|
||||
import Sidebar from '$lib/components/Sidebar.svelte';
|
||||
import SlimRail from '$lib/components/SlimRail.svelte';
|
||||
import SystemStatusDot from '$lib/components/SystemStatusDot.svelte';
|
||||
import QueueDrawer from '$lib/components/QueueDrawer.svelte';
|
||||
import QuickMemoButton from '$lib/components/QuickMemoButton.svelte';
|
||||
@@ -21,7 +22,7 @@
|
||||
const PUBLIC_PATHS = ['/login', '/setup', '/__styleguide'];
|
||||
const NO_CHROME_PATHS = ['/login', '/setup', '/__styleguide'];
|
||||
// /news = 풀스크린 브리핑 → 데스크탑 상시 사이드바 없음
|
||||
const NO_SIDEBAR_PATHS = ['/news'];
|
||||
const NO_SIDEBAR_PATHS = ['/news', '/book']; // /book = 책 몰입(글로벌 분류 트리 숨김, 상단 네비 유지)
|
||||
|
||||
// toast 의미 토큰 매핑 (A-8 B3)
|
||||
const TOAST_CLASS = {
|
||||
@@ -198,8 +199,8 @@
|
||||
<!-- 메인: 데스크탑 상시 사이드바 + 콘텐츠 -->
|
||||
<div class="flex-1 min-h-0 flex">
|
||||
{#if showSidebar}
|
||||
<aside class="hidden lg:block shrink-0 overflow-hidden transition-[width] duration-200 ease-out {sidebarCollapsed ? 'w-0 border-r-0' : 'w-sidebar border-r border-default'}">
|
||||
<Sidebar />
|
||||
<aside class="hidden lg:block shrink-0 overflow-hidden transition-[width] duration-200 ease-out {sidebarCollapsed ? 'w-14 border-r border-default' : 'w-sidebar border-r border-default'}">
|
||||
{#if sidebarCollapsed}<SlimRail />{:else}<Sidebar />{/if}
|
||||
</aside>
|
||||
{/if}
|
||||
<main class="flex-1 min-w-0 overflow-auto">
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,281 @@
|
||||
<script>
|
||||
// ASME/법령 절-KB — 코드북·공부 리더 (r2). parent 표준/법령을 한 권의 책처럼.
|
||||
// 좌 인덱스(Part/章→절/조) · 중 본문(MarkdownDoc=공식·표·이미지) · breadcrumb·이전다음·양방향 백링크.
|
||||
import { onMount, tick } from 'svelte';
|
||||
import { page } from '$app/stores';
|
||||
import { goto } from '$app/navigation';
|
||||
import { api } from '$lib/api';
|
||||
import MarkdownDoc from '$lib/components/MarkdownDoc.svelte';
|
||||
|
||||
let parentId = $state(null);
|
||||
let parentTitle = $state('');
|
||||
let clauses = $state([]);
|
||||
let selectedId = $state(null);
|
||||
let clauseDoc = $state(null);
|
||||
let links = $state(null);
|
||||
let expanded = $state({});
|
||||
let loading = $state(false);
|
||||
let q = $state('');
|
||||
|
||||
// 공부도구 (노트/형광펜/암기카드) — clause_study
|
||||
let studyItems = $state([]);
|
||||
let studyOpen = $state(false);
|
||||
let noteDraft = $state('');
|
||||
const KLABEL = { note: '노트', highlight: '형광펜', card: '암기카드' };
|
||||
async function loadStudy(id) {
|
||||
try { const r = await api(`/documents/${id}/study`); studyItems = r?.items ?? []; }
|
||||
catch { studyItems = []; }
|
||||
}
|
||||
async function addStudy(kind, payload) {
|
||||
if (!selectedId) return;
|
||||
try { await api(`/documents/${selectedId}/study`, { method: 'POST', body: JSON.stringify({ kind, payload }) }); await loadStudy(selectedId); }
|
||||
catch (e) { console.warn(e); }
|
||||
}
|
||||
function selText() { return (typeof window !== 'undefined' && window.getSelection ? window.getSelection().toString() : '').trim(); }
|
||||
function addNote() { const t = noteDraft.trim(); if (!t) return; addStudy('note', { text: t }); noteDraft = ''; }
|
||||
function addHighlight() { const s = selText(); if (!s) { studyOpen = true; alert('본문에서 형광펜 칠할 부분을 먼저 드래그하세요'); return; } addStudy('highlight', { text: s }); studyOpen = true; }
|
||||
function addCard() {
|
||||
const s = selText();
|
||||
const code = links?.clause_code ?? selMeta?.clause_code ?? '';
|
||||
addStudy('card', { cue: `${code} ${strip(clauseDoc?.title, code)}`.trim(), fact: s || (clauseDoc?.md_content ?? clauseDoc?.extracted_text ?? '').replace(/[#*>]/g, '').slice(0, 280).trim() });
|
||||
studyOpen = true;
|
||||
}
|
||||
async function delStudy(id) {
|
||||
try { await api(`/documents/${selectedId}/study/${id}`, { method: 'DELETE' }); await loadStudy(selectedId); } catch {}
|
||||
}
|
||||
|
||||
let parts = $derived.by(() => {
|
||||
const out = [], idx = {};
|
||||
for (const c of clauses) {
|
||||
const p = c.clause_part || '·';
|
||||
if (!(p in idx)) { idx[p] = out.length; out.push({ part: p, items: [] }); }
|
||||
out[idx[p]].items.push(c);
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
});
|
||||
let visibleParts = $derived.by(() => {
|
||||
const term = q.trim().toLowerCase();
|
||||
if (!term) return parts;
|
||||
return parts.map(g => ({ part: g.part, items: g.items.filter(c =>
|
||||
(c.clause_code || '').toLowerCase().includes(term) || (c.title || '').toLowerCase().includes(term)) }))
|
||||
.filter(g => g.items.length);
|
||||
});
|
||||
let selMeta = $derived(clauses.find((c) => c.id === selectedId) || null);
|
||||
const strip = (t, c) => (t || '').replace(c || '', '').replace(/^[(\s)]+|[(\s)]+$/g, '').trim();
|
||||
|
||||
async function loadBook() {
|
||||
const r = await api(`/documents/${parentId}/clauses`);
|
||||
parentTitle = r?.parent_title ?? '';
|
||||
clauses = r?.clauses ?? [];
|
||||
const e = {};
|
||||
for (const c of clauses) e[c.clause_part || '·'] = true;
|
||||
expanded = e;
|
||||
}
|
||||
async function loadClause(id) {
|
||||
if (!id) return;
|
||||
loading = true;
|
||||
selectedId = id;
|
||||
try {
|
||||
const [d, l] = await Promise.all([api(`/documents/${id}`), api(`/documents/${id}/backlinks`)]);
|
||||
clauseDoc = d; links = l;
|
||||
loadStudy(id);
|
||||
const sel = clauses.find((c) => c.id === id);
|
||||
if (sel) expanded = { ...expanded, [sel.clause_part || '·']: true };
|
||||
goto(`/book/${parentId}?c=${id}`, { replaceState: true, keepFocus: true, noScroll: true });
|
||||
await tick(); window.scrollTo({ top: 0 });
|
||||
} finally { loading = false; }
|
||||
}
|
||||
onMount(async () => {
|
||||
parentId = Number($page.params.id);
|
||||
await loadBook();
|
||||
const c = Number($page.url.searchParams.get('c'));
|
||||
await loadClause(c && clauses.find((x) => x.id === c) ? c : clauses[0]?.id);
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<div class="book">
|
||||
<!-- top bar -->
|
||||
<div class="bar">
|
||||
<span class="brand">절-KB</span>
|
||||
<span class="crumbs">{parentTitle} {#if selMeta}<b class="sep">›</b> {selMeta.clause_part} <b class="sep">›</b> <b>{links?.clause_code ?? selMeta.clause_code}</b>{/if}</span>
|
||||
<div class="search"><input placeholder="절·조 번호 또는 키워드" bind:value={q} /></div>
|
||||
<div class="tools"><span class="tool on">읽기</span><span class="tool">형광펜</span><span class="tool">노트</span><span class="tool">암기카드</span></div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="main">
|
||||
<!-- left index -->
|
||||
<aside class="idx">
|
||||
<a class="btitle" href={`/documents/${parentId}`}>{parentTitle || '표준'}</a>
|
||||
<div class="bmeta">절 {clauses.length} · 한 권의 책처럼 탐색</div>
|
||||
{#each visibleParts as g (g.part)}
|
||||
<div class="parttab" role="button" tabindex="0" onclick={() => (expanded = { ...expanded, [g.part]: !expanded[g.part] })}>
|
||||
<span class="bar2"></span><span class="pname">{g.part}</span><span class="ct">{g.items.length}</span>
|
||||
</div>
|
||||
{#if expanded[g.part] || q.trim()}
|
||||
{#each g.items as c (c.id)}
|
||||
<div class="ci" class:on={c.id === selectedId} role="button" tabindex="0" onclick={() => loadClause(c.id)}>
|
||||
<span class="no">{c.clause_code}</span><span class="tt">{strip(c.title, c.clause_code)}</span>
|
||||
</div>
|
||||
{/each}
|
||||
{/if}
|
||||
{/each}
|
||||
</aside>
|
||||
|
||||
<!-- reader -->
|
||||
<section class="read">
|
||||
<div class="col">
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||||
{#if clauseDoc}
|
||||
<div class="studybar">
|
||||
<button class="sbtn" title="선택 형광펜" onclick={addHighlight}>▰</button>
|
||||
<button class="sbtn" class:on={studyOpen} title="노트/공부" onclick={() => (studyOpen = !studyOpen)}>✎</button>
|
||||
<button class="sbtn" title="암기카드 추가" onclick={addCard}>+</button>
|
||||
{#if studyItems.length}<span class="scount">{studyItems.length}</span>{/if}
|
||||
</div>
|
||||
<div class="kicker"><span class="pth">{selMeta?.clause_part}</span></div>
|
||||
<div class="h-no">{links?.clause_code ?? selMeta?.clause_code}</div>
|
||||
<h1 class="h-title">{strip(clauseDoc.title, links?.clause_code ?? '')}</h1>
|
||||
|
||||
<div class="flow">
|
||||
<button class="fl" disabled={!links?.prev} onclick={() => loadClause(links?.prev?.id)}>← {links?.prev?.clause_code ?? ''}</button>
|
||||
<button class="fl next" disabled={!links?.next} onclick={() => loadClause(links?.next?.id)}>{links?.next?.clause_code ?? ''} →</button>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{#key clauseDoc.id}
|
||||
<div class="docbody">
|
||||
<MarkdownDoc documentId={clauseDoc.id} mdContent={clauseDoc.md_content ?? clauseDoc.extracted_text} mdStatus={null} class="prose prose-base max-w-none" />
|
||||
</div>
|
||||
{/key}
|
||||
|
||||
{#if links && (links.forward.length || links.back.length)}
|
||||
<section class="conn">
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||||
{#if links.forward.length}
|
||||
<div><h4>이 절이 참조 <span>{links.forward.length}</span></h4>
|
||||
<div class="chiprow">{#each links.forward as f}
|
||||
{#if f.doc_id}<button class="ref" onclick={() => loadClause(f.doc_id)}>{f.code}</button>
|
||||
{:else}<span class="ref dg" title="외부/미분해">{f.code}</span>{/if}
|
||||
{/each}</div></div>
|
||||
{/if}
|
||||
{#if links.back.length}
|
||||
<div><h4>이 절을 참조 <span>{links.back.length}</span></h4>
|
||||
<div class="chiprow">{#each links.back as b}<button class="ref" onclick={() => loadClause(b.doc_id)}>{b.code}</button>{/each}</div></div>
|
||||
{/if}
|
||||
</section>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
{#if studyOpen}
|
||||
<section class="study">
|
||||
<div class="slab">공부 — 노트 · 형광펜 · 암기카드{#if studyItems.length} <span>{studyItems.length}</span>{/if}</div>
|
||||
<div class="noteadd">
|
||||
<textarea bind:value={noteDraft} placeholder="이 절에 노트…" rows="2"></textarea>
|
||||
<button class="nbtn" onclick={addNote}>노트 저장</button>
|
||||
</div>
|
||||
{#if studyItems.length}
|
||||
<ul class="slist">
|
||||
{#each studyItems as it (it.id)}
|
||||
<li class="sitem">
|
||||
<span class="skind k-{it.kind}">{KLABEL[it.kind] ?? it.kind}</span>
|
||||
<span class="stext">{it.payload?.text ?? it.payload?.cue ?? ''}</span>
|
||||
<button class="sdel" title="삭제" onclick={() => delStudy(it.id)}>×</button>
|
||||
</li>
|
||||
{/each}
|
||||
</ul>
|
||||
{:else}
|
||||
<p class="shint">본문을 드래그한 뒤 형광펜(▰)/암기카드(+), 또는 위에 노트를 적으세요.</p>
|
||||
{/if}
|
||||
</section>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<div class="pager">
|
||||
<button class="pg" disabled={!links?.prev} onclick={() => loadClause(links?.prev?.id)}>
|
||||
<div class="d">← 이전</div><div class="t"><span class="pno">{links?.prev?.clause_code ?? '—'}</span> {strip(links?.prev?.title, links?.prev?.clause_code)}</div></button>
|
||||
<button class="pg next" disabled={!links?.next} onclick={() => loadClause(links?.next?.id)}>
|
||||
<div class="d">다음 →</div><div class="t"><span class="pno">{links?.next?.clause_code ?? '—'}</span> {strip(links?.next?.title, links?.next?.clause_code)}</div></button>
|
||||
</div>
|
||||
{:else}
|
||||
<p class="empty">{loading ? '불러오는 중…' : '왼쪽에서 절을 선택하세요'}</p>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<style>
|
||||
:global(body) { background: var(--bg); }
|
||||
.book { --paper:#fbfcf9; --serif:"Iowan Old Style","Palatino Linotype","Noto Serif KR",Georgia,serif;
|
||||
display:flex; flex-direction:column; min-height:100vh; }
|
||||
.bar { display:flex; align-items:center; gap:14px; height:50px; padding:0 18px; background:var(--paper); border-bottom:1px solid var(--border); }
|
||||
.brand { font-weight:700; font-size:13.5px; color:var(--text); }
|
||||
.crumbs { color:var(--text-dim); font-size:12.5px; overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; white-space:nowrap; max-width:46%; }
|
||||
.crumbs b { color:var(--text); font-weight:600; } .crumbs .sep { color:#c8d6c0; margin:0 5px; }
|
||||
.search { margin-left:auto; }
|
||||
.search input { width:280px; background:var(--surface); border:1px solid var(--border); border-radius:9px; padding:7px 12px; font-size:13px; color:var(--text); outline:none; }
|
||||
.search input:focus { border-color:var(--accent); }
|
||||
.tools { display:flex; gap:2px; }
|
||||
.tool { font-size:12px; color:var(--text-dim); padding:6px 10px; border-radius:8px; border:1px solid transparent; cursor:pointer; }
|
||||
.tool:hover { background:var(--surface); } .tool.on { background:#ecf0e8; border-color:var(--border); color:var(--accent-hover); font-weight:600; }
|
||||
|
||||
.main { display:flex; align-items:flex-start; flex:1; }
|
||||
.idx { width:264px; flex-shrink:0; align-self:stretch; border-right:1px solid var(--border);
|
||||
background:linear-gradient(180deg,#f6f8f3,#f1f4ec); padding:16px 10px 30px 16px; position:sticky; top:0; max-height:100vh; overflow:auto; }
|
||||
.btitle { display:block; font-family:var(--serif); font-size:15.5px; font-weight:600; color:var(--text); text-decoration:none; line-height:1.32; }
|
||||
.btitle:hover { text-decoration:underline; }
|
||||
.bmeta { font-size:11px; color:#9aa090; margin:3px 0 14px; }
|
||||
.parttab { display:flex; align-items:center; gap:8px; margin:11px 0 4px; padding:3px 4px; border-radius:6px; cursor:pointer;
|
||||
font-size:11px; font-weight:700; letter-spacing:.5px; color:var(--text-dim); text-transform:uppercase; }
|
||||
.parttab:hover { background:#fff; } .parttab .bar2 { width:3px; height:12px; border-radius:2px; background:var(--domain-engineering); }
|
||||
.parttab .pname { flex:1; overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; white-space:nowrap; } .parttab .ct { color:#9aa090; font-weight:600; letter-spacing:0; }
|
||||
.ci { display:flex; gap:9px; align-items:baseline; padding:4px 9px; border-radius:7px; cursor:pointer; line-height:1.4; }
|
||||
.ci .no { font-family:ui-monospace,Menlo,monospace; font-size:11px; color:var(--accent); font-weight:600; min-width:52px; white-space:nowrap; }
|
||||
.ci .tt { font-size:12.5px; color:var(--text-dim); overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; }
|
||||
.ci:hover { background:#fff; }
|
||||
.ci.on { background:#fff; box-shadow:inset 3px 0 0 var(--accent), 0 1px 2px rgba(35,41,31,.05); }
|
||||
.ci.on .no { color:var(--accent-hover); font-weight:700; } .ci.on .tt { color:var(--text); font-weight:600; }
|
||||
|
||||
.read { flex:1; min-width:0; padding:34px 40px 80px; }
|
||||
.col { max-width:680px; margin:0 auto; position:relative; }
|
||||
.studybar { position:absolute; right:-30px; top:4px; display:flex; flex-direction:column; gap:6px; }
|
||||
.sbtn { width:34px; height:34px; border-radius:9px; border:1px solid var(--border); background:var(--paper); color:var(--text-dim); font-size:13px; cursor:pointer; }
|
||||
.sbtn:hover { background:var(--surface); color:var(--accent-hover); }
|
||||
.kicker { margin-bottom:5px; } .kicker .pth { font-size:11.5px; color:#9aa090; font-weight:600; letter-spacing:.3px; }
|
||||
.h-no { font-family:ui-monospace,Menlo,monospace; font-size:13px; color:var(--accent); font-weight:700; letter-spacing:.5px; }
|
||||
.h-title { font-family:var(--serif); font-size:26px; line-height:1.24; font-weight:600; margin:2px 0 14px; letter-spacing:-.2px; color:var(--text); }
|
||||
.flow { display:flex; justify-content:space-between; gap:8px; margin-bottom:18px; }
|
||||
.flow .fl { font-size:11.5px; color:var(--text-dim); background:var(--surface); border:1px solid var(--border); border-radius:8px; padding:5px 11px; cursor:pointer; }
|
||||
.flow .fl:hover:not(:disabled) { background:#ecf0e8; } .flow .fl:disabled { opacity:.35; cursor:default; }
|
||||
.docbody { font-size:15.5px; }
|
||||
.docbody :global(.prose) { color:#2a3024; line-height:1.78; }
|
||||
.docbody :global(.prose h1), .docbody :global(.prose h2), .docbody :global(.prose h3) { font-family:var(--serif); }
|
||||
.docbody :global(a) { color:var(--accent-hover); }
|
||||
.conn { margin-top:34px; padding-top:18px; border-top:1px solid var(--border); display:grid; grid-template-columns:1fr 1fr; gap:22px; }
|
||||
.conn h4 { font-size:11px; font-weight:700; color:var(--text-dim); letter-spacing:.4px; margin:0 0 9px; } .conn h4 span { color:#9aa090; font-weight:500; }
|
||||
.chiprow { display:flex; flex-wrap:wrap; gap:5px; }
|
||||
.ref { font-family:ui-monospace,Menlo,monospace; font-size:11.5px; font-weight:600; color:var(--accent-hover); background:#eef4ec; border:1px solid #d9e6d8; border-radius:6px; padding:2px 8px; cursor:pointer; }
|
||||
.ref:hover { background:#e2efe0; } .ref.dg { color:#9aa090; background:var(--surface); border-color:var(--border); cursor:default; }
|
||||
.pager { display:flex; gap:10px; margin-top:30px; }
|
||||
.pg { flex:1; text-align:left; border:1px solid var(--border); border-radius:11px; padding:11px 14px; background:var(--paper); cursor:pointer; }
|
||||
.pg.next { text-align:right; } .pg:hover:not(:disabled) { border-color:#cfd7c6; background:#fff; } .pg:disabled { opacity:.4; cursor:default; }
|
||||
.pg .d { font-size:10.5px; color:#9aa090; } .pg .t { font-size:12.5px; color:var(--text-dim); font-weight:600; margin-top:1px; overflow:hidden; text-overflow:ellipsis; white-space:nowrap; }
|
||||
.pg .pno { font-family:ui-monospace,Menlo,monospace; color:var(--accent); }
|
||||
.empty { color:#9aa090; text-align:center; padding:80px 0; }
|
||||
.sbtn.on { background:#ecf0e8; color:var(--accent-hover,#3d7256); border-color:var(--border); }
|
||||
.scount { font-size:9px; font-weight:700; color:#fff; background:var(--accent,#4f8a6b); border-radius:8px; padding:1px 5px; text-align:center; }
|
||||
.study { margin-top:24px; padding:14px; border:1px solid var(--border); border-radius:12px; background:var(--surface); }
|
||||
.slab { font-size:11px; font-weight:700; color:var(--text-dim); letter-spacing:.3px; margin-bottom:9px; }
|
||||
.slab span { color:var(--accent-hover,#3d7256); }
|
||||
.noteadd { display:flex; gap:8px; align-items:flex-end; margin-bottom:10px; }
|
||||
.noteadd textarea { flex:1; resize:vertical; border:1px solid var(--border); border-radius:8px; padding:7px 9px; font-size:12.5px; font-family:inherit; color:var(--text); background:var(--paper,#fbfcf9); outline:none; }
|
||||
.noteadd textarea:focus { border-color:var(--accent); }
|
||||
.nbtn { flex-shrink:0; font-size:12px; color:#fff; background:var(--accent,#4f8a6b); border:0; border-radius:8px; padding:8px 12px; cursor:pointer; }
|
||||
.nbtn:hover { background:var(--accent-hover,#3d7256); }
|
||||
.slist { list-style:none; margin:0; padding:0; display:flex; flex-direction:column; gap:5px; }
|
||||
.sitem { display:flex; align-items:baseline; gap:8px; padding:6px 8px; border-radius:8px; background:var(--paper,#fbfcf9); border:1px solid var(--border); }
|
||||
.skind { flex-shrink:0; font-size:9.5px; font-weight:700; border-radius:4px; padding:1px 6px; }
|
||||
.k-note { color:#3d7256; background:#e3efe2; border:1px solid #cfe3cd; }
|
||||
.k-highlight { color:#8a6306; background:#faf3e2; border:1px solid #ecdca3; }
|
||||
.k-card { color:#1d4ed8; background:#eef4fc; border:1px solid #d7e4f7; }
|
||||
.stext { flex:1; font-size:12px; line-height:1.5; color:var(--text); white-space:pre-wrap; word-break:break-word; }
|
||||
.sdel { flex-shrink:0; background:none; border:0; color:var(--faint,#9aa090); cursor:pointer; font-size:14px; }
|
||||
.sdel:hover { color:var(--error,#c0392b); }
|
||||
.shint { font-size:11.5px; color:var(--faint,#9aa090); margin:0; }
|
||||
@media(max-width:820px){ .idx{display:none} .read{padding:24px 18px} .conn{grid-template-columns:1fr} .studybar{position:static;flex-direction:row} .crumbs{max-width:30%} .search input{width:150px} }
|
||||
</style>
|
||||
@@ -16,6 +16,7 @@
|
||||
import Skeleton from '$lib/components/ui/Skeleton.svelte';
|
||||
import HandwriteCanvas from '$lib/components/HandwriteCanvas.svelte';
|
||||
import MarkdownDoc from '$lib/components/MarkdownDoc.svelte';
|
||||
import RelatedDocs from '$lib/components/RelatedDocs.svelte';
|
||||
import { renderDocMarkdown } from '$lib/utils/docMarkdown';
|
||||
import MarkdownStatusBadge from '$lib/components/MarkdownStatusBadge.svelte';
|
||||
import NoteEditor from '$lib/components/editors/NoteEditor.svelte';
|
||||
@@ -321,6 +322,7 @@
|
||||
<!-- ════ 우 슬림 레일 (시안 카드 스타일) ════ -->
|
||||
{#snippet rail()}
|
||||
<div style="display:flex;flex-direction:column;gap:11px;font-size:14px;">
|
||||
<RelatedDocs documentId={doc.id} />
|
||||
{#if doc.ai_tldr || doc.ai_summary}
|
||||
<div style="background:#f4f7f1;border:1px solid #dde3d6;border-radius:14px;padding:13px;">
|
||||
<div style="font-size:10.5px;font-weight:700;color:#697061;letter-spacing:.4px;margin-bottom:7px;">TL;DR</div>
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
<script>
|
||||
// 안전 자료실 (safety-library-1 Phase 3) — 재해/법령·지침/서적·표준·매뉴얼 3탭.
|
||||
import { page } from '$app/stores';
|
||||
|
||||
const TABS = [
|
||||
{ href: '/safety/incidents', label: '재해사례' },
|
||||
{ href: '/safety/laws', label: '법령·지침' },
|
||||
{ href: '/safety/materials', label: '서적·표준·매뉴얼' },
|
||||
];
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<div class="max-w-5xl mx-auto px-4 py-5 flex flex-col gap-4">
|
||||
<header>
|
||||
<h1 class="text-lg font-bold text-text">안전 자료실</h1>
|
||||
<p class="text-xs text-dim mt-0.5">재해사례·법령·지침·표준 — 자료유형(material_type) 축 기반</p>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
<nav class="flex gap-1 border-b border-default" aria-label="안전 자료실 탭">
|
||||
{#each TABS as tab}
|
||||
<a
|
||||
href={tab.href}
|
||||
aria-current={$page.url.pathname === tab.href ? 'page' : undefined}
|
||||
class="px-3 py-2 text-sm font-medium border-b-2 -mb-px transition-colors
|
||||
{$page.url.pathname === tab.href
|
||||
? 'border-accent text-accent'
|
||||
: 'border-transparent text-dim hover:text-text'}"
|
||||
>
|
||||
{tab.label}
|
||||
</a>
|
||||
{/each}
|
||||
</nav>
|
||||
|
||||
<slot />
|
||||
</div>
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
<script>
|
||||
// /safety 진입 = 재해 탭 redirect (plan: +page=재해 탭 redirect)
|
||||
import { onMount } from 'svelte';
|
||||
import { goto } from '$app/navigation';
|
||||
|
||||
onMount(() => {
|
||||
goto('/safety/incidents', { replaceState: true });
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
@@ -0,0 +1,75 @@
|
||||
<script>
|
||||
// 안전 자료실 공용 목록 — material_type + jurisdiction 필터로 GET /documents/ 조회.
|
||||
// C-1 계약: material_type 지정 = 기본 exclude(news·law_monitor·note) 해제 (documents.py list_documents).
|
||||
import { api } from '$lib/api';
|
||||
import { addToast } from '$lib/stores/toast';
|
||||
import DocumentCard from '$lib/components/DocumentCard.svelte';
|
||||
|
||||
let { materialType, jurisdiction = '' } = $props();
|
||||
|
||||
const PAGE_SIZE = 20;
|
||||
let docs = $state([]);
|
||||
let total = $state(0);
|
||||
let nextPage = $state(1);
|
||||
let loading = $state(false);
|
||||
|
||||
async function load(reset = false) {
|
||||
loading = true;
|
||||
const pageToLoad = reset ? 1 : nextPage;
|
||||
try {
|
||||
const params = new URLSearchParams();
|
||||
params.set('material_type', materialType);
|
||||
if (jurisdiction) params.set('jurisdiction', jurisdiction);
|
||||
params.set('page', String(pageToLoad));
|
||||
params.set('page_size', String(PAGE_SIZE));
|
||||
const result = await api(`/documents/?${params}`);
|
||||
docs = reset ? result.items : [...docs, ...result.items];
|
||||
total = result.total;
|
||||
nextPage = pageToLoad + 1;
|
||||
} catch {
|
||||
addToast('error', '안전 자료 로딩 실패');
|
||||
} finally {
|
||||
loading = false;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
$effect(() => {
|
||||
// 필터 변경 시 1페이지부터 재조회 (materialType/jurisdiction 읽기 = 반응 트리거)
|
||||
void materialType;
|
||||
void jurisdiction;
|
||||
docs = [];
|
||||
load(true);
|
||||
});
|
||||
|
||||
let hasMore = $derived(docs.length < total);
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-col gap-2">
|
||||
{#if !loading || docs.length > 0}
|
||||
<p class="text-xs text-dim tabular-nums">총 {total.toLocaleString()}건</p>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
{#if docs.length > 0}
|
||||
<div class="flex flex-col gap-2">
|
||||
{#each docs as doc (doc.id)}
|
||||
<DocumentCard {doc} />
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
{:else if !loading}
|
||||
<div class="py-12 text-center text-sm text-dim">
|
||||
해당 조건의 자료가 없습니다.
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
{#if loading}
|
||||
<div class="py-6 text-center text-sm text-dim">불러오는 중…</div>
|
||||
{:else if hasMore}
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
onclick={() => load(false)}
|
||||
class="self-center px-4 py-1.5 rounded-md text-sm text-dim border border-default hover:bg-surface hover:text-text transition-colors"
|
||||
>
|
||||
더 보기 ({docs.length}/{total.toLocaleString()})
|
||||
</button>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
@@ -0,0 +1,29 @@
|
||||
<script>
|
||||
// 재해사례 탭 — material_type=incident (KOSHA 사고사망·재해사례·CSB 등).
|
||||
// 케이스 그룹핑(boardno 본문+첨부 1카드)은 API 확장 필요라 후속(DS freeze 하 백엔드 무변경).
|
||||
import SafetyDocList from '../SafetyDocList.svelte';
|
||||
|
||||
const JURISDICTIONS = [
|
||||
{ value: '', label: '전체' },
|
||||
{ value: 'KR', label: 'KR' },
|
||||
{ value: 'US', label: 'US' },
|
||||
];
|
||||
let jurisdiction = $state('');
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-col gap-3">
|
||||
<div class="flex items-center gap-1.5" role="group" aria-label="관할 필터">
|
||||
{#each JURISDICTIONS as j}
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
onclick={() => (jurisdiction = j.value)}
|
||||
class="px-2.5 py-1 rounded-full text-xs font-medium transition-colors
|
||||
{jurisdiction === j.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
|
||||
>
|
||||
{j.label}
|
||||
</button>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<SafetyDocList materialType="incident" {jurisdiction} />
|
||||
</div>
|
||||
@@ -0,0 +1,48 @@
|
||||
<script>
|
||||
// 법령·지침 탭 — 법령(law, 버전체인 current 만 코퍼스 노출) / 지침(guide, KOSHA GUIDE 등).
|
||||
// 법령 기본 관할 = KR (plan: country 누락 = KR 정규화). version_status 뱃지는 API 확장 후속.
|
||||
import SafetyDocList from '../SafetyDocList.svelte';
|
||||
|
||||
const KINDS = [
|
||||
{ value: 'law', label: '법령' },
|
||||
{ value: 'guide', label: '지침' },
|
||||
];
|
||||
const JURISDICTIONS = [
|
||||
{ value: 'KR', label: 'KR' },
|
||||
{ value: 'US', label: 'US' },
|
||||
{ value: '', label: '전체' },
|
||||
];
|
||||
let kind = $state('law');
|
||||
let jurisdiction = $state('KR');
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-col gap-3">
|
||||
<div class="flex items-center justify-between flex-wrap gap-2">
|
||||
<div class="flex items-center gap-1" role="group" aria-label="자료유형">
|
||||
{#each KINDS as k}
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
onclick={() => (kind = k.value)}
|
||||
class="px-3 py-1 rounded-md text-sm font-medium transition-colors
|
||||
{kind === k.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
|
||||
>
|
||||
{k.label}
|
||||
</button>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex items-center gap-1.5" role="group" aria-label="관할 필터">
|
||||
{#each JURISDICTIONS as j}
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
onclick={() => (jurisdiction = j.value)}
|
||||
class="px-2.5 py-1 rounded-full text-xs font-medium transition-colors
|
||||
{jurisdiction === j.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
|
||||
>
|
||||
{j.label}
|
||||
</button>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<SafetyDocList materialType={kind} {jurisdiction} />
|
||||
</div>
|
||||
@@ -0,0 +1,29 @@
|
||||
<script>
|
||||
// 서적·표준·매뉴얼 탭 — 필터 프리셋(전용 뷰는 50건+ 게이트 뒤, plan Phase 3).
|
||||
import SafetyDocList from '../SafetyDocList.svelte';
|
||||
|
||||
const KINDS = [
|
||||
{ value: 'standard', label: '표준 (NB 등)' },
|
||||
{ value: 'book', label: '서적' },
|
||||
{ value: 'manual', label: '매뉴얼' },
|
||||
{ value: 'paper', label: '논문' },
|
||||
];
|
||||
let kind = $state('standard');
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-col gap-3">
|
||||
<div class="flex items-center gap-1" role="group" aria-label="자료유형">
|
||||
{#each KINDS as k}
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
onclick={() => (kind = k.value)}
|
||||
class="px-3 py-1 rounded-md text-sm font-medium transition-colors
|
||||
{kind === k.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
|
||||
>
|
||||
{k.label}
|
||||
</button>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<SafetyDocList materialType={kind} />
|
||||
</div>
|
||||
@@ -1,13 +1,58 @@
|
||||
<script>
|
||||
// /study — 학습 hub.
|
||||
// 주제로 보기(퀴즈·복습·통계) / 자료 학습 / 필사 세션 / 암기카드 검수.
|
||||
// /study — 학습 hub + 데일리 랜딩('오늘의 공부' 대시보드).
|
||||
// 상단 = 이론 홈(진도·오늘의 개념·복습 due, 재노출 트리거). 하단 = 기존 모드 진입.
|
||||
import { onMount } from 'svelte';
|
||||
import { api } from '$lib/api';
|
||||
import { BookOpen, PenLine, GraduationCap, FolderKanban, Layers, Repeat, Flag, Inbox, Activity } from 'lucide-svelte';
|
||||
import { addToast } from '$lib/stores/toast';
|
||||
import { BookOpen, PenLine, GraduationCap, FolderKanban, Layers, Repeat, Flag, Inbox, Activity, CalendarCheck, Target } from 'lucide-svelte';
|
||||
|
||||
let cardReviewCount = $state(0);
|
||||
let questionFlagCount = $state(0);
|
||||
|
||||
// 오늘의 공부 (이론 홈)
|
||||
let curriculum = $state(null);
|
||||
let todayConcepts = $state([]);
|
||||
let weakConcepts = $state([]); // 약점 개념(관련 기출 정답률 낮음)
|
||||
let dashLoading = $state(true);
|
||||
|
||||
let readPct = $derived(
|
||||
curriculum && curriculum.total ? Math.round((curriculum.read / curriculum.total) * 100) : 0
|
||||
);
|
||||
|
||||
async function loadDashboard() {
|
||||
dashLoading = true;
|
||||
try {
|
||||
const [cur, today] = await Promise.all([
|
||||
api('/study/curriculum'),
|
||||
api('/study/today-concepts?limit=6'),
|
||||
]);
|
||||
curriculum = cur;
|
||||
todayConcepts = today?.concepts ?? [];
|
||||
} catch {
|
||||
// 코어 대시보드 실패해도 허브 나머지는 동작 (조용히)
|
||||
} finally {
|
||||
dashLoading = false;
|
||||
}
|
||||
// 약점 개념 = 비차단(신규 엔드포인트 실패해도 코어 대시보드 블랙아웃 방지)
|
||||
try {
|
||||
const weak = await api('/study/concepts/weakness-map?limit=5');
|
||||
weakConcepts = weak?.weak ?? [];
|
||||
} catch {}
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function markRead(doc) {
|
||||
try {
|
||||
await api(`/study/concepts/${doc.doc_id}/read`, { method: 'POST' });
|
||||
todayConcepts = todayConcepts.filter((c) => c.doc_id !== doc.doc_id);
|
||||
addToast('success', `회독: ${doc.title}`);
|
||||
loadDashboard(); // 진도 갱신
|
||||
} catch {
|
||||
addToast('error', '회독 처리 실패');
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
onMount(async () => {
|
||||
loadDashboard();
|
||||
try {
|
||||
const r = await api('/study-cards/needs-review/count');
|
||||
cardReviewCount = r?.count ?? 0;
|
||||
@@ -27,6 +72,80 @@
|
||||
<p class="text-sm text-dim mt-1">주제별 퀴즈·복습(SRS)·통계 / 학습 자료 회독 / 손글씨 필사 세션.</p>
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
<!-- 오늘의 공부 (이론 홈 대시보드 = 데일리 트리거) -->
|
||||
<section class="mb-5 rounded-lg border border-default bg-surface p-4 md:p-5">
|
||||
<div class="flex items-center gap-2 mb-3">
|
||||
<CalendarCheck size={18} class="text-accent" />
|
||||
<h2 class="text-base font-semibold text-text">오늘의 공부</h2>
|
||||
{#if curriculum}
|
||||
<span class="ml-auto text-xs text-dim">이론 회독 <span class="text-text font-medium">{curriculum.read}</span> / {curriculum.total} ({readPct}%)</span>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{#if dashLoading}
|
||||
<p class="text-xs text-dim">불러오는 중…</p>
|
||||
{:else}
|
||||
{#if curriculum}
|
||||
<div class="h-2 rounded-full bg-bg overflow-hidden mb-3">
|
||||
<div class="h-full bg-accent" style="width: {readPct}%"></div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex flex-wrap gap-x-4 gap-y-1 mb-4 text-xs text-dim">
|
||||
{#each curriculum.subjects as s}
|
||||
<span>{s.subject} <span class="text-text">{s.read}/{s.total}</span></span>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="flex flex-wrap gap-2 mb-4">
|
||||
<a
|
||||
href="/study/topics/{curriculum.topic_id}/review-queue"
|
||||
class="flex items-center gap-1.5 rounded border border-default px-3 py-1.5 text-xs text-dim hover:border-accent hover:text-text transition-colors"
|
||||
>
|
||||
<Repeat size={13} /> 문항 복습 <span class="font-semibold text-text">{curriculum.question_due}</span>
|
||||
</a>
|
||||
<span class="flex items-center gap-1.5 rounded border border-default px-3 py-1.5 text-xs text-dim">
|
||||
<BookOpen size={13} /> 개념 재복습 <span class="font-semibold text-text">{curriculum.concept_due}</span>
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<div class="text-xs text-dim mb-2">오늘의 개념</div>
|
||||
{#if todayConcepts.length === 0}
|
||||
<p class="text-xs text-dim">오늘 볼 개념이 없습니다. 잘 하고 있어요.</p>
|
||||
{:else}
|
||||
<ul class="space-y-1.5">
|
||||
{#each todayConcepts as c (c.doc_id)}
|
||||
<li class="flex items-center gap-2 rounded border border-default px-3 py-2">
|
||||
<span class="text-accent shrink-0 text-xs" title="빈출">{#each Array(c.freq) as _}★{/each}</span>
|
||||
<a href="/study/read/{c.doc_id}" class="text-sm text-text hover:text-accent truncate flex-1">{c.title}</a>
|
||||
<span class="shrink-0 text-[10px] rounded-full px-2 py-0.5 {c.reason === '재복습' ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'bg-surface border border-default text-dim'}">{c.reason}</span>
|
||||
<button
|
||||
type="button"
|
||||
onclick={() => markRead(c)}
|
||||
class="shrink-0 text-xs rounded border border-default px-2 py-1 text-dim hover:border-accent hover:text-accent transition-colors"
|
||||
>읽음</button>
|
||||
</li>
|
||||
{/each}
|
||||
</ul>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
{#if weakConcepts.length > 0}
|
||||
<div class="mt-4 pt-3 border-t border-default">
|
||||
<div class="text-xs text-dim mb-2 flex items-center gap-1.5">
|
||||
<Target size={13} class="text-error" /> 약점 개념 <span class="text-faint">(관련 기출 정답률 낮음)</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="flex flex-wrap gap-2">
|
||||
{#each weakConcepts as w (w.doc_id)}
|
||||
<a href="/study/read/{w.doc_id}"
|
||||
class="text-xs rounded-full border border-error/40 bg-error/10 text-error px-3 py-1 hover:bg-error/20 transition-colors">
|
||||
{w.title.replace(/^\d+_/, '')} <span class="font-semibold">{w.accuracy}%</span>
|
||||
</a>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
{/if}
|
||||
</section>
|
||||
|
||||
<a
|
||||
href="/study/topics"
|
||||
class="block mb-3 p-5 rounded-lg border border-default bg-surface hover:border-accent hover:bg-accent/5 transition-colors"
|
||||
@@ -126,7 +245,8 @@
|
||||
<div class="mt-6 p-4 rounded-lg border border-dashed border-default/60 text-xs text-dim">
|
||||
<div class="font-medium text-dim mb-1">예정</div>
|
||||
<ul class="list-disc list-inside space-y-0.5">
|
||||
<li>애플워치 빠른복습 + 공부 알람(push)</li>
|
||||
<li>개념 학습 리더 (가리고 떠올리기 · 빈출★ · 관련개념 백링크)</li>
|
||||
<li>이론↔문제 연결 (개념별 정답률 · 약점 개념 지도)</li>
|
||||
</ul>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,254 @@
|
||||
<script>
|
||||
/**
|
||||
* /study/read/[docId] — 개념 학습 리더.
|
||||
* 개념노트(가스기사 documents)를 구조(요약/본문/빈출★/관련개념)로 렌더 +
|
||||
* '떠올리기' 능동 회상 토글 + 회독 SR(POST read) + 관련개념 백링크 + 이전/다음.
|
||||
* 본문 렌더 = MarkdownDoc(KaTeX + docimg 내장). 서버 파싱 = /api/study/concepts/{id}.
|
||||
*/
|
||||
import { page } from '$app/stores';
|
||||
import { api } from '$lib/api';
|
||||
import { addToast } from '$lib/stores/toast';
|
||||
import { renderMathMarkdownInline } from '$lib/utils/mathMarkdown';
|
||||
import MarkdownDoc from '$lib/components/MarkdownDoc.svelte';
|
||||
import Button from '$lib/components/ui/Button.svelte';
|
||||
import EmptyState from '$lib/components/ui/EmptyState.svelte';
|
||||
import Skeleton from '$lib/components/ui/Skeleton.svelte';
|
||||
import { BookOpen, ArrowLeft, Eye, EyeOff, Check, ChevronLeft, ChevronRight, FileQuestion } from 'lucide-svelte';
|
||||
|
||||
let docId = $derived($page.params.docId);
|
||||
|
||||
let concept = $state(null);
|
||||
let relatedQ = $state(null); // 관련 기출(이론↔문제, 비차단)
|
||||
let loading = $state(true);
|
||||
let notFound = $state(false);
|
||||
let mode = $state('read'); // 'read' | 'recall'(떠올리기)
|
||||
let revealed = $state({}); // {sectionIndex: true}
|
||||
let marking = $state(false);
|
||||
|
||||
const STAGE_LABEL = { 0: '복습 시작', 1: '복습 1단계', 2: '복습 2단계', 3: '복습 3단계', 4: '학습 완료' };
|
||||
const OUTCOME_MARK = { correct: '○', wrong: '✕', unsure: '?' };
|
||||
const OUTCOME_CLASS = { correct: 'text-success', wrong: 'text-error', unsure: 'text-warning' };
|
||||
const outcomeMark = (o) => OUTCOME_MARK[o] ?? '–';
|
||||
const outcomeClass = (o) => OUTCOME_CLASS[o] ?? 'text-faint';
|
||||
|
||||
async function load() {
|
||||
const reqId = docId; // in-flight 가드: 백링크 연타 시 stale 응답 무시
|
||||
loading = true;
|
||||
notFound = false;
|
||||
concept = null;
|
||||
relatedQ = null;
|
||||
revealed = {};
|
||||
mode = 'read';
|
||||
try {
|
||||
const data = await api(`/study/concepts/${reqId}`);
|
||||
if (reqId !== docId) return; // 그새 다른 개념으로 이동 → 폐기
|
||||
concept = data;
|
||||
} catch (e) {
|
||||
if (reqId !== docId) return;
|
||||
if (e?.status === 404) notFound = true;
|
||||
else addToast('error', '개념을 불러오지 못했습니다');
|
||||
return; // 본문 실패 → 관련기출 스킵
|
||||
} finally {
|
||||
if (reqId === docId) loading = false;
|
||||
}
|
||||
// 관련 기출(비차단 — 실패해도 본문 표시엔 영향 없음)
|
||||
try {
|
||||
const rq = await api(`/study/concepts/${reqId}/questions?limit=6`);
|
||||
if (reqId === docId) relatedQ = rq;
|
||||
} catch {}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// $effect 가 마운트 1회 + docId 변경(백링크/이전·다음) 재로드를 모두 커버 (onMount 불필요)
|
||||
$effect(() => {
|
||||
void docId;
|
||||
load();
|
||||
});
|
||||
|
||||
function toggleMode() {
|
||||
mode = mode === 'read' ? 'recall' : 'read';
|
||||
revealed = {};
|
||||
}
|
||||
function reveal(i) {
|
||||
revealed = { ...revealed, [i]: true };
|
||||
}
|
||||
function shown(i) {
|
||||
return mode === 'read' || revealed[i];
|
||||
}
|
||||
|
||||
async function markRead() {
|
||||
marking = true;
|
||||
try {
|
||||
const r = await api(`/study/concepts/${docId}/read`, { method: 'POST' });
|
||||
if (concept) {
|
||||
concept.is_read = true;
|
||||
concept.review_stage = r?.review_stage ?? concept.review_stage;
|
||||
concept.due_at = r?.due_at ?? concept.due_at;
|
||||
}
|
||||
addToast('success', '회독 완료 — 다음 복습에 다시 나옵니다');
|
||||
} catch {
|
||||
addToast('error', '회독 처리 실패');
|
||||
} finally {
|
||||
marking = false;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
|
||||
<svelte:head><title>{concept?.title ?? '개념'} — 공부</title></svelte:head>
|
||||
|
||||
<div class="p-4 md:p-6 max-w-3xl mx-auto">
|
||||
<!-- 상단 네비 -->
|
||||
<div class="flex items-center gap-2 text-xs md:text-sm mb-4 min-w-0">
|
||||
<a href="/study" class="text-dim hover:text-text flex items-center gap-1 shrink-0">
|
||||
<ArrowLeft size={14} /> 공부
|
||||
</a>
|
||||
{#if concept?.subject}
|
||||
<span class="text-faint shrink-0">/</span>
|
||||
<span class="text-dim truncate">{concept.subject}</span>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
{#if loading}
|
||||
<Skeleton h="h-10" rounded="card" />
|
||||
<div class="mt-3 space-y-2">
|
||||
{#each Array(4) as _}<Skeleton h="h-24" rounded="card" />{/each}
|
||||
</div>
|
||||
{:else if notFound}
|
||||
<EmptyState icon={BookOpen} title="개념을 찾을 수 없습니다" description="삭제되었거나 잘못된 주소입니다." />
|
||||
{:else if concept}
|
||||
<!-- 제목 + 빈출 tier -->
|
||||
<header class="mb-3">
|
||||
<div class="flex items-start gap-2">
|
||||
<h1 class="text-xl md:text-2xl font-semibold text-text flex-1">{concept.title}</h1>
|
||||
<span class="text-accent text-sm shrink-0 mt-1" title="빈출도">
|
||||
{#each Array(concept.freq) as _}★{/each}
|
||||
</span>
|
||||
</div>
|
||||
{#if concept.is_read || (concept.review_stage !== null && concept.review_stage !== undefined)}
|
||||
<div class="mt-1 text-xs text-dim">
|
||||
{#if concept.review_stage !== null && concept.review_stage !== undefined}
|
||||
{STAGE_LABEL[concept.review_stage] ?? '복습 중'}
|
||||
{:else}회독함{/if}
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
</header>
|
||||
|
||||
<!-- 한 줄 요약 (고정 표시) -->
|
||||
{#if concept.summary}
|
||||
<div class="mb-4 rounded-lg border-l-4 border-accent bg-accent/10 px-4 py-3 markdown-body text-sm text-text">
|
||||
{@html renderMathMarkdownInline(concept.summary)}
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<!-- 모드 토글 -->
|
||||
<div class="flex items-center gap-2 mb-4">
|
||||
<Button variant={mode === 'recall' ? 'primary' : 'secondary'} size="sm" icon={mode === 'recall' ? EyeOff : Eye} onclick={toggleMode}>
|
||||
{mode === 'recall' ? '떠올리기 모드' : '읽기 모드'}
|
||||
</Button>
|
||||
{#if mode === 'recall'}
|
||||
<span class="text-xs text-dim">각 섹션을 떠올린 뒤 확인하세요</span>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 본문 섹션 -->
|
||||
{#if concept.body.length > 0}
|
||||
<div class="space-y-3 mb-5">
|
||||
{#each concept.body as sec, i (i)}
|
||||
<section class="rounded-lg border border-default bg-surface overflow-hidden">
|
||||
<div class="flex items-center gap-2 px-4 py-2.5 border-b border-default bg-surface-hover">
|
||||
<h2 class="text-sm font-semibold text-text flex-1">{sec.label}</h2>
|
||||
{#if sec.stars > 0}
|
||||
<span class="text-accent text-xs shrink-0">{#each Array(sec.stars) as _}★{/each}</span>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
{#if shown(i)}
|
||||
<div class="px-4 py-3">
|
||||
<MarkdownDoc documentId={concept.doc_id} mdContent={sec.md} mdStatus={null}
|
||||
class="markdown-body max-w-none text-text" />
|
||||
</div>
|
||||
{:else}
|
||||
<button type="button" onclick={() => reveal(i)}
|
||||
class="w-full px-4 py-6 text-center text-sm text-dim hover:text-accent hover:bg-accent/5 transition-colors">
|
||||
<Eye size={16} class="inline mr-1" /> 떠올린 뒤 확인
|
||||
</button>
|
||||
{/if}
|
||||
</section>
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<!-- 빈출 포인트 -->
|
||||
{#if concept.bincheol.length > 0}
|
||||
<section class="mb-5 rounded-lg border border-default bg-surface p-4">
|
||||
<h2 class="text-sm font-semibold text-text mb-2 flex items-center gap-1.5">
|
||||
<span class="text-accent">★</span> 빈출 포인트
|
||||
</h2>
|
||||
<ul class="space-y-1.5">
|
||||
{#each concept.bincheol as item}
|
||||
<li class="flex gap-2 text-sm text-text">
|
||||
<span class="text-accent shrink-0 text-xs mt-0.5">{#each Array(item.tier || 1) as _}★{/each}</span>
|
||||
<span class="markdown-body flex-1">{@html renderMathMarkdownInline(item.text)}</span>
|
||||
</li>
|
||||
{/each}
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<!-- 관련 개념 (백링크) -->
|
||||
{#if concept.related.length > 0}
|
||||
<section class="mb-5">
|
||||
<h2 class="text-xs text-dim mb-2">관련 개념</h2>
|
||||
<div class="flex flex-wrap gap-2">
|
||||
{#each concept.related as rel}
|
||||
{#if rel.doc_id}
|
||||
<a href="/study/read/{rel.doc_id}"
|
||||
class="text-xs rounded-full border border-accent/40 bg-accent/10 text-accent px-3 py-1 hover:bg-accent/20 transition-colors">
|
||||
{rel.phrase}
|
||||
</a>
|
||||
{:else}
|
||||
<span class="text-xs rounded-full border border-default bg-surface text-faint px-3 py-1" title="아직 없는 개념">
|
||||
{rel.phrase}
|
||||
</span>
|
||||
{/if}
|
||||
{/each}
|
||||
</div>
|
||||
</section>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<!-- 관련 기출 (이론↔문제 브리지) -->
|
||||
{#if relatedQ && relatedQ.linked > 0}
|
||||
<section class="mb-5 rounded-lg border border-default bg-surface p-4">
|
||||
<h2 class="text-sm font-semibold text-text mb-2 flex items-center gap-1.5">
|
||||
<FileQuestion size={15} class="text-accent" /> 관련 기출
|
||||
<span class="ml-1 text-xs font-normal text-dim">
|
||||
{relatedQ.linked}문항{#if relatedQ.accuracy !== null} · 정답률 <span class="{relatedQ.accuracy < 60 ? 'text-error' : 'text-text'} font-medium">{relatedQ.accuracy}%</span>{:else} · 아직 안 풂{/if}
|
||||
</span>
|
||||
</h2>
|
||||
<ul class="space-y-0.5">
|
||||
{#each relatedQ.questions as q (q.id)}
|
||||
<li>
|
||||
<a href="/study/topics/4/questions/{q.id}"
|
||||
class="flex items-center gap-2 text-xs py-1 text-dim hover:text-accent transition-colors">
|
||||
<span class="{outcomeClass(q.last_outcome)} shrink-0 w-4 text-center font-bold">{outcomeMark(q.last_outcome)}</span>
|
||||
<span class="truncate">{q.subject ?? '기출'}{#if q.exam_round} · {q.exam_round}{/if}</span>
|
||||
</a>
|
||||
</li>
|
||||
{/each}
|
||||
</ul>
|
||||
</section>
|
||||
{/if}
|
||||
|
||||
<!-- 액션바 -->
|
||||
<div class="flex items-center gap-2 border-t border-default pt-4 mt-2">
|
||||
{#if concept.prev_id}
|
||||
<Button variant="ghost" size="sm" icon={ChevronLeft} href="/study/read/{concept.prev_id}">이전</Button>
|
||||
{/if}
|
||||
<div class="flex-1"></div>
|
||||
<Button variant="primary" size="sm" icon={Check} onclick={markRead} loading={marking}>
|
||||
{concept.is_read ? '다시 회독' : '회독 완료'}
|
||||
</Button>
|
||||
{#if concept.next_id}
|
||||
<Button variant="secondary" size="sm" icon={ChevronRight} href="/study/read/{concept.next_id}">다음 개념</Button>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
{/if}
|
||||
</div>
|
||||
@@ -0,0 +1,37 @@
|
||||
-- 379_asme_clause_kb.sql
|
||||
-- ASME 절-지식베이스: 절 = 개별 documents 행(parent_id) + 절↔절 백링크 + 태깅 (additive, idempotent)
|
||||
-- 검색 무접촉: 절 doc 은 embedding NULL(벡터 제외) + doc_kind='clause'(retrieval doc-leg 필터로 제외).
|
||||
|
||||
ALTER TABLE documents
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS parent_id bigint REFERENCES documents(id),
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS doc_kind text NOT NULL DEFAULT 'standard',
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS clause_code text,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS clause_part text,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS clause_order int;
|
||||
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_documents_parent_id ON documents(parent_id) WHERE parent_id IS NOT NULL;
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_documents_doc_kind ON documents(doc_kind);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_documents_clause_code ON documents(clause_code) WHERE clause_code IS NOT NULL;
|
||||
|
||||
-- 절↔절 백링크 (dangling 허용: dst_doc_id nullable)
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS clause_links (
|
||||
id bigserial PRIMARY KEY,
|
||||
src_doc_id bigint NOT NULL REFERENCES documents(id) ON DELETE CASCADE,
|
||||
dst_code text NOT NULL,
|
||||
dst_doc_id bigint REFERENCES documents(id) ON DELETE SET NULL,
|
||||
anchor text,
|
||||
ctx text,
|
||||
char_off int
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_clause_links_src ON clause_links(src_doc_id);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_clause_links_dst ON clause_links(dst_doc_id) WHERE dst_doc_id IS NOT NULL;
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_clause_links_dstcode ON clause_links(dst_code);
|
||||
|
||||
-- 태깅 (Part 자동 + 주제)
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS document_tags (
|
||||
doc_id bigint NOT NULL REFERENCES documents(id) ON DELETE CASCADE,
|
||||
tag text NOT NULL,
|
||||
tag_kind text NOT NULL DEFAULT 'topic',
|
||||
PRIMARY KEY (doc_id, tag)
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_document_tags_tag ON document_tags(tag);
|
||||
@@ -0,0 +1,9 @@
|
||||
-- 380_clause_study.sql — 절-문서 공부도구(노트/형광펜/암기카드) 저장. FK 없음(documents 락 회피).
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS clause_study (
|
||||
id bigserial PRIMARY KEY,
|
||||
doc_id bigint NOT NULL,
|
||||
kind text NOT NULL, -- 'note' | 'highlight' | 'card'
|
||||
payload jsonb NOT NULL DEFAULT '{}',
|
||||
created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now()
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_clause_study_doc ON clause_study(doc_id, kind);
|
||||
@@ -0,0 +1,16 @@
|
||||
-- 381_study_concept_progress.sql — 이론 개념(문서) 간격반복(SR) 진행. 이론공부 홈 트리거.
|
||||
-- concept_doc_id 는 documents.id 를 가리키나 FK 미설정(hot 테이블 락 회피, clause_study 380 선례).
|
||||
-- SR 산술은 study_question_progress 와 동일(sr_schedule 공용): stage 0→1→2→3(1·3·7·14일)→4 졸업.
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS study_concept_progress (
|
||||
id bigserial PRIMARY KEY,
|
||||
user_id bigint NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
|
||||
study_topic_id bigint NOT NULL REFERENCES study_topics(id) ON DELETE CASCADE,
|
||||
concept_doc_id bigint NOT NULL,
|
||||
review_stage smallint,
|
||||
due_at timestamptz,
|
||||
last_read_at timestamptz,
|
||||
created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
|
||||
updated_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
|
||||
CONSTRAINT uq_concept_progress_user_doc UNIQUE (user_id, concept_doc_id)
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_concept_progress_due ON study_concept_progress(user_id, due_at) WHERE due_at IS NOT NULL;
|
||||
@@ -0,0 +1,15 @@
|
||||
-- 382_study_concept_links.sql — 개념문서 ↔ 기출문항 링크 (이론↔문제 브리지, Stage B).
|
||||
-- concept_doc_id=documents.id, question_id=study_questions.id — FK 없음(hot 테이블 락 회피, 선례).
|
||||
-- link_source: 'embedding'(bge-m3 코사인 top-k, 주력) | 'ref'(해설 .md 참조, 후속 enrichment).
|
||||
-- score=코사인 유사도(0~1). UNIQUE(doc,question,source) — source별 공존 허용(재튜닝=source 전삭제 후 재삽입).
|
||||
CREATE TABLE IF NOT EXISTS study_concept_links (
|
||||
id bigserial PRIMARY KEY,
|
||||
concept_doc_id bigint NOT NULL,
|
||||
question_id bigint NOT NULL,
|
||||
link_source text NOT NULL,
|
||||
score double precision,
|
||||
created_at timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
|
||||
CONSTRAINT uq_concept_link UNIQUE (concept_doc_id, question_id, link_source)
|
||||
);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_concept_links_doc ON study_concept_links(concept_doc_id);
|
||||
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_concept_links_q ON study_concept_links(question_id);
|
||||
@@ -0,0 +1,53 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""ASME clause-KB backlinks: resolve clause-id mentions in each clause doc -> clause_links.
|
||||
dst resolved to the clause doc of the same parent (top-level code); sub-code mention -> anchor;
|
||||
unresolved (cross-standard / material spec not split) -> dangling (dst_doc_id NULL).
|
||||
Idempotent per parent. Usage: python3 asme_backlinks_persist.py <parent_id> [--commit]
|
||||
"""
|
||||
import asyncio, os, re, sys
|
||||
|
||||
MENTION_RE = re.compile(r'(?<![A-Za-z0-9])([A-Z]{1,4}-\d+(?:\.\d+)*[A-Za-z]?)(?![A-Za-z0-9])')
|
||||
def top(code): return re.match(r'^[A-Z]{1,4}-\d+', code).group(0)
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
parent = int(sys.argv[1]); commit = '--commit' in sys.argv
|
||||
import asyncpg
|
||||
conn = await asyncpg.connect(os.environ['DATABASE_URL'].replace('+asyncpg', ''))
|
||||
docs = await conn.fetch("SELECT id, clause_code, md_content FROM documents "
|
||||
"WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause' ORDER BY clause_order", parent)
|
||||
code2id = {d['clause_code']: d['id'] for d in docs}
|
||||
edges = [] # (src_id, dst_code, dst_doc_id, anchor, ctx, char_off)
|
||||
resolved = dangling = 0
|
||||
for d in docs:
|
||||
body = d['md_content']; src_top = d['clause_code']
|
||||
seen = set()
|
||||
for m in MENTION_RE.finditer(body):
|
||||
code = m.group(1); t = top(code)
|
||||
if t == src_top: continue # self-reference
|
||||
if (d['id'], code) in seen: continue # dedup per (src,dst_code)
|
||||
seen.add((d['id'], code))
|
||||
dst_id = code2id.get(t) # resolve to same-parent clause doc
|
||||
anchor = code.lower().replace('.', '-') if code != t else None
|
||||
off = m.start()
|
||||
ctx = re.sub(r'\s+', ' ', body[max(0, off-50):off+50]).strip()
|
||||
edges.append((d['id'], code, dst_id, anchor, ctx, off))
|
||||
if dst_id: resolved += 1
|
||||
else: dangling += 1
|
||||
print(f"parent={parent} clause_docs={len(docs)} edges={len(edges)} resolved={resolved} dangling={dangling}")
|
||||
# top referenced clauses
|
||||
from collections import Counter
|
||||
tgt = Counter(top(e[1]) for e in edges if e[2])
|
||||
print("most-referenced:", tgt.most_common(8))
|
||||
if not commit:
|
||||
print("DRY-RUN. pass --commit to persist."); await conn.close(); return
|
||||
async with conn.transaction():
|
||||
ids = [d['id'] for d in docs]
|
||||
await conn.execute("DELETE FROM clause_links WHERE src_doc_id = ANY($1::bigint[])", ids)
|
||||
await conn.executemany(
|
||||
"INSERT INTO clause_links(src_doc_id,dst_code,dst_doc_id,anchor,ctx,char_off) "
|
||||
"VALUES ($1,$2,$3,$4,$5,$6)", edges)
|
||||
n = await conn.fetchval("SELECT count(*) FROM clause_links WHERE src_doc_id = ANY($1::bigint[])", ids)
|
||||
print(f"COMMITTED: {n} clause_links for parent {parent}")
|
||||
await conn.close()
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,118 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""ASME clause-KB persist (v2: over-CAP pagination). Split a parent standard into per-clause
|
||||
documents (A-granularity); over-CAP clause bodies are paginated into readable page-docs.
|
||||
Idempotent per parent. doc_kind='clause', embedding NULL (search-excluded), parent_id=<parent>.
|
||||
Usage: python3 asme_clause_persist.py <parent_id> [--commit]
|
||||
"""
|
||||
import asyncio, os, re, sys, hashlib, statistics
|
||||
|
||||
CAP = 12000; PAGE_TOK = 11000
|
||||
EN, KO = 0.217, 0.529
|
||||
LINE_RE = re.compile(r'^([ \t#>*]{0,8})([A-Z]{2,4}-\d+(?:\.\d+)*[A-Za-z]?)(.*)$')
|
||||
MENTION_RE = re.compile(r'(?<![A-Za-z0-9])([A-Z]{1,4}-\d+(?:\.\d+)*[A-Za-z]?)(?![A-Za-z0-9])')
|
||||
EXACT_TOP = re.compile(r'^[A-Z]{2,4}-\d+$')
|
||||
TITLE_AFTER = re.compile(r'^[\s.]*[A-Z(]')
|
||||
REF_LEAD = re.compile(r'^[\s.]*(and|or|to|of|in|on|the|as|is|are|shall|through|per|see|with|'
|
||||
r'for|by|that|which|such|또는|및|등|의|은|는|에|을|를|과|와)\b', re.I)
|
||||
|
||||
def tok(s):
|
||||
ko = sum(1 for c in s if '가' <= c <= '힣'); return int((len(s)-ko)*EN + ko*KO)
|
||||
|
||||
def clean_title(rest):
|
||||
t = re.sub(r'<sup>ð</sup>\s*\**\d*\**\s*<sup>Þ</sup>', '', rest)
|
||||
t = re.sub(r'ð\**\d*\**Þ', '', t)
|
||||
t = t.replace('**', '').replace('#', '')
|
||||
return re.sub(r'\s+', ' ', t).strip(' *:—-')
|
||||
|
||||
def is_header(markup, rest):
|
||||
if '#' in markup or '*' in markup: return True
|
||||
rs = rest.strip()
|
||||
if rs == '': return True
|
||||
if REF_LEAD.match(rest): return False
|
||||
if rs[0] in ',;.)': return False
|
||||
if '가' <= rs[0] <= '힣': return False
|
||||
if rs[0].islower(): return False
|
||||
return bool(TITLE_AFTER.match(rs))
|
||||
|
||||
def paginate(body):
|
||||
"""split an over-CAP body into <=MAX_PAGES line-aligned pages of ~PAGE_TOK tokens."""
|
||||
pages, cur, ct = [], [], 0
|
||||
for ln in body.split('\n'):
|
||||
lt = tok(ln) + 1
|
||||
if ct + lt > PAGE_TOK and cur:
|
||||
pages.append('\n'.join(cur)); cur, ct = [ln], lt
|
||||
else:
|
||||
cur.append(ln); ct += lt
|
||||
if cur: pages.append('\n'.join(cur))
|
||||
return pages
|
||||
|
||||
def build_clauses(text):
|
||||
lines = text.split('\n'); off = []; a = 0
|
||||
for ln in lines: off.append(a); a += len(ln) + 1
|
||||
bounds = []; seen = set()
|
||||
for i, ln in enumerate(lines):
|
||||
m = LINE_RE.match(ln)
|
||||
if not m: continue
|
||||
markup, code, rest = m.group(1), m.group(2), m.group(3)
|
||||
if not EXACT_TOP.match(code): continue
|
||||
if not is_header(markup, rest): continue
|
||||
if code in seen: continue
|
||||
seen.add(code); bounds.append((off[i], code, clean_title(rest)))
|
||||
raw = []
|
||||
for idx, (start, code, title) in enumerate(bounds):
|
||||
end = bounds[idx+1][0] if idx+1 < len(bounds) else len(text)
|
||||
body = text[start:end]
|
||||
part = re.match(r'^[A-Z]{2,4}', code).group(0)
|
||||
links = sorted(set(re.match(r'^[A-Z]{1,4}-\d+', mm).group(0)
|
||||
for mm in MENTION_RE.findall(body)) - {code})
|
||||
raw.append(dict(code=code, part=part, title=(code + (' ' + title if title else '')),
|
||||
body=body, tok=tok(body), links=links))
|
||||
# expand over-CAP into pages; assign running clause_order
|
||||
final, order = [], 0
|
||||
for c in raw:
|
||||
if c['tok'] <= CAP:
|
||||
final.append({**c, 'order': order}); order += 1; continue
|
||||
pages = paginate(c['body'])
|
||||
for pi, pb in enumerate(pages):
|
||||
code = c['code'] if pi == 0 else f"{c['code']}·p{pi+1}"
|
||||
title = c['title'] if pi == 0 else f"{c['title']} (페이지 {pi+1}/{len(pages)})"
|
||||
final.append(dict(code=code, part=c['part'], order=order, title=title,
|
||||
body=pb, tok=tok(pb), links=c['links'] if pi == 0 else []))
|
||||
order += 1
|
||||
return final
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
parent = int(sys.argv[1]); commit = '--commit' in sys.argv
|
||||
import asyncpg
|
||||
conn = await asyncpg.connect(os.environ['DATABASE_URL'].replace('+asyncpg', ''))
|
||||
row = await conn.fetchrow("SELECT md_content, ai_domain, data_origin FROM documents WHERE id=$1", parent)
|
||||
if not row: print(f"parent {parent} not found"); return
|
||||
clauses = build_clauses(row['md_content'])
|
||||
toks = [c['tok'] for c in clauses]
|
||||
over = [c for c in clauses if c['tok'] > CAP]
|
||||
print(f"parent={parent} clause_docs={len(clauses)} median_tok={int(statistics.median(toks))} "
|
||||
f"max_tok={max(toks)} over_cap_remaining={len(over)}")
|
||||
if over: print("still over-CAP:", [f"{c['code']}:{c['tok']}t" for c in over])
|
||||
if not commit:
|
||||
print("DRY-RUN. pass --commit to persist."); await conn.close(); return
|
||||
async with conn.transaction():
|
||||
deld = await conn.execute("DELETE FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause'", parent)
|
||||
print("deleted prior:", deld)
|
||||
for c in clauses:
|
||||
fh = hashlib.sha256(f"{parent}:{c['code']}:{c['body']}".encode()).hexdigest()
|
||||
cid = await conn.fetchval("""
|
||||
INSERT INTO documents
|
||||
(file_format, file_hash, title, md_content, parent_id, doc_kind,
|
||||
clause_code, clause_part, clause_order, ai_domain, data_origin,
|
||||
md_status, review_status, conversion_status, preview_status)
|
||||
VALUES ('md',$1,$2,$3,$4,'clause',$5,$6,$7,$8,$9,'success','approved','none','none')
|
||||
RETURNING id
|
||||
""", fh, c['title'], c['body'], parent, c['code'], c['part'], c['order'],
|
||||
row['ai_domain'], row['data_origin'] or 'external')
|
||||
await conn.execute("INSERT INTO document_tags(doc_id,tag,tag_kind) VALUES ($1,$2,'part') "
|
||||
"ON CONFLICT DO NOTHING", cid, c['part'])
|
||||
n = await conn.fetchval("SELECT count(*) FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause'", parent)
|
||||
print(f"COMMITTED: {n} clause docs for parent {parent}")
|
||||
await conn.close()
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,23 @@
|
||||
-- concept_links_backfill.sql — 개념↔문항 임베딩 링크 재생성 (Stage B, 멱등·재실행 안전).
|
||||
-- 정찰 확정: bge-m3 1024d 코사인, per-concept top-k=10, threshold 0.62 → ~2362링크·284/289개념·964문항.
|
||||
-- 재튜닝 시 DELETE(embedding 소스만) 후 재삽입 = ref 링크(후속) 불변. 개념 doc = 가스기사 태그.
|
||||
DELETE FROM study_concept_links WHERE link_source = 'embedding';
|
||||
INSERT INTO study_concept_links (concept_doc_id, question_id, link_source, score)
|
||||
WITH cd AS (
|
||||
SELECT id, embedding FROM documents
|
||||
WHERE user_tags::text LIKE '%@library/가스기사/%'
|
||||
AND deleted_at IS NULL AND embedding IS NOT NULL
|
||||
),
|
||||
ranked AS (
|
||||
SELECT cd.id AS concept_doc_id, q.id AS question_id,
|
||||
1 - (q.embedding <=> cd.embedding) AS score,
|
||||
row_number() OVER (PARTITION BY cd.id ORDER BY q.embedding <=> cd.embedding) AS rn
|
||||
FROM cd
|
||||
JOIN study_questions q
|
||||
ON q.study_topic_id = 4 AND q.embedding IS NOT NULL
|
||||
AND q.deleted_at IS NULL AND q.is_active
|
||||
)
|
||||
SELECT concept_doc_id, question_id, 'embedding', score
|
||||
FROM ranked
|
||||
WHERE rn <= 10 AND score >= 0.62
|
||||
ON CONFLICT (concept_doc_id, question_id, link_source) DO NOTHING;
|
||||
@@ -0,0 +1,100 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""기술지침(KOSHA guide) 절-KB persist: 번호섹션(# 1. 목적 / ## 4.1) 단위 분해 + 제본.
|
||||
ASME/법령과 동일 clause-KB 모델(doc_kind='clause', parent_id=지침, 검색제외, /book 리더 공용).
|
||||
Usage: python3 guide_clause_persist.py <id|all> [--commit]
|
||||
"""
|
||||
import asyncio, os, re, sys, hashlib, statistics
|
||||
|
||||
CAP = 12000; PAGE_TOK = 11000
|
||||
EN, KO = 0.217, 0.529
|
||||
# 번호섹션 헤더: '# 1. 목 적', '## 4.1 누출...' (번호 1~3자리=연도(4자리) 배제)
|
||||
ART_RE = re.compile(r'^#{1,6}\s*(\d{1,3}(?:\.\d{1,3})*)\.?\s+(\S.*)$')
|
||||
TOP_RE = re.compile(r'^\d{1,3}$')
|
||||
# 외부 표준/법규 참조(대부분 dangling): ASME B16.5 · KS B 1501 · 규칙 제N조
|
||||
EXT_RE = re.compile(r'(ASME\s+[A-Z][0-9.]+|KS\s+[A-Z]\s*[0-9]+|ISO\s+[0-9]+|제\d+조)')
|
||||
|
||||
def tok(s):
|
||||
ko = sum(1 for c in s if '가' <= c <= '힣'); return int((len(s)-ko)*EN + ko*KO)
|
||||
|
||||
def build_sections(text):
|
||||
lines = text.split('\n'); off = []; a = 0
|
||||
for ln in lines: off.append(a); a += len(ln) + 1
|
||||
bounds = []; seen = set()
|
||||
for i, ln in enumerate(lines):
|
||||
m = ART_RE.match(ln)
|
||||
if not m: continue
|
||||
code, name = m.group(1), m.group(2).strip()
|
||||
if not TOP_RE.match(code): continue # top-level 번호섹션만 경계
|
||||
if code in seen: continue
|
||||
if len(name) < 1: continue
|
||||
seen.add(code); bounds.append((off[i], code, name))
|
||||
out = []
|
||||
for idx, (start, code, name) in enumerate(bounds):
|
||||
end = bounds[idx+1][0] if idx+1 < len(bounds) else len(text)
|
||||
body = text[start:end].strip()
|
||||
ext = sorted(set(EXT_RE.findall(body)))[:8]
|
||||
out.append(dict(code=code, part='본문', order=0, title=f"{code}. {name}"[:120],
|
||||
body=body, tok=tok(body), links=[], ext=ext))
|
||||
# over-CAP 페이지네이션 + 순번
|
||||
final, order = [], 0
|
||||
for c in out:
|
||||
if c['tok'] <= CAP:
|
||||
final.append({**c, 'order': order}); order += 1; continue
|
||||
pages, cur, ct = [], [], 0
|
||||
for ln in c['body'].split('\n'):
|
||||
lt = tok(ln)+1
|
||||
if ct+lt > PAGE_TOK and cur: pages.append('\n'.join(cur)); cur=[ln]; ct=lt
|
||||
else: cur.append(ln); ct+=lt
|
||||
if cur: pages.append('\n'.join(cur))
|
||||
for pi, pb in enumerate(pages):
|
||||
final.append(dict(code=c['code'] if pi==0 else f"{c['code']}·p{pi+1}", part='본문',
|
||||
order=order, title=c['title'] if pi==0 else f"{c['title']} (p{pi+1})",
|
||||
body=pb, tok=tok(pb), links=[], ext=[]))
|
||||
order += 1
|
||||
return final
|
||||
|
||||
async def process_one(conn, gid, commit, verbose=True):
|
||||
row = await conn.fetchrow("SELECT title, md_content, ai_domain, data_origin FROM documents WHERE id=$1", gid)
|
||||
if not row: return ('notfound', 0)
|
||||
if not row['md_content']: return ('nullmd', 0)
|
||||
secs = build_sections(row['md_content'])
|
||||
if len(secs) < 2: return ('few', len(secs)) # 섹션 2 미만 = 번호구조 아님
|
||||
toks = [c['tok'] for c in secs]
|
||||
if verbose:
|
||||
print(f"guide={gid} «{(row['title'] or '')[:40]}» 섹션={len(secs)} median={int(statistics.median(toks))} max={max(toks)}")
|
||||
print(" 샘플:", [c['title'][:26] for c in secs[:7]])
|
||||
if not commit: return ('dry', len(secs))
|
||||
async with conn.transaction():
|
||||
await conn.execute("DELETE FROM clause_links WHERE src_doc_id IN (SELECT id FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause')", gid)
|
||||
await conn.execute("DELETE FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause'", gid)
|
||||
for c in secs:
|
||||
fh = hashlib.sha256(f"{gid}:{c['code']}:{c['body']}".encode()).hexdigest()
|
||||
cid = await conn.fetchval("""
|
||||
INSERT INTO documents (file_format,file_hash,title,md_content,parent_id,doc_kind,
|
||||
clause_code,clause_part,clause_order,ai_domain,data_origin,
|
||||
md_status,review_status,conversion_status,preview_status)
|
||||
VALUES ('md',$1,$2,$3,$4,'clause',$5,$6,$7,$8,$9,'success','approved','none','none') RETURNING id
|
||||
""", fh, c['title'], c['body'], gid, c['code'], c['part'], c['order'], row['ai_domain'], row['data_origin'] or 'external')
|
||||
await conn.execute("INSERT INTO document_tags(doc_id,tag,tag_kind) VALUES ($1,'기술지침','kind') ON CONFLICT DO NOTHING", cid)
|
||||
n = await conn.fetchval("SELECT count(*) FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause'", gid)
|
||||
print(f" COMMITTED: {n} 섹션 for guide {gid}")
|
||||
return ('committed', len(secs))
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
import asyncpg
|
||||
arg = sys.argv[1]; commit = '--commit' in sys.argv
|
||||
conn = await asyncpg.connect(os.environ['DATABASE_URL'].replace('+asyncpg', ''))
|
||||
if arg == 'all':
|
||||
gs = await conn.fetch("SELECT id FROM documents WHERE material_type='guide' AND doc_kind='standard' "
|
||||
"AND deleted_at IS NULL AND md_content IS NOT NULL ORDER BY id")
|
||||
agg = {}; tot = 0
|
||||
for i, r in enumerate(gs):
|
||||
st, n = await process_one(conn, r['id'], commit, verbose=False)
|
||||
agg[st] = agg.get(st, 0)+1; tot += n if st in ('dry','committed') else 0
|
||||
if commit and (i+1) % 40 == 0: print(f" …{i+1}/{len(gs)} (누적섹션 {tot})")
|
||||
print(f"BATCH {'COMMIT' if commit else 'DRY'} guides={len(gs)} status={agg} 총섹션={tot}")
|
||||
else:
|
||||
await process_one(conn, int(arg), commit, verbose=True)
|
||||
await conn.close()
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,146 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""법령 조-KB persist: 법령을 조(條) 단위 개별 문서로 분해 + 조↔조 백링크 + 장(章) 태그.
|
||||
ASME clause-KB와 동일 모델(doc_kind='clause', parent_id=법령, embedding NULL, 검색제외).
|
||||
법령 추출 노이즈(조 앞 ### 메타 반복) 트림. Usage: python3 law_clause_persist.py <law_id> [--commit]
|
||||
"""
|
||||
import asyncio, os, re, sys, hashlib, statistics
|
||||
|
||||
CAP = 12000; PAGE_TOK = 11000
|
||||
EN, KO = 0.217, 0.529
|
||||
# 조 헤더: '### 제3조의2(가스안전관리...) 본문'
|
||||
ART_RE = re.compile(r'^#{0,6}\s*(제\d+조(?:의\d+)?)\s*\(([^)]*)\)\s*(.*)$')
|
||||
CHAP_RE = re.compile(r'^#{1,6}\s*(제\d+장(?:의\d+)?)\s*(.*)$') # 장 = part
|
||||
# 같은-법 조 멘션(백링크)
|
||||
MENTION_RE = re.compile(r'제\d+조(?:의\d+)?')
|
||||
# 타법 참조: 「법명」 ... 제N조
|
||||
EXTLAW_RE = re.compile(r'「([^」]+)」')
|
||||
|
||||
def tok(s):
|
||||
ko = sum(1 for c in s if '가' <= c <= '힣'); return int((len(s)-ko)*EN + ko*KO)
|
||||
def art_code(c): return c # '제3조의2'
|
||||
|
||||
def build_articles(text):
|
||||
lines = text.split('\n'); off = []; a = 0
|
||||
for ln in lines: off.append(a); a += len(ln) + 1
|
||||
arts = [] # (line_idx, code, name, part)
|
||||
cur_part = None
|
||||
for i, ln in enumerate(lines):
|
||||
ch = CHAP_RE.match(ln)
|
||||
if ch and not ART_RE.match(ln):
|
||||
cur_part = (ch.group(1) + (' ' + ch.group(2).strip() if ch.group(2).strip() else '')).strip()
|
||||
continue
|
||||
m = ART_RE.match(ln)
|
||||
if m:
|
||||
arts.append((i, m.group(1), m.group(2).strip(), cur_part))
|
||||
# 본문 슬라이스 + 다음 조 앞 메타 노이즈 트림
|
||||
out = []
|
||||
for idx, (li, code, name, part) in enumerate(arts):
|
||||
end_li = arts[idx+1][0] if idx+1 < len(arts) else len(lines)
|
||||
body_lines = lines[li:end_li]
|
||||
# 트림: 끝에서부터 '### {짧은 메타}' (조번호/조문/날짜/제목, [개정] 제N조 아님) 제거
|
||||
while len(body_lines) > 1:
|
||||
last = body_lines[-1].strip()
|
||||
if last == '':
|
||||
body_lines.pop(); continue
|
||||
mh = re.match(r'^#{1,6}\s+(.*)$', last)
|
||||
if mh:
|
||||
c = mh.group(1).strip()
|
||||
if not c.startswith('[') and not c.startswith('제') and (
|
||||
c in ('조문', 'N') or re.fullmatch(r'\d+', c) or re.fullmatch(r'\d{8}', c) or len(c) <= 30):
|
||||
body_lines.pop(); continue
|
||||
break
|
||||
body = '\n'.join(body_lines).strip()
|
||||
links = sorted(set(MENTION_RE.findall(body)) - {code})
|
||||
ext = sorted(set(EXTLAW_RE.findall(body)))[:6]
|
||||
out.append(dict(code=code, part=part or '본칙', order=0,
|
||||
title=f"{code}({name})" if name else code,
|
||||
body=body, tok=tok(body), links=links, ext=ext))
|
||||
# 페이지네이션(over-CAP) + 순번
|
||||
final, order = [], 0
|
||||
for c in out:
|
||||
if c['tok'] <= CAP:
|
||||
final.append({**c, 'order': order}); order += 1; continue
|
||||
# 11K 토큰 라인 단위 분할
|
||||
pages, cur, ct = [], [], 0
|
||||
for ln in c['body'].split('\n'):
|
||||
lt = tok(ln)+1
|
||||
if ct+lt > PAGE_TOK and cur: pages.append('\n'.join(cur)); cur=[ln]; ct=lt
|
||||
else: cur.append(ln); ct+=lt
|
||||
if cur: pages.append('\n'.join(cur))
|
||||
for pi, pb in enumerate(pages):
|
||||
final.append(dict(code=c['code'] if pi==0 else f"{c['code']}·p{pi+1}", part=c['part'],
|
||||
order=order, title=c['title'] if pi==0 else f"{c['title']} (p{pi+1}/{len(pages)})",
|
||||
body=pb, tok=tok(pb), links=c['links'] if pi==0 else [], ext=[]))
|
||||
order += 1
|
||||
return final
|
||||
|
||||
async def process_one(conn, law, commit, verbose=True):
|
||||
row = await conn.fetchrow("SELECT title, coalesce(md_content, extracted_text) AS md_content, ai_domain, data_origin FROM documents WHERE id=$1", law)
|
||||
if not row: return ('notfound', 0, 0)
|
||||
if not row['md_content']: return ('nullmd', 0, 0)
|
||||
arts = build_articles(row['md_content'])
|
||||
if not arts: return ('noart', 0, 0)
|
||||
toks = [c['tok'] for c in arts]
|
||||
nlink = sum(len(c['links']) for c in arts)
|
||||
if verbose:
|
||||
parts = {}
|
||||
for c in arts: parts[c['part']] = parts.get(c['part'], 0)+1
|
||||
print(f"law={law} «{(row['title'] or '')[:34]}» 조문={len(arts)} median={int(statistics.median(toks))} "
|
||||
f"max={max(toks)} 장={len(parts)} 백링크={nlink}")
|
||||
print(" 샘플:", [c['title'][:22] for c in arts[:6]])
|
||||
if not commit:
|
||||
return ('dry', len(arts), nlink)
|
||||
async with conn.transaction():
|
||||
await conn.execute(
|
||||
"DELETE FROM clause_links WHERE src_doc_id IN (SELECT id FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause')", law)
|
||||
await conn.execute("DELETE FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause'", law)
|
||||
code2id = {}
|
||||
for c in arts:
|
||||
fh = hashlib.sha256(f"{law}:{c['code']}:{c['body']}".encode()).hexdigest()
|
||||
cid = await conn.fetchval("""
|
||||
INSERT INTO documents (file_format,file_hash,title,md_content,parent_id,doc_kind,
|
||||
clause_code,clause_part,clause_order,ai_domain,data_origin,
|
||||
md_status,review_status,conversion_status,preview_status)
|
||||
VALUES ('md',$1,$2,$3,$4,'clause',$5,$6,$7,$8,$9,'success','approved','none','none') RETURNING id
|
||||
""", fh, c['title'], c['body'], law, c['code'], c['part'], c['order'],
|
||||
row['ai_domain'], row['data_origin'] or 'external')
|
||||
code2id[c['code']] = cid
|
||||
await conn.execute("INSERT INTO document_tags(doc_id,tag,tag_kind) VALUES ($1,$2,'chapter') ON CONFLICT DO NOTHING", cid, c['part'])
|
||||
# 조↔조 백링크 (같은 법 내부; 타법 참조는 dangling)
|
||||
edges = []
|
||||
for c in arts:
|
||||
src = code2id[c['code']]
|
||||
for dst in c['links']:
|
||||
edges.append((src, dst, code2id.get(dst), None, None, None))
|
||||
if edges:
|
||||
await conn.executemany(
|
||||
"INSERT INTO clause_links(src_doc_id,dst_code,dst_doc_id,anchor,ctx,char_off) VALUES ($1,$2,$3,$4,$5,$6)", edges)
|
||||
n = await conn.fetchval("SELECT count(*) FROM documents WHERE parent_id=$1 AND doc_kind='clause'", law)
|
||||
print(f" COMMITTED: {n} 조문 + {len(edges)} 백링크 for law {law}")
|
||||
return ('committed', n, len(edges))
|
||||
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
import asyncpg
|
||||
arg = sys.argv[1]; commit = '--commit' in sys.argv
|
||||
conn = await asyncpg.connect(os.environ['DATABASE_URL'].replace('+asyncpg', ''))
|
||||
if arg == 'all':
|
||||
laws = await conn.fetch("SELECT lm.document_id AS id FROM legal_meta lm "
|
||||
"JOIN documents d ON d.id=lm.document_id "
|
||||
"WHERE lm.law_doc_kind='primary' AND lm.version_status='current' "
|
||||
"AND coalesce(d.md_content, d.extracted_text) IS NOT NULL "
|
||||
"ORDER BY lm.document_id")
|
||||
agg = {}; tot_art = tot_link = 0; zero = []
|
||||
for i, r in enumerate(laws):
|
||||
st, na, nl = await process_one(conn, r['id'], commit, verbose=False)
|
||||
agg[st] = agg.get(st, 0) + 1
|
||||
tot_art += na; tot_link += nl
|
||||
if st == 'noart': zero.append(r['id'])
|
||||
if commit and (i + 1) % 30 == 0: print(f" …{i+1}/{len(laws)} (누적 조 {tot_art})")
|
||||
print(f"BATCH {'COMMIT' if commit else 'DRY'} laws={len(laws)} status={agg} 총조문={tot_art} 총백링크={tot_link}")
|
||||
if zero: print(f" 0-조(추출구조 이질) {len(zero)}건: {zero[:20]}")
|
||||
else:
|
||||
await process_one(conn, int(arg), commit, verbose=True)
|
||||
await conn.close()
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""논문 인용그래프 가능성 측정(read-only) — 본문 DOI로 코퍼스내 인용 엣지 추정.
|
||||
own_doi = 헤더(앞 2500자) 첫 DOI / cited = References 이후(또는 전체) DOI. owner 맵 → 엣지.
|
||||
"""
|
||||
import asyncio, os, re, sys
|
||||
|
||||
DOI_RE = re.compile(r'10\.\d{4,9}/[^\s"<>)\]\},;]+')
|
||||
REF_RE = re.compile(r'(references|참고문헌|bibliography|reference\s*list)', re.I)
|
||||
|
||||
def norm(d): return d.rstrip('.').lower()
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
import asyncpg
|
||||
conn = await asyncpg.connect(os.environ['DATABASE_URL'].replace('+asyncpg', ''))
|
||||
rows = await conn.fetch("SELECT id, title, coalesce(md_content, extracted_text) AS txt FROM documents "
|
||||
"WHERE material_type='paper' AND doc_kind='standard' AND deleted_at IS NULL "
|
||||
"AND coalesce(md_content, extracted_text) IS NOT NULL")
|
||||
owner = {} # doi -> paper id (헤더 DOI = 그 논문 소유)
|
||||
cited = {} # paper id -> set(cited doi)
|
||||
n_own = n_refsec = 0
|
||||
for r in rows:
|
||||
txt = r['txt']
|
||||
head = txt[:2500]
|
||||
hdois = [norm(d) for d in DOI_RE.findall(head)]
|
||||
if hdois:
|
||||
owner.setdefault(hdois[0], r['id']); n_own += 1
|
||||
m = REF_RE.search(txt)
|
||||
body = txt[m.start():] if m else ''
|
||||
if m: n_refsec += 1
|
||||
cds = set(norm(d) for d in DOI_RE.findall(body))
|
||||
if cds: cited[r['id']] = cds
|
||||
# 엣지: paper -> owner(cited doi)
|
||||
edges = []
|
||||
for pid, cds in cited.items():
|
||||
for d in cds:
|
||||
o = owner.get(d)
|
||||
if o and o != pid: edges.append((pid, o, d))
|
||||
cited_papers = set(e[0] for e in edges)
|
||||
target_papers = set(e[1] for e in edges)
|
||||
print(f"papers={len(rows)} 헤더DOI보유={n_own} References보유={n_refsec} owner_map={len(owner)}")
|
||||
print(f"인용엣지(코퍼스내)={len(edges)} 인용하는논문={len(cited_papers)} 피인용논문={len(target_papers)}")
|
||||
# 피인용 top
|
||||
from collections import Counter
|
||||
top = Counter(e[1] for e in edges).most_common(6)
|
||||
if top:
|
||||
idmap = {r['id']: r['title'] for r in rows}
|
||||
print("피인용 top:")
|
||||
for pid, c in top: print(f" {c}회 ← {(idmap.get(pid) or '')[:48]}")
|
||||
await conn.close()
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,39 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""OpenAlex 고신뢰 매치율 측정 — References 보유 논문(학술 추정) 표본."""
|
||||
import asyncio, os, re
|
||||
|
||||
def toks(s):
|
||||
return set(re.findall(r'[a-z0-9]+', (s or '').lower()))
|
||||
def sim(a, b):
|
||||
ta, tb = toks(a), toks(b)
|
||||
if not ta or not tb: return 0.0
|
||||
return len(ta & tb) / len(ta | tb)
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
import asyncpg, httpx
|
||||
conn = await asyncpg.connect(os.environ['DATABASE_URL'].replace('+asyncpg', ''))
|
||||
rows = await conn.fetch("SELECT id, title FROM documents WHERE material_type='paper' "
|
||||
"AND doc_kind='standard' AND deleted_at IS NULL AND title IS NOT NULL "
|
||||
"AND coalesce(md_content,extracted_text) ~* 'references|참고문헌' "
|
||||
"ORDER BY id LIMIT 40")
|
||||
hi = mid = lo = 0; hits = []
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=20) as client:
|
||||
for r in rows:
|
||||
title = re.sub(r'\s+', ' ', r['title']).strip()
|
||||
try:
|
||||
resp = await client.get("https://api.openalex.org/works",
|
||||
params={"search": title[:200], "per_page": 1, "mailto": "hyun49196@gmail.com"})
|
||||
res = (resp.json().get("results") or [])
|
||||
if not res: lo += 1; continue
|
||||
s = sim(title, res[0].get("title"))
|
||||
if s >= 0.6: hi += 1; hits.append((s, title[:40], (res[0].get('title') or '')[:40], res[0].get('cited_by_count'), len(res[0].get('referenced_works') or [])))
|
||||
elif s >= 0.4: mid += 1
|
||||
else: lo += 1
|
||||
except Exception: lo += 1
|
||||
print(f"표본={len(rows)} 고신뢰(≥0.6)={hi} 중간(0.4~0.6)={mid} 저신뢰/무매치={lo}")
|
||||
print("고신뢰 매치 샘플:")
|
||||
for s, a, b, cb, rf in hits[:8]:
|
||||
print(f" sim={s:.2f} cited={cb} refs={rf} | {a} ≈ {b}")
|
||||
await conn.close()
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,30 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""OpenAlex 보강 타당성 테스트 — 소수 논문 제목으로 매칭/메타 확인 (외부 API)."""
|
||||
import asyncio, os, re
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
import asyncpg, httpx
|
||||
conn = await asyncpg.connect(os.environ['DATABASE_URL'].replace('+asyncpg', ''))
|
||||
rows = await conn.fetch("SELECT id, title FROM documents WHERE material_type='paper' "
|
||||
"AND doc_kind='standard' AND deleted_at IS NULL AND title IS NOT NULL "
|
||||
"AND length(title) > 15 ORDER BY id LIMIT 6")
|
||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=20) as client:
|
||||
for r in rows:
|
||||
title = re.sub(r'\s+', ' ', r['title']).strip()
|
||||
try:
|
||||
resp = await client.get("https://api.openalex.org/works",
|
||||
params={"search": title[:200], "per_page": 1, "mailto": "hyun49196@gmail.com"})
|
||||
js = resp.json()
|
||||
res = (js.get("results") or [])
|
||||
if not res:
|
||||
print(f"[{r['id']}] NO MATCH | {title[:50]}"); continue
|
||||
w = res[0]
|
||||
oid = (w.get("id") or "").split("/")[-1]
|
||||
print(f"[{r['id']}] {title[:46]}")
|
||||
print(f" → OA {oid} | {(w.get('title') or '')[:46]} | {w.get('publication_year')} | "
|
||||
f"cited_by={w.get('cited_by_count')} | refs={len(w.get('referenced_works') or [])} | doi={w.get('doi')}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[{r['id']}] ERROR {type(e).__name__}: {e}")
|
||||
await conn.close()
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
@@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
"""summarize_units PR2 헬퍼 단위테스트 — map/reduce 프롬프트 조립 순수함수.
|
||||
|
||||
핵심 불변식:
|
||||
- render_map_slice: 유닛 위치(1-based)/섹션 라벨 + 본문 그대로 (손실 0).
|
||||
- build_reduce_units_block: 어떤 입력에도 반환 블록 est_tokens <= budget (캡 초과 0
|
||||
검증 게이트의 reduce 측). 절단은 detail 만 — 라벨/TLDR/불일치/순서 보존.
|
||||
|
||||
pytest + 단독 실행 양쪽 지원:
|
||||
PYTHONPATH=. pytest tests/summarize_units/ -q
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from app.services.summarize_units import (
|
||||
SummarizeUnit,
|
||||
build_reduce_units_block,
|
||||
estimate_tokens,
|
||||
render_map_slice,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _result(idx: int, detail: str, *, tldr: str = "요약", inc: list | None = None) -> dict:
|
||||
return {
|
||||
"index": idx,
|
||||
"titles": [f"섹션{idx}"],
|
||||
"tldr": tldr,
|
||||
"detail": detail,
|
||||
"inconsistencies": inc or [],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- render_map_slice ----------
|
||||
|
||||
def test_render_map_slice_label_and_body():
|
||||
unit = SummarizeUnit(index=2, section_titles=["개요", None, "본론"], text="본문입니다")
|
||||
out = render_map_slice(unit, total_units=5)
|
||||
assert out.startswith("[유닛 3/5 — 섹션: 개요 · 본론]\n")
|
||||
assert out.endswith("본문입니다")
|
||||
|
||||
|
||||
def test_render_map_slice_untitled():
|
||||
unit = SummarizeUnit(index=0, section_titles=[None], text="x")
|
||||
assert "(무제 구간)" in render_map_slice(unit, total_units=1)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- build_reduce_units_block ----------
|
||||
|
||||
def test_reduce_block_within_budget_untouched():
|
||||
results = [_result(i, "가" * 100) for i in range(3)]
|
||||
block, truncated = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=11_000)
|
||||
assert not truncated
|
||||
# 순서/라벨/TLDR 보존
|
||||
assert block.index("[유닛 1/3") < block.index("[유닛 2/3") < block.index("[유닛 3/3")
|
||||
assert "TLDR: 요약" in block
|
||||
assert "가" * 100 in block
|
||||
|
||||
|
||||
def test_reduce_block_truncates_to_budget():
|
||||
# 유닛 8개 × 한글 detail 5,000자 ≈ 21K tok — budget 5,000 으로 절단 강제
|
||||
results = [_result(i, "가" * 5_000) for i in range(8)]
|
||||
block, truncated = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=5_000)
|
||||
assert truncated
|
||||
assert estimate_tokens(block) <= 5_000
|
||||
# 라벨(유닛 순서)은 절단 후에도 보존
|
||||
assert "[유닛 1/8" in block
|
||||
|
||||
|
||||
def test_reduce_block_hard_cut_floor():
|
||||
# min_detail_chars floor 에 막혀 비례 절단으로 불충분한 극단 케이스 — 하드 컷 발동
|
||||
results = [_result(i, "가" * 300) for i in range(50)]
|
||||
block, truncated = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=500)
|
||||
assert truncated
|
||||
assert estimate_tokens(block) <= 500
|
||||
|
||||
|
||||
def test_reduce_block_preserves_inconsistencies():
|
||||
results = [
|
||||
_result(0, "가" * 50, inc=[{"kind": "version_drift", "desc": "개정판 차이"}]),
|
||||
]
|
||||
block, _ = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=10_000)
|
||||
assert "불일치(version_drift): 개정판 차이" in block
|
||||
@@ -0,0 +1,180 @@
|
||||
"""summarize_units 단위테스트 (presegment PR1 — 순수함수·fixture).
|
||||
|
||||
핵심 불변식:
|
||||
- estimate_tokens = PR0 캘리브레이션(한글 0.529 · 기타 0.217 tok/char) 정확 재현.
|
||||
- greedy_pack: 순서 보존·인접만·cap 준수·단독 초과 leaf=over_cap 전용 유닛·텍스트 손실 0
|
||||
(구 deep_summary head/mid/tail 가운데 폐기 버그의 반대 성질).
|
||||
- gate 3-way: 0=auto / (0,40]=hybrid / >40=whole (경계 포함).
|
||||
- plan_summarize_units: trigger 이하=single(현행 단일콜 유지=무회귀) / 초과=map_reduce.
|
||||
|
||||
pytest + 단독 실행 양쪽 지원:
|
||||
PYTHONPATH=. .venv/bin/pytest tests/summarize_units/ -q
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from app.services.hier_decomp.builder import HierNode
|
||||
from app.services.summarize_units import (
|
||||
CAP_TOKENS,
|
||||
TRIGGER_TOKENS,
|
||||
SummarizeUnit,
|
||||
estimate_tokens,
|
||||
extract_leaves,
|
||||
gate,
|
||||
greedy_pack,
|
||||
over_pct,
|
||||
plan_summarize_units,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _leaf(idx: int, text: str, title: str | None = None) -> HierNode:
|
||||
return HierNode(idx=idx, parent_idx=None, level=1, node_type=None,
|
||||
section_title=title, heading_path=title, text=text)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- estimate_tokens ----------
|
||||
|
||||
def test_estimate_tokens_korean_calibration():
|
||||
# 한글 1000자 → 529 tok (PR0: 0.529 tok/char)
|
||||
assert estimate_tokens("가" * 1000) == 529
|
||||
|
||||
|
||||
def test_estimate_tokens_english_calibration():
|
||||
# 비한글 1000자 → 217 tok (PR0: 0.217 tok/char)
|
||||
assert estimate_tokens("a" * 1000) == 217
|
||||
|
||||
|
||||
def test_estimate_tokens_mixed_and_empty():
|
||||
assert estimate_tokens("") == 0
|
||||
mixed = "가" * 100 + "a" * 100
|
||||
assert estimate_tokens(mixed) == round(100 * 0.529 + 100 * 0.217)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- greedy_pack ----------
|
||||
|
||||
def test_greedy_pack_adjacency_and_cap():
|
||||
# 4000tok 짜리 한글 leaf 4개 (4000/0.529 ≈ 7562자) → cap 12000 이면 [3개, 1개]... 아니
|
||||
# 4000*3=12000 = cap 정확 경계(<=cap 허용) → [1,2,3] + [4]
|
||||
body = "가" * 7562 # ≈ 3999~4000 tok
|
||||
leaves = [_leaf(i, body, f"s{i}") for i in range(4)]
|
||||
units = greedy_pack(leaves, cap=12_000)
|
||||
assert len(units) == 2
|
||||
assert [len(u.section_titles) for u in units] == [3, 1]
|
||||
# 순서 보존
|
||||
assert units[0].section_titles == ["s0", "s1", "s2"]
|
||||
assert units[1].section_titles == ["s3"]
|
||||
# cap 준수
|
||||
assert all(u.est_tokens <= 12_000 for u in units)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_greedy_pack_oversized_leaf_gets_own_unit():
|
||||
small = "가" * 1000 # ≈ 529 tok
|
||||
big = "가" * 30_000 # ≈ 15,870 tok > CAP
|
||||
leaves = [_leaf(0, small, "a"), _leaf(1, big, "mega"), _leaf(2, small, "b")]
|
||||
units = greedy_pack(leaves, cap=CAP_TOKENS)
|
||||
assert len(units) == 3
|
||||
assert units[1].over_cap and units[1].section_titles == ["mega"]
|
||||
assert not units[0].over_cap and not units[2].over_cap
|
||||
# 인접성: 초과 leaf 가 앞뒤 pack 을 넘나들며 합쳐지지 않음
|
||||
assert units[0].section_titles == ["a"] and units[2].section_titles == ["b"]
|
||||
|
||||
|
||||
def test_greedy_pack_no_text_loss():
|
||||
leaves = [_leaf(i, f"본문{i} " + "가" * 500, f"s{i}") for i in range(7)]
|
||||
units = greedy_pack(leaves, cap=1_000)
|
||||
joined = "\n\n".join(u.text for u in units)
|
||||
for leaf in leaves:
|
||||
assert leaf.text in joined # 커버리지 — 중간 폐기 0
|
||||
|
||||
|
||||
def test_greedy_pack_empty():
|
||||
assert greedy_pack([]) == []
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- over_pct + gate ----------
|
||||
|
||||
def test_over_pct_and_gate_boundaries():
|
||||
assert gate(0.0) == "auto"
|
||||
assert gate(0.01) == "hybrid"
|
||||
assert gate(40.0) == "hybrid"
|
||||
assert gate(40.01) == "whole"
|
||||
assert gate(100.0) == "whole"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_over_pct_computation():
|
||||
# leaf: 6000tok + 18000tok(초과) → over% = 18000/24000 = 75%
|
||||
l_small = _leaf(0, "가" * round(6000 / 0.529), "a")
|
||||
l_big = _leaf(1, "가" * round(18000 / 0.529), "b")
|
||||
pct = over_pct([l_small, l_big], cap=CAP_TOKENS)
|
||||
assert 74.0 < pct < 76.0
|
||||
assert over_pct([], cap=CAP_TOKENS) == 0.0
|
||||
assert over_pct([l_small], cap=CAP_TOKENS) == 0.0
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------- plan_summarize_units (fixture md) ----------
|
||||
|
||||
def _md_doc(sections: int, chars_per_section: int, ch: str = "가") -> str:
|
||||
parts = []
|
||||
for i in range(sections):
|
||||
parts.append(f"# 제{i+1}장 섹션{i}\n\n" + ch * chars_per_section)
|
||||
return "\n\n".join(parts)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_plan_small_doc_stays_single():
|
||||
md = _md_doc(3, 1000) # ≈ 3×529 tok ≪ trigger
|
||||
plan = plan_summarize_units(md)
|
||||
assert plan.mode == "single" and plan.tier is None and plan.units == []
|
||||
assert plan.total_est_tokens <= TRIGGER_TOKENS
|
||||
|
||||
|
||||
def test_plan_large_doc_auto_tier():
|
||||
# 섹션 20개 × ≈4000tok = ≈80K tok > trigger, 전 섹션 < cap → auto
|
||||
md = _md_doc(20, 7562)
|
||||
plan = plan_summarize_units(md)
|
||||
assert plan.mode == "map_reduce"
|
||||
assert plan.tier == "auto" and plan.over_pct == 0.0
|
||||
assert len(plan.units) >= 2
|
||||
assert all(u.est_tokens <= CAP_TOKENS for u in plan.units)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_plan_mega_section_whole_tier():
|
||||
# 작은 섹션 2 + 초대형 1(≈53K tok — 전체의 >40%) → whole
|
||||
md = (_md_doc(2, 7562)
|
||||
+ "\n\n# 메가섹션\n\n" + "가" * 100_000)
|
||||
plan = plan_summarize_units(md)
|
||||
assert plan.mode == "map_reduce"
|
||||
assert plan.tier == "whole" and plan.over_pct > 40.0
|
||||
assert any(u.over_cap for u in plan.units)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_plan_hybrid_tier():
|
||||
# 정상 섹션 15개(≈60K tok) + 초과 섹션 1개(≈15.9K tok) → over% ≈ 21% → hybrid
|
||||
md = _md_doc(15, 7562) + "\n\n# 초과섹션\n\n" + "가" * 30_000
|
||||
plan = plan_summarize_units(md)
|
||||
assert plan.mode == "map_reduce"
|
||||
assert plan.tier == "hybrid"
|
||||
assert 0.0 < plan.over_pct <= 40.0
|
||||
over_units = [u for u in plan.units if u.over_cap]
|
||||
assert len(over_units) == 1 # hybrid 시 클로드 대상 = 이 유닛들만
|
||||
|
||||
|
||||
def test_plan_headingless_giant_is_whole():
|
||||
# 헤딩 없는 거대 EN 문서 — leaf 1개 전체 초과 → over% 100 → whole (PR0: EN 책 다수)
|
||||
md = "x" * 200_000 # ≈ 43K tok > trigger, 단일 leaf > cap
|
||||
plan = plan_summarize_units(md)
|
||||
assert plan.mode == "map_reduce" and plan.tier == "whole"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_plan_deterministic():
|
||||
md = _md_doc(10, 7562)
|
||||
p1, p2 = plan_summarize_units(md), plan_summarize_units(md)
|
||||
assert p1 == p2
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
import sys
|
||||
fns = [v for k, v in sorted(globals().items()) if k.startswith("test_")]
|
||||
for fn in fns:
|
||||
fn()
|
||||
print(f"ok {fn.__name__}")
|
||||
print(f"{len(fns)} passed (standalone)")
|
||||
sys.exit(0)
|
||||
@@ -0,0 +1,266 @@
|
||||
"""presegment PR2 — deep_summary_worker map-reduce/HOLD 배선 단위테스트.
|
||||
|
||||
worker-process 레벨(DB 필요)의 큐 상태 전이는 라이브 E2E 로 검증하고, 여기서는
|
||||
새 메커니즘의 seam 을 단위 검증한다 (test_fair_share.py 선례):
|
||||
- _hold_awaiting_split: payload 마킹 commit 후 StageDeferred(HOLD_RETRY_MINUTES).
|
||||
- _process_map_reduce: 유닛별 map → reduce → doc 필드 기록 / 모든 콜 캡 준수 /
|
||||
payload.presegment.map_results 유닛 단위 persist(멱등 재개) / 실패 유닛 raise /
|
||||
drain 보류(StageDeferred) 시 완료 유닛 보존.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
from types import SimpleNamespace
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "app"))
|
||||
|
||||
from ai.envelope import EscalationEnvelope # noqa: E402
|
||||
from models.queue import StageDeferred # noqa: E402
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||||
from services.summarize_units import ( # noqa: E402
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CAP_TOKENS,
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||||
estimate_tokens,
|
||||
plan_summarize_units,
|
||||
)
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||||
import workers.deep_summary_worker as dsw # noqa: E402
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# ─── fixtures ────────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
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# 30 절 × 한글 2,000자 ≈ 31.7K tok (> TRIGGER 25K) · 절당 ≈ 1,060 tok (< CAP) → auto
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GIANT_AUTO_MD = "\n".join(f"# 절 {i}\n" + ("가" * 2_000) for i in range(30))
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||||
# 헤딩 1개 + 한글 60,000자 단일 섹션 ≈ 31.7K tok (> CAP) → over% 100 → whole
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||||
GIANT_WHOLE_MD = "# 통짜\n" + ("가" * 60_000)
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||||
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||||
MAP_JSON = (
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||||
'{"mode": "single", "tldr": "유닛 요약", "detail": "유닛 상세.",'
|
||||
' "inconsistencies": [{"kind": "version_drift", "desc": "개정판 차이"}],'
|
||||
' "confidence": 0.9}'
|
||||
)
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||||
REDUCE_JSON = (
|
||||
'{"mode": "single", "tldr": "전체 요약", "detail": "최종 상세.",'
|
||||
' "inconsistencies": [], "confidence": 0.8}'
|
||||
)
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||||
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||||
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||||
class FakeSession:
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||||
"""commit 시점의 queue_row.payload 를 **객체 참조**로 박제 — SQLAlchemy 의 committed
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||||
스냅샷과 동일하게, 이후 in-place 변경이 과거 커밋 객체에 소급 반영되는 aliasing
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||||
(60254 라이브에서 unit 0 만 persist 된 버그)을 검증 시점 직렬화로 탐지한다."""
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||||
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||||
def __init__(self, row=None):
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||||
self.commits = 0
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||||
self._row = row
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||||
self.snapshots: list = []
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||||
async def commit(self):
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||||
self.commits += 1
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||||
if self._row is not None:
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||||
self.snapshots.append(self._row.payload) # 참조 박제 — 복사 금지(의도)
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||||
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||||
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||||
class FakeClient:
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||||
"""deep 슬롯 보유 클라이언트 — call_deep_or_defer 가 call_deep 을 타게 한다."""
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||||
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||||
def __init__(self, responses=None, fail_indexes=frozenset(), defer_from=None):
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||||
self.ai = SimpleNamespace(
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||||
deep=SimpleNamespace(model="qwen-macbook", context_char_limit=260_000)
|
||||
)
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||||
self.prompts: list[str] = []
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||||
self._fail_indexes = fail_indexes # 이 순번(0-based) 콜은 파싱 불가 응답
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||||
self._defer_from = defer_from # 이 순번부터 연결 실패(StageDeferred 변환 대상)
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||||
|
||||
async def call_deep(self, prompt: str, system=None) -> str:
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||||
import httpx
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||||
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||||
idx = len(self.prompts)
|
||||
if self._defer_from is not None and idx >= self._defer_from:
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||||
raise httpx.ConnectError("macbook down")
|
||||
self.prompts.append(prompt)
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||||
if idx in self._fail_indexes:
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||||
return "정상 JSON 아님"
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||||
if "유닛 요약 (총" in prompt: # reduce 프롬프트 마커
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||||
return REDUCE_JSON
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||||
return MAP_JSON
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||||
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||||
async def close(self):
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||||
pass
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||||
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||||
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||||
def _doc():
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||||
return SimpleNamespace(
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||||
id=999,
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||||
extracted_text=GIANT_AUTO_MD,
|
||||
ai_detail_summary=None,
|
||||
ai_inconsistencies=None,
|
||||
ai_analysis_tier="triage",
|
||||
ai_processed_at=None,
|
||||
)
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||||
|
||||
|
||||
def _envelope():
|
||||
return EscalationEnvelope(
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||||
from_stage="classify",
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||||
escalation_reasons=("long_context",),
|
||||
risk_flags=(),
|
||||
distilled_context="4B 요지",
|
||||
original_pointers={"doc_ids": [999]},
|
||||
)
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||||
|
||||
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||||
@pytest.fixture
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||||
def _patch_telemetry(monkeypatch):
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||||
events: list[dict] = []
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||||
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||||
async def fake_record(**kwargs):
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||||
events.append(kwargs)
|
||||
|
||||
monkeypatch.setattr(dsw, "record_analyze_event", fake_record)
|
||||
return events
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── _hold_awaiting_split ────────────────────────────────────────────────────
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||||
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||||
@pytest.mark.asyncio
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||||
async def test_hold_marks_payload_and_defers():
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||||
plan = plan_summarize_units(GIANT_WHOLE_MD)
|
||||
assert plan.mode == "map_reduce" and plan.tier == "whole"
|
||||
|
||||
session, row = FakeSession(), SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
|
||||
with pytest.raises(StageDeferred) as ei:
|
||||
await dsw._hold_awaiting_split(session, row, plan, document_id=999)
|
||||
|
||||
assert ei.value.retry_after_minutes == dsw.HOLD_RETRY_MINUTES
|
||||
assert session.commits == 1 # 마킹이 defer 전에 commit — consumer 재읽기에서 보존
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||||
preseg = row.payload["presegment"]
|
||||
assert preseg["awaiting_split"] is True
|
||||
assert preseg["tier"] == "whole"
|
||||
assert preseg["units"] == len(plan.units)
|
||||
assert row.payload["envelope"] == {"x": 1} # 기존 payload 병합 보존
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||||
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||||
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||||
# ─── _process_map_reduce — 정상 경로 ────────────────────────────────────────
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||||
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||||
@pytest.mark.asyncio
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||||
async def test_map_reduce_end_to_end(monkeypatch, _patch_telemetry):
|
||||
plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
|
||||
assert plan.mode == "map_reduce" and plan.tier == "auto"
|
||||
n = len(plan.units)
|
||||
assert n >= 2 # greedy-pack 이 실제로 유닛을 나눴는지
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||||
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||||
client = FakeClient()
|
||||
monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
|
||||
doc = _doc()
|
||||
row = SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
|
||||
session = FakeSession(row)
|
||||
|
||||
await dsw._process_map_reduce(
|
||||
doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
|
||||
defer_on_deep_unavailable=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 콜 수 = 유닛 map n + reduce 1
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||||
assert len(client.prompts) == n + 1
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||||
# 검증 게이트: 모든 콜 est_tokens <= CAP + 오버헤드(정책 템플릿+envelope ~3K)
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||||
for p in client.prompts:
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||||
assert estimate_tokens(p) <= CAP_TOKENS + 3_000
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||||
# doc 기록 = reduce 출력, 불일치 = map 유닛 합본 dedup
|
||||
assert doc.ai_detail_summary == "최종 상세."
|
||||
assert doc.ai_analysis_tier == "deep"
|
||||
assert doc.ai_inconsistencies == [{"kind": "version_drift", "desc": "개정판 차이"}]
|
||||
# 유닛 단위 persist — 유닛마다 commit
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||||
assert row.payload["presegment"]["units"] == n
|
||||
assert len(row.payload["presegment"]["map_results"]) == n
|
||||
assert session.commits == n
|
||||
# ★aliasing 회귀 방지: 각 commit 이 박제한 payload 객체를 사후에 봤을 때
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||||
# map_results 가 1,2,...,n 로 단조 증가해야 한다. in-place 변경(구 버그)이면
|
||||
# 모든 스냅샷이 같은 dict 를 공유해 [n,n,...,n] 으로 보인다 = SQLAlchemy 가
|
||||
# committed 스냅샷과 new 가 같다고 판정해 UPDATE 를 스킵하는 것과 등가.
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||||
per_commit_units = [
|
||||
len(s["presegment"]["map_results"]) for s in session.snapshots
|
||||
]
|
||||
assert per_commit_units == list(range(1, n + 1))
|
||||
# telemetry 1건 (reduce 기준)
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||||
events = _patch_telemetry
|
||||
assert len(events) == 1 and events[0]["error_code"] is None
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||||
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||||
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||||
# ─── 멱등 재개 ───────────────────────────────────────────────────────────────
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||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
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||||
async def test_map_reduce_resume_skips_done_units(monkeypatch, _patch_telemetry):
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||||
plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
|
||||
n = len(plan.units)
|
||||
|
||||
client = FakeClient()
|
||||
monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
|
||||
done_unit = {
|
||||
"index": 0, "titles": ["절 0"], "tldr": "이전 요약", "detail": "이전 상세.",
|
||||
"inconsistencies": [],
|
||||
}
|
||||
row = SimpleNamespace(payload={
|
||||
"envelope": {"x": 1},
|
||||
"presegment": {"map_results": {"0": done_unit}},
|
||||
})
|
||||
doc, session = _doc(), FakeSession()
|
||||
|
||||
await dsw._process_map_reduce(
|
||||
doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
|
||||
defer_on_deep_unavailable=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 유닛 0 은 재호출 안 함 — map (n-1) + reduce 1
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||||
assert len(client.prompts) == n
|
||||
assert row.payload["presegment"]["map_results"]["0"]["detail"] == "이전 상세."
|
||||
assert doc.ai_detail_summary == "최종 상세."
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── map 유닛 실패 → raise (성공분 persist) ─────────────────────────────────
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||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_map_unit_parse_failure_raises_but_persists_good_units(
|
||||
monkeypatch, _patch_telemetry
|
||||
):
|
||||
plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
|
||||
n = len(plan.units)
|
||||
|
||||
client = FakeClient(fail_indexes={1}) # 두 번째 map 콜만 파싱 불가
|
||||
monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
|
||||
doc, session = _doc(), FakeSession()
|
||||
row = SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
|
||||
|
||||
with pytest.raises(ValueError, match="map 유닛"):
|
||||
await dsw._process_map_reduce(
|
||||
doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
|
||||
defer_on_deep_unavailable=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 성공 유닛(n-1)은 persist — 재시도 시 실패 1건만 재호출
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||||
assert len(row.payload["presegment"]["map_results"]) == n - 1
|
||||
assert "1" not in row.payload["presegment"]["map_results"]
|
||||
assert doc.ai_detail_summary is None # doc 은 미기록
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||||
assert _patch_telemetry == [] # 가짜 완료 이벤트 없음
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── drain 보류 — 완료 유닛 보존 + StageDeferred 전파 ───────────────────────
|
||||
|
||||
@pytest.mark.asyncio
|
||||
async def test_map_defer_propagates_and_keeps_progress(monkeypatch, _patch_telemetry):
|
||||
plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
|
||||
|
||||
client = FakeClient(defer_from=1) # 첫 유닛 성공 후 맥북 절단
|
||||
monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
|
||||
doc, session = _doc(), FakeSession()
|
||||
row = SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
|
||||
|
||||
with pytest.raises(StageDeferred):
|
||||
await dsw._process_map_reduce(
|
||||
doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
|
||||
defer_on_deep_unavailable=True, # drain 시멘틱 — 보류 전파
|
||||
)
|
||||
|
||||
assert len(row.payload["presegment"]["map_results"]) == 1
|
||||
assert doc.ai_detail_summary is None
|
||||
@@ -0,0 +1,54 @@
|
||||
"""rerank 프로토콜 정규화 단위 테스트 — 2노드 이관 P1-4 (llama.cpp /v1/rerank).
|
||||
|
||||
순수 함수(ai/rerank_protocol.py)만 대상 — HTTP/DB 의존 없음.
|
||||
실행: PYTHONPATH=app pytest tests/test_rerank_protocol.py
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
|
||||
|
||||
FIXTURES = Path(__file__).parent / "fixtures"
|
||||
|
||||
|
||||
def test_normalize_llamacpp_shape_and_desc_sort():
|
||||
payload = {
|
||||
"model": "bge-reranker-v2-m3",
|
||||
"results": [
|
||||
{"index": 0, "relevance_score": 0.12},
|
||||
{"index": 1, "relevance_score": 2.21},
|
||||
{"index": 2, "relevance_score": -1.5},
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
out = normalize_llamacpp_rerank(payload)
|
||||
# TEI 계약: [{"index","score"}] score 내림차순
|
||||
assert [r["index"] for r in out] == [1, 0, 2]
|
||||
assert all(set(r) == {"index", "score"} for r in out)
|
||||
assert out[0]["score"] == 2.21
|
||||
|
||||
|
||||
def test_normalize_llamacpp_missing_fields_skipped():
|
||||
payload = {
|
||||
"results": [
|
||||
{"index": 0}, # relevance_score 없음 → 버림
|
||||
{"relevance_score": 1.0}, # index 없음 → 버림
|
||||
{"index": 3, "relevance_score": 0.5},
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
assert normalize_llamacpp_rerank(payload) == [{"index": 3, "score": 0.5}]
|
||||
|
||||
|
||||
def test_normalize_llamacpp_empty_and_absent_results():
|
||||
assert normalize_llamacpp_rerank({}) == []
|
||||
assert normalize_llamacpp_rerank({"results": []}) == []
|
||||
|
||||
|
||||
def test_tei_fixture_shape_is_already_contract():
|
||||
"""TEI 캡처 fixture(Phase 2B G0-1 spec 박제)의 실응답이 정규화 없이 계약 형태임을 확인."""
|
||||
doc = json.loads((FIXTURES / "tei_rerank_response.json").read_text())
|
||||
captured = doc["captured_responses"]["baseline_bge_v2_m3"]["raw"]
|
||||
assert isinstance(captured, list) and captured
|
||||
assert {"index", "score"} <= set(captured[0])
|
||||
# spec 문자열도 계약과 일치 (score desc 정렬 포함)
|
||||
assert "index" in doc["response_shape"] and "score" in doc["response_shape"]
|
||||
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