Compare commits
2 Commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
 Hyungi Ahn
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96d57789bd | ||
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Hyungi Ahn
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32c96d6191 |
@@ -1,4 +0,0 @@
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clients/
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**/.build/
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**/*.xcodeproj/
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**/DerivedData/
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-15
@@ -17,11 +17,6 @@ logs/
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# 데이터 (법령 다운로드 등)
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data/
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# eval/calibration 실행 결과 (baseline jsonl 등)
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# reports/ 는 이미 tracked 파일 있음 → 전체 ignore 하지 않음
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results/
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artifacts/
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# macOS
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.DS_Store
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._*
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@@ -37,13 +32,3 @@ node_modules/
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# Docker volumes
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pgdata/
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caddy_data/
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# Host venv (run_eval 등 host에서 실행)
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.venv/
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# 작업 전 백업 / 롤백 스냅샷 (working tree only, git history 보존이 source of truth)
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*.bak
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*.bak-*
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*.bak_*
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*.pre-*
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.pre-*/
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@@ -1,73 +1,113 @@
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# hyungi_Document_Server — Claude Code 작업 가이드
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## Infrastructure Reference 📌
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운영 사실 (모델명 / 엔드포인트 / IP / 컨테이너 / 포트 / drift) 의 단일 진실 소스(SSOT):
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**`~/.claude/projects/-Users-hyungiahn/memory/infra_inventory.md`**
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이 파일과 inventory 가 충돌하면 **inventory 가 정답**. 본 CLAUDE.md 는 코딩 규칙·워크플로우·코드 구조에 집중하고 운영 값은 박지 않는다.
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운영 변경 정책 (inventory → config → deploy → verify):
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1. `infra_inventory.md` 먼저 갱신
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2. `config.yaml` / `credentials.env` 갱신
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3. deploy (commit → push → GPU pull → `docker compose up -d --build`)
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4. verify (smoke endpoint, postgres count, 모니터링)
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순서 어기면 drift. 발견 시 inventory `Drift Log` 등록.
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**Search experiment soft lock**: Phase 2 search refactor / QueryAnalyzer / run_eval 진행 중일 때 GPU 서버의 `docker compose restart`, `config.yaml` 수정, Ollama pull 금지. flag = `~/.claude/.search-experiment-active`.
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## 프로젝트 개요
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Self-hosted PKM(Personal Knowledge Management) + 다국 뉴스 비교 분석 웹 애플리케이션.
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GPU 서버가 메인 (Docker Compose / DB / 검색 / OCR / 마커), Mac mini = MLX 추론 + Whisper STT, Synology NAS = 파일 원본.
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Self-hosted PKM(Personal Knowledge Management) 웹 애플리케이션.
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FastAPI + PostgreSQL(pgvector) + SvelteKit + Docker Compose 기반.
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GPU 서버를 메인 서버, Mac mini를 AI 추론, Synology NAS를 파일 저장소로 사용.
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## 핵심 문서
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1. `README.md` — 외부 소개 (기술 스택 / 주요 기능 / Quick Start)
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2. `docs/architecture.md` — 전체 시스템 아키텍처
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3. `docs/deploy.md` — Docker Compose 배포 가이드
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4. `docs/development-stages.md` — Phase roadmap (역사적 맥락)
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1. `docs/architecture.md` — 전체 시스템 아키텍처 (DB 스키마, AI 전략, 인프라, UI 설계)
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2. `docs/deploy.md` — Docker Compose 배포 가이드
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3. `docs/development-stages.md` — Phase 0~5 개발 단계별 가이드
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## 기술 스택
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| 영역 | 기술 |
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|------|------|
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| 백엔드 | FastAPI (Python 3.11+), SQLAlchemy 2.0 async, APScheduler |
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| DB | PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm (단일 `pkm` DB) |
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| 백엔드 | FastAPI (Python 3.11+) |
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| 데이터베이스 | PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm |
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| 프론트엔드 | SvelteKit 5 (runes mode) + Tailwind CSS 4 |
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| 문서 파싱 | kordoc (HWP/HWPX/PDF → MD), LibreOffice headless (오피스), marker (PDF → markdown) |
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| OCR | Surya OCR (docker compose `ocr-service`, GPU) |
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| STT | MLX Whisper (Mac mini), GPU faster-whisper 는 legacy profile |
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| 리버스 프록시 | Caddy (HTTP only, 앞단 home-caddy 가 HTTPS 종료) |
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| 인증 | JWT (access) + HttpOnly cookie (refresh) + TOTP 2FA |
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| 문서 파싱 | kordoc (HWP/HWPX/PDF → Markdown) + LibreOffice (오피스 → 텍스트/PDF) |
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| 리버스 프록시 | Caddy (HTTP only, 앞단 프록시에서 HTTPS 처리) |
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| 인증 | JWT + TOTP 2FA |
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| 컨테이너 | Docker Compose |
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## 머신 역할 (자세한 IP / 포트 → inventory)
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## 네트워크 환경
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| 머신 | 역할 |
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|------|------|
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| GPU 서버 | Docker Compose 메인: fastapi · frontend · postgres `pkm` · kordoc · ocr-service · marker-service · reranker (TEI) · caddy. Ollama (embedding / 4B 추론). home-gateway 별 compose (ingress + 나노클로 + searxng) |
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| Mac mini | MLX 26B 추론 endpoint + MLX Whisper STT. ingress 역할 0 |
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| Synology NAS | 파일 원본 (`/volume4/Document_Server/PKM/` → GPU `/mnt/nas/Document_Server` NFS), Synology Office/Drive/Calendar/MailPlus |
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| VPS-2 (OVH) | 메일 relay (`relay.hyungi.net:587`), Gitea bare mirror, Secondary MX |
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```
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GPU 서버 (RTX 4070 Ti Super, Ubuntu, 메인 서버):
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- Docker Compose: FastAPI(:8000), PostgreSQL(:5432), kordoc(:3100),
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Caddy(:8080 HTTP only), Ollama(127.0.0.1:11434), AI Gateway(127.0.0.1:8081), frontend(:3000)
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- NFS 마운트: /mnt/nas/Document_Server → NAS /volume4/Document_Server
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||||
- 외부 접근: document.hyungi.net (Mac mini nginx → Caddy)
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- 로컬 IP: 192.168.1.186
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## AI 파이프라인 (역할 기준 — 실제 모델 매핑은 inventory)
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Mac mini M4 Pro (AI 서버 + 앞단 프록시):
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- MLX Server: http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions (Qwen3.5-35B-A3B)
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- nginx: HTTPS 종료 → GPU 서버 Caddy(:8080)로 프록시
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- Tailscale IP: 100.76.254.116
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| 역할 | 위치 |
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|------|------|
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| 분류/심층 요약 primary | Mac mini MLX 26B |
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| Triage (1차 분류) / Fallback / Chat | GPU Ollama 4B |
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| Embedding | GPU Ollama (1024d, 다국어) |
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| Reranker | GPU TEI 컨테이너 |
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| OCR | docker compose `ocr-service` (Surya OCR GPU) — `ai.models.vision` 미사용 |
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| STT | Mac mini MLX Whisper large-v3 |
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| Premium (수동 trigger) | Anthropic API (`require_explicit_trigger`, 일일 한도) |
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Synology NAS (DS1525+):
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- LAN IP: 192.168.1.227
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- Tailscale IP: 100.101.79.37
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- 파일 원본: /volume4/Document_Server/PKM/
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- NFS export → GPU 서버
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- Synology Drive: https://link.hyungi.net (문서 편집)
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- Synology Calendar: CalDAV 태스크 관리
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- MailPlus: IMAP(993) + SMTP(465)
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```
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호출 시 반드시 `app/ai/client.py` 의 `AIClient` 사용 (`call_triage` / `call_primary` / `call_fallback`). 직접 HTTP 호출 금지.
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## 인증 정보
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- 위치: `credentials.env` (프로젝트 루트, .gitignore에 포함)
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- 템플릿: `credentials.env.example`
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- 스크립트에서 python-dotenv 또는 Docker env_file로 로딩
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## AI 모델 구성
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```
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Primary (Mac mini MLX, Tailscale 경유, 상시, 무료):
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mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit — 분류, 태그, 요약
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||||
→ http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions
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||||
Fallback (GPU Ollama, 같은 Docker 네트워크, MLX 장애 시):
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||||
qwen3.5:35b-a3b
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||||
→ http://ollama:11434/v1/chat/completions
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Premium (Claude API, 종량제, 수동 트리거만):
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claude-sonnet — 복잡한 분석, 장문 처리
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→ 일일 한도 $5, require_explicit_trigger: true
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Embedding (GPU Ollama, 같은 Docker 네트워크):
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nomic-embed-text → 벡터 임베딩
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Qwen2.5-VL-7B → 이미지/도면 OCR
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bge-reranker-v2-m3 → RAG 리랭킹
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```
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||||
## 프로젝트 구조
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```
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hyungi_Document_Server/
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├── docker-compose.yml
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├── Caddyfile ← HTTP only, auto_https off
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├── config.yaml ← AI 엔드포인트, NAS 경로, 스케줄
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||||
├── credentials.env.example
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||||
├── app/ ← FastAPI 백엔드
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||||
│ ├── main.py ← 엔트리포인트 + APScheduler (watcher/consumer 포함)
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||||
│ ├── Dockerfile ← LibreOffice headless 포함
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||||
│ ├── core/ (config, database, auth, utils)
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||||
│ ├── models/ (document, task, queue)
|
||||
│ ├── api/ (documents, search, dashboard, auth, setup)
|
||||
│ ├── workers/ (file_watcher, extract, classify, embed, preview, law_monitor, mailplus, digest, queue_consumer)
|
||||
│ ├── prompts/classify.txt
|
||||
│ └── ai/client.py ← AIClient + parse_json_response (Qwen3.5 thinking 처리)
|
||||
├── services/kordoc/ ← Node.js 마이크로서비스 (HWP/PDF 파싱)
|
||||
├── gpu-server/ ← AI Gateway (deprecated, 통합됨)
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||||
├── frontend/ ← SvelteKit 5
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||||
│ └── src/
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│ ├── routes/ ← 페이지 (documents, inbox, settings, login)
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│ └── lib/
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||||
│ ├── components/ ← Sidebar, DocumentCard, DocumentViewer, PreviewPanel,
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||||
│ │ TagPill, FormatIcon, UploadDropzone
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||||
│ ├── stores/ ← auth, ui
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||||
│ └── api.ts ← fetch wrapper (JWT 토큰 관리)
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||||
├── migrations/ ← PostgreSQL 스키마 (schema_migrations로 추적)
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||||
├── scripts/
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||||
├── docs/
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||||
└── tests/
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||||
```
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||||
## 문서 처리 파이프라인
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@@ -75,77 +115,82 @@ GPU 서버가 메인 (Docker Compose / DB / 검색 / OCR / 마커), Mac mini = M
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파일 업로드 (드래그 앤 드롭 or file_watcher)
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||||
↓
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extract (텍스트 추출)
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||||
- kordoc: HWP, HWPX, PDF → Markdown
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||||
- LibreOffice: xlsx, docx, pptx 등 → txt/csv
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||||
- 직접 읽기: md, txt, csv, json, xml, html
|
||||
↓ ↓
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||||
classify_worker (tier triage) preview / marker
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||||
- 4B Ollama → TriageOutput - LibreOffice → PDF 변환
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||||
- escalate_to_26b 시 deep_summary - marker → PDF → markdown
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||||
- ai_tldr / ai_bullets / inconsistencies
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||||
- kordoc: HWP, HWPX, PDF → Markdown
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||||
- LibreOffice: xlsx, docx, pptx, odt 등 → txt/csv
|
||||
- 직접 읽기: md, txt, csv, json, xml, html
|
||||
↓ ↓
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||||
classify (AI 분류) preview (PDF 미리보기 생성)
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||||
- Qwen3.5 → domain - LibreOffice → PDF 변환
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- tags, summary - 캐시: PKM/.preview/{id}.pdf
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↓
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embed_worker (bge-m3 1024d, doc-level)
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||||
chunk_worker (문서 유형별 chunking)
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embed (벡터 임베딩)
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- nomic-embed-text (768차원)
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```
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핵심 원칙:
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**핵심 원칙:**
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- 파일은 업로드 위치에 그대로 유지 (물리적 이동 없음)
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- 분류 (`ai_domain` / `ai_sub_group` / `ai_tags` / `category` / `tier`) 는 DB 메타데이터로만 관리
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- preview / marker 는 classify 와 병렬
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||||
- 분류(domain/sub_group/tags)는 DB 메타데이터로만 관리
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||||
- preview는 classify와 병렬로 실행 (AI 결과 불필요)
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## 워커 / 스케줄러 (`app/main.py` 의 scheduler.add_job)
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## UI 구조
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- queue_consumer (interval 1m), file_watcher (5m), upload_cleanup (10m)
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||||
- study_q_embed (1m), study_q_related_refresh (1m), study_queue (1m), study_session_queue (1m)
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||||
- tier_backfill (30m)
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||||
- law_monitor (07:00 KST), mailplus_archive (07/18:00 KST)
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||||
- daily_digest (20:00 KST)
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||||
- **global_digest** (04:00 KST) — Phase 4 country×topic 7일 rolling
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||||
- **morning_briefing** (05:10 KST) — 야간 KST 0~5h 수집 뉴스 topic×country 비교
|
||||
```
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||||
┌──────────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ [☰ 사이드바] [PKM / 문서] [ℹ 정보] 버튼│ ← 상단 nav
|
||||
├──────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ [검색바] [모드] [ℹ] │
|
||||
│ 문서 목록 (30%) — 드래그 업로드 지원 │ ← 상단 영역
|
||||
│ █ 문서카드 (domain 색상 바 + 포맷 아이콘) │
|
||||
├──────────────────────────────────────────────────┤
|
||||
│ 하단 뷰어/편집 (70%) — 전체 너비 │ ← 하단 영역
|
||||
│ Markdown: split editor (textarea + preview) │
|
||||
│ PDF: 브라우저 내장 뷰어 │
|
||||
│ 오피스: PDF 변환 미리보기 + [편집] 새 탭 버튼 │
|
||||
│ 이미지: img 태그 │
|
||||
└──────────────────────────────────────────────────┘
|
||||
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||||
scheduler timezone = `Asia/Seoul`.
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||||
사이드바: 평소 접힘, ☰로 오버레이 (domain 트리 + 스마트 그룹 + Inbox)
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||||
정보 패널: ℹ 버튼 → 우측 전체 높이 drawer (메모/태그 편집/메타/처리상태/편집 URL)
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||||
```
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||||
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||||
## 데이터 계층
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1. **원본 파일** — NAS `/volume4/Document_Server/PKM/`. 유일한 원본, 위치 변경 없음
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2. **가공 데이터** — PostgreSQL `pkm` (텍스트, AI 분류, 검색 인덱스, 메모, 태그, briefing, digest, …)
|
||||
3. **파생물** — pgvector embedding, PDF preview 캐시 (`.preview/`), marker 결과 (markdown + extracted_images NAS 저장)
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||||
1. **원본 파일** (NAS `/volume4/Document_Server/PKM/`) — 유일한 원본, 위치 변경 없음
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||||
2. **가공 데이터** (PostgreSQL) — 텍스트 추출, AI 분류, 검색 인덱스, 메모, 태그
|
||||
3. **파생물** — 벡터 임베딩 (pgvector), PDF 미리보기 캐시 (`.preview/`)
|
||||
|
||||
## 코딩 규칙
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||||
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||||
- Python 3.11+, asyncio, type hints
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||||
- SQLAlchemy 2.0+ async 세션
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||||
- Svelte 5 runes mode (`$state`, `$derived`, `$effect` — `$:` 금지)
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||||
- 인증 정보는 `credentials.env` 에서 로딩 (하드코딩 금지)
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||||
- 로그는 `logs/` (Docker 볼륨)
|
||||
- AI 호출은 반드시 `app/ai/client.py` 의 `AIClient` 경유
|
||||
- Svelte 5 runes mode ($state, $derived, $effect — $: 사용 금지)
|
||||
- 인증 정보는 credentials.env에서 로딩 (하드코딩 금지)
|
||||
- 로그는 `logs/`에 저장 (Docker 볼륨)
|
||||
- AI 호출은 반드시 `app/ai/client.py`의 `AIClient`를 통해 (직접 HTTP 호출 금지)
|
||||
- 한글 주석 사용
|
||||
- Migration: `migrations/NNN_*.sql`, `init_db()` 자동 실행 (`schema_migrations` 추적)
|
||||
- SQL 에 `BEGIN/COMMIT` 금지 (외부 트랜잭션 깨짐)
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||||
- asyncpg `prepared statement` 가 multi-statement 불허 → 1 statement 1 파일 분리
|
||||
- 기존 DB 에서는 `schema_migrations` 수동 이력 등록 필요할 수 있음
|
||||
- 디자인 시스템 토큰 only (`bg-surface`, `text-dim`, `border-default`, `text-accent`, …). `bg-[var(--*)]` 금지 (`lint:tokens` 차단)
|
||||
- 커밋 메시지: `type(scope): summary` (`feat` / `fix` / `refactor` / `ops` / `incident` / `docs`)
|
||||
- Migration: `migrations/*.sql`에 작성, `init_db()`가 자동 실행 (schema_migrations 추적)
|
||||
- SQL에 BEGIN/COMMIT 금지 (외부 트랜잭션 깨짐)
|
||||
- 기존 DB에서는 schema_migrations에 수동 이력 등록 필요할 수 있음
|
||||
|
||||
## 개발 / 배포 워크플로우
|
||||
## 개발/배포 워크플로우
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||||
|
||||
```bash
|
||||
# 개발 (MacBook Pro)
|
||||
cd ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/
|
||||
# 코드 작성 → git commit → push (Gitea)
|
||||
|
||||
# 배포 (GPU 서버)
|
||||
ssh gpu
|
||||
cd ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/
|
||||
git pull
|
||||
docker compose up -d --build fastapi frontend
|
||||
```
|
||||
MacBook Pro (개발) → Gitea push → GPU 서버에서 pull
|
||||
|
||||
PR 머지는 Gitea UI **Rebase and merge** 기본 (선형 히스토리 + force-push 충돌 회피). 단독 작업 확증 시만 로컬 rebase+FF.
|
||||
개발:
|
||||
cd ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/
|
||||
# 코드 작성 → git commit & push
|
||||
|
||||
GPU 서버 배포 (메인):
|
||||
ssh hyungi@100.111.160.84
|
||||
cd ~/Documents/code/hyungi_Document_Server/
|
||||
git pull
|
||||
docker compose up -d --build fastapi frontend
|
||||
```
|
||||
|
||||
## v1 코드 참조
|
||||
|
||||
v1 (DEVONthink 기반) 코드는 `v1-final` 태그로 보존:
|
||||
v1(DEVONthink 기반) 코드는 `v1-final` 태그로 보존:
|
||||
```bash
|
||||
git show v1-final:scripts/law_monitor.py
|
||||
git show v1-final:scripts/pkm_utils.py
|
||||
@@ -153,10 +198,10 @@ git show v1-final:scripts/pkm_utils.py
|
||||
|
||||
## 주의사항
|
||||
|
||||
- `credentials.env` 는 git 에 올리지 않음 (`.gitignore`)
|
||||
- NAS NFS 마운트: Docker 컨테이너 내 `/documents`. FastAPI 시작 시 `/documents/PKM` 존재 확인
|
||||
- 법령 API (LAW_OC) 는 승인 대기 중
|
||||
- Ollama 는 127.0.0.1 바인딩 (외부 접근 차단)
|
||||
- Caddy 는 `auto_https off` + `http://` only (HTTPS 종료는 앞단 home-caddy 가 처리)
|
||||
- Synology Office 편집은 새 탭 열기 방식 (iframe 미사용, `edit_url` 수동 등록)
|
||||
- 한국어 NFS 경로는 NFC↔NFD 비대칭 — 경로 수신 시 NFC→NFD→parent glob fallback 필수
|
||||
- credentials.env는 git에 올리지 않음 (.gitignore)
|
||||
- NAS NFS 마운트 경로: Docker 컨테이너 내 `/documents`
|
||||
- FastAPI 시작 시 `/documents/PKM` 존재 확인 (NFS 미마운트 방지)
|
||||
- 법령 API (LAW_OC)는 승인 대기 중
|
||||
- Ollama/AI Gateway 포트는 127.0.0.1 바인딩 (외부 접근 차단)
|
||||
- Caddy는 `auto_https off` + `http://` only (HTTPS는 Mac mini nginx에서 처리)
|
||||
- Synology Office 편집은 새 탭 열기 방식 (iframe 미사용, edit_url 수동 등록)
|
||||
|
||||
@@ -1,11 +1,5 @@
|
||||
{
|
||||
auto_https off
|
||||
# home-caddy (docker bridge 사설망) 가 TLS 를 종단하고 X-Forwarded-Proto: https
|
||||
# 를 전달. trusted_proxies 없으면 Caddy 가 incoming scheme (http) 로 덮어써
|
||||
# FastAPI 307 redirect 의 Location 헤더가 http:// 로 나가 mixed-content block.
|
||||
servers {
|
||||
trusted_proxies static private_ranges
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
http://document.hyungi.net {
|
||||
|
||||
@@ -1,108 +1,64 @@
|
||||
# hyungi_Document_Server
|
||||
|
||||
Self-hosted 개인 지식관리(PKM) + 다국 뉴스 비교 분석 웹 애플리케이션.
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> 모델 이름·엔드포인트·머신 정보는 운영 상태에 따라 변하므로 README 에 박지 않습니다.
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> 운영 단일 진실 소스(SSOT): `~/.claude/projects/-Users-hyungiahn/memory/infra_inventory.md`.
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> 모델/엔드포인트/포트/SSH 어디서든 README 와 inventory 가 충돌하면 **inventory 가 정답**입니다.
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Self-hosted 개인 지식관리(PKM) 웹 애플리케이션
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## 기술 스택
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- **백엔드**: FastAPI + SQLAlchemy 2.0 async, APScheduler cron
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- **DB**: PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm (단일 `pkm` DB)
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||||
- **프론트엔드**: SvelteKit 5 (runes mode) + Tailwind CSS 4
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||||
- **문서 파싱**: kordoc 마이크로서비스 (HWP/HWPX/PDF → Markdown), LibreOffice headless (오피스), marker (PDF → markdown Phase 1B)
|
||||
- **AI 파이프라인** (역할별, 자세한 모델 매핑은 inventory):
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||||
- 분류/요약 본체: Mac mini MLX 26B (primary)
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||||
- Triage / fallback / chat: GPU Ollama 4B
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||||
- Embedding: GPU Ollama `bge-m3` (1024d)
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||||
- Reranker: GPU TEI 컨테이너 `bge-reranker-v2-m3`
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||||
- OCR: docker compose `ocr-service` (Surya OCR GPU)
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||||
- STT: Mac mini MLX Whisper large-v3
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||||
- Premium (수동 trigger): Anthropic Claude (`require_explicit_trigger`)
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- **인증**: JWT (access) + HttpOnly cookie (refresh) + TOTP 2FA
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||||
- **인프라**: Docker Compose, Caddy (HTTP only, 앞단 home-caddy 가 HTTPS 종료), Synology NAS NFS
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||||
- **백엔드**: FastAPI + SQLAlchemy (async)
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||||
- **데이터베이스**: PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm
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||||
- **프론트엔드**: SvelteKit
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||||
- **문서 파싱**: kordoc (HWP/HWPX/PDF → Markdown)
|
||||
- **AI**: Qwen3.5-35B-A3B (MLX), nomic-embed-text, Claude API (폴백)
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||||
- **인프라**: Docker Compose, Caddy, Synology NAS
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||||
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||||
## 주요 기능
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||||
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||||
- **문서 자동 분류/태그/요약** — Triage(4B) → Deep summary(26B) tier 분리, 백로그 guard / 텍스트 슬라이스 / inconsistency 감지
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||||
- **하이브리드 검색** — pgvector 벡터 + pg_trgm 전문검색 + reranker (bge-reranker-v2-m3) + Ask pipeline (HyDE / evidence_service)
|
||||
- **다국어 OCR** — Surya OCR GPU (한/영/일/중/독/불 등), NFC/NFD 경로 정규화
|
||||
- **음성/영상 전사** — MLX Whisper large-v3, `/audio` `/video` 라우트 + direct play
|
||||
- **법령 변경 모니터링** — `law_monitor` cron, freshness decay (365일 반감기)
|
||||
- **이메일 자동 수집** — MailPlus IMAP, NFS 저장
|
||||
- **Phase 4 Global Digest** — 매일 04:00 KST 7일 rolling 뉴스 country×topic 2-level 비교 (`/digest`)
|
||||
- **야간 뉴스 브리핑** — 매일 05:10 KST KST 자정~05:00 5시간 윈도우, topic×country 비교 분석 1페이지 카드 (`/news`)
|
||||
- **자료실 (Library)** — 카테고리 facet 분류 + AI 제안 1-click 승인
|
||||
- **메모/이벤트/공부** — 5초 행동 기록 메모, 일정/할 일/회고 events 도메인, 가스기사 학습 워크스페이스 (274 개념 + 2,100 기출)
|
||||
- **마크다운 canonical layer** — extracted_images NAS 저장 + `document_images` 메타 + 단기 토큰 인증 (`?token=`)
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||||
- 문서 자동 분류/태그/요약 (AI 기반)
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||||
- 전문검색 + 벡터 유사도 검색
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||||
- HWP/PDF/Markdown 문서 뷰어
|
||||
- 법령 변경 모니터링 (산업안전보건법 등)
|
||||
- 이메일 자동 수집 (MailPlus IMAP)
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||||
- 일일 다이제스트
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||||
- CalDAV 태스크 연동 (Synology Calendar)
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||||
|
||||
## Quick Start
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||||
|
||||
```bash
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||||
git clone https://git.hyungi.net/hyungi/hyungi_document_server.git
|
||||
cd hyungi_document_server
|
||||
git clone https://git.hyungi.net/hyungi/hyungi_document_server.git hyungi_Document_Server
|
||||
cd hyungi_Document_Server
|
||||
|
||||
# 인증 정보 (DB 비밀번호, JWT secret, Claude API key 등)
|
||||
# 인증 정보 설정
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||||
cp credentials.env.example credentials.env
|
||||
$EDITOR credentials.env
|
||||
nano credentials.env # 실제 값 입력
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||||
|
||||
# AI 모델 / 엔드포인트 / 경로
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||||
$EDITOR config.yaml # inventory 참조하면서 채움
|
||||
$EDITOR .env # POSTGRES_PASSWORD, MAC_MINI_HOST, NAS_NFS_PATH 등
|
||||
|
||||
docker compose up -d --build
|
||||
# 실행
|
||||
docker compose up -d
|
||||
```
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||||
|
||||
운영 도메인 (GPU 서버 배포 기준): `https://document.hyungi.net`
|
||||
API 문서: `https://document.hyungi.net/docs`
|
||||
`http://localhost:8000/docs` 에서 API 문서 확인
|
||||
|
||||
## 디렉토리 구조
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||||
|
||||
```
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||||
├── app/ FastAPI 백엔드
|
||||
│ ├── api/ 라우터 (documents, search, briefing, digest, memos, events, study, …)
|
||||
│ ├── workers/ APScheduler / queue (briefing_worker, digest_worker, classify_worker, …)
|
||||
│ ├── services/ 도메인 로직 (briefing/, digest/, search/, clustering_common, …)
|
||||
│ ├── ai/client.py AIClient (call_triage / call_primary / call_fallback, parse_json_response)
|
||||
│ ├── prompts/ *.txt 프롬프트 (분류, 요약, briefing_comparative, digest_topic, …)
|
||||
│ ├── policy/ AI envelope + prompt_render
|
||||
│ └── models/ SQLAlchemy ORM
|
||||
├── frontend/ SvelteKit 5 (runes mode) + Tailwind
|
||||
│ └── src/routes/ /news (아침 브리핑) /library /memos /audio /video /study /digest /ask …
|
||||
├── services/
|
||||
│ ├── kordoc/ HWP/HWPX/PDF 파싱 (Node.js)
|
||||
│ ├── ocr/ Surya OCR GPU 서비스 (FastAPI)
|
||||
│ └── marker/ PDF → markdown Phase 1B
|
||||
├── migrations/ 255+ SQL migrations (schema_migrations 추적)
|
||||
├── docs/ 설계 문서
|
||||
└── tests/ pytest
|
||||
├── app/ FastAPI 백엔드 (API, 워커, AI 클라이언트)
|
||||
├── frontend/ SvelteKit 프론트엔드
|
||||
├── services/kordoc/ 문서 파싱 마이크로서비스 (Node.js)
|
||||
├── gpu-server/ GPU 서버 배포 (AI Gateway)
|
||||
├── migrations/ PostgreSQL 스키마
|
||||
├── docs/ 설계 문서, 배포 가이드
|
||||
└── tests/ 테스트 코드
|
||||
```
|
||||
|
||||
`gpu-server/` 폴더는 v1 잔재로 deprecated (현재 AI Gateway 는 `~/home-gateway/` 별 repo).
|
||||
## 인프라 구성
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||||
|
||||
## 인프라 구성 (운영 기준)
|
||||
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||||
| 머신 | 역할 |
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||||
|---|---|
|
||||
| **GPU 서버** (메인) | Docker Compose (fastapi, frontend, postgres pkm, kordoc, ocr-service, marker-service, reranker(TEI), caddy), Ollama (`bge-m3`, 4B chat), home-gateway 별 compose |
|
||||
| **Mac mini** | MLX 26B primary 추론 + MLX Whisper STT (HTTP 추론 endpoint only, ingress 역할 0) |
|
||||
| **Synology NAS** | 파일 원본 (`/volume4/Document_Server/PKM/`), Synology Office/Drive/Calendar/MailPlus, NFS export → GPU |
|
||||
| **VPS-2** (OVH) | 메일 relay (`relay.hyungi.net:587` SASL+TLS+DKIM+LE), Gitea bare mirror, Secondary MX |
|
||||
|
||||
상세 IP / 모델 / 컨테이너 / drift / verify 명령은 `infra_inventory.md` 참조.
|
||||
|
||||
## 운영 변경 정책
|
||||
|
||||
1. inventory 먼저 갱신
|
||||
2. `config.yaml` / `credentials.env` 갱신
|
||||
3. deploy (commit → push Gitea → GPU `git pull && docker compose up -d --build`)
|
||||
4. verify (smoke endpoints, postgres count, 모니터링)
|
||||
|
||||
순서를 어기면 drift. drift 발견 시 `infra_inventory.md` 의 Drift Log 에 등록 후 정정.
|
||||
| 서버 | 역할 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| Mac mini M4 Pro | Docker Compose (FastAPI, PostgreSQL, kordoc, Caddy) + MLX AI |
|
||||
| Synology NAS | 파일 원본 저장, Synology Office/Drive/Calendar/MailPlus |
|
||||
| GPU 서버 | AI Gateway, 벡터 임베딩, OCR, 리랭킹 |
|
||||
|
||||
## 문서
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||||
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||||
- [아키텍처](docs/architecture.md) — DB 스키마, AI 전략, UI 설계
|
||||
- [배포 가이드](docs/deploy.md) — Docker Compose 배포
|
||||
- [개발 단계](docs/development-stages.md) — Phase 별 roadmap (Phase 4 Global Digest / 야간 브리핑 등 신규 phase 는 inventory + plan 파일 우선)
|
||||
- [아키텍처](docs/architecture.md) — 전체 시스템 설계
|
||||
- [배포 가이드](docs/deploy.md) — Docker Compose 배포 방법
|
||||
- [개발 단계](docs/development-stages.md) — Phase 0~5 개발 계획
|
||||
|
||||
@@ -1,34 +0,0 @@
|
||||
# Third Party Licenses
|
||||
|
||||
본 프로젝트는 다음 오픈소스를 사용합니다.
|
||||
|
||||
## perfect-freehand
|
||||
|
||||
- License: **MIT**
|
||||
- Repository: https://github.com/steveruizok/perfect-freehand
|
||||
- Used by: `frontend/src/lib/components/HandwriteCanvas.svelte` — Apple Pencil 압력/tilt
|
||||
를 반영한 손글씨 stroke 렌더링.
|
||||
|
||||
```
|
||||
MIT License
|
||||
|
||||
Copyright (c) 2021 Stephen Ruiz Ltd
|
||||
|
||||
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
|
||||
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
|
||||
in the Software without restriction, including without limitation the rights
|
||||
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
|
||||
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
|
||||
furnished to do so, subject to the following conditions:
|
||||
|
||||
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
|
||||
copies or substantial portions of the Software.
|
||||
|
||||
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
|
||||
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
|
||||
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
|
||||
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
|
||||
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
|
||||
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
|
||||
SOFTWARE.
|
||||
```
|
||||
+3
-4
@@ -2,13 +2,12 @@ FROM python:3.11-slim
|
||||
|
||||
WORKDIR /app
|
||||
|
||||
# LibreOffice headless (PDF 변환용) + 한글/CJK 폰트 + ffmpeg (비디오 썸네일)
|
||||
# LibreOffice headless (PDF 변환용) + 한글/CJK 폰트
|
||||
RUN apt-get update && \
|
||||
apt-get install -y --no-install-recommends \
|
||||
libreoffice-core libreoffice-calc libreoffice-writer libreoffice-impress \
|
||||
fonts-noto-cjk fonts-noto-cjk-extra fonts-nanum \
|
||||
fonts-noto-core fonts-noto-extra \
|
||||
ffmpeg && \
|
||||
fonts-noto-core fonts-noto-extra && \
|
||||
apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
||||
|
||||
COPY requirements.txt .
|
||||
@@ -16,4 +15,4 @@ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
|
||||
|
||||
COPY . .
|
||||
|
||||
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000", "--proxy-headers", "--forwarded-allow-ips", "*"]
|
||||
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
|
||||
|
||||
+29
-190
@@ -21,119 +21,25 @@ def strip_thinking(text: str) -> str:
|
||||
|
||||
|
||||
def parse_json_response(raw: str) -> dict | None:
|
||||
"""AI 응답에서 JSON 객체 추출 (think 태그, 코드블록 등 제거).
|
||||
|
||||
파싱 시도 순서 (앞 단계가 성공하면 즉시 반환):
|
||||
1. ``` json fenced 블록 안의 첫 ``{...}`` (DOTALL)
|
||||
2. balanced 정규식 finditer 의 마지막 매치
|
||||
3. 전체 cleaned 그대로 json.loads
|
||||
4. (Phase 4-A 후속) "first ``{`` ~ last ``}``" greedy slice — envelope JSON 안에
|
||||
내부 따옴표/백틱/뉴라인 때문에 balanced 정규식이 못 잡는 케이스 방어.
|
||||
raw text 의 첫 ``{`` 부터 마지막 ``}`` 까지 잘라 json.loads. 모델이 JSON 앞뒤
|
||||
자유 텍스트 섞어도 본체만 추출.
|
||||
"""
|
||||
"""AI 응답에서 JSON 객체 추출 (think 태그, 코드블록 등 제거)"""
|
||||
cleaned = strip_thinking(raw)
|
||||
# 1. 코드블록 내부 JSON 추출
|
||||
# 코드블록 내부 JSON 추출
|
||||
code_match = re.search(r"```(?:json)?\s*(\{.*?\})\s*```", cleaned, re.DOTALL)
|
||||
if code_match:
|
||||
cleaned = code_match.group(1)
|
||||
# 2. 마지막 유효 JSON 객체 찾기 (balanced 1단계)
|
||||
# 마지막 유효 JSON 객체 찾기
|
||||
matches = list(re.finditer(r"\{[^{}]*(?:\{[^{}]*\}[^{}]*)*\}", cleaned, re.DOTALL))
|
||||
for m in reversed(matches):
|
||||
try:
|
||||
return json.loads(m.group())
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
continue
|
||||
# 3. 전체 cleaned
|
||||
# 최후 시도: 전체 텍스트를 JSON으로
|
||||
try:
|
||||
result = json.loads(cleaned)
|
||||
if isinstance(result, dict):
|
||||
return result
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
# 4. greedy slice fallback — first '{' ~ last '}' 까지
|
||||
first = cleaned.find("{")
|
||||
last = cleaned.rfind("}")
|
||||
if first < 0 or last <= first:
|
||||
return None
|
||||
candidate = cleaned[first : last + 1]
|
||||
try:
|
||||
obj = json.loads(candidate)
|
||||
return obj if isinstance(obj, dict) else None
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
# 5. (Phase 4-A 후속) Markdown 줄바꿈 + LaTeX 수식이 JSON string literal 안에
|
||||
# raw 로 들어간 케이스 방어. 두 가지 invalid:
|
||||
# - raw newline (LF/CR/TAB) — JSON 표준 string 안 control char 금지
|
||||
# - invalid backslash — `\circ`, `\text`, `\,` 같은 LaTeX. JSON valid escape
|
||||
# 은 `\"`, `\\`, `\/`, `\b`, `\f`, `\n`, `\r`, `\t`, `\uXXXX` 만.
|
||||
# stateful walker — string literal 안에서만 fix. 외부 (object 구조) 의 newline
|
||||
# 은 valid whitespace 라 보존.
|
||||
escaped = _fix_json_string_escapes(candidate)
|
||||
try:
|
||||
obj = json.loads(escaped)
|
||||
return obj if isinstance(obj, dict) else None
|
||||
return json.loads(cleaned)
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
_VALID_JSON_ESCAPES = set('"\\/bfnrtu')
|
||||
|
||||
|
||||
def _fix_json_string_escapes(s: str) -> str:
|
||||
"""JSON string literal 안의 raw newline + invalid backslash 만 escape.
|
||||
|
||||
state machine: in_string 토글 (`"` 마주침). string 안에서만:
|
||||
- raw LF/CR/TAB → ``\\n``/``\\r``/``\\t`` 로 변환
|
||||
- 백슬래시 다음에 valid escape char (`"\\/bfnrtu`) 면 그대로
|
||||
- 백슬래시 다음에 invalid char (`\\c`, `\\,`) 면 백슬래시 자체를 ``\\\\`` 로 escape
|
||||
string 외부 (`{` `,` `:` 사이) 의 raw newline 등은 JSON whitespace 라 보존.
|
||||
"""
|
||||
out: list[str] = []
|
||||
i = 0
|
||||
n = len(s)
|
||||
in_string = False
|
||||
while i < n:
|
||||
ch = s[i]
|
||||
if not in_string:
|
||||
if ch == '"':
|
||||
in_string = True
|
||||
out.append(ch)
|
||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
# in_string
|
||||
if ch == "\\":
|
||||
nxt = s[i + 1] if i + 1 < n else ""
|
||||
if nxt in _VALID_JSON_ESCAPES:
|
||||
out.append(ch)
|
||||
out.append(nxt)
|
||||
i += 2
|
||||
continue
|
||||
# invalid escape — backslash 자체를 escape
|
||||
out.append("\\\\")
|
||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
if ch == '"':
|
||||
in_string = False
|
||||
out.append(ch)
|
||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
if ch == "\n":
|
||||
out.append("\\n")
|
||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
if ch == "\r":
|
||||
out.append("\\r")
|
||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
if ch == "\t":
|
||||
out.append("\\t")
|
||||
i += 1
|
||||
continue
|
||||
out.append(ch)
|
||||
i += 1
|
||||
return "".join(out)
|
||||
|
||||
# 프롬프트 로딩
|
||||
PROMPTS_DIR = Path(__file__).parent.parent / "prompts"
|
||||
|
||||
@@ -146,61 +52,24 @@ CLASSIFY_PROMPT = _load_prompt("classify.txt") if (PROMPTS_DIR / "classify.txt")
|
||||
|
||||
|
||||
class AIClient:
|
||||
"""AI 모델 통합 클라이언트.
|
||||
|
||||
B-0 3-tier routing:
|
||||
- call_triage(): Mac mini 26B MLX, 상시 호출 (llm_gate 외부 — concurrent 안전성 별 검토)
|
||||
- call_primary(): Mac mini 26B MLX, 에스컬레이션 전용 (llm_gate Semaphore(1) 는 **caller 책임**)
|
||||
- call_fallback(): triage/primary 실패 시 최후 방어선. Claude Sonnet 4 API (PR #20 swap 완료)
|
||||
|
||||
Legacy: classify() / summarize() 는 기존 호출부(tests/eval runner)를 위해 남겨둠.
|
||||
신규 worker 경로는 전부 call_triage / call_primary 사용.
|
||||
"""
|
||||
"""AI Gateway를 통한 통합 클라이언트. 기본값은 항상 Qwen3.5."""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.ai = settings.ai
|
||||
self._http = httpx.AsyncClient(timeout=120)
|
||||
|
||||
# ─── 3-tier routing (B-0) ───────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
async def call_triage(self, prompt: str) -> str:
|
||||
"""Mac mini 26B MLX 직접 호출 (config.yaml ai.models.triage). llm_gate 외부 실행 — PR #20 이후 triage/primary 동일 endpoint 라 concurrent 안전성 별 검토.
|
||||
|
||||
timeout 은 config.yaml ai.models.triage.timeout (기본 30s).
|
||||
실패 시 caller 가 에스컬레이션 또는 fallback 판단.
|
||||
"""
|
||||
return await self._request(self.ai.triage, prompt)
|
||||
|
||||
async def call_primary(self, prompt: str, system: str | None = None) -> str:
|
||||
"""26B MLX 호출. 에스컬레이션 전용.
|
||||
|
||||
**caller 가 반드시 `async with get_mlx_gate():` 블록 안에서 호출해야 한다.**
|
||||
Semaphore(1) 로 동시 호출이 1건으로 제한되어 있고, gate 는 primary 전용.
|
||||
|
||||
system: 지정 시 별도 system 메시지로 주입(이드 substrate compose 등). None=기존 동작(user 단일).
|
||||
"""
|
||||
return await self._request(self.ai.primary, prompt, system=system)
|
||||
|
||||
async def call_fallback(self, prompt: str) -> str:
|
||||
"""triage/primary 실패 시 최후 방어선. Claude Sonnet 4 API (config.yaml ai.models.fallback) — PR #20 이후 swap 완료."""
|
||||
return await self._request(self.ai.fallback, prompt)
|
||||
|
||||
# ─── Legacy API (classify_worker 교체 시 제거 예정) ───────────────────
|
||||
|
||||
async def classify(self, text: str) -> dict:
|
||||
"""[DEPRECATED] 기존 classify_worker 전용. B-1 에서 summary_triage 로 대체.
|
||||
|
||||
호출부 정리 전 존속. 신규 코드는 call_triage + prompt_render 를 쓸 것.
|
||||
"""
|
||||
"""문서 분류 — 항상 primary(Qwen3.5) 사용"""
|
||||
prompt = CLASSIFY_PROMPT.replace("{document_text}", text)
|
||||
response = await self._call_chat(self.ai.primary, prompt)
|
||||
return response
|
||||
|
||||
async def summarize(self, text: str, force_premium: bool = False) -> str:
|
||||
"""[DEPRECATED] 기존 호출부용. B-1 에서 summary_triage 가 tldr 대체."""
|
||||
if force_premium:
|
||||
return await self._call_chat(self.ai.premium, f"다음 문서를 500자 이내로 요약해주세요:\n\n{text}")
|
||||
return await self._call_chat(self.ai.primary, f"다음 문서를 500자 이내로 요약해주세요:\n\n{text}")
|
||||
"""문서 요약 — 기본 Qwen3.5, 장문이거나 명시적 요청 시만 Claude"""
|
||||
model = self.ai.primary
|
||||
if force_premium or len(text) > 15000:
|
||||
model = self.ai.premium
|
||||
return await self._call_chat(model, f"다음 문서를 500자 이내로 요약해주세요:\n\n{text}")
|
||||
|
||||
async def embed(self, text: str) -> list[float]:
|
||||
"""벡터 임베딩 — GPU 서버 전용"""
|
||||
@@ -211,24 +80,10 @@ class AIClient:
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
return response.json()["embedding"]
|
||||
|
||||
async def rerank(self, query: str, texts: list[str]) -> list[dict]:
|
||||
"""TEI bge-reranker-v2-m3 호출 (Phase 1.3).
|
||||
|
||||
TEI POST /rerank API:
|
||||
request: {"query": str, "texts": [str, ...]}
|
||||
response: [{"index": int, "score": float}, ...] (정렬됨)
|
||||
|
||||
timeout은 self.ai.rerank.timeout (config.yaml).
|
||||
호출자(rerank_service)가 asyncio.Semaphore + try/except로 감쌈.
|
||||
"""
|
||||
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()
|
||||
async def ocr(self, image_bytes: bytes) -> str:
|
||||
"""이미지 OCR — GPU 서버 전용"""
|
||||
# TODO: Qwen2.5-VL-7B 비전 모델 호출 구현
|
||||
raise NotImplementedError("OCR는 Phase 1에서 구현")
|
||||
|
||||
async def _call_chat(self, model_config, prompt: str) -> str:
|
||||
"""OpenAI 호환 API 호출 + 자동 폴백"""
|
||||
@@ -239,12 +94,8 @@ class AIClient:
|
||||
return await self._request(self.ai.fallback, prompt)
|
||||
raise
|
||||
|
||||
async def _request(self, model_config, prompt: str, system: str | None = None) -> str:
|
||||
"""단일 모델 API 호출 (OpenAI 호환 + Anthropic Messages API).
|
||||
|
||||
system: 지정 시 system 으로 주입(OpenAI=system role 메시지 / Anthropic=top-level system 필드).
|
||||
None=user 단일 메시지(기존 동작, 하위호환).
|
||||
"""
|
||||
async def _request(self, model_config, prompt: str) -> str:
|
||||
"""단일 모델 API 호출 (OpenAI 호환 + Anthropic Messages API)"""
|
||||
is_anthropic = "anthropic.com" in model_config.endpoint
|
||||
|
||||
if is_anthropic:
|
||||
@@ -254,40 +105,28 @@ class AIClient:
|
||||
"anthropic-version": "2023-06-01",
|
||||
"content-type": "application/json",
|
||||
}
|
||||
body = {
|
||||
"model": model_config.model,
|
||||
"max_tokens": model_config.max_tokens,
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
}
|
||||
if system:
|
||||
body["system"] = system
|
||||
response = await self._http.post(
|
||||
model_config.endpoint,
|
||||
headers=headers,
|
||||
json=body,
|
||||
json={
|
||||
"model": model_config.model,
|
||||
"max_tokens": model_config.max_tokens,
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
},
|
||||
timeout=model_config.timeout,
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
data = response.json()
|
||||
return data["content"][0]["text"]
|
||||
else:
|
||||
messages = []
|
||||
if system:
|
||||
messages.append({"role": "system", "content": system})
|
||||
messages.append({"role": "user", "content": prompt})
|
||||
payload = {
|
||||
"model": model_config.model,
|
||||
"messages": messages,
|
||||
"max_tokens": model_config.max_tokens,
|
||||
"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
|
||||
}
|
||||
if model_config.temperature is not None:
|
||||
payload["temperature"] = model_config.temperature
|
||||
if model_config.top_p is not None:
|
||||
payload["top_p"] = model_config.top_p
|
||||
response = await self._http.post(
|
||||
model_config.endpoint,
|
||||
json=payload,
|
||||
json={
|
||||
"model": model_config.model,
|
||||
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
"max_tokens": model_config.max_tokens,
|
||||
"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False},
|
||||
},
|
||||
timeout=model_config.timeout,
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
|
||||
@@ -1,97 +0,0 @@
|
||||
"""EscalationEnvelope — 4B → 26B 핸드오프 계약.
|
||||
|
||||
4B 가 "자신이 처리 못한다" 고 판단했을 때 26B 에게 전달하는 구조화 메시지.
|
||||
26B 는 distilled_context 로 방향을 잡고 original_pointers 로 필요한 원문만 재조회.
|
||||
|
||||
PR-A 는 dataclass 계약만 정의. 실제 생성/소비는 PR-B 의 escalation_service 가 담당.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import json
|
||||
from dataclasses import asdict, dataclass, field
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
|
||||
ValidFromStage = {
|
||||
"triage",
|
||||
"classify",
|
||||
"summarize_short",
|
||||
"advice_trigger",
|
||||
"night_sweep",
|
||||
"ask_pre",
|
||||
"unknown", # 호환성용
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class EscalationEnvelope:
|
||||
from_stage: str
|
||||
escalation_reasons: tuple[str, ...]
|
||||
risk_flags: tuple[str, ...]
|
||||
distilled_context: str
|
||||
original_pointers: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
|
||||
synthesis_directives: tuple[str, ...] = ()
|
||||
user_intent: str | None = None
|
||||
draft_hint: str | None = None
|
||||
|
||||
def __post_init__(self) -> None:
|
||||
if self.from_stage not in ValidFromStage:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"from_stage '{self.from_stage}' not in {ValidFromStage}"
|
||||
)
|
||||
if not isinstance(self.escalation_reasons, tuple):
|
||||
raise TypeError("escalation_reasons must be tuple (for hashability)")
|
||||
if not isinstance(self.risk_flags, tuple):
|
||||
raise TypeError("risk_flags must be tuple (for hashability)")
|
||||
if not isinstance(self.synthesis_directives, tuple):
|
||||
raise TypeError("synthesis_directives must be tuple (for hashability)")
|
||||
|
||||
# -- 26B system prompt 주입용 텍스트 -----------------------------------
|
||||
def to_system_injection(self) -> str:
|
||||
lines = [
|
||||
"=== ESCALATION ENVELOPE (from 4B) ===",
|
||||
f"from_stage: {self.from_stage}",
|
||||
f"reasons: {', '.join(self.escalation_reasons) or '(none)'}",
|
||||
f"risk_flags: {', '.join(self.risk_flags) or '(none)'}",
|
||||
]
|
||||
if self.user_intent:
|
||||
lines.append(f"user_intent: {self.user_intent}")
|
||||
if self.draft_hint:
|
||||
lines.append(f"draft_hint: {self.draft_hint}")
|
||||
|
||||
if self.synthesis_directives:
|
||||
lines.append("")
|
||||
lines.append("synthesis_directives (각 risk_flag 별 지시사항, 반드시 준수):")
|
||||
for d in self.synthesis_directives:
|
||||
lines.append(f" - {d}")
|
||||
|
||||
if self.distilled_context:
|
||||
lines.append("")
|
||||
lines.append("distilled_context (4B 가 압축한 요지 — 참고용, 숫자·인용은 원문 재확인 필수):")
|
||||
lines.append(self.distilled_context)
|
||||
|
||||
if self.original_pointers:
|
||||
lines.append("")
|
||||
lines.append("original_pointers (필요 시 재조회):")
|
||||
lines.append(json.dumps(self.original_pointers, ensure_ascii=False, indent=2))
|
||||
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
# -- JSON round-trip ---------------------------------------------------
|
||||
def to_json(self) -> str:
|
||||
return json.dumps(asdict(self), ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
@classmethod
|
||||
def from_json(cls, s: str) -> EscalationEnvelope:
|
||||
raw = json.loads(s)
|
||||
return cls(
|
||||
from_stage=raw["from_stage"],
|
||||
escalation_reasons=tuple(raw.get("escalation_reasons", ())),
|
||||
risk_flags=tuple(raw.get("risk_flags", ())),
|
||||
distilled_context=raw.get("distilled_context", ""),
|
||||
original_pointers=raw.get("original_pointers", {}) or {},
|
||||
synthesis_directives=tuple(raw.get("synthesis_directives", ())),
|
||||
user_intent=raw.get("user_intent"),
|
||||
draft_hint=raw.get("draft_hint"),
|
||||
)
|
||||
@@ -1,72 +0,0 @@
|
||||
"""오디오 전사(STT) 조회 API — /api/audio
|
||||
|
||||
AudioPlayer 가 줄 단위로 렌더하고 클릭 시 audio.currentTime 으로 점프한다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.audio_segment import AudioSegment
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
class AudioSegmentResponse(BaseModel):
|
||||
start: float
|
||||
end: float
|
||||
text: str
|
||||
|
||||
model_config = {"from_attributes": True}
|
||||
|
||||
|
||||
class AudioSegmentsResponse(BaseModel):
|
||||
document_id: int
|
||||
language: str | None
|
||||
duration: float | None
|
||||
segments: list[AudioSegmentResponse]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{doc_id}/segments", response_model=AudioSegmentsResponse)
|
||||
async def get_audio_segments(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""audio 문서의 전사 세그먼트 조회.
|
||||
|
||||
category='audio' 가 아닌 문서는 404. 세그먼트가 아직 없는 경우 빈 배열 반환.
|
||||
language / duration 은 현재 ORM 에 별도 컬럼이 없어 None (필요 시 후속 확장).
|
||||
"""
|
||||
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 getattr(doc, "category", None) != "audio":
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="오디오 문서가 아닙니다")
|
||||
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
select(AudioSegment)
|
||||
.where(AudioSegment.document_id == doc_id)
|
||||
.order_by(AudioSegment.start_s.asc())
|
||||
)
|
||||
rows = result.scalars().all()
|
||||
|
||||
segments = [
|
||||
AudioSegmentResponse(start=r.start_s, end=r.end_s, text=r.text)
|
||||
for r in rows
|
||||
]
|
||||
|
||||
return AudioSegmentsResponse(
|
||||
document_id=doc_id,
|
||||
language=None,
|
||||
duration=None,
|
||||
segments=segments,
|
||||
)
|
||||
@@ -15,12 +15,9 @@ from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from core.auth import (
|
||||
REFRESH_TOKEN_EXPIRE_DAYS,
|
||||
create_access_token,
|
||||
create_laptop_worker_bot_token,
|
||||
create_refresh_token,
|
||||
create_voice_memo_bot_token,
|
||||
decode_token,
|
||||
get_current_user,
|
||||
verify_password_changed_at,
|
||||
hash_password,
|
||||
verify_password,
|
||||
verify_totp,
|
||||
@@ -120,16 +117,6 @@ async def login(
|
||||
user.last_login_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
# Voice Memo PoC v1 — bot 계정 한정 long-expiry token (env gate). 일반 사용자 흐름 영향 0.
|
||||
bot_token = create_voice_memo_bot_token(user.username)
|
||||
if bot_token is not None:
|
||||
return AccessTokenResponse(access_token=bot_token)
|
||||
|
||||
# PR-Worker-Pool-Registry-1B — laptop-worker-bot 한정 long-expiry token (voice-memo 분기 우선 평가).
|
||||
laptop_bot_token = create_laptop_worker_bot_token(user.username)
|
||||
if laptop_bot_token is not None:
|
||||
return AccessTokenResponse(access_token=laptop_bot_token)
|
||||
|
||||
# refresh token → HttpOnly cookie
|
||||
_set_refresh_cookie(response, create_refresh_token(user.username))
|
||||
|
||||
@@ -168,7 +155,6 @@ async def refresh_token(
|
||||
status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
|
||||
detail="유저를 찾을 수 없음",
|
||||
)
|
||||
verify_password_changed_at(payload, user)
|
||||
|
||||
# 새 refresh token → cookie
|
||||
_set_refresh_cookie(response, create_refresh_token(user.username))
|
||||
@@ -211,6 +197,5 @@ async def change_password(
|
||||
)
|
||||
|
||||
user.password_hash = hash_password(body.new_password)
|
||||
user.password_changed_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return {"message": "비밀번호가 변경되었습니다"}
|
||||
|
||||
@@ -1,323 +0,0 @@
|
||||
"""Morning Briefing API — read-only + 수동 regenerate.
|
||||
|
||||
엔드포인트:
|
||||
- GET /api/briefing/latest : 가장 최근 briefing
|
||||
- GET /api/briefing?date=YYYY-MM-DD : 특정 날짜 briefing
|
||||
- POST /api/briefing/regenerate?date=... : 동기 워커 트리거 (admin), DELETE+INSERT tx
|
||||
|
||||
응답은 topic 평면 list (axis 반대 — Phase 4 와 달리 country 그룹 X).
|
||||
각 topic 안에 country_perspectives JSONB 가 들어있어 cross-country 비교 분석을 표현.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import date as date_type
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import selectinload
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user, require_admin
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.briefing import BriefingTopic, MorningBriefing
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Pydantic 응답 모델 ───
|
||||
|
||||
|
||||
class CountryPerspective(BaseModel):
|
||||
country: str
|
||||
summary: str
|
||||
article_ids: list[int] = []
|
||||
|
||||
|
||||
class KeyQuote(BaseModel):
|
||||
country: str = ""
|
||||
source: str = ""
|
||||
quote: str
|
||||
|
||||
|
||||
class TopicResponse(BaseModel):
|
||||
id: int # 2026-05-13 카드 액션 (read/highlight) 호출용 식별자
|
||||
topic_rank: int
|
||||
topic_label: str
|
||||
headline: str
|
||||
country_perspectives: list[CountryPerspective]
|
||||
divergences: list[str]
|
||||
convergences: list[str]
|
||||
key_quotes: list[KeyQuote]
|
||||
historical_context: str | None = None
|
||||
cluster_members: list[int] = []
|
||||
article_count: int
|
||||
country_count: int
|
||||
importance_score: float
|
||||
llm_fallback_used: bool
|
||||
# 2026-05-13 사용자 액션 — UI 의 카드별 토글
|
||||
is_read: bool = False
|
||||
read_at: datetime | None = None
|
||||
highlighted: bool = False
|
||||
highlighted_at: datetime | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class BriefingResponse(BaseModel):
|
||||
briefing_date: date_type
|
||||
window_start: datetime
|
||||
window_end: datetime
|
||||
decay_lambda: float
|
||||
total_articles: int
|
||||
total_countries: int
|
||||
total_topics: int
|
||||
generation_ms: int | None
|
||||
llm_calls: int
|
||||
llm_failures: int
|
||||
status: str
|
||||
headline_oneliner: str | None = None
|
||||
topics: list[TopicResponse]
|
||||
|
||||
|
||||
class RegenerateResponse(BaseModel):
|
||||
status: str
|
||||
briefing_id: int | None
|
||||
briefing_date: date_type
|
||||
total_topics: int
|
||||
total_articles: int
|
||||
llm_calls: int
|
||||
llm_failures: int
|
||||
generation_ms: int
|
||||
regenerated: bool
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── helpers ───
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_response(b: MorningBriefing) -> BriefingResponse:
|
||||
topics = []
|
||||
for t in sorted(b.topics, key=lambda x: x.topic_rank):
|
||||
topics.append(
|
||||
TopicResponse(
|
||||
id=t.id,
|
||||
topic_rank=t.topic_rank,
|
||||
topic_label=t.topic_label,
|
||||
headline=t.headline,
|
||||
country_perspectives=[
|
||||
CountryPerspective(**cp) for cp in (t.country_perspectives or [])
|
||||
],
|
||||
divergences=list(t.divergences or []),
|
||||
convergences=list(t.convergences or []),
|
||||
key_quotes=[KeyQuote(**q) for q in (t.key_quotes or [])],
|
||||
historical_context=t.historical_context,
|
||||
cluster_members=list(t.cluster_members or []),
|
||||
article_count=t.article_count,
|
||||
country_count=t.country_count,
|
||||
importance_score=t.importance_score,
|
||||
llm_fallback_used=t.llm_fallback_used,
|
||||
is_read=t.is_read,
|
||||
read_at=t.read_at,
|
||||
highlighted=t.highlighted,
|
||||
highlighted_at=t.highlighted_at,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
return BriefingResponse(
|
||||
briefing_date=b.briefing_date,
|
||||
window_start=b.window_start,
|
||||
window_end=b.window_end,
|
||||
decay_lambda=b.decay_lambda,
|
||||
total_articles=b.total_articles,
|
||||
total_countries=b.total_countries,
|
||||
total_topics=b.total_topics,
|
||||
generation_ms=b.generation_ms,
|
||||
llm_calls=b.llm_calls,
|
||||
llm_failures=b.llm_failures,
|
||||
status=b.status,
|
||||
headline_oneliner=b.headline_oneliner,
|
||||
topics=topics,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _load_briefing(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
target_date: date_type | None,
|
||||
) -> MorningBriefing | None:
|
||||
query = select(MorningBriefing).options(selectinload(MorningBriefing.topics))
|
||||
if target_date is not None:
|
||||
query = query.where(MorningBriefing.briefing_date == target_date)
|
||||
else:
|
||||
query = query.order_by(MorningBriefing.briefing_date.desc())
|
||||
query = query.limit(1)
|
||||
result = await session.execute(query)
|
||||
return result.scalar_one_or_none()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Routes ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/latest", response_model=BriefingResponse)
|
||||
async def get_latest(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""가장 최근 morning briefing."""
|
||||
b = await _load_briefing(session, target_date=None)
|
||||
if b is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="아직 생성된 briefing 없음")
|
||||
return _build_response(b)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("", response_model=BriefingResponse)
|
||||
async def get_briefing(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
date: date_type | None = Query(default=None, description="YYYY-MM-DD (KST briefing_date)"),
|
||||
):
|
||||
"""특정 날짜 briefing (date 미지정 시 최신)."""
|
||||
b = await _load_briefing(session, target_date=date)
|
||||
if b is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=404,
|
||||
detail=f"briefing 없음 (date={date})" if date else "아직 생성된 briefing 없음",
|
||||
)
|
||||
return _build_response(b)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/regenerate", response_model=RegenerateResponse)
|
||||
async def regenerate(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(require_admin)],
|
||||
date: date_type | None = Query(default=None, description="YYYY-MM-DD KST 기준 briefing_date"),
|
||||
):
|
||||
"""수동 트리거 (admin). 동기 실행 — delete+insert transaction.
|
||||
|
||||
date 미지정 시 오늘 KST. 같은 날 row 존재 시 transaction 안에서 삭제 후 신규 생성.
|
||||
응답 status='success' | 'partial' | 'failed' | 'empty'.
|
||||
"""
|
||||
from workers.briefing_worker import run
|
||||
|
||||
result = await run(target_date=date)
|
||||
if result is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=500, detail="briefing 워커 실행 실패 (로그 확인)")
|
||||
|
||||
return RegenerateResponse(
|
||||
status=result["status"],
|
||||
briefing_id=result.get("briefing_id"),
|
||||
briefing_date=date or datetime.now().date(),
|
||||
total_topics=result["total_topics"],
|
||||
total_articles=result["total_articles"],
|
||||
llm_calls=result["llm_calls"],
|
||||
llm_failures=result["llm_failures"],
|
||||
generation_ms=result["generation_ms"],
|
||||
regenerated=result.get("regenerated", True),
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 2026-05-13 신규: 날짜 선택 + 카드 액션 ───
|
||||
|
||||
|
||||
class BriefingDateSummary(BaseModel):
|
||||
briefing_date: date_type
|
||||
total_topics: int
|
||||
total_articles: int
|
||||
status: str
|
||||
read_count: int # 사용자가 읽음 처리한 토픽 수
|
||||
highlighted_count: int
|
||||
|
||||
|
||||
class TopicActionRequest(BaseModel):
|
||||
value: bool
|
||||
|
||||
|
||||
class TopicActionResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
is_read: bool
|
||||
read_at: datetime | None
|
||||
highlighted: bool
|
||||
highlighted_at: datetime | None
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/dates", response_model=list[BriefingDateSummary])
|
||||
async def list_dates(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
limit: int = Query(default=60, ge=1, le=365),
|
||||
):
|
||||
"""사용 가능한 briefing 날짜 목록 (최신 desc). UI date picker 의 데이터 소스."""
|
||||
from sqlalchemy import func, case
|
||||
|
||||
stmt = (
|
||||
select(
|
||||
MorningBriefing.briefing_date,
|
||||
MorningBriefing.total_topics,
|
||||
MorningBriefing.total_articles,
|
||||
MorningBriefing.status,
|
||||
func.count(case((BriefingTopic.is_read.is_(True), 1))).label("read_count"),
|
||||
func.count(case((BriefingTopic.highlighted.is_(True), 1))).label("highlighted_count"),
|
||||
)
|
||||
.outerjoin(BriefingTopic, BriefingTopic.briefing_id == MorningBriefing.id)
|
||||
.group_by(MorningBriefing.id)
|
||||
.order_by(MorningBriefing.briefing_date.desc())
|
||||
.limit(limit)
|
||||
)
|
||||
rows = (await session.execute(stmt)).all()
|
||||
return [
|
||||
BriefingDateSummary(
|
||||
briefing_date=r.briefing_date,
|
||||
total_topics=r.total_topics,
|
||||
total_articles=r.total_articles,
|
||||
status=r.status,
|
||||
read_count=r.read_count or 0,
|
||||
highlighted_count=r.highlighted_count or 0,
|
||||
)
|
||||
for r in rows
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/topics/{topic_id}/read", response_model=TopicActionResponse)
|
||||
async def set_topic_read(
|
||||
topic_id: int,
|
||||
body: TopicActionRequest,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""토픽 카드 읽음 토글. value=true → 읽음 + read_at=now / false → 해제 + read_at=NULL."""
|
||||
topic = await session.get(BriefingTopic, topic_id)
|
||||
if topic is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail=f"topic 없음 id={topic_id}")
|
||||
topic.is_read = body.value
|
||||
topic.read_at = datetime.now() if body.value else None
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(topic)
|
||||
return TopicActionResponse(
|
||||
id=topic.id,
|
||||
is_read=topic.is_read,
|
||||
read_at=topic.read_at,
|
||||
highlighted=topic.highlighted,
|
||||
highlighted_at=topic.highlighted_at,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/topics/{topic_id}/highlight", response_model=TopicActionResponse)
|
||||
async def set_topic_highlight(
|
||||
topic_id: int,
|
||||
body: TopicActionRequest,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""토픽 카드 하이라이트 토글. value=true → highlighted + highlighted_at=now / false → 해제."""
|
||||
topic = await session.get(BriefingTopic, topic_id)
|
||||
if topic is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail=f"topic 없음 id={topic_id}")
|
||||
topic.highlighted = body.value
|
||||
topic.highlighted_at = datetime.now() if body.value else None
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(topic)
|
||||
return TopicActionResponse(
|
||||
id=topic.id,
|
||||
is_read=topic.is_read,
|
||||
read_at=topic.read_at,
|
||||
highlighted=topic.highlighted,
|
||||
highlighted_at=topic.highlighted_at,
|
||||
)
|
||||
@@ -1,34 +0,0 @@
|
||||
"""공개 설정 엔드포인트
|
||||
|
||||
이 엔드포인트의 scope:
|
||||
- 민감정보 없는, 프론트 동작에 필수인 최소 공개 설정만 제공.
|
||||
- 임의의 서버 설정을 프론트에 노출하는 범용 창구가 아님.
|
||||
- 필드 추가 시 "민감정보 여부 + 프론트 필수 여부" 2가지 기준 통과 필요.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
from core.config import settings
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
class UploadPublicConfig(BaseModel):
|
||||
max_bytes: int
|
||||
|
||||
|
||||
class PublicConfigResponse(BaseModel):
|
||||
upload: UploadPublicConfig
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/public", response_model=PublicConfigResponse)
|
||||
async def get_public_config() -> PublicConfigResponse:
|
||||
"""프론트가 초기 로드 시 조회하는 공개 설정.
|
||||
|
||||
현재 제공: upload.max_bytes (업로드 pre-check UX 용도).
|
||||
slack_ratio, stream_chunk_bytes 등 서버 내부 정책은 노출하지 않음.
|
||||
"""
|
||||
return PublicConfigResponse(
|
||||
upload=UploadPublicConfig(max_bytes=settings.upload.max_bytes),
|
||||
)
|
||||
+5
-167
@@ -35,42 +35,6 @@ class PipelineStatus(BaseModel):
|
||||
count: int
|
||||
|
||||
|
||||
class QueueLag(BaseModel):
|
||||
"""파이프라인 stage 별 처리 지연 — 운영 카드용.
|
||||
|
||||
pipeline_status 는 24h 누적 통계라 현재 적체 신호로 부족.
|
||||
queue_lag 는 현재 시점 pending/processing/failed + oldest pending age 로
|
||||
"지금 막힌 게 있는가" 를 보여준다.
|
||||
"""
|
||||
stage: str
|
||||
pending: int
|
||||
processing: int
|
||||
failed: int
|
||||
oldest_pending_age_sec: int | None # 가장 오래된 pending 의 created_at 기준 경과 (초)
|
||||
|
||||
|
||||
class TierHealthStack(BaseModel):
|
||||
"""PR-B B-3 — tier 관측성 카드 소스 (24h 윈도우).
|
||||
|
||||
대시보드 카드 (Day 4 튜닝 — 2026-04-27 임계치 재조정):
|
||||
- "에스컬레이션 비율": escalated_total / triage_total
|
||||
· <80% 적색 (정책 매칭 실패 증가 — 진짜 튜닝 필요)
|
||||
· 80~99% 정상 (safety/health 정책 의도)
|
||||
- "triage JSON 건강도": triage_json_invalid / triage_total (>5% 적색)
|
||||
- "Backlog Suppression": suppressed_total / triage_total (>10% 주황)
|
||||
- "Deep summary 안정성": deep_err_total / deep_total (>5% 적색)
|
||||
"""
|
||||
triage_total: int = 0
|
||||
escalated_total: int = 0
|
||||
escalation_by_reason: dict[str, int] = {} # long_context / low_confidence / deep_requested / self_declare
|
||||
escalation_by_domain: dict[str, int] = {} # safety_reference / news_item / ...
|
||||
triage_json_invalid: int = 0 # error_code='triage_json_invalid'
|
||||
suppressed_total: int = 0 # suppressed_reason IS NOT NULL
|
||||
# Day 4 튜닝 신규 — deep_summary 호출 안정성
|
||||
deep_total: int = 0 # mode='summary_deep' 전체
|
||||
deep_err_total: int = 0 # error_code IS NOT NULL (call_failed / parse:*)
|
||||
|
||||
|
||||
class DashboardResponse(BaseModel):
|
||||
today_added: int
|
||||
today_by_domain: list[DomainCount]
|
||||
@@ -80,16 +44,6 @@ class DashboardResponse(BaseModel):
|
||||
pipeline_status: list[PipelineStatus]
|
||||
failed_count: int
|
||||
total_documents: int
|
||||
# 카운트 분리: 문서함(비-note/비-news) / 메모(memo+note) / 뉴스(news)
|
||||
documents_count: int = 0
|
||||
memos_count: int = 0
|
||||
news_count: int = 0
|
||||
# §4 — category 기반 카드 + 승인 pending + queue lag
|
||||
category_counts: dict[str, int] = {}
|
||||
library_pending_suggestions: int = 0
|
||||
queue_lag: list[QueueLag] = []
|
||||
# PR-B B-3 — tier 관측성
|
||||
tier_health: TierHealthStack = TierHealthStack()
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/", response_model=DashboardResponse)
|
||||
@@ -128,11 +82,11 @@ async def get_dashboard(
|
||||
)
|
||||
law_alerts = law_result.scalar() or 0
|
||||
|
||||
# 최근 문서 7건
|
||||
# 최근 문서 5건
|
||||
recent_result = await session.execute(
|
||||
select(Document)
|
||||
.order_by(Document.created_at.desc())
|
||||
.limit(7)
|
||||
.limit(5)
|
||||
)
|
||||
recent_docs = recent_result.scalars().all()
|
||||
|
||||
@@ -154,118 +108,9 @@ async def get_dashboard(
|
||||
)
|
||||
failed_count = failed_result.scalar() or 0
|
||||
|
||||
# 전체 문서 수 + 카테고리별 분리 (단일 쿼리)
|
||||
# 문서함: 비-note, 비-news / 메모: memo+note / 뉴스: news 유입 경로 기준
|
||||
count_result = await session.execute(
|
||||
text("""
|
||||
SELECT
|
||||
COUNT(*) AS total,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE source_channel NOT IN ('news', 'law_monitor') AND file_type != 'note') AS documents,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE source_channel = 'memo' AND file_type = 'note') AS memos,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE source_channel = 'news') AS news
|
||||
FROM documents WHERE deleted_at IS NULL
|
||||
""")
|
||||
)
|
||||
counts = count_result.one()
|
||||
total_documents = counts[0]
|
||||
documents_count = counts[1]
|
||||
memos_count = counts[2]
|
||||
news_count = counts[3]
|
||||
|
||||
# §4 — 카테고리별 count (§1 documents.category enum)
|
||||
cat_result = await session.execute(
|
||||
text("""
|
||||
SELECT category, COUNT(*)
|
||||
FROM documents
|
||||
WHERE deleted_at IS NULL AND category IS NOT NULL
|
||||
GROUP BY category
|
||||
""")
|
||||
)
|
||||
category_counts = {row[0]: row[1] for row in cat_result.all()}
|
||||
|
||||
# §4 — 승인 대기 (library 제안)
|
||||
pending_result = await session.execute(
|
||||
text("""
|
||||
SELECT COUNT(*)
|
||||
FROM documents
|
||||
WHERE deleted_at IS NULL
|
||||
AND ai_suggestion IS NOT NULL
|
||||
AND ai_suggestion->>'proposed_category' = 'library'
|
||||
""")
|
||||
)
|
||||
library_pending_suggestions = pending_result.scalar() or 0
|
||||
|
||||
# §4 — queue lag (현재 시점 stage 별 적체 신호)
|
||||
# extract/classify/embed 외에 stt/thumbnail (§3) 도 자동 포함.
|
||||
lag_result = await session.execute(
|
||||
text("""
|
||||
SELECT
|
||||
stage,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE status='pending') AS pending,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE status='processing') AS processing,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE status='failed') AS failed,
|
||||
EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - MIN(created_at) FILTER (WHERE status='pending')))::int
|
||||
AS oldest_pending_age_sec
|
||||
FROM processing_queue
|
||||
GROUP BY stage
|
||||
ORDER BY stage
|
||||
""")
|
||||
)
|
||||
queue_lag = [
|
||||
QueueLag(
|
||||
stage=row[0],
|
||||
pending=row[1] or 0,
|
||||
processing=row[2] or 0,
|
||||
failed=row[3] or 0,
|
||||
oldest_pending_age_sec=row[4],
|
||||
)
|
||||
for row in lag_result.all()
|
||||
]
|
||||
|
||||
# ─── PR-B B-3 — tier 관측성 (24h) + Day 4 deep_err 추가 ───
|
||||
tier_rows = (await session.execute(text("""
|
||||
SELECT
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE mode = 'summary_triage') AS triage_total,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE mode = 'summary_triage' AND escalated_to_26b = true) AS escalated_total,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE mode = 'summary_triage' AND error_code = 'triage_json_invalid') AS json_invalid,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE mode = 'summary_triage' AND suppressed_reason IS NOT NULL) AS suppressed_total,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE mode = 'summary_deep') AS deep_total,
|
||||
COUNT(*) FILTER (WHERE mode = 'summary_deep' AND error_code IS NOT NULL) AS deep_err_total
|
||||
FROM analyze_events
|
||||
WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '24 hours'
|
||||
"""))).one()
|
||||
|
||||
reason_rows = await session.execute(text("""
|
||||
SELECT unnest(escalation_reasons) AS reason, COUNT(*) AS n
|
||||
FROM analyze_events
|
||||
WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '24 hours'
|
||||
AND mode = 'summary_triage'
|
||||
AND escalated_to_26b = true
|
||||
GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC
|
||||
"""))
|
||||
escalation_by_reason = {r[0]: r[1] for r in reason_rows if r[0]}
|
||||
|
||||
domain_rows = await session.execute(text("""
|
||||
SELECT subject_domain, COUNT(*) AS n
|
||||
FROM analyze_events
|
||||
WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '24 hours'
|
||||
AND mode = 'summary_triage'
|
||||
AND escalated_to_26b = true
|
||||
AND subject_domain IS NOT NULL
|
||||
GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC
|
||||
"""))
|
||||
escalation_by_domain = {r[0]: r[1] for r in domain_rows}
|
||||
|
||||
tier_health = TierHealthStack(
|
||||
triage_total=int(tier_rows.triage_total or 0),
|
||||
escalated_total=int(tier_rows.escalated_total or 0),
|
||||
triage_json_invalid=int(tier_rows.json_invalid or 0),
|
||||
suppressed_total=int(tier_rows.suppressed_total or 0),
|
||||
deep_total=int(tier_rows.deep_total or 0),
|
||||
deep_err_total=int(tier_rows.deep_err_total or 0),
|
||||
escalation_by_reason=escalation_by_reason,
|
||||
escalation_by_domain=escalation_by_domain,
|
||||
)
|
||||
# 전체 문서 수
|
||||
total_result = await session.execute(select(func.count(Document.id)))
|
||||
total_documents = total_result.scalar() or 0
|
||||
|
||||
return DashboardResponse(
|
||||
today_added=today_added,
|
||||
@@ -290,11 +135,4 @@ async def get_dashboard(
|
||||
],
|
||||
failed_count=failed_count,
|
||||
total_documents=total_documents,
|
||||
documents_count=documents_count,
|
||||
memos_count=memos_count,
|
||||
news_count=news_count,
|
||||
category_counts=category_counts,
|
||||
library_pending_suggestions=library_pending_suggestions,
|
||||
queue_lag=queue_lag,
|
||||
tier_health=tier_health,
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -1,250 +0,0 @@
|
||||
"""Phase 4 Global Digest API — read-only + 디버그 regenerate.
|
||||
|
||||
엔드포인트:
|
||||
- GET /api/digest/latest : 가장 최근 digest
|
||||
- GET /api/digest/dates : 생성된 digest 날짜 목록 (date picker 용)
|
||||
- GET /api/digest?date=YYYY-MM-DD : 특정 날짜 digest
|
||||
- GET /api/digest?country=KR : 특정 국가만
|
||||
- POST /api/digest/regenerate : 백그라운드 digest 워커 트리거 (auth 필요)
|
||||
|
||||
응답은 country → topic 2-level 구조. country 가 비어있는 경우 응답에서 자동 생략.
|
||||
각 topic 은 article_ids(doc_id) 와 함께 articles([{id, title}]) 를 반환 — title 은 documents
|
||||
배치 조회로 채우며(한 digest 당 1 쿼리), 매칭 없는 id(하드삭제 등)는 title=null 로 둔다
|
||||
(프론트는 "(제목 없음)" 으로 렌더, 빈 링크 금지). article → /documents/{id} 라우팅용.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
from datetime import date as date_type
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import selectinload
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user, require_admin
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.digest import DigestTopic, GlobalDigest
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Pydantic 응답 모델 (schemas/ 디렉토리 미사용 → inline 정의) ───
|
||||
|
||||
|
||||
class ArticleRef(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
title: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class TopicResponse(BaseModel):
|
||||
topic_rank: int
|
||||
topic_label: str
|
||||
summary: str
|
||||
article_ids: list[int]
|
||||
articles: list[ArticleRef]
|
||||
article_count: int
|
||||
importance_score: float
|
||||
raw_weight_sum: float
|
||||
llm_fallback_used: bool
|
||||
|
||||
|
||||
class CountryGroup(BaseModel):
|
||||
country: str
|
||||
topics: list[TopicResponse]
|
||||
|
||||
|
||||
class DigestResponse(BaseModel):
|
||||
digest_date: date_type
|
||||
window_start: datetime
|
||||
window_end: datetime
|
||||
decay_lambda: float
|
||||
total_articles: int
|
||||
total_countries: int
|
||||
total_topics: int
|
||||
generation_ms: int | None
|
||||
llm_calls: int
|
||||
llm_failures: int
|
||||
status: str
|
||||
countries: list[CountryGroup]
|
||||
|
||||
|
||||
class DigestDateSummary(BaseModel):
|
||||
"""date picker 용 경량 요약 (브리핑 /briefing/dates 와 동형)."""
|
||||
|
||||
digest_date: date_type
|
||||
total_topics: int
|
||||
total_countries: int
|
||||
total_articles: int
|
||||
status: str
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── helpers ───
|
||||
|
||||
|
||||
def _collect_article_ids(digest: GlobalDigest) -> set[int]:
|
||||
"""digest 의 모든 topic article_ids 를 dedupe 한 set (배치 title 조회용).
|
||||
|
||||
같은 기사가 여러 topic 에 걸리면 중복 id 가 생기므로 set 으로 한 번 줄인다.
|
||||
"""
|
||||
ids: set[int] = set()
|
||||
for t in digest.topics:
|
||||
for aid in t.article_ids or []:
|
||||
try:
|
||||
ids.add(int(aid))
|
||||
except (TypeError, ValueError):
|
||||
continue
|
||||
return ids
|
||||
|
||||
|
||||
async def _fetch_titles(session: AsyncSession, ids: set[int]) -> dict[int, str | None]:
|
||||
"""doc_id → title 배치 조회. 매칭 없는 id 는 map 에 부재(호출부가 None 처리)."""
|
||||
if not ids:
|
||||
return {}
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
select(Document.id, Document.title).where(Document.id.in_(ids))
|
||||
)
|
||||
return {row.id: row.title for row in result.all()}
|
||||
|
||||
|
||||
def _build_response(
|
||||
digest: GlobalDigest,
|
||||
title_map: dict[int, str | None],
|
||||
country_filter: str | None = None,
|
||||
) -> DigestResponse:
|
||||
"""ORM 객체 → DigestResponse. country_filter 가 주어지면 해당 국가만.
|
||||
|
||||
title_map miss(삭제/아카이브된 문서)는 title=None 으로 — 프론트가 "(제목 없음)" 처리.
|
||||
"""
|
||||
topics_by_country: dict[str, list[TopicResponse]] = {}
|
||||
for t in sorted(digest.topics, key=lambda x: (x.country, x.topic_rank)):
|
||||
if country_filter and t.country != country_filter:
|
||||
continue
|
||||
ids = [int(a) for a in (t.article_ids or [])]
|
||||
topics_by_country.setdefault(t.country, []).append(
|
||||
TopicResponse(
|
||||
topic_rank=t.topic_rank,
|
||||
topic_label=t.topic_label,
|
||||
summary=t.summary,
|
||||
article_ids=ids,
|
||||
articles=[ArticleRef(id=aid, title=title_map.get(aid)) for aid in ids],
|
||||
article_count=t.article_count,
|
||||
importance_score=t.importance_score,
|
||||
raw_weight_sum=t.raw_weight_sum,
|
||||
llm_fallback_used=t.llm_fallback_used,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
countries = [
|
||||
CountryGroup(country=c, topics=topics_by_country[c])
|
||||
for c in sorted(topics_by_country.keys())
|
||||
]
|
||||
|
||||
return DigestResponse(
|
||||
digest_date=digest.digest_date,
|
||||
window_start=digest.window_start,
|
||||
window_end=digest.window_end,
|
||||
decay_lambda=digest.decay_lambda,
|
||||
total_articles=digest.total_articles,
|
||||
total_countries=digest.total_countries,
|
||||
total_topics=digest.total_topics,
|
||||
generation_ms=digest.generation_ms,
|
||||
llm_calls=digest.llm_calls,
|
||||
llm_failures=digest.llm_failures,
|
||||
status=digest.status,
|
||||
countries=countries,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _load_digest(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
target_date: date_type | None,
|
||||
) -> GlobalDigest | None:
|
||||
"""date 가 주어지면 해당 날짜, 아니면 최신 digest 1건."""
|
||||
query = select(GlobalDigest).options(selectinload(GlobalDigest.topics))
|
||||
if target_date is not None:
|
||||
query = query.where(GlobalDigest.digest_date == target_date)
|
||||
else:
|
||||
query = query.order_by(GlobalDigest.digest_date.desc())
|
||||
query = query.limit(1)
|
||||
result = await session.execute(query)
|
||||
return result.scalar_one_or_none()
|
||||
|
||||
|
||||
async def _respond(session: AsyncSession, digest: GlobalDigest, country_filter: str | None = None) -> DigestResponse:
|
||||
"""digest 1건 → article 제목 배치 enrich 후 응답 빌드."""
|
||||
title_map = await _fetch_titles(session, _collect_article_ids(digest))
|
||||
return _build_response(digest, title_map, country_filter=country_filter)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Routes ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/latest", response_model=DigestResponse)
|
||||
async def get_latest(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""가장 최근 생성된 global digest."""
|
||||
digest = await _load_digest(session, target_date=None)
|
||||
if digest is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="아직 생성된 digest 없음")
|
||||
return await _respond(session, digest)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/dates", response_model=list[DigestDateSummary])
|
||||
async def list_dates(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
limit: int = Query(default=60, ge=1, le=365, description="최신부터 N개"),
|
||||
):
|
||||
"""생성된 digest 날짜 목록 (date picker 용, 최신 내림차순)."""
|
||||
query = (
|
||||
select(GlobalDigest)
|
||||
.order_by(GlobalDigest.digest_date.desc())
|
||||
.limit(limit)
|
||||
)
|
||||
rows = (await session.execute(query)).scalars().all()
|
||||
return [
|
||||
DigestDateSummary(
|
||||
digest_date=g.digest_date,
|
||||
total_topics=g.total_topics,
|
||||
total_countries=g.total_countries,
|
||||
total_articles=g.total_articles,
|
||||
status=g.status,
|
||||
)
|
||||
for g in rows
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("", response_model=DigestResponse)
|
||||
async def get_digest(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
date: date_type | None = Query(default=None, description="YYYY-MM-DD (KST)"),
|
||||
country: str | None = Query(default=None, description="국가 코드 (예: KR)"),
|
||||
):
|
||||
"""특정 날짜 또는 국가 필터링된 digest. date 미지정 시 최신."""
|
||||
digest = await _load_digest(session, target_date=date)
|
||||
if digest is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=404,
|
||||
detail=f"digest 없음 (date={date})" if date else "아직 생성된 digest 없음",
|
||||
)
|
||||
country_filter = country.upper() if country else None
|
||||
return await _respond(session, digest, country_filter=country_filter)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/regenerate")
|
||||
async def regenerate(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(require_admin)],
|
||||
):
|
||||
"""수동 트리거 — 백그라운드 태스크로 워커 실행 (admin 필요)."""
|
||||
from workers.digest_worker import run
|
||||
|
||||
asyncio.create_task(run())
|
||||
return {"status": "started", "message": "global_digest 워커 백그라운드 실행 시작"}
|
||||
@@ -1,151 +0,0 @@
|
||||
"""자료별 손글씨 노트 API.
|
||||
|
||||
흐름:
|
||||
GET /api/documents/{id}/note → 단건 조회 (없으면 strokes_json=None)
|
||||
PUT /api/documents/{id}/note → upsert (strokes_json + canvas 크기)
|
||||
DELETE /api/documents/{id}/note → 노트 삭제
|
||||
|
||||
ownership:
|
||||
- documents 에 user_id 부재 (single-user). document_notes.user_id 만으로 분리.
|
||||
- GET/PUT/DELETE 모두 WHERE user_id=current_user.id AND document_id=:doc_id.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Annotated, Any
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert as pg_insert
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.document_note import DocumentNote
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
class NoteResponse(BaseModel):
|
||||
document_id: int
|
||||
strokes_json: dict[str, Any] | None
|
||||
canvas_width: int | None
|
||||
canvas_height: int | None
|
||||
schema_version: int
|
||||
updated_at: datetime | None
|
||||
created_at: datetime | None
|
||||
|
||||
|
||||
class NoteUpdate(BaseModel):
|
||||
strokes_json: dict[str, Any] | None = None
|
||||
canvas_width: int | None = None
|
||||
canvas_height: int | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
async def _verify_document(session: AsyncSession, document_id: int) -> Document:
|
||||
doc = await session.get(Document, document_id)
|
||||
if doc is None or getattr(doc, "deleted_at", None) is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
return doc
|
||||
|
||||
|
||||
def _empty_response(document_id: int) -> NoteResponse:
|
||||
return NoteResponse(
|
||||
document_id=document_id,
|
||||
strokes_json=None,
|
||||
canvas_width=None,
|
||||
canvas_height=None,
|
||||
schema_version=1,
|
||||
updated_at=None,
|
||||
created_at=None,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _to_response(note: DocumentNote) -> NoteResponse:
|
||||
return NoteResponse(
|
||||
document_id=note.document_id,
|
||||
strokes_json=note.strokes_json,
|
||||
canvas_width=note.canvas_width,
|
||||
canvas_height=note.canvas_height,
|
||||
schema_version=note.schema_version,
|
||||
updated_at=note.updated_at,
|
||||
created_at=note.created_at,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{document_id}/note", response_model=NoteResponse)
|
||||
async def get_note(
|
||||
document_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
await _verify_document(session, document_id)
|
||||
res = await session.execute(
|
||||
select(DocumentNote).where(
|
||||
DocumentNote.user_id == user.id,
|
||||
DocumentNote.document_id == document_id,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
note = res.scalar_one_or_none()
|
||||
if note is None:
|
||||
return _empty_response(document_id)
|
||||
return _to_response(note)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.put("/{document_id}/note", response_model=NoteResponse)
|
||||
async def upsert_note(
|
||||
document_id: int,
|
||||
body: NoteUpdate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""upsert — 같은 (user, document) 면 update, 없으면 insert. PostgreSQL ON CONFLICT."""
|
||||
await _verify_document(session, document_id)
|
||||
values: dict[str, Any] = {
|
||||
"user_id": user.id,
|
||||
"document_id": document_id,
|
||||
"strokes_json": body.strokes_json,
|
||||
"canvas_width": body.canvas_width,
|
||||
"canvas_height": body.canvas_height,
|
||||
}
|
||||
stmt = (
|
||||
pg_insert(DocumentNote)
|
||||
.values(**values)
|
||||
.on_conflict_do_update(
|
||||
index_elements=["user_id", "document_id"],
|
||||
set_={
|
||||
"strokes_json": body.strokes_json,
|
||||
"canvas_width": body.canvas_width,
|
||||
"canvas_height": body.canvas_height,
|
||||
"updated_at": datetime.now(),
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
.returning(DocumentNote)
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
note = result.scalar_one()
|
||||
await session.commit()
|
||||
return _to_response(note)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete("/{document_id}/note", status_code=204)
|
||||
async def delete_note(
|
||||
document_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
await _verify_document(session, document_id)
|
||||
res = await session.execute(
|
||||
select(DocumentNote).where(
|
||||
DocumentNote.user_id == user.id,
|
||||
DocumentNote.document_id == document_id,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
note = res.scalar_one_or_none()
|
||||
if note is not None:
|
||||
await session.delete(note)
|
||||
await session.commit()
|
||||
@@ -1,112 +0,0 @@
|
||||
"""자료실 회독 카운트 API — append-only 로그 기반.
|
||||
|
||||
동작 규칙 (사용자 명시):
|
||||
- detail 페이지 진입만으로 자동 +1 금지. 명시 클릭 시에만 호출.
|
||||
- POST /api/documents/{id}/read → row 1개 insert (회독 +1)
|
||||
- GET /api/documents/{id}/read-stats → {read_count, last_read_at}
|
||||
- DELETE /api/documents/{id}/read/last → 현재 사용자의 그 문서 마지막 row 1개만 삭제
|
||||
|
||||
ownership:
|
||||
- documents 테이블에 user_id 없음 (single-user). document_reads.user_id 로
|
||||
사용자 분리. multi-user 전환 시 documents.user_id 추가 후 ownership check 필요.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import delete, func, select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.document_read import DocumentRead
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
class ReadStats(BaseModel):
|
||||
read_count: int
|
||||
last_read_at: datetime | None
|
||||
|
||||
|
||||
async def _get_stats(
|
||||
session: AsyncSession, user_id: int, document_id: int
|
||||
) -> ReadStats:
|
||||
row = await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
func.count(DocumentRead.id),
|
||||
func.max(DocumentRead.read_at),
|
||||
).where(
|
||||
DocumentRead.user_id == user_id,
|
||||
DocumentRead.document_id == document_id,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
count, last = row.one()
|
||||
return ReadStats(read_count=int(count or 0), last_read_at=last)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _verify_document_visible(
|
||||
session: AsyncSession, document_id: int
|
||||
) -> Document:
|
||||
"""문서 존재 + 미삭제 확인. ownership 은 single-user 가정으로 통과."""
|
||||
doc = await session.get(Document, document_id)
|
||||
if doc is None or getattr(doc, "deleted_at", None) is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
return doc
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{document_id}/read", response_model=ReadStats, status_code=201)
|
||||
async def add_read(
|
||||
document_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""회독 +1 — 사용자 명시 클릭. 같은 날 여러 번 호출 가능 (각각 별개 회독)."""
|
||||
await _verify_document_visible(session, document_id)
|
||||
session.add(DocumentRead(user_id=user.id, document_id=document_id))
|
||||
await session.commit()
|
||||
return await _get_stats(session, user.id, document_id)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{document_id}/read-stats", response_model=ReadStats)
|
||||
async def get_read_stats(
|
||||
document_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""현재 사용자의 그 문서 회독 통계."""
|
||||
await _verify_document_visible(session, document_id)
|
||||
return await _get_stats(session, user.id, document_id)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete("/{document_id}/read/last", response_model=ReadStats)
|
||||
async def delete_last_read(
|
||||
document_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""현재 사용자의 그 문서 마지막 회독 row 1개만 삭제 (실수 클릭 취소)."""
|
||||
await _verify_document_visible(session, document_id)
|
||||
# 현재 사용자 + 해당 문서의 가장 최근 row 1건만.
|
||||
last = await session.execute(
|
||||
select(DocumentRead.id)
|
||||
.where(
|
||||
DocumentRead.user_id == user.id,
|
||||
DocumentRead.document_id == document_id,
|
||||
)
|
||||
.order_by(DocumentRead.read_at.desc(), DocumentRead.id.desc())
|
||||
.limit(1)
|
||||
)
|
||||
last_id = last.scalar_one_or_none()
|
||||
if last_id is not None:
|
||||
await session.execute(
|
||||
delete(DocumentRead).where(DocumentRead.id == last_id)
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return await _get_stats(session, user.id, document_id)
|
||||
+42
-1125
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,680 +0,0 @@
|
||||
"""events API — 개인 운영 로그 / 일정 / 할 일 / 회고 (PR-1).
|
||||
|
||||
PR-1 scope (plan beszel-tingly-sloth.md v6):
|
||||
- POST /api/events (kind=task/calendar_event/activity_log)
|
||||
- GET /api/events/{id}
|
||||
- GET /api/events?kind&status&from&to&project_tag&source
|
||||
- PATCH /api/events/{id} (허용 필드만, 시간 필드 변경 시 reschedule history)
|
||||
- POST /api/events/{id}/complete | /cancel | /defer | /reactivate
|
||||
- GET /api/events/today (timezone 정책 적용)
|
||||
- GET /api/events/inbox
|
||||
- GET /api/events/activity?from&to
|
||||
|
||||
PR-1 제외: DELETE / log shortcut / upcoming / ingest / iCal / ntfy.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
from datetime import date, datetime, timedelta, timezone
|
||||
from typing import Annotated, Any
|
||||
from zoneinfo import ZoneInfo
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Body, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from sqlalchemy import and_, or_, select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.event import Event
|
||||
from models.event_history import EventHistory
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
DEFAULT_TIMEZONE = "Asia/Seoul"
|
||||
|
||||
# PATCH 허용 필드 — status/completed_at/cancelled_at/defer_until/source/source_ref/
|
||||
# raw_metadata/user_id/created_by 는 lifecycle endpoint 또는 시스템 결정.
|
||||
PATCH_ALLOWED_FIELDS = {
|
||||
"title",
|
||||
"description",
|
||||
"due_at",
|
||||
"start_at",
|
||||
"end_at",
|
||||
"started_at",
|
||||
"ended_at",
|
||||
"all_day",
|
||||
"timezone",
|
||||
"priority",
|
||||
"project_tag",
|
||||
"tags",
|
||||
"memo_document_id",
|
||||
}
|
||||
# 시간 필드 변경 시 reschedule history 1건 자동 기록 (defer_until 은 /defer 전용).
|
||||
RESCHEDULE_TIME_FIELDS = {
|
||||
"due_at",
|
||||
"start_at",
|
||||
"end_at",
|
||||
"started_at",
|
||||
"ended_at",
|
||||
"all_day",
|
||||
"timezone",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 스키마 ───
|
||||
|
||||
|
||||
class EventCreate(BaseModel):
|
||||
title: str
|
||||
description: str | None = None
|
||||
kind: str # task | calendar_event | activity_log
|
||||
status: str | None = None # 미지정 시 kind 별 default
|
||||
due_at: datetime | None = None
|
||||
start_at: datetime | None = None
|
||||
end_at: datetime | None = None
|
||||
started_at: datetime | None = None
|
||||
ended_at: datetime | None = None
|
||||
all_day: bool = False
|
||||
timezone: str | None = None
|
||||
priority: int | None = None
|
||||
project_tag: str | None = None
|
||||
tags: list[Any] = Field(default_factory=list)
|
||||
memo_document_id: int | None = None
|
||||
source: str = "manual"
|
||||
source_ref: str | None = None
|
||||
raw_metadata: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
|
||||
|
||||
|
||||
class EventPatch(BaseModel):
|
||||
"""PATCH 허용 필드만. status/completed_at 등 lifecycle 필드는 명시 거부."""
|
||||
|
||||
title: str | None = None
|
||||
description: str | None = None
|
||||
due_at: datetime | None = None
|
||||
start_at: datetime | None = None
|
||||
end_at: datetime | None = None
|
||||
started_at: datetime | None = None
|
||||
ended_at: datetime | None = None
|
||||
all_day: bool | None = None
|
||||
timezone: str | None = None
|
||||
priority: int | None = None
|
||||
project_tag: str | None = None
|
||||
tags: list[Any] | None = None
|
||||
memo_document_id: int | None = None
|
||||
|
||||
model_config = {"extra": "forbid"} # 허용 외 필드 → 422
|
||||
|
||||
|
||||
class DeferRequest(BaseModel):
|
||||
defer_until: datetime
|
||||
|
||||
|
||||
class EventResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
title: str
|
||||
description: str | None
|
||||
kind: str
|
||||
status: str
|
||||
due_at: datetime | None
|
||||
start_at: datetime | None
|
||||
end_at: datetime | None
|
||||
started_at: datetime | None
|
||||
ended_at: datetime | None
|
||||
all_day: bool
|
||||
timezone: str | None
|
||||
defer_until: datetime | None
|
||||
completed_at: datetime | None
|
||||
cancelled_at: datetime | None
|
||||
priority: int | None
|
||||
project_tag: str | None
|
||||
tags: list[Any]
|
||||
source: str
|
||||
source_ref: str | None
|
||||
raw_metadata: dict[str, Any]
|
||||
memo_document_id: int | None
|
||||
user_id: int
|
||||
created_by: str
|
||||
created_at: datetime
|
||||
updated_at: datetime
|
||||
|
||||
|
||||
class EventListResponse(BaseModel):
|
||||
items: list[EventResponse]
|
||||
total: int
|
||||
|
||||
|
||||
class EventHistoryResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
event_id: int
|
||||
changed_at: datetime
|
||||
changed_by: str
|
||||
change_kind: str
|
||||
before: dict[str, Any] | None
|
||||
after: dict[str, Any]
|
||||
|
||||
|
||||
class EventHistoryListResponse(BaseModel):
|
||||
items: list[EventHistoryResponse]
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 헬퍼 ───
|
||||
|
||||
|
||||
def _to_response(ev: Event) -> EventResponse:
|
||||
return EventResponse.model_validate(ev, from_attributes=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def _serialize_for_history(ev: Event) -> dict[str, Any]:
|
||||
"""events_history.before/after 용 dict snapshot (JSON 친화)."""
|
||||
payload: dict[str, Any] = {}
|
||||
for col in (
|
||||
"id",
|
||||
"title",
|
||||
"description",
|
||||
"kind",
|
||||
"status",
|
||||
"due_at",
|
||||
"start_at",
|
||||
"end_at",
|
||||
"started_at",
|
||||
"ended_at",
|
||||
"all_day",
|
||||
"timezone",
|
||||
"defer_until",
|
||||
"completed_at",
|
||||
"cancelled_at",
|
||||
"priority",
|
||||
"project_tag",
|
||||
"tags",
|
||||
"source",
|
||||
"source_ref",
|
||||
"raw_metadata",
|
||||
"memo_document_id",
|
||||
"user_id",
|
||||
"created_by",
|
||||
):
|
||||
v = getattr(ev, col, None)
|
||||
if isinstance(v, datetime):
|
||||
payload[col] = v.isoformat()
|
||||
else:
|
||||
payload[col] = v
|
||||
return payload
|
||||
|
||||
|
||||
def _actor_for_user(user: User) -> str:
|
||||
"""사용자 직접 호출 = manual. 향후 이드/email_ingest 는 service token 분기 (PR-3)."""
|
||||
return "manual"
|
||||
|
||||
|
||||
async def _record_history(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
event: Event,
|
||||
change_kind: str,
|
||||
changed_by: str,
|
||||
before: dict[str, Any] | None,
|
||||
after: dict[str, Any],
|
||||
) -> None:
|
||||
history = EventHistory(
|
||||
event_id=event.id,
|
||||
changed_by=changed_by,
|
||||
change_kind=change_kind,
|
||||
before=before,
|
||||
after=after,
|
||||
)
|
||||
session.add(history)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _load_owned(
|
||||
session: AsyncSession, event_id: int, user: User
|
||||
) -> Event:
|
||||
ev = await session.get(Event, event_id)
|
||||
if ev is None or ev.user_id != user.id:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="event not found")
|
||||
return ev
|
||||
|
||||
|
||||
def _resolve_timezone(tz_name: str | None) -> ZoneInfo:
|
||||
try:
|
||||
return ZoneInfo(tz_name or DEFAULT_TIMEZONE)
|
||||
except Exception:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail=f"invalid timezone: {tz_name}")
|
||||
|
||||
|
||||
def _local_day_bounds(tz_name: str | None) -> tuple[datetime, datetime, datetime]:
|
||||
"""today 의 [start_utc, end_utc) + now_utc 반환."""
|
||||
tz = _resolve_timezone(tz_name)
|
||||
now_local = datetime.now(tz)
|
||||
today_local = now_local.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
tomorrow_local = today_local + timedelta(days=1)
|
||||
return (
|
||||
today_local.astimezone(timezone.utc),
|
||||
tomorrow_local.astimezone(timezone.utc),
|
||||
now_local.astimezone(timezone.utc),
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _apply_activity_log_defaults(payload: dict[str, Any]) -> None:
|
||||
"""빠른 행동 기록 5초 UX — kind=activity_log 시 status/시간 default."""
|
||||
if payload.get("kind") != "activity_log":
|
||||
return
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
if not payload.get("status"):
|
||||
payload["status"] = "done"
|
||||
if payload.get("ended_at") is None:
|
||||
payload["ended_at"] = now
|
||||
if payload.get("started_at") is None:
|
||||
payload["started_at"] = payload["ended_at"]
|
||||
if payload.get("status") == "done":
|
||||
payload.setdefault("completed_at", now)
|
||||
|
||||
|
||||
def _apply_kind_default_status(payload: dict[str, Any]) -> None:
|
||||
"""kind 별 status default 보정."""
|
||||
if payload.get("status"):
|
||||
return
|
||||
kind = payload.get("kind")
|
||||
if kind == "calendar_event":
|
||||
payload["status"] = "scheduled"
|
||||
elif kind == "task":
|
||||
payload["status"] = "inbox"
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Create ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/", response_model=EventResponse, status_code=201)
|
||||
async def create_event(
|
||||
body: EventCreate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""events 생성. kind=activity_log 면 status=done/ended_at=now() default."""
|
||||
payload = body.model_dump(exclude_none=False)
|
||||
_apply_activity_log_defaults(payload)
|
||||
_apply_kind_default_status(payload)
|
||||
|
||||
if payload["kind"] not in ("task", "calendar_event", "activity_log"):
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="invalid kind")
|
||||
|
||||
actor = _actor_for_user(user)
|
||||
ev = Event(
|
||||
title=payload["title"],
|
||||
description=payload.get("description"),
|
||||
kind=payload["kind"],
|
||||
status=payload.get("status") or "inbox",
|
||||
due_at=payload.get("due_at"),
|
||||
start_at=payload.get("start_at"),
|
||||
end_at=payload.get("end_at"),
|
||||
started_at=payload.get("started_at"),
|
||||
ended_at=payload.get("ended_at"),
|
||||
all_day=payload.get("all_day") or False,
|
||||
timezone=payload.get("timezone"),
|
||||
completed_at=payload.get("completed_at"),
|
||||
priority=payload.get("priority"),
|
||||
project_tag=payload.get("project_tag"),
|
||||
tags=payload.get("tags") or [],
|
||||
source=payload.get("source") or "manual",
|
||||
source_ref=payload.get("source_ref"),
|
||||
raw_metadata=payload.get("raw_metadata") or {},
|
||||
memo_document_id=payload.get("memo_document_id"),
|
||||
user_id=user.id,
|
||||
created_by=actor,
|
||||
)
|
||||
session.add(ev)
|
||||
await session.flush()
|
||||
|
||||
await _record_history(
|
||||
session,
|
||||
event=ev,
|
||||
change_kind="create",
|
||||
changed_by=actor,
|
||||
before=None,
|
||||
after=_serialize_for_history(ev),
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(ev)
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── List / Get ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/", response_model=EventListResponse)
|
||||
async def list_events(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
kind: str | None = Query(None),
|
||||
status: str | None = Query(None, description="comma-separated list"),
|
||||
from_: datetime | None = Query(None, alias="from"),
|
||||
to: datetime | None = Query(None),
|
||||
project_tag: str | None = Query(None),
|
||||
source: str | None = Query(None),
|
||||
page: int = Query(1, ge=1),
|
||||
page_size: int = Query(50, ge=1, le=200),
|
||||
):
|
||||
"""events 목록 — current_user.id 자동 필터. upcoming 은 ?from=now&to=now+7d 로."""
|
||||
where = [Event.user_id == user.id]
|
||||
if kind:
|
||||
where.append(Event.kind == kind)
|
||||
if status:
|
||||
statuses = [s.strip() for s in status.split(",") if s.strip()]
|
||||
if statuses:
|
||||
where.append(Event.status.in_(statuses))
|
||||
if project_tag:
|
||||
where.append(Event.project_tag == project_tag)
|
||||
if source:
|
||||
where.append(Event.source == source)
|
||||
if from_ is not None:
|
||||
# task: due_at, calendar_event: start_at, activity_log: started_at
|
||||
where.append(
|
||||
or_(
|
||||
Event.due_at >= from_,
|
||||
Event.start_at >= from_,
|
||||
Event.started_at >= from_,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if to is not None:
|
||||
where.append(
|
||||
or_(
|
||||
Event.due_at < to,
|
||||
Event.start_at < to,
|
||||
Event.started_at < to,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
base = select(Event).where(and_(*where))
|
||||
total_q = await session.execute(
|
||||
select(Event.id).where(and_(*where))
|
||||
)
|
||||
total = len(total_q.scalars().all())
|
||||
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
base.order_by(Event.created_at.desc())
|
||||
.offset((page - 1) * page_size)
|
||||
.limit(page_size)
|
||||
)
|
||||
items = [_to_response(e) for e in rows.scalars().all()]
|
||||
return EventListResponse(items=items, total=total)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/today", response_model=EventListResponse)
|
||||
async def list_today(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
timezone: str | None = Query(None, description="기본 Asia/Seoul"),
|
||||
):
|
||||
"""오늘 해야 할 것 / 예정된 것. timezone 적용.
|
||||
|
||||
포함: task(due_at today) / calendar_event(start_at today) / activity_log(started_at today)
|
||||
status: inbox/next/scheduled/in_progress 또는 deferred (defer_until <= now() 일 때만).
|
||||
"""
|
||||
start_utc, end_utc, now_utc = _local_day_bounds(timezone)
|
||||
|
||||
today_clause = or_(
|
||||
and_(Event.kind == "task", Event.due_at >= start_utc, Event.due_at < end_utc),
|
||||
and_(
|
||||
Event.kind == "calendar_event",
|
||||
Event.start_at >= start_utc,
|
||||
Event.start_at < end_utc,
|
||||
),
|
||||
and_(
|
||||
Event.kind == "activity_log",
|
||||
Event.started_at >= start_utc,
|
||||
Event.started_at < end_utc,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
active_clause = or_(
|
||||
Event.status.in_(("inbox", "next", "scheduled", "in_progress")),
|
||||
and_(Event.status == "deferred", Event.defer_until <= now_utc),
|
||||
)
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(Event)
|
||||
.where(Event.user_id == user.id, today_clause, active_clause)
|
||||
.order_by(Event.start_at.asc(), Event.due_at.asc(), Event.started_at.asc())
|
||||
)
|
||||
items = [_to_response(e) for e in rows.scalars().all()]
|
||||
return EventListResponse(items=items, total=len(items))
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/inbox", response_model=EventListResponse)
|
||||
async def list_inbox(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""Inbox — 아직 정리 안 된 것."""
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(Event)
|
||||
.where(Event.user_id == user.id, Event.status == "inbox")
|
||||
.order_by(Event.created_at.desc())
|
||||
)
|
||||
items = [_to_response(e) for e in rows.scalars().all()]
|
||||
return EventListResponse(items=items, total=len(items))
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/activity", response_model=EventListResponse)
|
||||
async def list_activity(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
from_: datetime | None = Query(None, alias="from"),
|
||||
to: datetime | None = Query(None),
|
||||
):
|
||||
"""Activity timeline — 한 일 (kind=activity_log + status=done). Today 와 분리."""
|
||||
where = [
|
||||
Event.user_id == user.id,
|
||||
Event.kind == "activity_log",
|
||||
Event.status == "done",
|
||||
]
|
||||
if from_ is not None:
|
||||
where.append(Event.started_at >= from_)
|
||||
if to is not None:
|
||||
where.append(Event.started_at < to)
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(Event).where(and_(*where)).order_by(Event.started_at.desc())
|
||||
)
|
||||
items = [_to_response(e) for e in rows.scalars().all()]
|
||||
return EventListResponse(items=items, total=len(items))
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{event_id}", response_model=EventResponse)
|
||||
async def get_event(
|
||||
event_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
ev = await _load_owned(session, event_id, user)
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{event_id}/history", response_model=EventHistoryListResponse)
|
||||
async def get_event_history(
|
||||
event_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""events_history 조회 — 상세 페이지 timeline. lifecycle op 자동 기록만 (v1)."""
|
||||
await _load_owned(session, event_id, user) # owner 검증
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(EventHistory)
|
||||
.where(EventHistory.event_id == event_id)
|
||||
.order_by(EventHistory.changed_at.desc())
|
||||
)
|
||||
items = [
|
||||
EventHistoryResponse.model_validate(h, from_attributes=True)
|
||||
for h in rows.scalars().all()
|
||||
]
|
||||
return EventHistoryListResponse(items=items)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── PATCH ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{event_id}", response_model=EventResponse)
|
||||
async def patch_event(
|
||||
event_id: int,
|
||||
body: EventPatch,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""PATCH — 허용 필드만. 시간 필드 변경 시 reschedule history 자동 기록.
|
||||
|
||||
status/completed_at/cancelled_at/defer_until 등 lifecycle 필드는 별 endpoint 강제.
|
||||
"""
|
||||
ev = await _load_owned(session, event_id, user)
|
||||
|
||||
patch = body.model_dump(exclude_unset=True)
|
||||
if not patch:
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
|
||||
# 안전 검사 — extra=forbid 로 막혀 있지만 한 번 더.
|
||||
for k in patch:
|
||||
if k not in PATCH_ALLOWED_FIELDS:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail=f"field not patchable: {k}")
|
||||
|
||||
time_changed = any(k in RESCHEDULE_TIME_FIELDS for k in patch)
|
||||
before_snapshot = _serialize_for_history(ev) if time_changed else None
|
||||
|
||||
for k, v in patch.items():
|
||||
setattr(ev, k, v)
|
||||
await session.flush()
|
||||
|
||||
if time_changed:
|
||||
actor = _actor_for_user(user)
|
||||
await _record_history(
|
||||
session,
|
||||
event=ev,
|
||||
change_kind="reschedule",
|
||||
changed_by=actor,
|
||||
before=before_snapshot,
|
||||
after=_serialize_for_history(ev),
|
||||
)
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(ev)
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Lifecycle ───
|
||||
|
||||
|
||||
async def _transition(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
event: Event,
|
||||
change_kind: str,
|
||||
new_status: str,
|
||||
user: User,
|
||||
extra_apply: dict[str, Any] | None = None,
|
||||
) -> Event:
|
||||
actor = _actor_for_user(user)
|
||||
before = _serialize_for_history(event)
|
||||
event.status = new_status
|
||||
if extra_apply:
|
||||
for k, v in extra_apply.items():
|
||||
setattr(event, k, v)
|
||||
await session.flush()
|
||||
await _record_history(
|
||||
session,
|
||||
event=event,
|
||||
change_kind=change_kind,
|
||||
changed_by=actor,
|
||||
before=before,
|
||||
after=_serialize_for_history(event),
|
||||
)
|
||||
return event
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{event_id}/complete", response_model=EventResponse)
|
||||
async def complete_event(
|
||||
event_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
ev = await _load_owned(session, event_id, user)
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await _transition(
|
||||
session,
|
||||
event=ev,
|
||||
change_kind="complete",
|
||||
new_status="done",
|
||||
user=user,
|
||||
extra_apply={"completed_at": now},
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(ev)
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{event_id}/cancel", response_model=EventResponse)
|
||||
async def cancel_event(
|
||||
event_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
ev = await _load_owned(session, event_id, user)
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await _transition(
|
||||
session,
|
||||
event=ev,
|
||||
change_kind="cancel",
|
||||
new_status="cancelled",
|
||||
user=user,
|
||||
extra_apply={"cancelled_at": now},
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(ev)
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{event_id}/defer", response_model=EventResponse)
|
||||
async def defer_event(
|
||||
event_id: int,
|
||||
body: DeferRequest,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
ev = await _load_owned(session, event_id, user)
|
||||
await _transition(
|
||||
session,
|
||||
event=ev,
|
||||
change_kind="defer",
|
||||
new_status="deferred",
|
||||
user=user,
|
||||
extra_apply={"defer_until": body.defer_until},
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(ev)
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{event_id}/reactivate", response_model=EventResponse)
|
||||
async def reactivate_event(
|
||||
event_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""완료/취소/연기 해제 — kind 따라 기본 status 복귀.
|
||||
|
||||
task: inbox, calendar_event: scheduled, activity_log: done 유지 안 함 (activity_log 는 done 이 자연 상태이므로 reactivate 적용 X → 400).
|
||||
"""
|
||||
ev = await _load_owned(session, event_id, user)
|
||||
if ev.kind == "activity_log":
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=400, detail="activity_log 는 reactivate 대상 아님"
|
||||
)
|
||||
new_status = "scheduled" if ev.kind == "calendar_event" else "inbox"
|
||||
await _transition(
|
||||
session,
|
||||
event=ev,
|
||||
change_kind="reactivate",
|
||||
new_status=new_status,
|
||||
user=user,
|
||||
extra_apply={"completed_at": None, "cancelled_at": None, "defer_until": None},
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(ev)
|
||||
return _to_response(ev)
|
||||
@@ -1,75 +0,0 @@
|
||||
"""PR-MacMini-Derived-Worker-1 internal endpoint.
|
||||
|
||||
Mac mini derived-worker 가 study explanation 가공을 위해 호출.
|
||||
GPU = RAG context provider (LLM generation X), Mac mini = LLM 가공 공장.
|
||||
Bearer token 보호 (settings.internal_worker_token).
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, Header, HTTPException, Path, Response, status
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.config import settings
|
||||
from core.database import async_session
|
||||
from models.study_question import StudyQuestion
|
||||
from services.study.explanation_rag import gather_explanation_context, render_evidence_block
|
||||
from workers.study_explanation_worker import _render_envelope_prompt
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
def _verify_token(authorization: str | None = Header(default=None)) -> None:
|
||||
if not settings.internal_worker_token:
|
||||
raise HTTPException(status_code=503, detail="internal_worker_token not configured")
|
||||
if not authorization or not authorization.lower().startswith("bearer "):
|
||||
raise HTTPException(status_code=401, detail="missing Bearer token")
|
||||
token = authorization[7:].strip()
|
||||
if token != settings.internal_worker_token:
|
||||
raise HTTPException(status_code=403, detail="invalid token")
|
||||
|
||||
|
||||
async def _session() -> AsyncSession:
|
||||
async with async_session() as s:
|
||||
yield s
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/explanation-context/{question_id}")
|
||||
async def get_explanation_context(
|
||||
question_id: int = Path(..., ge=1),
|
||||
_auth: None = Depends(_verify_token),
|
||||
session: AsyncSession = Depends(_session),
|
||||
):
|
||||
question = await session.get(StudyQuestion, question_id)
|
||||
if question is None or question.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=410, detail="question deleted or missing")
|
||||
if question.ai_explanation_status == "ready":
|
||||
raise HTTPException(status_code=410, detail="explanation already ready")
|
||||
|
||||
ctx = await gather_explanation_context(session, question.user_id, question)
|
||||
docs_count = len(ctx.documents)
|
||||
qs_count = len(ctx.questions)
|
||||
if docs_count == 0 and qs_count == 0:
|
||||
return Response(status_code=204)
|
||||
|
||||
doc_block = render_evidence_block(ctx.documents)
|
||||
q_block = render_evidence_block(ctx.questions)
|
||||
rendered_prompt = _render_envelope_prompt(question, doc_block, q_block)
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
"internal_study_context qid=%s docs=%s questions=%s prompt_len=%s",
|
||||
question_id, docs_count, qs_count, len(rendered_prompt),
|
||||
)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"question_id": question.id,
|
||||
"question_correct_choice": question.correct_choice,
|
||||
"rendered_prompt": rendered_prompt,
|
||||
"evidence_summary": {
|
||||
"documents_count": docs_count,
|
||||
"questions_count": qs_count,
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
@@ -1,327 +0,0 @@
|
||||
"""PR-Worker-Pool-Registry-1B: /internal/worker/* 5 endpoint 실 구현.
|
||||
|
||||
worker-pool-policy §B.2 invariant 매핑:
|
||||
- inv 2: drain = heartbeat INSERT only (advisory). claim 거부 = Notebook-Pilot-1.
|
||||
- inv 3: /result result = raw JSONB only. canonical promote 0.
|
||||
- inv 4: ProcessingQueue 무변경 — worker_jobs 별 table.
|
||||
- inv 5: 운영 자동 분기 변경 0 — heartbeat alive 판정 SQL 부재, classify_worker/queue_consumer touch 0.
|
||||
|
||||
사용자 review 정정 5개 (2026-05-19):
|
||||
- #1: worker_jobs.user_id = job owner (실 사용자). worker 인증은 worker_id + JWT 별도.
|
||||
- #2: /result 소유권 검증 (WHERE id AND worker_id AND status='processing'). 매칭 0건 → 404.
|
||||
- #3: explicit failed 재시도 (attempts<max → pending 복귀, attempts>=max → final failed).
|
||||
- #4: /claim 204 = Response(status_code=204) body 0.
|
||||
- #5: mig 275 status CHECK ('pending','processing','completed','failed').
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
from typing import Annotated, Any
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Response, status
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from sqlalchemy import select, update
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert as pg_insert
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user, require_worker_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.worker_pool import WorkerCapability, WorkerHeartbeat, WorkerJob
|
||||
from services.worker_recap_context import fetch_recap_context
|
||||
|
||||
# PR-Worker-Pool-Registry-1C — payload size guard (recap context 가 큰 경우 차단).
|
||||
# 사용자 결정 2026-05-19: cap 1MB 상향 + fetch_recap_context deterministic compaction
|
||||
# (top-N memo + daily/kind aggregate). 운영 7d 데이터 ~1.36MB → 100KB 부족 → 1MB.
|
||||
# 운영 조정용 env override = `WORKER_RECAP_PAYLOAD_MAX_BYTES`.
|
||||
def _payload_max_bytes() -> int:
|
||||
return int(os.getenv("WORKER_RECAP_PAYLOAD_MAX_BYTES", "1000000"))
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Pydantic schemas ───
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerRegisterRequest(BaseModel):
|
||||
worker_id: str
|
||||
device_label: str
|
||||
worker_class: str
|
||||
tier: str
|
||||
capabilities: list[str] = []
|
||||
models_loaded: list[str] = []
|
||||
endpoint: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerHeartbeatRequest(BaseModel):
|
||||
worker_id: str
|
||||
status: str # starting/available/busy/draining
|
||||
current_job_id: int | None = None
|
||||
battery: str | None = None
|
||||
thermal: str | None = None
|
||||
raw_payload: dict[str, Any] = {}
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerClaimRequest(BaseModel):
|
||||
worker_id: str
|
||||
job_type: str
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerClaimResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
job_type: str
|
||||
payload: dict[str, Any]
|
||||
attempts: int
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerResultRequest(BaseModel):
|
||||
job_id: int
|
||||
worker_id: str # 정정 #2 — 소유권 검증
|
||||
status: str # completed | failed
|
||||
result: dict[str, Any] | None = None
|
||||
error_message: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerDrainRequest(BaseModel):
|
||||
worker_id: str
|
||||
reason: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 엔드포인트 ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/register")
|
||||
async def register(
|
||||
body: WorkerRegisterRequest,
|
||||
user: Annotated[Any, Depends(require_worker_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""worker_capabilities UPSERT — register 또는 capability 갱신."""
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
stmt = pg_insert(WorkerCapability).values(
|
||||
worker_id=body.worker_id,
|
||||
user_id=user.id,
|
||||
device_label=body.device_label,
|
||||
worker_class=body.worker_class,
|
||||
tier=body.tier,
|
||||
capabilities=body.capabilities,
|
||||
models_loaded=body.models_loaded,
|
||||
endpoint=body.endpoint,
|
||||
created_at=now,
|
||||
last_registered_at=now,
|
||||
).on_conflict_do_update(
|
||||
index_elements=["worker_id"],
|
||||
set_={
|
||||
"device_label": body.device_label,
|
||||
"worker_class": body.worker_class,
|
||||
"tier": body.tier,
|
||||
"capabilities": body.capabilities,
|
||||
"models_loaded": body.models_loaded,
|
||||
"endpoint": body.endpoint,
|
||||
"last_registered_at": now,
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
await session.execute(stmt)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return {"ok": True, "worker_id": body.worker_id}
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/heartbeat")
|
||||
async def heartbeat(
|
||||
body: WorkerHeartbeatRequest,
|
||||
user: Annotated[Any, Depends(require_worker_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""worker_heartbeats append-only INSERT.
|
||||
|
||||
inv 5 강제: alive 판정 SQL 부재. 본 endpoint 는 row 추가 + ok 반환만.
|
||||
"""
|
||||
hb = WorkerHeartbeat(
|
||||
worker_id=body.worker_id,
|
||||
status=body.status,
|
||||
current_job_id=body.current_job_id,
|
||||
battery=body.battery,
|
||||
thermal=body.thermal,
|
||||
raw_payload=body.raw_payload,
|
||||
)
|
||||
session.add(hb)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return {"ok": True}
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post(
|
||||
"/claim",
|
||||
responses={
|
||||
200: {"model": WorkerClaimResponse},
|
||||
204: {"description": "queue empty"},
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
async def claim(
|
||||
body: WorkerClaimRequest,
|
||||
user: Annotated[Any, Depends(require_worker_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""SELECT FOR UPDATE SKIP LOCKED 로 pending job 1건 claim.
|
||||
|
||||
정정 #4: miss → Response(status_code=204) body 0. WorkerClaimResponse | None 회피.
|
||||
"""
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
stmt = (
|
||||
select(WorkerJob)
|
||||
.where(WorkerJob.status == "pending", WorkerJob.job_type == body.job_type)
|
||||
.order_by(WorkerJob.created_at)
|
||||
.limit(1)
|
||||
.with_for_update(skip_locked=True)
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
job = result.scalar_one_or_none()
|
||||
if job is None:
|
||||
await session.commit() # FOR UPDATE 트랜잭션 해제
|
||||
return Response(status_code=204)
|
||||
|
||||
job.status = "processing"
|
||||
job.worker_id = body.worker_id
|
||||
job.claimed_at = now
|
||||
job.attempts = job.attempts + 1
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
return WorkerClaimResponse(
|
||||
id=job.id,
|
||||
job_type=job.job_type,
|
||||
payload=job.payload,
|
||||
attempts=job.attempts,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/result")
|
||||
async def result(
|
||||
body: WorkerResultRequest,
|
||||
user: Annotated[Any, Depends(require_worker_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""job 결과 제출. 정정 #2 (소유권) + #3 (재시도) 강제.
|
||||
|
||||
소유권 검증: WHERE id AND worker_id AND status='processing'. 매칭 0건 → 404.
|
||||
completed: status='completed' + result + completed_at.
|
||||
failed:
|
||||
attempts < max_attempts → status='pending' (worker_id/claimed_at/completed_at NULL).
|
||||
attempts >= max_attempts → status='failed' final + completed_at.
|
||||
result 컬럼 절대 갱신 X — request.result 무시 (failed 시 partial result 저장 차단).
|
||||
"""
|
||||
if body.status not in ("completed", "failed"):
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
|
||||
detail="status must be 'completed' or 'failed'",
|
||||
)
|
||||
|
||||
stmt = select(WorkerJob).where(
|
||||
WorkerJob.id == body.job_id,
|
||||
WorkerJob.worker_id == body.worker_id,
|
||||
WorkerJob.status == "processing",
|
||||
)
|
||||
res = await session.execute(stmt)
|
||||
job = res.scalar_one_or_none()
|
||||
if job is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
|
||||
detail="job not found or not owned by this worker (or not in processing)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
if body.status == "completed":
|
||||
job.status = "completed"
|
||||
job.result = body.result # raw JSONB (inv 3 — canonical promote 0)
|
||||
job.completed_at = now
|
||||
job.error_message = None
|
||||
else: # failed
|
||||
job.error_message = body.error_message
|
||||
# 정정 #3 정책: result 컬럼 절대 갱신 X (request.result 무시)
|
||||
if job.attempts < job.max_attempts:
|
||||
job.status = "pending"
|
||||
job.worker_id = None
|
||||
job.claimed_at = None
|
||||
job.completed_at = None
|
||||
else:
|
||||
job.status = "failed"
|
||||
job.completed_at = now
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
return {"ok": True, "status": job.status, "attempts": job.attempts}
|
||||
|
||||
|
||||
class JobsRecapRequest(BaseModel):
|
||||
days: int = Field(default=7, ge=1, le=30)
|
||||
|
||||
|
||||
class JobsRecapResponse(BaseModel):
|
||||
job_id: int
|
||||
memo_count: int
|
||||
event_count: int
|
||||
payload_bytes: int
|
||||
payload_compacted: bool
|
||||
omitted_memos: int
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/jobs/recap", response_model=JobsRecapResponse)
|
||||
async def enqueue_recap(
|
||||
body: JobsRecapRequest,
|
||||
user: Annotated[Any, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""PR-Worker-Pool-Registry-1C — recap context 조립 + worker_jobs INSERT.
|
||||
|
||||
인증 = 일반 user JWT (require_worker_user 아님). user 자신의 memo/event 만 묶음.
|
||||
payload size guard = JSON 직렬화 100KB 초과 시 413 (정정 #4 정신, recap-specific).
|
||||
"""
|
||||
context = await fetch_recap_context(session, user_id=user.id, days=body.days)
|
||||
payload_bytes = len(json.dumps(context, ensure_ascii=False).encode("utf-8"))
|
||||
cap = _payload_max_bytes()
|
||||
if payload_bytes > cap:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_413_REQUEST_ENTITY_TOO_LARGE,
|
||||
detail=(
|
||||
f"recap context payload {payload_bytes} bytes > {cap} bytes (after compaction). "
|
||||
f"days 를 줄여 재시도 (현재 {body.days}d) 또는 운영자에게 RECAP_MEMO_TOP_N / "
|
||||
"WORKER_RECAP_PAYLOAD_MAX_BYTES 조정 요청."
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
job = WorkerJob(
|
||||
user_id=user.id,
|
||||
job_type="recap",
|
||||
payload=context,
|
||||
)
|
||||
session.add(job)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(job)
|
||||
return JobsRecapResponse(
|
||||
job_id=job.id,
|
||||
memo_count=context["memo_count"],
|
||||
event_count=context["event_count"],
|
||||
payload_bytes=payload_bytes,
|
||||
payload_compacted=context["payload_compacted"],
|
||||
omitted_memos=context["summary_stats"]["omitted_memos"],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/drain")
|
||||
async def drain(
|
||||
body: WorkerDrainRequest,
|
||||
user: Annotated[Any, Depends(require_worker_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""drain = heartbeat INSERT status='draining' (advisory/audit only, inv 2).
|
||||
|
||||
claim 거부 로직 부재 = Notebook-Pilot-1 영역.
|
||||
"""
|
||||
payload: dict[str, Any] = {}
|
||||
if body.reason:
|
||||
payload["reason"] = body.reason
|
||||
hb = WorkerHeartbeat(
|
||||
worker_id=body.worker_id,
|
||||
status="draining",
|
||||
raw_payload=payload,
|
||||
)
|
||||
session.add(hb)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return {"ok": True}
|
||||
@@ -1,544 +0,0 @@
|
||||
"""자료실 분류 체계 CRUD API — /api/library"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import func, select
|
||||
from sqlalchemy import text as sql_text
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from core.library import LIBRARY_PREFIX, MAX_DEPTH, normalize_library_path
|
||||
from models.category import LibraryCategory
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.facet_value import FacetValue
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
FACET_TYPES = ("company", "topic", "doctype") # year는 사전 불필요
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 스키마 ───
|
||||
|
||||
|
||||
class CategoryCreate(BaseModel):
|
||||
path: str
|
||||
|
||||
|
||||
class CategoryRename(BaseModel):
|
||||
path: str
|
||||
new_name: str
|
||||
|
||||
|
||||
class CategoryResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
path: str
|
||||
name: str
|
||||
parent_path: str | None
|
||||
depth: int
|
||||
is_system: bool
|
||||
created_at: datetime
|
||||
updated_at: datetime
|
||||
|
||||
model_config = {"from_attributes": True}
|
||||
|
||||
|
||||
class CategoryTreeNode(BaseModel):
|
||||
name: str
|
||||
path: str
|
||||
count: int
|
||||
# 현재 사용자 기준, 해당 경로 (하위 경로 포함) 의 안 본 자료 수.
|
||||
# 0 이면 모두 1+회독.
|
||||
unread_count: int = 0
|
||||
is_category: bool
|
||||
is_system: bool
|
||||
has_children: bool
|
||||
children: list["CategoryTreeNode"]
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 엔드포인트 ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/categories", response_model=list[CategoryResponse])
|
||||
async def list_categories(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""전체 카테고리 flat 목록 (path 순)"""
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
select(LibraryCategory).order_by(LibraryCategory.path)
|
||||
)
|
||||
return [CategoryResponse.model_validate(c) for c in result.scalars().all()]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/categories", response_model=CategoryResponse, status_code=201)
|
||||
async def create_category(
|
||||
body: CategoryCreate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""카테고리 생성 (조상 자동 생성 포함)"""
|
||||
try:
|
||||
normalized = normalize_library_path(body.path)
|
||||
except ValueError as e:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))
|
||||
|
||||
segments = normalized.split("/")
|
||||
if len(segments) > MAX_DEPTH:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail=f"최대 {MAX_DEPTH}단계까지 가능")
|
||||
|
||||
# 중복 검사
|
||||
existing = await session.execute(
|
||||
select(LibraryCategory).where(LibraryCategory.path == normalized)
|
||||
)
|
||||
if existing.scalar_one_or_none():
|
||||
raise HTTPException(status_code=409, detail="이미 존재하는 분류 경로")
|
||||
|
||||
# 조상 자동 생성
|
||||
for i in range(1, len(segments)):
|
||||
ancestor_path = "/".join(segments[:i])
|
||||
ancestor_name = segments[i - 1]
|
||||
ancestor_parent = "/".join(segments[: i - 1]) or None
|
||||
exists = await session.execute(
|
||||
select(LibraryCategory.id).where(
|
||||
LibraryCategory.path == ancestor_path
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if not exists.scalar_one_or_none():
|
||||
session.add(LibraryCategory(
|
||||
path=ancestor_path,
|
||||
name=ancestor_name,
|
||||
parent_path=ancestor_parent,
|
||||
depth=i,
|
||||
))
|
||||
|
||||
# 본 카테고리 생성
|
||||
category = LibraryCategory(
|
||||
path=normalized,
|
||||
name=segments[-1],
|
||||
parent_path="/".join(segments[:-1]) or None,
|
||||
depth=len(segments),
|
||||
)
|
||||
session.add(category)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(category)
|
||||
|
||||
return CategoryResponse.model_validate(category)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/categories", response_model=CategoryResponse)
|
||||
async def rename_category(
|
||||
body: CategoryRename,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""카테고리 이름 변경 (leaf only, path 기반 식별)"""
|
||||
# 카테고리 조회
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
select(LibraryCategory).where(LibraryCategory.path == body.path)
|
||||
)
|
||||
category = result.scalar_one_or_none()
|
||||
if not category:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="분류를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
# 시스템 분류 보호
|
||||
if category.is_system:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="시스템 분류는 변경할 수 없습니다")
|
||||
|
||||
# leaf 검사
|
||||
children = await session.execute(
|
||||
select(func.count()).where(
|
||||
LibraryCategory.parent_path == category.path
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if children.scalar() > 0:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=422, detail="하위 분류가 있어 이름을 변경할 수 없습니다"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# new_name 검증
|
||||
new_name = body.new_name.strip()
|
||||
if not new_name:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="빈 이름")
|
||||
if len(new_name) > 30:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="이름은 30자 이하")
|
||||
|
||||
# 새 path 계산
|
||||
new_path = (
|
||||
f"{category.parent_path}/{new_name}" if category.parent_path else new_name
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 중복 검사
|
||||
dup = await session.execute(
|
||||
select(LibraryCategory.id).where(LibraryCategory.path == new_path)
|
||||
)
|
||||
if dup.scalar_one_or_none():
|
||||
raise HTTPException(status_code=409, detail="같은 이름의 분류가 이미 존재합니다")
|
||||
|
||||
old_tag = f"{LIBRARY_PREFIX}{category.path}"
|
||||
new_tag = f"{LIBRARY_PREFIX}{new_path}"
|
||||
|
||||
# 문서 태그 갱신
|
||||
await session.execute(
|
||||
sql_text("""
|
||||
UPDATE documents
|
||||
SET user_tags = COALESCE((
|
||||
SELECT jsonb_agg(
|
||||
CASE WHEN elem = :old_tag THEN :new_tag ELSE elem END
|
||||
)
|
||||
FROM jsonb_array_elements_text(
|
||||
COALESCE(user_tags, '[]'::jsonb)
|
||||
) AS elem
|
||||
), '[]'::jsonb)
|
||||
WHERE user_tags @> :old_tag_jsonb
|
||||
""").bindparams(
|
||||
old_tag=old_tag,
|
||||
new_tag=new_tag,
|
||||
old_tag_jsonb=f'["{old_tag}"]',
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 카테고리 row 갱신 (path, name만. parent_path 유지)
|
||||
category.path = new_path
|
||||
category.name = new_name
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(category)
|
||||
|
||||
return CategoryResponse.model_validate(category)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete("/categories", status_code=204)
|
||||
async def delete_category(
|
||||
path: str = Query(..., description="삭제할 카테고리 경로"),
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)] = None,
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)] = None,
|
||||
):
|
||||
"""카테고리 삭제 (leaf only, 문서 없는 경우만)"""
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
select(LibraryCategory).where(LibraryCategory.path == path)
|
||||
)
|
||||
category = result.scalar_one_or_none()
|
||||
if not category:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="분류를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
if category.is_system:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="시스템 분류는 삭제할 수 없습니다")
|
||||
|
||||
# leaf 검사
|
||||
children = await session.execute(
|
||||
select(func.count()).where(
|
||||
LibraryCategory.parent_path == category.path
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if children.scalar() > 0:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=422, detail="하위 분류가 있어 삭제할 수 없습니다"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 문서 연결 검사
|
||||
tag = f"{LIBRARY_PREFIX}{category.path}"
|
||||
doc_count = await session.execute(
|
||||
sql_text("""
|
||||
SELECT COUNT(*) FROM documents
|
||||
WHERE deleted_at IS NULL
|
||||
AND EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM jsonb_array_elements_text(
|
||||
COALESCE(user_tags, '[]'::jsonb)
|
||||
) AS t
|
||||
WHERE t = :tag
|
||||
)
|
||||
""").bindparams(tag=tag)
|
||||
)
|
||||
if doc_count.scalar() > 0:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=422,
|
||||
detail="이 분류에 속한 문서가 있어 삭제할 수 없습니다. 문서를 먼저 이동하세요.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
await session.delete(category)
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/tree", response_model=list[CategoryTreeNode])
|
||||
async def get_library_tree(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""카테고리 저장소 + 문서 태그 count 머지 트리"""
|
||||
|
||||
# 1. 카테고리 전체 fetch
|
||||
cat_result = await session.execute(
|
||||
select(LibraryCategory).order_by(LibraryCategory.path)
|
||||
)
|
||||
categories = cat_result.scalars().all()
|
||||
|
||||
# path → category 매핑
|
||||
cat_map: dict[str, LibraryCategory] = {c.path: c for c in categories}
|
||||
|
||||
# 2. 문서 태그에서 doc count 집계
|
||||
doc_result = await session.execute(
|
||||
select(Document.id, Document.user_tags).where(
|
||||
Document.deleted_at == None, # noqa: E711
|
||||
Document.user_tags != None, # noqa: E711
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# path → set of doc_ids
|
||||
path_docs: dict[str, set[int]] = {}
|
||||
for doc_id, tags in doc_result:
|
||||
if not tags:
|
||||
continue
|
||||
seen_ancestors: set[str] = set()
|
||||
for tag in tags:
|
||||
if not isinstance(tag, str) or not tag.startswith(LIBRARY_PREFIX):
|
||||
continue
|
||||
path = tag[len(LIBRARY_PREFIX):]
|
||||
parts = path.split("/")
|
||||
for i in range(1, len(parts) + 1):
|
||||
ancestor = "/".join(parts[:i])
|
||||
if ancestor not in seen_ancestors:
|
||||
path_docs.setdefault(ancestor, set()).add(doc_id)
|
||||
seen_ancestors.add(ancestor)
|
||||
|
||||
# 2.5 현재 사용자가 1+회독 한 doc_id 집합 (안 본 자료 = 전체 - 읽음)
|
||||
from models.document_read import DocumentRead
|
||||
read_result = await session.execute(
|
||||
select(DocumentRead.document_id)
|
||||
.where(DocumentRead.user_id == user.id)
|
||||
.group_by(DocumentRead.document_id)
|
||||
)
|
||||
read_doc_ids: set[int] = {r[0] for r in read_result}
|
||||
|
||||
# 3. 모든 path 합산 (카테고리 + 태그)
|
||||
all_paths = set(cat_map.keys()) | set(path_docs.keys())
|
||||
|
||||
# 4. 트리 구축
|
||||
root: dict = {}
|
||||
for p in sorted(all_paths):
|
||||
parts = p.split("/")
|
||||
node = root
|
||||
for i, part in enumerate(parts):
|
||||
if part not in node:
|
||||
node[part] = {"_children": {}}
|
||||
node = node[part]["_children"] if i < len(parts) - 1 else node[part]
|
||||
|
||||
def build_tree(d: dict, prefix: str = "") -> list[dict]:
|
||||
nodes = []
|
||||
for name, data in sorted(d.items()):
|
||||
if name.startswith("_"):
|
||||
continue
|
||||
path = f"{prefix}/{name}" if prefix else name
|
||||
children_dict = data.get("_children", {})
|
||||
children = build_tree(children_dict, path)
|
||||
cat = cat_map.get(path)
|
||||
# path_docs[path] 는 이미 본 노드의 자손 doc 까지 누적되어 있음 (위 ancestor 누적 로직).
|
||||
# 따라서 unread_count 도 하위 경로 전체 합산 (bottom-up 별도 계산 불필요).
|
||||
docs_at_path = path_docs.get(path, set())
|
||||
unread = len(docs_at_path - read_doc_ids)
|
||||
nodes.append(CategoryTreeNode(
|
||||
name=name,
|
||||
path=path,
|
||||
count=len(docs_at_path),
|
||||
unread_count=unread,
|
||||
is_category=path in cat_map,
|
||||
is_system=cat.is_system if cat else False,
|
||||
has_children=len(children) > 0,
|
||||
children=children,
|
||||
))
|
||||
return nodes
|
||||
|
||||
return build_tree(root)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Facet API (Phase 2) ───
|
||||
|
||||
|
||||
class FacetValueResponse(BaseModel):
|
||||
facet_type: str
|
||||
value: str
|
||||
|
||||
model_config = {"from_attributes": True}
|
||||
|
||||
|
||||
class FacetCountItem(BaseModel):
|
||||
value: str
|
||||
count: int
|
||||
|
||||
|
||||
class FacetCountsResponse(BaseModel):
|
||||
company: list[FacetCountItem]
|
||||
topic: list[FacetCountItem]
|
||||
year: list[FacetCountItem]
|
||||
doctype: list[FacetCountItem]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/facets", response_model=dict[str, list[str]])
|
||||
async def get_facet_values(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""facet 축별 허용값 사전 (year는 실제 데이터 기반)"""
|
||||
result: dict[str, list[str]] = {}
|
||||
|
||||
for ft in FACET_TYPES:
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(FacetValue.value)
|
||||
.where(FacetValue.facet_type == ft)
|
||||
.order_by(FacetValue.value)
|
||||
)
|
||||
result[ft] = [r[0] for r in rows]
|
||||
|
||||
# year는 사전 없이 실제 문서 값에서 추출
|
||||
year_rows = await session.execute(
|
||||
select(Document.facet_year)
|
||||
.where(
|
||||
Document.deleted_at == None, # noqa: E711
|
||||
Document.facet_year != None, # noqa: E711
|
||||
)
|
||||
.distinct()
|
||||
.order_by(Document.facet_year.desc())
|
||||
)
|
||||
result["year"] = [str(r[0]) for r in year_rows]
|
||||
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/facets", response_model=FacetValueResponse, status_code=201)
|
||||
async def add_facet_value(
|
||||
body: FacetValueResponse,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""facet 사전에 새 값 추가"""
|
||||
if body.facet_type not in FACET_TYPES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail=f"허용 facet: {', '.join(FACET_TYPES)}")
|
||||
|
||||
value = body.value.strip()
|
||||
if not value:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="빈 값")
|
||||
|
||||
existing = await session.execute(
|
||||
select(FacetValue).where(
|
||||
FacetValue.facet_type == body.facet_type,
|
||||
FacetValue.value == value,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if existing.scalar_one_or_none():
|
||||
raise HTTPException(status_code=409, detail="이미 존재하는 값")
|
||||
|
||||
fv = FacetValue(facet_type=body.facet_type, value=value)
|
||||
session.add(fv)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return FacetValueResponse(facet_type=body.facet_type, value=value)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/facet-counts", response_model=FacetCountsResponse)
|
||||
async def get_facet_counts(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
library_path: str | None = None,
|
||||
facet_company: str | None = None,
|
||||
facet_topic: str | None = None,
|
||||
facet_year: int | None = None,
|
||||
facet_doctype: str | None = None,
|
||||
q: str | None = None,
|
||||
):
|
||||
"""현재 필터 기준 facet별 집계 count"""
|
||||
|
||||
def base_query():
|
||||
query = select(Document).where(
|
||||
Document.deleted_at == None, # noqa: E711
|
||||
Document.doc_purpose == "business",
|
||||
)
|
||||
if library_path:
|
||||
exact = f"{LIBRARY_PREFIX}{library_path}"
|
||||
prefix = f"{LIBRARY_PREFIX}{library_path}/%"
|
||||
query = query.where(
|
||||
sql_text("""
|
||||
EXISTS (
|
||||
SELECT 1 FROM jsonb_array_elements_text(
|
||||
COALESCE(documents.user_tags, '[]'::jsonb)
|
||||
) AS t
|
||||
WHERE t = :exact OR t LIKE :prefix
|
||||
)
|
||||
""").bindparams(exact=exact, prefix=prefix)
|
||||
)
|
||||
if q:
|
||||
query = query.where(Document.title.ilike(f"%{q}%"))
|
||||
return query
|
||||
|
||||
result = FacetCountsResponse(company=[], topic=[], year=[], doctype=[])
|
||||
|
||||
# company counts (다른 facet 필터 적용, 자기 자신 제외)
|
||||
q_company = base_query()
|
||||
if facet_topic:
|
||||
q_company = q_company.where(Document.facet_topic == facet_topic)
|
||||
if facet_year:
|
||||
q_company = q_company.where(Document.facet_year == facet_year)
|
||||
if facet_doctype:
|
||||
q_company = q_company.where(Document.facet_doctype == facet_doctype)
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(Document.facet_company, func.count())
|
||||
.where(Document.facet_company != None) # noqa: E711
|
||||
.where(Document.id.in_(q_company.with_only_columns(Document.id).subquery().select()))
|
||||
.group_by(Document.facet_company)
|
||||
.order_by(func.count().desc())
|
||||
)
|
||||
result.company = [FacetCountItem(value=r[0], count=r[1]) for r in rows]
|
||||
|
||||
# topic counts
|
||||
q_topic = base_query()
|
||||
if facet_company:
|
||||
q_topic = q_topic.where(Document.facet_company == facet_company)
|
||||
if facet_year:
|
||||
q_topic = q_topic.where(Document.facet_year == facet_year)
|
||||
if facet_doctype:
|
||||
q_topic = q_topic.where(Document.facet_doctype == facet_doctype)
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(Document.facet_topic, func.count())
|
||||
.where(Document.facet_topic != None) # noqa: E711
|
||||
.where(Document.id.in_(q_topic.with_only_columns(Document.id).subquery().select()))
|
||||
.group_by(Document.facet_topic)
|
||||
.order_by(func.count().desc())
|
||||
)
|
||||
result.topic = [FacetCountItem(value=r[0], count=r[1]) for r in rows]
|
||||
|
||||
# year counts
|
||||
q_year = base_query()
|
||||
if facet_company:
|
||||
q_year = q_year.where(Document.facet_company == facet_company)
|
||||
if facet_topic:
|
||||
q_year = q_year.where(Document.facet_topic == facet_topic)
|
||||
if facet_doctype:
|
||||
q_year = q_year.where(Document.facet_doctype == facet_doctype)
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(Document.facet_year, func.count())
|
||||
.where(Document.facet_year != None) # noqa: E711
|
||||
.where(Document.id.in_(q_year.with_only_columns(Document.id).subquery().select()))
|
||||
.group_by(Document.facet_year)
|
||||
.order_by(Document.facet_year.desc())
|
||||
)
|
||||
result.year = [FacetCountItem(value=str(r[0]), count=r[1]) for r in rows]
|
||||
|
||||
# doctype counts
|
||||
q_doctype = base_query()
|
||||
if facet_company:
|
||||
q_doctype = q_doctype.where(Document.facet_company == facet_company)
|
||||
if facet_topic:
|
||||
q_doctype = q_doctype.where(Document.facet_topic == facet_topic)
|
||||
if facet_year:
|
||||
q_doctype = q_doctype.where(Document.facet_year == facet_year)
|
||||
rows = await session.execute(
|
||||
select(Document.facet_doctype, func.count())
|
||||
.where(Document.facet_doctype != None) # noqa: E711
|
||||
.where(Document.id.in_(q_doctype.with_only_columns(Document.id).subquery().select()))
|
||||
.group_by(Document.facet_doctype)
|
||||
.order_by(func.count().desc())
|
||||
)
|
||||
result.doctype = [FacetCountItem(value=r[0], count=r[1]) for r in rows]
|
||||
|
||||
return result
|
||||
@@ -1,798 +0,0 @@
|
||||
"""메모 CRUD API — text 메모(file_type='note') + voice 메모 (file_type='immutable', category='audio', source_channel='voice')
|
||||
|
||||
doc_type enum = (immutable, editable, note). 기존 audio 파일이 file_type='immutable' + category='audio'
|
||||
패턴을 사용하므로 voice 메모도 같은 패턴 따름 (enum 확장 회피).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import hashlib
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
import uuid
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Annotated, Any
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, File, Form, HTTPException, Query, UploadFile
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from sqlalchemy import delete, func, select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.config import settings
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.event import Event
|
||||
from models.event_history import EventHistory
|
||||
from models.queue import ProcessingQueue, enqueue_stage
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
# Voice upload 제한 (plan v9 결정 — 10분 / 50MB)
|
||||
VOICE_MAX_BYTES = 50 * 1024 * 1024
|
||||
VOICE_ALLOWED_EXTS = {".m4a", ".mp3", ".wav", ".webm", ".ogg", ".opus", ".aac"}
|
||||
VOICE_ALLOWED_CONTENT_PREFIXES = ("audio/",)
|
||||
VOICE_NAS_SUBDIR = "PKM/Recordings" # /mnt/nas/Document_Server/PKM/Recordings/{YYYY-MM}/{uuid}.{ext}
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
# markdown task line: "- [ ] ..." 또는 "- [x] ..."
|
||||
TASK_LINE_RE = re.compile(r"^(\s*- \[)([ xX])(\].*)$")
|
||||
|
||||
# #태그 파싱 패턴: 한글/영문/숫자/밑줄, 2자 이상
|
||||
TAG_PATTERN = re.compile(r"(?:^|(?<=\s))#([가-힣a-zA-Z0-9_]{2,})")
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_hashtags(content: str) -> list[str]:
|
||||
"""본문에서 #태그 추출, 중복 제거, 순서 유지"""
|
||||
seen: set[str] = set()
|
||||
tags: list[str] = []
|
||||
for m in TAG_PATTERN.finditer(content):
|
||||
tag = m.group(1)
|
||||
if tag not in seen:
|
||||
seen.add(tag)
|
||||
tags.append(tag)
|
||||
return tags
|
||||
|
||||
|
||||
def _content_hash(content: str) -> str:
|
||||
"""메모 본문의 SHA-256 해시 (note의 file_hash = content hash)"""
|
||||
return hashlib.sha256(content.encode("utf-8")).hexdigest()
|
||||
|
||||
|
||||
def _auto_title(content: str) -> str:
|
||||
"""첫 줄에서 제목 자동 생성 (80자 절단, 마크다운 헤딩 제거)"""
|
||||
first_line = content.split("\n", 1)[0].strip()
|
||||
title = re.sub(r"^#+\s*", "", first_line)[:80] or "메모"
|
||||
return title
|
||||
|
||||
|
||||
def _toggle_task_line(content: str, target_index: int, checked: bool) -> tuple[str, bool]:
|
||||
"""N번째 markdown task line을 찾아 checked/unchecked 상태로 설정.
|
||||
|
||||
(new_content, found) 반환. found=False면 target_index에 해당하는 task line이 없음
|
||||
(본문 편집으로 drift된 경우).
|
||||
"""
|
||||
lines = content.split("\n")
|
||||
ti = 0
|
||||
found = False
|
||||
for i, line in enumerate(lines):
|
||||
m = TASK_LINE_RE.match(line)
|
||||
if not m:
|
||||
continue
|
||||
if ti == target_index:
|
||||
mark = "x" if checked else " "
|
||||
lines[i] = m.group(1) + mark + m.group(3)
|
||||
found = True
|
||||
break
|
||||
ti += 1
|
||||
return "\n".join(lines), found
|
||||
|
||||
|
||||
def _sync_task_state_with_content(content: str, existing_state: dict | None) -> dict:
|
||||
"""content 의 체크리스트 상태를 memo_task_state 와 동기화.
|
||||
|
||||
- content 의 `- [x]` 중 state 에 checked_at 이 없으면 현재 시각으로 기록
|
||||
→ 본문에 `- [x]` 로 직접 입력된 legacy 항목도 저장 시각 기준으로 10초 후 숨김 동작.
|
||||
- content 의 `- [ ]` 에 해당하는 index 는 state 에서 제거.
|
||||
- content 에 task 가 줄어들어 사라진 index 도 정리.
|
||||
"""
|
||||
state = dict(existing_state or {})
|
||||
current_keys: set[str] = set()
|
||||
task_idx = 0
|
||||
now_iso = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
|
||||
for line in (content or "").split("\n"):
|
||||
m = TASK_LINE_RE.match(line)
|
||||
if not m:
|
||||
continue
|
||||
key = str(task_idx)
|
||||
is_checked = m.group(2).lower() == "x"
|
||||
if is_checked:
|
||||
current_keys.add(key)
|
||||
entry = state.get(key) or {}
|
||||
if not entry.get("checked_at"):
|
||||
state[key] = {"checked_at": now_iso}
|
||||
# unchecked 는 current_keys 에 넣지 않음 → 아래에서 제거
|
||||
task_idx += 1
|
||||
# content 에서 unchecked 가 됐거나 아예 사라진 index 의 state 정리
|
||||
for k in list(state.keys()):
|
||||
if k not in current_keys:
|
||||
state.pop(k, None)
|
||||
return state
|
||||
|
||||
|
||||
async def _enqueue_ai_stages(session: AsyncSession, document_id: int):
|
||||
"""classify + embed + chunk 큐 등록. 기존 pending 건 정리 (중복 방지)."""
|
||||
stages = ["classify", "embed", "chunk"]
|
||||
await session.execute(
|
||||
delete(ProcessingQueue).where(
|
||||
ProcessingQueue.document_id == document_id,
|
||||
ProcessingQueue.stage.in_(stages),
|
||||
ProcessingQueue.status == "pending",
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
for stage in stages:
|
||||
await enqueue_stage(session, document_id, stage)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 스키마 ───
|
||||
|
||||
|
||||
class MemoCreate(BaseModel):
|
||||
content: str
|
||||
title: str | None = None # 선택적 제목 (없으면 첫 줄 자동 생성)
|
||||
ask_includable: bool = True
|
||||
# PR-Hermes-Docsrv-Bridge-1: 외부 채널 진입점 식별. default='memo' (web UI 호환).
|
||||
# 허용 값: memo / voice / hermes / ... (app/models/document.py source_channel enum).
|
||||
source_channel: str | None = None
|
||||
# PR-Hermes-Docsrv-Bridge-1: channel/user/message_id/timestamp 등 채널 메타.
|
||||
source_metadata: dict | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class MemoUpdate(BaseModel):
|
||||
content: str
|
||||
title: str | None = None # 명시 제목 변경 (None이면 자동 생성)
|
||||
|
||||
|
||||
class ArchiveSet(BaseModel):
|
||||
archived: bool
|
||||
|
||||
|
||||
class TaskToggle(BaseModel):
|
||||
checked: bool
|
||||
|
||||
|
||||
class MemoResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
title: str | None
|
||||
content: str | None # extracted_text
|
||||
file_format: str
|
||||
user_tags: list | None
|
||||
ai_tags: list | None
|
||||
ai_domain: str | None
|
||||
ai_sub_group: str | None
|
||||
ai_summary: str | None
|
||||
pinned: bool
|
||||
archived: bool
|
||||
ask_includable: bool
|
||||
memo_task_state: dict # {"<task_index>": {"checked_at": "<ISO8601>"}}
|
||||
# Memo Intake Upgrade PR-2B — AI 추천 분류 (사용자 1-click promote 의 hint)
|
||||
ai_event_kind: str | None = None
|
||||
ai_event_confidence: float | None = None
|
||||
source_channel: str | None = None # voice/memo/hermes 등 진입점 식별 (UI 배지)
|
||||
source_metadata: dict = {} # PR-Hermes-Docsrv-Bridge-1: channel/user/message_id/timestamp
|
||||
file_type: str | None = None # audio (voice 메모) vs note (text 메모)
|
||||
file_path: str | None = None # voice 메모의 NAS audio 경로 (audio player 용)
|
||||
created_at: datetime
|
||||
updated_at: datetime
|
||||
|
||||
class Config:
|
||||
from_attributes = True
|
||||
|
||||
|
||||
class MemoListResponse(BaseModel):
|
||||
items: list[MemoResponse]
|
||||
total: int
|
||||
page: int
|
||||
page_size: int
|
||||
|
||||
|
||||
def _to_memo_response(doc: Document) -> MemoResponse:
|
||||
return MemoResponse(
|
||||
id=doc.id,
|
||||
title=doc.title,
|
||||
content=doc.extracted_text,
|
||||
file_format=doc.file_format,
|
||||
user_tags=doc.user_tags,
|
||||
ai_tags=doc.ai_tags,
|
||||
ai_domain=doc.ai_domain,
|
||||
ai_sub_group=doc.ai_sub_group,
|
||||
ai_summary=doc.ai_summary,
|
||||
pinned=doc.pinned,
|
||||
archived=doc.archived,
|
||||
ask_includable=doc.ask_includable,
|
||||
memo_task_state=dict(doc.memo_task_state or {}),
|
||||
ai_event_kind=doc.ai_event_kind,
|
||||
ai_event_confidence=doc.ai_event_confidence,
|
||||
source_channel=doc.source_channel,
|
||||
source_metadata=dict(doc.source_metadata or {}),
|
||||
file_type=doc.file_type,
|
||||
file_path=doc.file_path,
|
||||
created_at=doc.created_at,
|
||||
updated_at=doc.updated_at,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 엔드포인트 ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/", response_model=MemoResponse, status_code=201)
|
||||
async def create_memo(
|
||||
body: MemoCreate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 생성 — file_type='note', 파일 없는 문서"""
|
||||
content = body.content.strip()
|
||||
if not content:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="메모 내용이 비어있습니다")
|
||||
|
||||
# PR-Hermes-Docsrv-Bridge-1: source_channel/metadata override 가능. default='memo' (기존 web UI 호환).
|
||||
channel = body.source_channel or "memo"
|
||||
if channel not in ("memo", "voice", "hermes"):
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=400,
|
||||
detail=f"source_channel '{channel}' 허용 안 됨 (memo/voice/hermes 만)",
|
||||
)
|
||||
doc = Document(
|
||||
file_path=None,
|
||||
file_hash=_content_hash(content),
|
||||
file_format="md",
|
||||
file_size=len(content.encode("utf-8")),
|
||||
file_type="note",
|
||||
title=body.title.strip() if body.title and body.title.strip() else _auto_title(content),
|
||||
extracted_text=content,
|
||||
review_status="approved",
|
||||
source_channel=channel,
|
||||
source_metadata=body.source_metadata or {},
|
||||
user_tags=_parse_hashtags(content),
|
||||
pinned=False,
|
||||
archived=False,
|
||||
ask_includable=body.ask_includable,
|
||||
# 본문에 `- [x]` 로 입력된 체크 항목도 생성 시각 기준 10초 후 자동 숨김 대상이 되도록 sync.
|
||||
memo_task_state=_sync_task_state_with_content(content, None),
|
||||
)
|
||||
session.add(doc)
|
||||
await session.flush()
|
||||
|
||||
await _enqueue_ai_stages(session, doc.id)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/", response_model=MemoListResponse)
|
||||
async def list_memos(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
page: int = Query(1, ge=1),
|
||||
page_size: int = Query(20, ge=1, le=100),
|
||||
tag: str | None = Query(None, description="user_tags 또는 ai_tags 필터"),
|
||||
archived: bool = Query(False, description="true면 아카이브 목록"),
|
||||
pinned: bool | None = Query(None, description="true면 핀 고정된 메모만"),
|
||||
):
|
||||
"""메모 목록 — 활성: 핀 우선 + 최신순 / 아카이브: 최신순 (핀 무시)
|
||||
|
||||
PR-2C: source_channel='voice' (음성 메모) 도 포함. 사용자 의도 = 메모는 모든 입력의 inbox.
|
||||
voice 메모는 file_type='immutable' + category='audio' + source_channel='voice' 패턴.
|
||||
source_channel 만으로 분리 (file_type 필터는 immutable 다른 binary 까지 끌어옴 — 회피).
|
||||
PR-Hermes-Docsrv-Bridge-1: source_channel='hermes' (Hermes Discord 등 외부 채널 진입) 도 inbox 포함.
|
||||
"""
|
||||
base = select(Document).where(
|
||||
Document.source_channel.in_(("memo", "voice", "hermes")),
|
||||
Document.deleted_at == None, # noqa: E711
|
||||
Document.archived == archived,
|
||||
)
|
||||
|
||||
if pinned is not None:
|
||||
base = base.where(Document.pinned == pinned)
|
||||
|
||||
if tag:
|
||||
base = base.where(
|
||||
Document.user_tags.op("@>")(f'["{tag}"]')
|
||||
| Document.ai_tags.op("@>")(f'["{tag}"]')
|
||||
)
|
||||
|
||||
count_query = select(func.count()).select_from(base.subquery())
|
||||
total = (await session.execute(count_query)).scalar() or 0
|
||||
|
||||
# 활성: pinned DESC + created_at DESC / 아카이브: created_at DESC (핀 무시)
|
||||
if archived:
|
||||
query = base.order_by(Document.created_at.desc())
|
||||
else:
|
||||
query = base.order_by(Document.pinned.desc(), Document.created_at.desc())
|
||||
|
||||
query = query.offset((page - 1) * page_size).limit(page_size)
|
||||
result = await session.execute(query)
|
||||
items = result.scalars().all()
|
||||
|
||||
return MemoListResponse(
|
||||
items=[_to_memo_response(doc) for doc in items],
|
||||
total=total,
|
||||
page=page,
|
||||
page_size=page_size,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{memo_id}", response_model=MemoResponse)
|
||||
async def get_memo(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 단건 조회"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if not doc or doc.file_type != "note" or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{memo_id}", response_model=MemoResponse)
|
||||
async def update_memo(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
body: MemoUpdate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 수정 — content 변경 시 AI 데이터 초기화 + 재처리 큐 등록"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if not doc or doc.file_type != "note" or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
content = body.content.strip()
|
||||
if not content:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="메모 내용이 비어있습니다")
|
||||
|
||||
doc.extracted_text = content
|
||||
doc.file_hash = _content_hash(content)
|
||||
doc.file_size = len(content.encode("utf-8"))
|
||||
# 본문 편집으로 task 순서/추가/삭제가 일어났을 수 있으니 state 재동기화.
|
||||
# `- [x]` 에 checked_at 없으면 이번 수정 시각으로 기록 → 10초 후 자동 숨김 동작.
|
||||
doc.memo_task_state = _sync_task_state_with_content(content, doc.memo_task_state)
|
||||
# PATCH semantics: title 필드를 명시적으로 보낸 경우만 덮어쓴다.
|
||||
# 체크박스 토글 경로처럼 {content}만 PATCH 하면 기존 title을 보존해야 함
|
||||
# (이전엔 None→_auto_title(content)로 제목이 체크박스 라인으로 덮어씌워지는 버그).
|
||||
if "title" in body.model_fields_set:
|
||||
doc.title = body.title.strip() if body.title and body.title.strip() else _auto_title(content)
|
||||
elif not (doc.title or "").strip():
|
||||
# 기존 title이 비어 있던 경우만 보강
|
||||
doc.title = _auto_title(content)
|
||||
doc.user_tags = _parse_hashtags(content)
|
||||
|
||||
# stale AI 데이터 즉시 초기화
|
||||
doc.ai_summary = None
|
||||
doc.ai_domain = None
|
||||
doc.ai_sub_group = None
|
||||
doc.ai_tags = None
|
||||
doc.ai_confidence = None
|
||||
doc.ai_processed_at = None
|
||||
doc.embedding = None
|
||||
doc.embedded_at = None
|
||||
|
||||
# 기존 chunks 삭제
|
||||
from models.chunk import DocumentChunk
|
||||
await session.execute(
|
||||
delete(DocumentChunk).where(DocumentChunk.doc_id == memo_id)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 재처리 큐 등록
|
||||
await _enqueue_ai_stages(session, memo_id)
|
||||
|
||||
doc.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{memo_id}/tasks/{task_index}", response_model=MemoResponse)
|
||||
async def toggle_memo_task(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
task_index: int,
|
||||
body: TaskToggle,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 체크박스 토글 전용 엔드포인트.
|
||||
|
||||
N번째 markdown task line의 체크 상태를 설정하고 memo_task_state에 시각 기록.
|
||||
AI 재처리(classify/embed/chunk)는 **의도적으로 스킵** — 체크박스 한 번에 재분석을 트리거하는 건 과하다.
|
||||
같은 row를 동시에 토글하는 race 방지를 위해 SELECT ... FOR UPDATE 사용.
|
||||
"""
|
||||
# ❶ FOR UPDATE: 같은 row 동시 토글 race 차단 (JSONB 전체 replace라 필수)
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id, with_for_update=True)
|
||||
if not doc or doc.file_type != "note" or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
state = dict(doc.memo_task_state or {})
|
||||
key = str(task_index)
|
||||
|
||||
# ❷ content의 N번째 task line 토글
|
||||
new_content, found = _toggle_task_line(doc.extracted_text or "", task_index, body.checked)
|
||||
if not found:
|
||||
# drift: 사용자가 본문 편집으로 task_index 매칭이 깨짐 → stale state만 정리하고 200 OK
|
||||
stale_removed = key in state
|
||||
if stale_removed:
|
||||
state.pop(key, None)
|
||||
doc.memo_task_state = state
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
logger.info(
|
||||
"memo_task_toggle_drift memo_id=%s task_index=%s stale_removed=%s",
|
||||
memo_id, task_index, stale_removed,
|
||||
)
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
doc.extracted_text = new_content
|
||||
doc.file_hash = _content_hash(new_content)
|
||||
doc.file_size = len(new_content.encode("utf-8"))
|
||||
|
||||
# ❸ task_state 갱신 (JSONB 전체 replace — FOR UPDATE lock 아래라 race safe)
|
||||
if body.checked:
|
||||
state[key] = {"checked_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat()}
|
||||
else:
|
||||
state.pop(key, None)
|
||||
doc.memo_task_state = state
|
||||
|
||||
doc.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
# AI 재처리 / user_tags 재파싱 / chunks 삭제 / queue enqueue — 모두 의도적 스킵.
|
||||
# 왜 스킵하는지 나중에 디버깅하지 않아도 되도록 명시 로그.
|
||||
logger.info(
|
||||
"memo_task_toggle_skip_ai memo_id=%s task_index=%s checked=%s",
|
||||
memo_id, task_index, body.checked,
|
||||
)
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete("/{memo_id}", status_code=204)
|
||||
async def delete_memo(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 soft delete"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if not doc or doc.file_type != "note" or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
doc.deleted_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{memo_id}/pin", response_model=MemoResponse)
|
||||
async def toggle_pin(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 핀 토글"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if not doc or doc.file_type != "note" or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
doc.pinned = not doc.pinned
|
||||
doc.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{memo_id}/archive", response_model=MemoResponse)
|
||||
async def set_archive(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
body: ArchiveSet,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 아카이브 설정 (멱등, 토글 아님)"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if not doc or doc.file_type != "note" or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
doc.archived = body.archived
|
||||
doc.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{memo_id}/ask-includable", response_model=MemoResponse)
|
||||
async def toggle_ask_includable(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""/ask 합성 포함 여부 토글"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if not doc or doc.file_type != "note" or doc.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
doc.ask_includable = not doc.ask_includable
|
||||
doc.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Memo Intake Upgrade PR-2B: promote to event ───
|
||||
|
||||
|
||||
class PromotePayload(BaseModel):
|
||||
"""메모 → events 승급. kind 미지정 시 documents.ai_event_kind 사용.
|
||||
|
||||
AI worker 는 events row 직접 생성 X — 본 endpoint 만이 사용자 의도 channel.
|
||||
"""
|
||||
kind: str | None = None # 'task' | 'calendar_event' | 'activity_log'
|
||||
due_at: datetime | None = None
|
||||
start_at: datetime | None = None
|
||||
end_at: datetime | None = None
|
||||
started_at: datetime | None = None
|
||||
ended_at: datetime | None = None
|
||||
priority: int | None = None
|
||||
project_tag: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
_PROMOTE_KIND_MAP = {
|
||||
# AI 추천 (event_kind_hint) → events.kind
|
||||
"task": "task",
|
||||
"calendar_event": "calendar_event",
|
||||
"activity_log": "activity_log",
|
||||
# 'note' / 'reference' 는 promote 대상 아님 (사용자가 명시 kind 지정 필요)
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{memo_id}/promote-to-event", status_code=201)
|
||||
async def promote_memo_to_event(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
body: PromotePayload,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""메모 1건 → events row 1건 생성. memo_document_id 자동 link.
|
||||
|
||||
kind 결정 순서: body.kind > documents.ai_event_kind > 400 거부.
|
||||
한 메모 → N events 가능 (정책: dedup 없음, 사용자 의도 따라).
|
||||
"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if (
|
||||
not doc
|
||||
or doc.deleted_at is not None
|
||||
or doc.source_channel not in ("memo", "voice")
|
||||
):
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
# kind 결정
|
||||
requested = (body.kind or "").strip().lower() or None
|
||||
ai_hint = (doc.ai_event_kind or "").strip().lower() or None
|
||||
chosen = requested or ai_hint
|
||||
event_kind = _PROMOTE_KIND_MAP.get(chosen or "")
|
||||
if not event_kind:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=400,
|
||||
detail="promote 할 kind 가 명확하지 않습니다 (task/calendar_event/activity_log 중 1개 지정 또는 ai_event_kind 필요)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 시간 필드 default — activity_log 는 빠른 행동 기록 UX 그대로
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
started_at = body.started_at
|
||||
ended_at = body.ended_at
|
||||
completed_at: datetime | None = None
|
||||
status_val = "inbox"
|
||||
if event_kind == "activity_log":
|
||||
ended_at = ended_at or now
|
||||
started_at = started_at or ended_at
|
||||
completed_at = now
|
||||
status_val = "done"
|
||||
elif event_kind == "calendar_event":
|
||||
status_val = "scheduled" if body.start_at else "inbox"
|
||||
|
||||
title = (doc.title or "").strip() or "메모"
|
||||
description = doc.extracted_text
|
||||
|
||||
ev = Event(
|
||||
title=title,
|
||||
description=description,
|
||||
kind=event_kind,
|
||||
status=status_val,
|
||||
due_at=body.due_at,
|
||||
start_at=body.start_at,
|
||||
end_at=body.end_at,
|
||||
started_at=started_at,
|
||||
ended_at=ended_at,
|
||||
completed_at=completed_at,
|
||||
priority=body.priority,
|
||||
project_tag=body.project_tag,
|
||||
source="memo",
|
||||
source_ref=str(doc.id), # 같은 메모 N promote 시 별 row → dedup 의도 X
|
||||
raw_metadata={
|
||||
"memo_id": doc.id,
|
||||
"ai_event_kind": doc.ai_event_kind,
|
||||
"ai_event_confidence": doc.ai_event_confidence,
|
||||
"promoted_at": now.isoformat(),
|
||||
},
|
||||
memo_document_id=doc.id,
|
||||
user_id=user.id,
|
||||
created_by="manual",
|
||||
)
|
||||
session.add(ev)
|
||||
await session.flush()
|
||||
|
||||
# events_history.create row (events 도메인 패턴 — events/api/events.py 의 _record_history 와 동일 형태)
|
||||
history = EventHistory(
|
||||
event_id=ev.id,
|
||||
changed_by="manual",
|
||||
change_kind="create",
|
||||
before=None,
|
||||
after={
|
||||
"id": ev.id,
|
||||
"title": ev.title,
|
||||
"kind": ev.kind,
|
||||
"status": ev.status,
|
||||
"source": ev.source,
|
||||
"memo_document_id": ev.memo_document_id,
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
session.add(history)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(ev)
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"event_id": ev.id,
|
||||
"kind": ev.kind,
|
||||
"status": ev.status,
|
||||
"memo_document_id": ev.memo_document_id,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{memo_id}/dismiss-event-suggestion", response_model=MemoResponse)
|
||||
async def dismiss_event_suggestion(
|
||||
memo_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""'그냥 메모' — AI 추천 무시 + ai_event_kind='note' 강제. 4 버튼 숨김 신호.
|
||||
|
||||
MVP: AI 추천값과 사용자 확정값을 같은 컬럼에 저장 (정확도 측정 흐려짐 가능).
|
||||
백로그: user_event_kind 별 컬럼 분리 (plan Memo Intake Upgrade 백로그).
|
||||
"""
|
||||
doc = await session.get(Document, memo_id)
|
||||
if (
|
||||
not doc
|
||||
or doc.deleted_at is not None
|
||||
or doc.source_channel not in ("memo", "voice")
|
||||
):
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="메모를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
doc.ai_event_kind = "note"
|
||||
doc.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Memo Intake Upgrade PR-2C: voice upload ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/voice", response_model=MemoResponse, status_code=201)
|
||||
async def upload_voice_memo(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
audio: UploadFile = File(...),
|
||||
recorded_at: str | None = Form(None),
|
||||
device_hint: str | None = Form(None),
|
||||
):
|
||||
"""애플워치 / 모바일 / 기타 음성 메모 업로드 → STT 큐 → 자동 분류.
|
||||
|
||||
PR-2C: source_channel='voice' + file_type='audio'. 기존 stt_worker → classify
|
||||
파이프라인 자동 통과. plan 원칙: AI worker 는 events 직접 생성 X.
|
||||
"""
|
||||
# Content-Type 검증
|
||||
if audio.content_type and not audio.content_type.startswith(VOICE_ALLOWED_CONTENT_PREFIXES):
|
||||
raise HTTPException(status_code=415, detail=f"지원되지 않는 Content-Type: {audio.content_type}")
|
||||
|
||||
# 확장자 결정
|
||||
orig_name = audio.filename or ""
|
||||
ext = (Path(orig_name).suffix or "").lower()
|
||||
if ext and ext not in VOICE_ALLOWED_EXTS:
|
||||
raise HTTPException(status_code=415, detail=f"지원되지 않는 확장자: {ext}")
|
||||
if not ext:
|
||||
# content_type 으로 추정 (audio/m4a 등)
|
||||
ext = ".m4a"
|
||||
|
||||
# 본문 읽기 + size 검증
|
||||
payload: bytes = await audio.read()
|
||||
if len(payload) > VOICE_MAX_BYTES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=413, detail=f"50MB 초과 ({len(payload)//1024//1024}MB)")
|
||||
if len(payload) == 0:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="빈 audio")
|
||||
|
||||
# 저장 경로 (NAS) — fastapi 컨테이너 안 /documents = NAS mount
|
||||
nas_root = Path(settings.nas_mount_path)
|
||||
yyyy_mm = datetime.now(timezone.utc).astimezone().strftime("%Y-%m")
|
||||
target_dir = nas_root / VOICE_NAS_SUBDIR / yyyy_mm
|
||||
target_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
file_uuid = uuid.uuid4().hex
|
||||
target_path = target_dir / f"{file_uuid}{ext}"
|
||||
|
||||
# fsync + rename(atomic) 패턴 — NAS soft mount 안전 (feedback_nfs_korean_path_normalize 결)
|
||||
tmp_path = target_path.with_suffix(target_path.suffix + ".tmp")
|
||||
try:
|
||||
with open(tmp_path, "wb") as fh:
|
||||
fh.write(payload)
|
||||
fh.flush()
|
||||
os.fsync(fh.fileno())
|
||||
os.replace(tmp_path, target_path)
|
||||
except OSError as e:
|
||||
# NAS 쓰기 실패 graceful — DB row 미생성
|
||||
if tmp_path.exists():
|
||||
try:
|
||||
tmp_path.unlink()
|
||||
except OSError:
|
||||
pass
|
||||
logger.error("voice upload NAS write 실패: %s", e)
|
||||
raise HTTPException(status_code=503, detail="NAS 저장 실패 (재시도 권장)")
|
||||
|
||||
# recorded_at 파싱
|
||||
rec_at: datetime | None = None
|
||||
if recorded_at:
|
||||
try:
|
||||
rec_at = datetime.fromisoformat(recorded_at.replace("Z", "+00:00"))
|
||||
except ValueError:
|
||||
rec_at = None
|
||||
|
||||
raw_metadata: dict[str, Any] = {}
|
||||
if device_hint:
|
||||
raw_metadata["device_hint"] = device_hint
|
||||
if rec_at:
|
||||
raw_metadata["recorded_at"] = rec_at.isoformat()
|
||||
|
||||
# file_path 는 NAS root 기준 상대 경로 (다른 documents 컨벤션, /api/documents/{id}/file endpoint 호환)
|
||||
relative_path = target_path.relative_to(nas_root)
|
||||
|
||||
# Document row — file_type='immutable' (binary, doc_type enum 제약) + category='audio' + source_channel='voice'
|
||||
# 기존 audio 컨테이너 인입과 같은 패턴. source_channel='voice' 로 일반 audio 와 구분.
|
||||
title_seed = (orig_name or "음성 메모").rsplit(".", 1)[0]
|
||||
doc = Document(
|
||||
file_path=str(relative_path),
|
||||
file_hash=hashlib.sha256(payload).hexdigest(),
|
||||
file_format=ext.lstrip(".") or "m4a",
|
||||
file_size=len(payload),
|
||||
file_type="immutable",
|
||||
title=title_seed[:80] or "음성 메모",
|
||||
extracted_text=None, # STT 후 채움
|
||||
review_status="approved",
|
||||
source_channel="voice",
|
||||
category="audio",
|
||||
ask_includable=True,
|
||||
pinned=False,
|
||||
archived=False,
|
||||
memo_task_state={},
|
||||
extract_meta=raw_metadata or None,
|
||||
)
|
||||
session.add(doc)
|
||||
await session.flush()
|
||||
|
||||
# STT 큐 등록 — 기존 stt_worker → classify → embed → chunk 파이프라인 자동
|
||||
await enqueue_stage(session, doc.id, "stt")
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(doc)
|
||||
|
||||
return _to_memo_response(doc)
|
||||
+9
-39
@@ -8,7 +8,7 @@ from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import String, select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user, require_admin
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.news_source import NewsSource
|
||||
from models.user import User
|
||||
@@ -60,14 +60,9 @@ async def list_sources(
|
||||
@router.post("/sources")
|
||||
async def create_source(
|
||||
body: NewsSourceCreate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(require_admin)],
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
from core.url_validator import validate_feed_url
|
||||
try:
|
||||
validate_feed_url(body.feed_url)
|
||||
except ValueError as e:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail=f"feed_url 검증 실패: {e}")
|
||||
source = NewsSource(**body.model_dump())
|
||||
session.add(source)
|
||||
await session.commit()
|
||||
@@ -78,18 +73,12 @@ async def create_source(
|
||||
async def update_source(
|
||||
source_id: int,
|
||||
body: NewsSourceUpdate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(require_admin)],
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
source = await session.get(NewsSource, source_id)
|
||||
if not source:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404)
|
||||
if body.feed_url is not None:
|
||||
from core.url_validator import validate_feed_url
|
||||
try:
|
||||
validate_feed_url(body.feed_url)
|
||||
except ValueError as e:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail=f"feed_url 검증 실패: {e}")
|
||||
for field, value in body.model_dump(exclude_unset=True).items():
|
||||
setattr(source, field, value)
|
||||
await session.commit()
|
||||
@@ -99,7 +88,7 @@ async def update_source(
|
||||
@router.delete("/sources/{source_id}")
|
||||
async def delete_source(
|
||||
source_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(require_admin)],
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
source = await session.get(NewsSource, source_id)
|
||||
@@ -116,7 +105,6 @@ async def list_articles(
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
source: str | None = None,
|
||||
unread_only: bool = False,
|
||||
pinned_only: bool = False,
|
||||
page: int = 1,
|
||||
page_size: int = 30,
|
||||
):
|
||||
@@ -139,8 +127,6 @@ async def list_articles(
|
||||
query = query.where(Document.ai_sub_group == source)
|
||||
if unread_only:
|
||||
query = query.where(Document.is_read == False)
|
||||
if pinned_only:
|
||||
query = query.where(Document.pinned.is_(True))
|
||||
|
||||
count_q = select(func.count()).select_from(query.subquery())
|
||||
total = (await session.execute(count_q)).scalar()
|
||||
@@ -176,28 +162,12 @@ async def mark_all_read(
|
||||
return {"marked": result.rowcount}
|
||||
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
|
||||
_collect_lock = asyncio.Lock()
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/collect")
|
||||
async def trigger_collect(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(require_admin)],
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
):
|
||||
"""수동 수집 트리거 (admin 전용).
|
||||
|
||||
asyncio.Lock은 단일 프로세스/이벤트루프 기준.
|
||||
현재 FastAPI 단일 인스턴스 운영이므로 유효하지만,
|
||||
scale-out 시 DB advisory lock으로 교체 필요.
|
||||
"""
|
||||
if _collect_lock.locked():
|
||||
raise HTTPException(status_code=429, detail="수집이 이미 진행 중입니다")
|
||||
|
||||
async def _run_with_lock():
|
||||
async with _collect_lock:
|
||||
from workers.news_collector import run
|
||||
await run()
|
||||
|
||||
asyncio.create_task(_run_with_lock())
|
||||
"""수동 수집 트리거"""
|
||||
from workers.news_collector import run
|
||||
import asyncio
|
||||
asyncio.create_task(run())
|
||||
return {"message": "뉴스 수집 시작됨"}
|
||||
|
||||
+78
-1052
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -8,7 +8,6 @@ from pathlib import Path
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
import pyotp
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Request, status
|
||||
from fastapi.responses import HTMLResponse
|
||||
from fastapi.templating import Jinja2Templates
|
||||
@@ -138,7 +137,6 @@ async def create_admin(
|
||||
username=body.username,
|
||||
password_hash=hash_password(body.password),
|
||||
is_active=True,
|
||||
password_changed_at=datetime.now(timezone.utc),
|
||||
)
|
||||
session.add(user)
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
@@ -1,417 +0,0 @@
|
||||
"""study_cards API — 암기카드 검수 (공부 암기노트 Phase 1 검수 UI).
|
||||
|
||||
needs_review=true 카드를 '출처 문제별 그룹'으로 보고 채택(approve)/수정(edit)/폐기(delete).
|
||||
별 라우터(prefix=/api/study-cards)라 /api/study-questions/{id} 와 경로 충돌 없음.
|
||||
정적 경로(/needs-review/count, /approve-batch)는 /{card_id} 보다 먼저 정의.
|
||||
|
||||
결정(2026-06-07):
|
||||
- 수정(cue/fact/cloze 편집) 시 dedup_hash 재계산 + needs_review=false(사용자 확정본). flagged 클리어.
|
||||
- 전체 일괄승인 버튼 없음 — approve-batch 는 source_question_id 단위(그 문제의 카드만).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import and_, func, or_, select, update
|
||||
from sqlalchemy.exc import IntegrityError
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.study_memo_card import StudyMemoCard, StudyMemoCardEvidence, record_card_view
|
||||
from models.study_memo_card_progress import StudyMemoCardProgress, rate_card
|
||||
from models.study_question import StudyQuestion
|
||||
from models.user import User
|
||||
from services.study.card_normalize import compute_dedup_hash
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
class CardEvidence(BaseModel):
|
||||
source_type: str
|
||||
source_id: int | None = None
|
||||
snippet: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class CardItem(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
source_kind: str = "question"
|
||||
format: str
|
||||
cue: str
|
||||
fact: str
|
||||
cloze_text: str | None = None
|
||||
needs_review: bool
|
||||
flagged_by: str | None = None
|
||||
evidence: list[CardEvidence] = []
|
||||
# 복습(SR) 큐에서만 채움 — 정답('암') 시 다음 복습일 미리보기 라벨 계산용
|
||||
# (stage별 동적: +3/7/14일·졸업). deck/검수 응답에선 None.
|
||||
review_stage: int | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class CardQuestionGroup(BaseModel):
|
||||
source_question_id: int | None = None
|
||||
question_text: str | None = None
|
||||
correct_choice: int | None = None
|
||||
cards: list[CardItem] = []
|
||||
|
||||
|
||||
class CardUpdate(BaseModel):
|
||||
needs_review: bool | None = None
|
||||
cue: str | None = None
|
||||
fact: str | None = None
|
||||
cloze_text: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class ApproveBatch(BaseModel):
|
||||
source_question_id: int
|
||||
|
||||
|
||||
class RateBody(BaseModel):
|
||||
outcome: str # 암/애매/모름 또는 correct/unsure/wrong
|
||||
|
||||
|
||||
class RateResult(BaseModel):
|
||||
card_id: int
|
||||
outcome: str
|
||||
review_stage: int | None = None
|
||||
due_at: datetime | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
# 자기평가 read-time 매핑 (신규 enum 0 — last_outcome 어휘는 기존 4종 재사용)
|
||||
_RATE_MAP = {
|
||||
"암": "correct", "애매": "unsure", "모름": "wrong",
|
||||
"correct": "correct", "unsure": "unsure", "wrong": "wrong",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def _build_card_items(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
cards: list[StudyMemoCard],
|
||||
stages: dict[int, int | None] | None = None,
|
||||
) -> list[CardItem]:
|
||||
"""카드 목록 → CardItem(evidence 동반). due/deck 학습 flow 공용.
|
||||
|
||||
stages: card_id → review_stage (복습 큐에서만 전달, 동적 라벨 미리보기용).
|
||||
"""
|
||||
if not cards:
|
||||
return []
|
||||
stages = stages or {}
|
||||
ids = [c.id for c in cards]
|
||||
ev_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyMemoCardEvidence).where(StudyMemoCardEvidence.card_id.in_(ids))
|
||||
)
|
||||
).scalars().all()
|
||||
ev_by: dict[int, list[CardEvidence]] = {}
|
||||
for e in ev_rows:
|
||||
ev_by.setdefault(e.card_id, []).append(
|
||||
CardEvidence(source_type=e.source_type, source_id=e.source_id, snippet=e.snippet)
|
||||
)
|
||||
return [
|
||||
CardItem(
|
||||
id=c.id, source_kind=c.source_kind, format=c.format, cue=c.cue, fact=c.fact,
|
||||
cloze_text=c.cloze_text, needs_review=c.needs_review, flagged_by=c.flagged_by,
|
||||
evidence=ev_by.get(c.id, []), review_stage=stages.get(c.id),
|
||||
)
|
||||
for c in cards
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def _verify_card(card: StudyMemoCard | None, user: User) -> StudyMemoCard:
|
||||
if card is None or card.user_id != user.id or card.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="카드를 찾을 수 없습니다")
|
||||
return card
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/needs-review/count")
|
||||
async def count_needs_review_cards(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""검수 대기 카드 수 (배지용)."""
|
||||
n = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(func.count())
|
||||
.select_from(StudyMemoCard)
|
||||
.where(
|
||||
StudyMemoCard.user_id == user.id,
|
||||
StudyMemoCard.deleted_at.is_(None),
|
||||
StudyMemoCard.needs_review,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
).scalar_one()
|
||||
return {"count": n}
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("", response_model=list[CardQuestionGroup])
|
||||
async def list_cards(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
needs_review: Annotated[bool, Query()] = True,
|
||||
format: Annotated[str | None, Query()] = None,
|
||||
limit: Annotated[int, Query(ge=1, le=2000)] = 600,
|
||||
):
|
||||
"""카드 목록 — 출처 문제별 그룹. 기본 needs_review=true 검수 큐."""
|
||||
conds = [StudyMemoCard.user_id == user.id, StudyMemoCard.deleted_at.is_(None)]
|
||||
if needs_review:
|
||||
conds.append(StudyMemoCard.needs_review)
|
||||
if format in ("qa", "cloze"):
|
||||
conds.append(StudyMemoCard.format == format)
|
||||
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyMemoCard)
|
||||
.where(*conds)
|
||||
.order_by(StudyMemoCard.source_question_id.asc().nulls_last(), StudyMemoCard.id.asc())
|
||||
.limit(limit)
|
||||
)
|
||||
).scalars().all()
|
||||
if not rows:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
# evidence 일괄 조회
|
||||
card_ids = [c.id for c in rows]
|
||||
ev_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyMemoCardEvidence).where(StudyMemoCardEvidence.card_id.in_(card_ids))
|
||||
)
|
||||
).scalars().all()
|
||||
ev_by_card: dict[int, list[CardEvidence]] = {}
|
||||
for e in ev_rows:
|
||||
ev_by_card.setdefault(e.card_id, []).append(
|
||||
CardEvidence(source_type=e.source_type, source_id=e.source_id, snippet=e.snippet)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 출처 문제 메타 일괄 조회
|
||||
qids = sorted({c.source_question_id for c in rows if c.source_question_id is not None})
|
||||
q_meta: dict[int, tuple[str, int]] = {}
|
||||
if qids:
|
||||
q_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyQuestion.id, StudyQuestion.question_text, StudyQuestion.correct_choice)
|
||||
.where(StudyQuestion.id.in_(qids))
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
q_meta = {r.id: (r.question_text, r.correct_choice) for r in q_rows}
|
||||
|
||||
# 그룹핑 (출제순서=rows 순서 유지). question 카드는 출처 문제별,
|
||||
# manual(직접 추가) 카드는 extra.material 별로 묶는다.
|
||||
groups: dict[str, CardQuestionGroup] = {}
|
||||
order: list[str] = []
|
||||
for c in rows:
|
||||
if c.source_question_id is not None:
|
||||
gkey = f"q:{c.source_question_id}"
|
||||
else:
|
||||
material = c.extra.get("material") if isinstance(c.extra, dict) else None
|
||||
gkey = f"m:{material or '직접 추가'}"
|
||||
if gkey not in groups:
|
||||
if c.source_question_id is not None:
|
||||
qt, cc = q_meta.get(c.source_question_id, (None, None))
|
||||
groups[gkey] = CardQuestionGroup(
|
||||
source_question_id=c.source_question_id, question_text=qt, correct_choice=cc, cards=[]
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
material = c.extra.get("material") if isinstance(c.extra, dict) else None
|
||||
groups[gkey] = CardQuestionGroup(
|
||||
source_question_id=None,
|
||||
question_text=(f"[자료] {material}" if material else "직접 추가 카드"),
|
||||
correct_choice=None, cards=[],
|
||||
)
|
||||
order.append(gkey)
|
||||
groups[gkey].cards.append(
|
||||
CardItem(
|
||||
id=c.id, source_kind=c.source_kind, format=c.format, cue=c.cue, fact=c.fact,
|
||||
cloze_text=c.cloze_text, needs_review=c.needs_review, flagged_by=c.flagged_by,
|
||||
evidence=ev_by_card.get(c.id, []),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
return [groups[k] for k in order]
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/approve-batch")
|
||||
async def approve_batch(
|
||||
body: ApproveBatch,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""한 출처 문제의 검수 대기 카드를 일괄 승인(needs_review=false). 전체 일괄승인은 없음."""
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
update(StudyMemoCard)
|
||||
.where(
|
||||
StudyMemoCard.user_id == user.id,
|
||||
StudyMemoCard.source_question_id == body.source_question_id,
|
||||
StudyMemoCard.deleted_at.is_(None),
|
||||
StudyMemoCard.needs_review,
|
||||
)
|
||||
.values(needs_review=False, flagged_by=None, flagged_at=None)
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return {"approved": result.rowcount or 0}
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 복습(SR) 트랙 ───
|
||||
|
||||
@router.get("/due", response_model=list[CardItem])
|
||||
async def due_cards(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
limit: Annotated[int, Query(ge=1, le=200)] = 30,
|
||||
):
|
||||
"""오늘 복습할 카드 (검수 통과만). 두 부류:
|
||||
- 신규 승인 카드(progress 없음=첫 회상 전) — SR 큐 진입 경로(첫 회상). '암'이면 due 안
|
||||
박고 종료('큐 폭발 방지'), 애매/모름이면 평가 즉시 due(내일)로 입고.
|
||||
- 예정 due 카드(due_at<=now, stage<4).
|
||||
progress 는 user+card UNIQUE 라 outer join 으로 최대 1행. 예정 due 먼저, 신규(due NULL) 뒤로."""
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
P = StudyMemoCardProgress
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyMemoCard, P.review_stage)
|
||||
.outerjoin(P, and_(P.card_id == StudyMemoCard.id, P.user_id == user.id))
|
||||
.where(
|
||||
StudyMemoCard.user_id == user.id,
|
||||
StudyMemoCard.deleted_at.is_(None),
|
||||
StudyMemoCard.needs_review.is_(False),
|
||||
or_(
|
||||
P.id.is_(None), # 신규(첫 회상 전) — progress 미생성
|
||||
and_(
|
||||
P.due_at.is_not(None),
|
||||
P.due_at <= now,
|
||||
or_(P.review_stage.is_(None), P.review_stage < 4),
|
||||
),
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
.order_by(P.due_at.asc().nulls_last(), StudyMemoCard.id.asc())
|
||||
.limit(limit)
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
cards = [r[0] for r in rows]
|
||||
stages = {r[0].id: r[1] for r in rows}
|
||||
return await _build_card_items(session, cards, stages)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{card_id}/rate", response_model=RateResult)
|
||||
async def rate(
|
||||
card_id: int,
|
||||
body: RateBody,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""카드 자기평가(암/애매/모름) → SR 즉시 자동 입고."""
|
||||
card = await session.get(StudyMemoCard, card_id)
|
||||
card = _verify_card(card, user)
|
||||
if card.needs_review:
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="검수 안 된 카드는 복습(SR) 대상이 아닙니다")
|
||||
outcome = _RATE_MAP.get((body.outcome or "").strip())
|
||||
if outcome is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail=f"invalid outcome: {body.outcome!r}")
|
||||
progress = await rate_card(session, card=card, outcome=outcome, now=datetime.now(timezone.utc))
|
||||
await session.commit()
|
||||
return RateResult(
|
||||
card_id=card.id, outcome=outcome, review_stage=progress.review_stage, due_at=progress.due_at
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 그냥 공부(cram) 트랙 — 봤다 기록, SR 무관 ───
|
||||
|
||||
@router.get("/deck", response_model=list[CardItem])
|
||||
async def deck(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
material: Annotated[str | None, Query()] = None,
|
||||
format: Annotated[str | None, Query()] = None,
|
||||
limit: Annotated[int, Query(ge=1, le=100)] = 20,
|
||||
):
|
||||
"""'그냥 공부'(cram) 덱 — 검수 통과 카드를 덜 본 순서로. material/format 필터. SR 무관."""
|
||||
conds = [
|
||||
StudyMemoCard.user_id == user.id,
|
||||
StudyMemoCard.deleted_at.is_(None),
|
||||
StudyMemoCard.needs_review.is_(False),
|
||||
]
|
||||
if format in ("qa", "cloze"):
|
||||
conds.append(StudyMemoCard.format == format)
|
||||
if material:
|
||||
conds.append(StudyMemoCard.extra["material"].astext == material)
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyMemoCard)
|
||||
.where(*conds)
|
||||
.order_by(StudyMemoCard.last_viewed_at.asc().nulls_first(), StudyMemoCard.id.asc())
|
||||
.limit(limit)
|
||||
)
|
||||
).scalars().all()
|
||||
return await _build_card_items(session, list(rows))
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{card_id}/view", status_code=204)
|
||||
async def view_card(
|
||||
card_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""'그냥 공부' 봤다 기록 (view_count++, SR 무관)."""
|
||||
ok = await record_card_view(session, user_id=user.id, card_id=card_id)
|
||||
await session.commit()
|
||||
if not ok:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="카드를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{card_id}", response_model=CardItem)
|
||||
async def update_card(
|
||||
card_id: int,
|
||||
body: CardUpdate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""승인(needs_review=false) 또는 수정(cue/fact/cloze). 내용 수정 시 dedup_hash 재계산 + 검수완료."""
|
||||
card = await session.get(StudyMemoCard, card_id)
|
||||
card = _verify_card(card, user)
|
||||
fields_set = body.model_fields_set
|
||||
|
||||
content_changed = False
|
||||
for fname in {"cue", "fact", "cloze_text"} & fields_set:
|
||||
setattr(card, fname, getattr(body, fname))
|
||||
content_changed = True
|
||||
|
||||
if content_changed:
|
||||
# 정답 토큰(fact) 기준 dedup_hash 재계산 + 사용자 확정본 → 검수 완료.
|
||||
card.dedup_hash = compute_dedup_hash(card.source_question_id, card.format, card.fact)
|
||||
card.needs_review = False
|
||||
card.flagged_by = None
|
||||
card.flagged_at = None
|
||||
elif "needs_review" in fields_set:
|
||||
card.needs_review = bool(body.needs_review)
|
||||
if card.needs_review:
|
||||
card.flagged_by = "user"
|
||||
card.flagged_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
else:
|
||||
card.flagged_by = None
|
||||
card.flagged_at = None
|
||||
|
||||
try:
|
||||
await session.commit()
|
||||
except IntegrityError:
|
||||
await session.rollback()
|
||||
raise HTTPException(status_code=409, detail="같은 정답의 중복 카드가 이미 있습니다")
|
||||
|
||||
return CardItem(
|
||||
id=card.id, source_kind=card.source_kind, format=card.format, cue=card.cue, fact=card.fact,
|
||||
cloze_text=card.cloze_text, needs_review=card.needs_review, flagged_by=card.flagged_by, evidence=[],
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete("/{card_id}", status_code=204)
|
||||
async def delete_card(
|
||||
card_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""저품질 카드 soft-delete. partial unique(WHERE deleted_at IS NULL)가 자연 정합."""
|
||||
card = await session.get(StudyMemoCard, card_id)
|
||||
card = _verify_card(card, user)
|
||||
card.deleted_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
@@ -1,728 +0,0 @@
|
||||
"""학습 진행 상태 (progress) API — review-complete + review-queue + stats.
|
||||
|
||||
review-complete: 사용자가 오답/모르겠음 문제를 검토했음을 표시. due_at 최초 부여.
|
||||
review-queue: 5 탭 (due_today / pending_review / chronic / regressed / mastered) 으로 progress 조회.
|
||||
stats (Phase 2-D): 통계 대시보드 — 진척도 / 패턴 분포 / 복습 큐 / 세션 추이 / 일별 풀이량 / 과목별.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import date, datetime, timedelta, timezone
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import and_, case, cast, func, or_, select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.types import Date as SQLDate
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.study_question import StudyQuestion, StudyQuestionAttempt
|
||||
from models.study_question_progress import StudyQuestionProgress
|
||||
from models.study_quiz_session import StudyQuizSession
|
||||
from models.study_topic import StudyTopic
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
router = APIRouter(prefix="/study-topics", tags=["study-progress"])
|
||||
|
||||
# 1차 due_at 부여 시 디폴트 1일 뒤 — SR 상수는 sr_schedule.py 단일 source (재-export).
|
||||
from services.study.sr_schedule import DEFAULT_FIRST_DUE_DAYS # noqa: E402,F401
|
||||
|
||||
|
||||
def _verify_topic_owner(topic: StudyTopic | None, user: User) -> None:
|
||||
if topic is None or topic.deleted_at is not None or topic.user_id != user.id:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="주제를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{topic_id}/questions/{question_id}/review-complete", status_code=204)
|
||||
async def review_complete(
|
||||
topic_id: int,
|
||||
question_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""확인완료 처리 — last_reviewed_at + (wrong/unsure 인 경우) due_at 최초 부여.
|
||||
|
||||
이미 due_at 박힌 문제면 due_at 그대로 유지 (큐 위치 보존).
|
||||
정답 맞춘 문제면 due_at 박지 않음 (큐 폭발 방지).
|
||||
"""
|
||||
topic = await session.get(StudyTopic, topic_id)
|
||||
_verify_topic_owner(topic, user)
|
||||
|
||||
q = await session.get(StudyQuestion, question_id)
|
||||
if q is None or q.deleted_at is not None or q.user_id != user.id or q.study_topic_id != topic_id:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문제를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
progress = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyQuestionProgress).where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_question_id == question_id,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
).scalar_one_or_none()
|
||||
if progress is None:
|
||||
# attempt 없는데 review-complete 시도. 진척 상태가 없어 의미 없음.
|
||||
raise HTTPException(status_code=409, detail="아직 시도한 적이 없는 문제입니다")
|
||||
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
progress.last_reviewed_at = now
|
||||
|
||||
# due_at 최초 부여는 wrong/unsure 일 때만. 이미 박혀있으면 유지.
|
||||
if progress.last_outcome in ("wrong", "unsure") and progress.due_at is None:
|
||||
progress.review_stage = 0
|
||||
progress.due_at = now + timedelta(days=DEFAULT_FIRST_DUE_DAYS)
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── review-queue ───
|
||||
|
||||
|
||||
class ReviewQueueItem(BaseModel):
|
||||
question_id: int
|
||||
question_text: str
|
||||
subject: str | None
|
||||
scope: str | None
|
||||
exam_round: str | None
|
||||
exam_question_number: int | None
|
||||
last_outcome: str | None
|
||||
last_attempted_at: datetime | None
|
||||
last_reviewed_at: datetime | None
|
||||
due_at: datetime | None
|
||||
review_stage: int | None
|
||||
pattern_state: str | None
|
||||
|
||||
|
||||
class ReviewQueueResponse(BaseModel):
|
||||
tab: str
|
||||
total: int
|
||||
items: list[ReviewQueueItem]
|
||||
page: int
|
||||
page_size: int
|
||||
# Phase 2-F: due_today 탭에서만 채움. due_at < today 0시 (UTC) + stage < 4.
|
||||
# UI 가 "정체 N건" 경고 + [정리] 버튼 노출 판단에 사용.
|
||||
overdue_count: int = 0
|
||||
|
||||
|
||||
def _truncate(text: str, n: int = 80) -> str:
|
||||
if not text:
|
||||
return ""
|
||||
s = text.strip()
|
||||
return s if len(s) <= n else s[:n].rstrip() + "…"
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{topic_id}/review-queue", response_model=ReviewQueueResponse)
|
||||
async def review_queue(
|
||||
topic_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
tab: str = Query(..., pattern="^(due_today|pending_review|chronic|regressed|mastered)$"),
|
||||
page: int = Query(1, ge=1),
|
||||
page_size: int = Query(50, ge=1, le=200),
|
||||
):
|
||||
"""5 탭 진행 상태 조회.
|
||||
|
||||
- due_today: progress.due_at <= now() AND review_stage < 4
|
||||
- pending_review: last_outcome IN (wrong, unsure)
|
||||
AND (last_reviewed_at IS NULL OR last_reviewed_at < last_attempted_at)
|
||||
- chronic: pattern_state = 'chronic_wrong'
|
||||
- regressed: pattern_state = 'regressed'
|
||||
- mastered: review_stage >= 4
|
||||
"""
|
||||
topic = await session.get(StudyTopic, topic_id)
|
||||
_verify_topic_owner(topic, user)
|
||||
|
||||
base = (
|
||||
select(StudyQuestionProgress, StudyQuestion)
|
||||
.join(StudyQuestion, StudyQuestion.id == StudyQuestionProgress.study_question_id)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestion.deleted_at.is_(None),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
if tab == "due_today":
|
||||
base = base.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at <= now,
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage < 4,
|
||||
),
|
||||
).order_by(StudyQuestionProgress.due_at.asc())
|
||||
elif tab == "pending_review":
|
||||
base = base.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_outcome.in_(("wrong", "unsure")),
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_reviewed_at.is_(None),
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_reviewed_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.last_attempted_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.last_reviewed_at
|
||||
< StudyQuestionProgress.last_attempted_at,
|
||||
),
|
||||
),
|
||||
).order_by(StudyQuestionProgress.last_attempted_at.desc().nulls_last())
|
||||
elif tab == "chronic":
|
||||
base = base.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.pattern_state == "chronic_wrong",
|
||||
).order_by(StudyQuestionProgress.last_attempted_at.desc().nulls_last())
|
||||
elif tab == "regressed":
|
||||
base = base.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.pattern_state == "regressed",
|
||||
).order_by(StudyQuestionProgress.last_attempted_at.desc().nulls_last())
|
||||
elif tab == "mastered":
|
||||
base = base.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage >= 4,
|
||||
).order_by(StudyQuestionProgress.last_attempted_at.desc().nulls_last())
|
||||
|
||||
# total
|
||||
total_row = await session.execute(
|
||||
select(func.count()).select_from(base.subquery())
|
||||
)
|
||||
total = int(total_row.scalar() or 0)
|
||||
|
||||
# paged
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
base.offset((page - 1) * page_size).limit(page_size)
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
|
||||
items = [
|
||||
ReviewQueueItem(
|
||||
question_id=q.id,
|
||||
question_text=_truncate(q.question_text, 80),
|
||||
subject=q.subject,
|
||||
scope=q.scope,
|
||||
exam_round=q.exam_round,
|
||||
exam_question_number=q.exam_question_number,
|
||||
last_outcome=p.last_outcome,
|
||||
last_attempted_at=p.last_attempted_at,
|
||||
last_reviewed_at=p.last_reviewed_at,
|
||||
due_at=p.due_at,
|
||||
review_stage=p.review_stage,
|
||||
pattern_state=p.pattern_state,
|
||||
)
|
||||
for (p, q) in rows
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Phase 2-F: due_today 탭일 때 overdue 카운트 (오늘 0시 UTC 이전 due) — UI 경고 노출용
|
||||
overdue_count = 0
|
||||
if tab == "due_today":
|
||||
today_start = now.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
overdue_row = 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 < today_start,
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage < 4,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
overdue_count = int(overdue_row.scalar() or 0)
|
||||
|
||||
return ReviewQueueResponse(
|
||||
tab=tab, total=total, items=items, page=page, page_size=page_size,
|
||||
overdue_count=overdue_count,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── redistribute (Phase 2-F due_at 정체 정리) ───
|
||||
|
||||
|
||||
class RedistributeRequest(BaseModel):
|
||||
spread_days: int = 7 # 1~14 일 사이. default 7.
|
||||
|
||||
|
||||
class RedistributeResponse(BaseModel):
|
||||
redistributed_count: int
|
||||
spread_days: int
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post(
|
||||
"/{topic_id}/review-queue/redistribute", response_model=RedistributeResponse
|
||||
)
|
||||
async def redistribute_overdue(
|
||||
topic_id: int,
|
||||
body: RedistributeRequest,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""overdue (due_at < today 0시 UTC + stage < 4) 를 내일~spread_days 일에 round-robin 분산.
|
||||
|
||||
동작:
|
||||
- 오늘 0시 이전에 due 된 항목 모두 fetch (오래된 순)
|
||||
- i % spread_days + 1 일 후 자정 + i*7분 (분산용 분단위) 로 due_at 갱신
|
||||
- review_stage 는 건드리지 않음 (정체 처리는 시간 재배치만)
|
||||
"""
|
||||
if not (1 <= body.spread_days <= 14):
|
||||
raise HTTPException(status_code=400, detail="spread_days 는 1~14 사이여야 합니다")
|
||||
|
||||
topic = await session.get(StudyTopic, topic_id)
|
||||
_verify_topic_owner(topic, user)
|
||||
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
today_start = now.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
|
||||
overdue = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyQuestionProgress)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at < today_start,
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage < 4,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
.order_by(StudyQuestionProgress.due_at.asc())
|
||||
)
|
||||
).scalars().all()
|
||||
|
||||
if not overdue:
|
||||
return RedistributeResponse(redistributed_count=0, spread_days=body.spread_days)
|
||||
|
||||
base_day = today_start # 오늘 0시 기준 — +1일부터 분산
|
||||
for i, p in enumerate(overdue):
|
||||
days_offset = (i % body.spread_days) + 1
|
||||
# 같은 날 안에서도 분산하려고 i*7분 추가 (200건 까지 24시간 안에 겹침 없이 spread)
|
||||
minute_offset = (i * 7) % (24 * 60)
|
||||
p.due_at = base_day + timedelta(days=days_offset, minutes=minute_offset)
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
return RedistributeResponse(
|
||||
redistributed_count=len(overdue), spread_days=body.spread_days
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── stats (Phase 2-D 통계 대시보드) ───
|
||||
|
||||
|
||||
class StatsQuestions(BaseModel):
|
||||
total: int
|
||||
attempted: int
|
||||
unattempted: int
|
||||
|
||||
|
||||
class StatsDue(BaseModel):
|
||||
today: int
|
||||
this_week: int
|
||||
later: int
|
||||
mastered: int
|
||||
|
||||
|
||||
class StatsSessionTrendItem(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
finished_at: datetime
|
||||
total: int
|
||||
correct_count: int
|
||||
wrong_count: int
|
||||
unsure_count: int
|
||||
accuracy: int # 0~100
|
||||
newly_correct_count: int
|
||||
relapsed_count: int
|
||||
recovered_count: int
|
||||
|
||||
|
||||
class StatsDailyAttempt(BaseModel):
|
||||
date: date
|
||||
count: int
|
||||
|
||||
|
||||
class StatsSubjectBreakdown(BaseModel):
|
||||
subject: str
|
||||
total: int
|
||||
attempted: int
|
||||
last_correct: int
|
||||
accuracy: int # 0~100
|
||||
pending_review: int
|
||||
chronic: int
|
||||
|
||||
|
||||
class StatsAiExplanation(BaseModel):
|
||||
"""Phase 4-A 운영 관찰 — AI 풀이 캐시 진척 + 최근 7일 worker 결과."""
|
||||
# study_questions.ai_explanation_status 분포 (이 토픽 전체)
|
||||
status_distribution: dict # 'none' / 'ready' / 'failed' / 'skipped' / 'stale' / 'pending'
|
||||
# wrong/unsure 중 ready 박힌 비율 (캐시 hit 가능성 추정)
|
||||
target_total: int # progress.last_outcome IN (wrong, unsure) 의 qid 수
|
||||
target_ready: int # 그 중 ai_explanation_status='ready' 인 수
|
||||
# 최근 7일 study_question_jobs 의 (status, error_code) 분포
|
||||
recent_jobs: dict # {'completed': N, 'failed:guard_fail': N, 'failed:parse_fail': N, 'skipped:evidence_missing': N, 'pending': N, ...}
|
||||
|
||||
|
||||
class StatsResponse(BaseModel):
|
||||
questions: StatsQuestions
|
||||
pattern_distribution: dict # state(or "unattempted") → count
|
||||
review_stage_distribution: dict # "0"/"1"/"2"/"3"/"mastered" → count
|
||||
due: StatsDue
|
||||
session_trend: list[StatsSessionTrendItem] # 최근 done 세션 newest→oldest
|
||||
daily_attempts_30d: list[StatsDailyAttempt]
|
||||
subject_breakdown: list[StatsSubjectBreakdown]
|
||||
ai_explanation: StatsAiExplanation
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{topic_id}/stats", response_model=StatsResponse)
|
||||
async def topic_stats(
|
||||
topic_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
session_trend_limit: int = Query(20, ge=1, le=100),
|
||||
):
|
||||
"""통계 대시보드 — progress + quiz_sessions + attempts 한 번에 집계.
|
||||
|
||||
가벼운 쿼리 6~7 묶음. 1인 운영 + 토픽당 progress 수천 행 가정 — 추가 인덱스 없이 OK.
|
||||
"""
|
||||
topic = await session.get(StudyTopic, topic_id)
|
||||
_verify_topic_owner(topic, user)
|
||||
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
|
||||
# 1. 문제 진척도 — 토픽의 question 총수 + progress 행 수 (attempted)
|
||||
total_q_row = await session.execute(
|
||||
select(func.count())
|
||||
.select_from(StudyQuestion)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestion.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestion.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestion.deleted_at.is_(None),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
total_q = int(total_q_row.scalar() or 0)
|
||||
|
||||
attempted_row = await session.execute(
|
||||
select(func.count())
|
||||
.select_from(StudyQuestionProgress)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.last_outcome.is_not(None),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
attempted = int(attempted_row.scalar() or 0)
|
||||
unattempted = max(0, total_q - attempted)
|
||||
|
||||
# 2. pattern_state 분포 (NULL 은 "unattempted" 로)
|
||||
pattern_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
func.coalesce(StudyQuestionProgress.pattern_state, "unattempted").label("state"),
|
||||
func.count().label("cnt"),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
)
|
||||
.group_by("state")
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
pattern_distribution = {r.state: int(r.cnt) for r in pattern_rows}
|
||||
# 모든 키 default 0 채우기 (UI 가 빈 키 처리 안 해도 되게)
|
||||
for k in ("stable", "unstable", "unsure", "regressed", "recovered", "chronic_wrong", "unattempted"):
|
||||
pattern_distribution.setdefault(k, 0)
|
||||
# 한 번도 시도 안 한 (progress 행 자체 없음) 분량을 unattempted 에 합산
|
||||
pattern_distribution["unattempted"] += unattempted
|
||||
|
||||
# 3. review_stage 분포 — 0/1/2/3/mastered (>=4)
|
||||
stage_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.label("stage"),
|
||||
func.count().label("cnt"),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_not(None),
|
||||
)
|
||||
.group_by(StudyQuestionProgress.review_stage)
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
review_stage_distribution = {"0": 0, "1": 0, "2": 0, "3": 0, "mastered": 0}
|
||||
for r in stage_rows:
|
||||
st = int(r.stage)
|
||||
if st >= 4:
|
||||
review_stage_distribution["mastered"] += int(r.cnt)
|
||||
elif 0 <= st <= 3:
|
||||
review_stage_distribution[str(st)] += int(r.cnt)
|
||||
|
||||
# 4. due 분류 — today / this_week / later / mastered
|
||||
end_today = now.replace(hour=23, minute=59, second=59, microsecond=999999)
|
||||
end_week = end_today + timedelta(days=7)
|
||||
due_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
func.count().filter(
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at <= end_today,
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage < 4,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
).label("today"),
|
||||
func.count().filter(
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at > end_today,
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at <= end_week,
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage < 4,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
).label("this_week"),
|
||||
func.count().filter(
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.due_at > end_week,
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage < 4,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
).label("later"),
|
||||
func.count().filter(
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.review_stage >= 4,
|
||||
)
|
||||
).label("mastered"),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
).first()
|
||||
due = StatsDue(
|
||||
today=int(due_rows.today or 0),
|
||||
this_week=int(due_rows.this_week or 0),
|
||||
later=int(due_rows.later or 0),
|
||||
mastered=int(due_rows.mastered or 0),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 5. 최근 done 세션 추이 (Phase 2-B 4 컬럼 활용)
|
||||
sess_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyQuizSession)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuizSession.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuizSession.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuizSession.status == "done",
|
||||
StudyQuizSession.finished_at.is_not(None),
|
||||
)
|
||||
.order_by(StudyQuizSession.finished_at.desc())
|
||||
.limit(session_trend_limit)
|
||||
)
|
||||
).scalars().all()
|
||||
session_trend: list[StatsSessionTrendItem] = []
|
||||
for s in sess_rows:
|
||||
total_n = len(s.question_ids or [])
|
||||
acc = round((s.correct_count / total_n) * 100) if total_n > 0 else 0
|
||||
session_trend.append(StatsSessionTrendItem(
|
||||
id=s.id,
|
||||
finished_at=s.finished_at,
|
||||
total=total_n,
|
||||
correct_count=s.correct_count,
|
||||
wrong_count=s.wrong_count,
|
||||
unsure_count=s.unsure_count,
|
||||
accuracy=acc,
|
||||
newly_correct_count=s.newly_correct_count,
|
||||
relapsed_count=s.relapsed_count,
|
||||
recovered_count=s.recovered_count,
|
||||
))
|
||||
|
||||
# 6. 일별 풀이량 30일 (date 기준 — UTC, 시간대 차이는 Phase 5 후보)
|
||||
start_30d = (now - timedelta(days=29)).replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
|
||||
daily_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
cast(StudyQuestionAttempt.answered_at, SQLDate).label("d"),
|
||||
func.count().label("cnt"),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionAttempt.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionAttempt.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionAttempt.answered_at >= start_30d,
|
||||
)
|
||||
.group_by("d")
|
||||
.order_by("d")
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
daily_attempts_30d = [StatsDailyAttempt(date=r.d, count=int(r.cnt)) for r in daily_rows]
|
||||
|
||||
# 7. 과목별 약점
|
||||
subj_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
func.coalesce(StudyQuestion.subject, "(미분류)").label("subject"),
|
||||
func.count(StudyQuestion.id.distinct()).label("total"),
|
||||
func.count(StudyQuestionProgress.id.distinct()).filter(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_outcome.is_not(None)
|
||||
).label("attempted"),
|
||||
func.count(StudyQuestionProgress.id.distinct()).filter(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_outcome == "correct"
|
||||
).label("last_correct"),
|
||||
func.count(StudyQuestionProgress.id.distinct()).filter(
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_outcome.in_(("wrong", "unsure")),
|
||||
or_(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_reviewed_at.is_(None),
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.last_reviewed_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.last_attempted_at.is_not(None),
|
||||
StudyQuestionProgress.last_reviewed_at
|
||||
< StudyQuestionProgress.last_attempted_at,
|
||||
),
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
).label("pending_review"),
|
||||
func.count(StudyQuestionProgress.id.distinct()).filter(
|
||||
StudyQuestionProgress.pattern_state == "chronic_wrong"
|
||||
).label("chronic"),
|
||||
)
|
||||
.select_from(StudyQuestion)
|
||||
.outerjoin(
|
||||
StudyQuestionProgress,
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == StudyQuestion.user_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == StudyQuestion.study_topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_question_id == StudyQuestion.id,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestion.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestion.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestion.deleted_at.is_(None),
|
||||
)
|
||||
.group_by("subject")
|
||||
.order_by(func.count(StudyQuestion.id.distinct()).desc())
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
subject_breakdown = [
|
||||
StatsSubjectBreakdown(
|
||||
subject=r.subject,
|
||||
total=int(r.total),
|
||||
attempted=int(r.attempted),
|
||||
last_correct=int(r.last_correct),
|
||||
accuracy=round((int(r.last_correct) / int(r.attempted)) * 100) if int(r.attempted) > 0 else 0,
|
||||
pending_review=int(r.pending_review),
|
||||
chronic=int(r.chronic),
|
||||
)
|
||||
for r in subj_rows
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 8. Phase 4-A: AI 풀이 캐시 진척 + 최근 7일 worker 결과
|
||||
# 8a. study_questions.ai_explanation_status 분포 (토픽 전체)
|
||||
ai_status_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
func.coalesce(StudyQuestion.ai_explanation_status, "none").label("st"),
|
||||
func.count().label("cnt"),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestion.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestion.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestion.deleted_at.is_(None),
|
||||
)
|
||||
.group_by("st")
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
ai_status_distribution = {r.st: int(r.cnt) for r in ai_status_rows}
|
||||
for k in ("none", "ready", "failed", "skipped", "stale", "pending"):
|
||||
ai_status_distribution.setdefault(k, 0)
|
||||
|
||||
# 8b. wrong/unsure 의 ready 비율 (캐시 hit 가능성)
|
||||
target_total_row = await session.execute(
|
||||
select(func.count())
|
||||
.select_from(StudyQuestionProgress)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.last_outcome.in_(("wrong", "unsure")),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
target_total = int(target_total_row.scalar() or 0)
|
||||
|
||||
target_ready_row = await session.execute(
|
||||
select(func.count())
|
||||
.select_from(StudyQuestionProgress)
|
||||
.join(
|
||||
StudyQuestion,
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestion.id == StudyQuestionProgress.study_question_id,
|
||||
StudyQuestion.deleted_at.is_(None),
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionProgress.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionProgress.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestionProgress.last_outcome.in_(("wrong", "unsure")),
|
||||
StudyQuestion.ai_explanation_status == "ready",
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
target_ready = int(target_ready_row.scalar() or 0)
|
||||
|
||||
# 8c. 최근 7일 study_question_jobs 분포 — terminal status × error_code
|
||||
from models.study_question_job import StudyQuestionJob
|
||||
|
||||
recent_cutoff = now - timedelta(days=7)
|
||||
job_rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
StudyQuestionJob.status.label("st"),
|
||||
func.coalesce(StudyQuestionJob.error_code, "").label("err"),
|
||||
func.count().label("cnt"),
|
||||
)
|
||||
.join(
|
||||
StudyQuestion,
|
||||
and_(
|
||||
StudyQuestion.id == StudyQuestionJob.study_question_id,
|
||||
StudyQuestion.study_topic_id == topic_id,
|
||||
StudyQuestion.user_id == user.id,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudyQuestionJob.user_id == user.id,
|
||||
StudyQuestionJob.created_at >= recent_cutoff,
|
||||
)
|
||||
.group_by("st", "err")
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
recent_jobs: dict[str, int] = {}
|
||||
for r in job_rows:
|
||||
key = f"{r.st}:{r.err}" if r.err else r.st
|
||||
recent_jobs[key] = int(r.cnt)
|
||||
|
||||
return StatsResponse(
|
||||
questions=StatsQuestions(
|
||||
total=total_q, attempted=attempted, unattempted=unattempted
|
||||
),
|
||||
pattern_distribution=pattern_distribution,
|
||||
review_stage_distribution=review_stage_distribution,
|
||||
due=due,
|
||||
session_trend=session_trend,
|
||||
daily_attempts_30d=daily_attempts_30d,
|
||||
subject_breakdown=subject_breakdown,
|
||||
ai_explanation=StatsAiExplanation(
|
||||
status_distribution=ai_status_distribution,
|
||||
target_total=target_total,
|
||||
target_ready=target_ready,
|
||||
recent_jobs=recent_jobs,
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,54 +0,0 @@
|
||||
"""study_reminders API — 알람 재료 조회 (공부 암기노트 Phase 1, A 워크스트림).
|
||||
|
||||
GET /latest = 가장 최근 발화된 알람 1건(현재 due 스냅샷). 없으면 204.
|
||||
종일 오프라인 후 과거 슬롯(09/13시)은 유실 = 의도("현재 due만"). push 채널·디바이스 UX 는 P3.
|
||||
별 라우터(prefix=/api/study-reminders)로 /study-topics·/study-questions 경로와 충돌 회피.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, Response
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.study_reminder import StudyReminder
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
class ReminderResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
due_count: int | None = None
|
||||
focus_topic_names: list | None = None
|
||||
fired_at: datetime
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/latest", response_model=ReminderResponse)
|
||||
async def latest_reminder(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""현재 due 요약 1건. 없으면 204 No Content."""
|
||||
row = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyReminder)
|
||||
.where(StudyReminder.user_id == user.id)
|
||||
.order_by(StudyReminder.fired_at.desc())
|
||||
.limit(1)
|
||||
)
|
||||
).scalar_one_or_none()
|
||||
if row is None:
|
||||
return Response(status_code=204)
|
||||
return ReminderResponse(
|
||||
id=row.id,
|
||||
due_count=row.due_count,
|
||||
focus_topic_names=row.focus_topic_names,
|
||||
fired_at=row.fired_at,
|
||||
)
|
||||
@@ -1,927 +0,0 @@
|
||||
"""학습 세션 API — Phase 1 MVP (자격증 + 어학 일반화)
|
||||
|
||||
iPad 손글씨 필사 / 모바일 암기노트 / 모바일 퀴즈 가 같은 study_sessions 데이터를
|
||||
공유. 본 모듈은 Phase 1 = iPad 필사 세션 + DB/API 일반화 까지만 다룬다.
|
||||
|
||||
핵심:
|
||||
- study_type 'certification' | 'language' 분기. metadata jsonb 가 도메인별 자유 메타.
|
||||
- 단일 *_document_id 컬럼 ❌. 모든 미디어 연결은 study_session_assets 로 통일.
|
||||
- documents 본체는 절대 삭제하지 않음 (assets 연결만 해제).
|
||||
- ownership 검증: study_sessions.user_id == current_user.id (필수).
|
||||
documents 는 single-user 시스템이라 컬럼 부재 — 미래 multi-user 대비
|
||||
`getattr(doc, 'user_id', None)` 로 부드럽게 검증 (값 있으면 비교, 없으면 통과).
|
||||
- 409 중복: UNIQUE(study_session_id, document_id, asset_type, role) 위반.
|
||||
|
||||
Phase 2~4 미사용 필드 (review_state / quiz / ocr_text / ai_summary / prompt 등) 는
|
||||
스키마에만 존재, 자동 로직 없음. 별도 PR 에서 활성.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
import logging
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Annotated, Any
|
||||
|
||||
from fastapi import (
|
||||
APIRouter,
|
||||
Depends,
|
||||
Form,
|
||||
HTTPException,
|
||||
Query,
|
||||
Request,
|
||||
UploadFile,
|
||||
)
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from sqlalchemy import and_, delete, func, select
|
||||
from sqlalchemy.exc import IntegrityError
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import selectinload
|
||||
from starlette.requests import ClientDisconnect
|
||||
|
||||
from core.auth import get_current_user
|
||||
from core.config import settings
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from core.utils import file_hash
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.queue import enqueue_stage
|
||||
from models.study_session import StudySession, StudySessionAsset
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Enum 검증 상수 ───
|
||||
|
||||
VALID_STUDY_TYPES: set[str] = {"certification", "language"}
|
||||
VALID_MODES: set[str] = {
|
||||
"copy", "trace", "blank-repeat",
|
||||
"dictation", "shadowing",
|
||||
"quiz", "flashcard", # Phase 2~4 활성, schema 만 수용
|
||||
}
|
||||
VALID_ASSET_TYPES: set[str] = {
|
||||
"source_scan", "handwriting_png", "audio", "video", "transcript", "reference",
|
||||
}
|
||||
VALID_ROLES: set[str | None] = {
|
||||
None,
|
||||
"prompt", "answer", "pronunciation", "lecture",
|
||||
"listening_source", "shadowing_source", "reference",
|
||||
}
|
||||
VALID_REVIEW_STATES: set[str | None] = {
|
||||
None, "new", "learning", "weak", "mastered",
|
||||
}
|
||||
VALID_ORDERS: set[str] = {"created_at", "next_review_at", "last_quiz_at"}
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Helpers ───
|
||||
|
||||
|
||||
def _upload_error(status_code: int, error_code: str, message: str) -> HTTPException:
|
||||
"""업로드 실패 응답 — documents.py 와 동일한 패턴."""
|
||||
return HTTPException(
|
||||
status_code=status_code,
|
||||
detail={"error_code": error_code, "message": message},
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _verify_session_ownership(
|
||||
sess: StudySession | None, user: User
|
||||
) -> StudySession:
|
||||
"""세션 ownership 검증. 정보 누설 방지로 mismatch 도 404."""
|
||||
if sess is None or sess.user_id != user.id:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="학습 세션을 찾을 수 없습니다")
|
||||
return sess
|
||||
|
||||
|
||||
def _verify_document_ownership(doc: Document | None, user: User) -> Document:
|
||||
"""문서 ownership 검증.
|
||||
|
||||
documents.user_id 컬럼은 현재 single-user 시스템이라 부재.
|
||||
미래 multi-user 대비 `getattr` 로 안전하게 비교.
|
||||
"""
|
||||
if doc is None or getattr(doc, "deleted_at", None) is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
doc_user_id = getattr(doc, "user_id", None)
|
||||
if doc_user_id is not None and doc_user_id != user.id:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="문서를 찾을 수 없습니다")
|
||||
return doc
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Pydantic Schemas ───
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySessionAssetCreate(BaseModel):
|
||||
document_id: int
|
||||
asset_type: str
|
||||
role: str | None = None
|
||||
sort_order: int = 0
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySessionAssetResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
document_id: int
|
||||
asset_type: str
|
||||
role: str | None
|
||||
sort_order: int
|
||||
created_at: datetime
|
||||
|
||||
class Config:
|
||||
from_attributes = True
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySessionCreate(BaseModel):
|
||||
study_type: str = "certification"
|
||||
certification: str | None = None
|
||||
language_code: str | None = None
|
||||
learning_level: str | None = None
|
||||
subject: str | None = None
|
||||
topic: str | None = None
|
||||
source_text: str | None = None
|
||||
source_page: int | None = None
|
||||
mode: str = "copy"
|
||||
prompt_question: str | None = None
|
||||
expected_answer: str | None = None
|
||||
metadata: dict[str, Any] | None = None
|
||||
target_count: int | None = None
|
||||
canvas_width: int | None = None
|
||||
canvas_height: int | None = None
|
||||
strokes_json: dict[str, Any] | None = None
|
||||
# 학습 워크스페이스 묶음. 미지정 시 미분류.
|
||||
study_topic_id: int | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySessionUpdate(BaseModel):
|
||||
"""PATCH 부분 업데이트 — 명시 set 된 필드만 반영."""
|
||||
|
||||
certification: str | None = None
|
||||
language_code: str | None = None
|
||||
learning_level: str | None = None
|
||||
subject: str | None = None
|
||||
topic: str | None = None
|
||||
source_text: str | None = None
|
||||
source_page: int | None = None
|
||||
mode: str | None = None
|
||||
prompt_question: str | None = None
|
||||
expected_answer: str | None = None
|
||||
metadata: dict[str, Any] | None = None
|
||||
target_count: int | None = None
|
||||
repetition_count: int | None = None
|
||||
canvas_width: int | None = None
|
||||
canvas_height: int | None = None
|
||||
strokes_json: dict[str, Any] | None = None
|
||||
ocr_text: str | None = None
|
||||
user_corrected_text: str | None = None
|
||||
review_state: str | None = None
|
||||
next_review_at: datetime | None = None
|
||||
# 주제 재할당 (NULL 로 분리도 가능)
|
||||
study_topic_id: int | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySessionResponse(BaseModel):
|
||||
id: int
|
||||
user_id: int
|
||||
study_type: str
|
||||
certification: str | None
|
||||
language_code: str | None
|
||||
learning_level: str | None
|
||||
subject: str | None
|
||||
topic: str | None
|
||||
source_text: str | None
|
||||
source_page: int | None
|
||||
mode: str
|
||||
prompt_question: str | None
|
||||
expected_answer: str | None
|
||||
metadata: dict[str, Any] | None = Field(default=None)
|
||||
target_count: int | None
|
||||
repetition_count: int
|
||||
canvas_width: int | None
|
||||
canvas_height: int | None
|
||||
schema_version: int
|
||||
strokes_json: dict[str, Any] | None
|
||||
ocr_text: str | None
|
||||
user_corrected_text: str | None
|
||||
ai_summary: str | None
|
||||
review_state: str | None
|
||||
next_review_at: datetime | None
|
||||
last_quiz_at: datetime | None
|
||||
correct_count: int
|
||||
incorrect_count: int
|
||||
study_topic_id: int | None = None
|
||||
assets: list[StudySessionAssetResponse]
|
||||
created_at: datetime
|
||||
updated_at: datetime
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySessionListResponse(BaseModel):
|
||||
items: list[StudySessionResponse]
|
||||
total: int
|
||||
limit: int
|
||||
offset: int
|
||||
|
||||
|
||||
def _to_session_response(sess: StudySession) -> StudySessionResponse:
|
||||
return StudySessionResponse(
|
||||
id=sess.id,
|
||||
user_id=sess.user_id,
|
||||
study_type=sess.study_type,
|
||||
certification=sess.certification,
|
||||
language_code=sess.language_code,
|
||||
learning_level=sess.learning_level,
|
||||
subject=sess.subject,
|
||||
topic=sess.topic,
|
||||
source_text=sess.source_text,
|
||||
source_page=sess.source_page,
|
||||
mode=sess.mode,
|
||||
prompt_question=sess.prompt_question,
|
||||
expected_answer=sess.expected_answer,
|
||||
metadata=sess.metadata_json,
|
||||
target_count=sess.target_count,
|
||||
repetition_count=sess.repetition_count,
|
||||
canvas_width=sess.canvas_width,
|
||||
canvas_height=sess.canvas_height,
|
||||
schema_version=sess.schema_version,
|
||||
strokes_json=sess.strokes_json,
|
||||
ocr_text=sess.ocr_text,
|
||||
user_corrected_text=sess.user_corrected_text,
|
||||
ai_summary=sess.ai_summary,
|
||||
review_state=sess.review_state,
|
||||
next_review_at=sess.next_review_at,
|
||||
last_quiz_at=sess.last_quiz_at,
|
||||
correct_count=sess.correct_count,
|
||||
incorrect_count=sess.incorrect_count,
|
||||
study_topic_id=sess.study_topic_id,
|
||||
assets=[
|
||||
StudySessionAssetResponse.model_validate(a) for a in (sess.assets or [])
|
||||
],
|
||||
created_at=sess.created_at,
|
||||
updated_at=sess.updated_at,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _validate_create_payload(body: StudySessionCreate) -> None:
|
||||
if body.study_type not in VALID_STUDY_TYPES:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=422,
|
||||
detail=f"study_type 은 {sorted(VALID_STUDY_TYPES)} 중 하나여야 합니다",
|
||||
)
|
||||
if body.mode not in VALID_MODES:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=422,
|
||||
detail=f"mode 는 {sorted(VALID_MODES)} 중 하나여야 합니다",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── 엔드포인트 ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/", response_model=StudySessionResponse, status_code=201)
|
||||
async def create_study_session(
|
||||
body: StudySessionCreate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""새 학습 세션 생성.
|
||||
|
||||
자격증 예: study_type='certification', certification='산업안전기사',
|
||||
subject='산업안전보건법', topic='안전보건관리책임자의 직무', mode='copy'
|
||||
어학 예: study_type='language', language_code='ja', learning_level='JLPT N3',
|
||||
subject='漢字', topic='安全', source_text='安全',
|
||||
metadata={'reading':'あんぜん','meaning':'안전','unit_type':'kanji'}
|
||||
"""
|
||||
_validate_create_payload(body)
|
||||
|
||||
# study_topic_id 가 주어지면 소유 검증 (다른 사용자의 주제로 매핑 차단)
|
||||
if body.study_topic_id is not None:
|
||||
from models.study_topic import StudyTopic as _Topic
|
||||
|
||||
topic = await session.get(_Topic, body.study_topic_id)
|
||||
if topic is None or topic.user_id != user.id or topic.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="학습 주제를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
sess = StudySession(
|
||||
user_id=user.id,
|
||||
study_type=body.study_type,
|
||||
certification=body.certification,
|
||||
language_code=body.language_code,
|
||||
learning_level=body.learning_level,
|
||||
subject=body.subject,
|
||||
topic=body.topic,
|
||||
source_text=body.source_text,
|
||||
source_page=body.source_page,
|
||||
mode=body.mode,
|
||||
prompt_question=body.prompt_question,
|
||||
expected_answer=body.expected_answer,
|
||||
metadata_json=body.metadata,
|
||||
target_count=body.target_count,
|
||||
canvas_width=body.canvas_width,
|
||||
canvas_height=body.canvas_height,
|
||||
strokes_json=body.strokes_json,
|
||||
study_topic_id=body.study_topic_id,
|
||||
)
|
||||
session.add(sess)
|
||||
await session.flush()
|
||||
await session.commit()
|
||||
# 새 세션은 assets 가 비어있지만 async session lazy load 우회를 위해 명시 refresh
|
||||
await session.refresh(sess, attribute_names=["assets"])
|
||||
return _to_session_response(sess)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/", response_model=StudySessionListResponse)
|
||||
async def list_study_sessions(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
study_type: str | None = Query(None),
|
||||
certification: str | None = Query(None),
|
||||
language_code: str | None = Query(None),
|
||||
learning_level: str | None = Query(None),
|
||||
subject: str | None = Query(None),
|
||||
topic: str | None = Query(None),
|
||||
review_state: str | None = Query(None),
|
||||
document_id: int | None = Query(None, description="이 문서가 연결된 세션만"),
|
||||
asset_type: str | None = Query(None, description="이 asset_type 보유 세션만"),
|
||||
mode: str | None = Query(None),
|
||||
due_before: datetime | None = Query(None, description="next_review_at <= due_before"),
|
||||
study_topic_id: int | None = Query(None, description="학습 워크스페이스(주제) id"),
|
||||
order: str = Query("created_at"),
|
||||
limit: int = Query(50, ge=1, le=200),
|
||||
offset: int = Query(0, ge=0),
|
||||
):
|
||||
"""학습 세션 목록 — Phase 1 부터 모든 filter 수용 (Phase 3/4 활성 대비)."""
|
||||
if study_type is not None and study_type not in VALID_STUDY_TYPES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="study_type 값이 올바르지 않습니다")
|
||||
if review_state is not None and review_state not in VALID_REVIEW_STATES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="review_state 값이 올바르지 않습니다")
|
||||
if asset_type is not None and asset_type not in VALID_ASSET_TYPES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="asset_type 값이 올바르지 않습니다")
|
||||
if mode is not None and mode not in VALID_MODES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="mode 값이 올바르지 않습니다")
|
||||
if order not in VALID_ORDERS:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="order 값이 올바르지 않습니다")
|
||||
|
||||
base = select(StudySession).where(StudySession.user_id == user.id)
|
||||
if study_type is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.study_type == study_type)
|
||||
if certification is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.certification == certification)
|
||||
if language_code is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.language_code == language_code)
|
||||
if learning_level is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.learning_level == learning_level)
|
||||
if subject is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.subject == subject)
|
||||
if topic is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.topic == topic)
|
||||
if review_state is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.review_state == review_state)
|
||||
if mode is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.mode == mode)
|
||||
if due_before is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.next_review_at <= due_before)
|
||||
if study_topic_id is not None:
|
||||
base = base.where(StudySession.study_topic_id == study_topic_id)
|
||||
|
||||
# assets join filter — EXISTS 서브쿼리
|
||||
if document_id is not None or asset_type is not None:
|
||||
asset_conditions = [StudySessionAsset.study_session_id == StudySession.id]
|
||||
if document_id is not None:
|
||||
asset_conditions.append(StudySessionAsset.document_id == document_id)
|
||||
if asset_type is not None:
|
||||
asset_conditions.append(StudySessionAsset.asset_type == asset_type)
|
||||
base = base.where(
|
||||
select(StudySessionAsset.id)
|
||||
.where(and_(*asset_conditions))
|
||||
.exists()
|
||||
)
|
||||
|
||||
count_query = select(func.count()).select_from(base.subquery())
|
||||
total = (await session.execute(count_query)).scalar() or 0
|
||||
|
||||
if order == "next_review_at":
|
||||
ordered = base.order_by(StudySession.next_review_at.asc().nullslast(), StudySession.id.desc())
|
||||
elif order == "last_quiz_at":
|
||||
ordered = base.order_by(StudySession.last_quiz_at.desc().nullslast(), StudySession.id.desc())
|
||||
else:
|
||||
ordered = base.order_by(StudySession.created_at.desc(), StudySession.id.desc())
|
||||
|
||||
ordered = (
|
||||
ordered.options(selectinload(StudySession.assets))
|
||||
.offset(offset)
|
||||
.limit(limit)
|
||||
)
|
||||
rows = (await session.execute(ordered)).scalars().all()
|
||||
|
||||
return StudySessionListResponse(
|
||||
items=[_to_session_response(s) for s in rows],
|
||||
total=total,
|
||||
limit=limit,
|
||||
offset=offset,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/groups")
|
||||
async def get_study_groups(
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""도메인별 그룹 카운트 (Phase 3 모바일 카드 메뉴 대비, Phase 1 부터 endpoint 제공).
|
||||
|
||||
응답: {by_type: {certification: {...}, language: {...}}}
|
||||
"""
|
||||
# certification 그룹: certification → subject → topic
|
||||
cert_query = (
|
||||
select(
|
||||
StudySession.certification,
|
||||
StudySession.subject,
|
||||
StudySession.topic,
|
||||
func.count().label("session_count"),
|
||||
func.count().filter(StudySession.review_state == "weak").label("weak_count"),
|
||||
func.count()
|
||||
.filter(
|
||||
and_(
|
||||
StudySession.next_review_at.is_not(None),
|
||||
StudySession.next_review_at <= datetime.now(timezone.utc),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
.label("due_count"),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudySession.user_id == user.id,
|
||||
StudySession.study_type == "certification",
|
||||
)
|
||||
.group_by(StudySession.certification, StudySession.subject, StudySession.topic)
|
||||
)
|
||||
cert_rows = (await session.execute(cert_query)).all()
|
||||
|
||||
# language 그룹: language_code → learning_level → subject → topic + assets 보유 여부
|
||||
lang_query = (
|
||||
select(
|
||||
StudySession.language_code,
|
||||
StudySession.learning_level,
|
||||
StudySession.subject,
|
||||
StudySession.topic,
|
||||
func.count().label("session_count"),
|
||||
func.count().filter(StudySession.review_state == "weak").label("weak_count"),
|
||||
func.count()
|
||||
.filter(
|
||||
and_(
|
||||
StudySession.next_review_at.is_not(None),
|
||||
StudySession.next_review_at <= datetime.now(timezone.utc),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
.label("due_count"),
|
||||
)
|
||||
.where(
|
||||
StudySession.user_id == user.id,
|
||||
StudySession.study_type == "language",
|
||||
)
|
||||
.group_by(
|
||||
StudySession.language_code,
|
||||
StudySession.learning_level,
|
||||
StudySession.subject,
|
||||
StudySession.topic,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
lang_rows = (await session.execute(lang_query)).all()
|
||||
|
||||
# 어학 그룹의 has_audio / has_video — 별도 카운트 (assets 와 join)
|
||||
media_query = (
|
||||
select(
|
||||
StudySession.language_code,
|
||||
StudySession.learning_level,
|
||||
StudySession.subject,
|
||||
StudySession.topic,
|
||||
StudySessionAsset.asset_type,
|
||||
func.count().label("c"),
|
||||
)
|
||||
.join(StudySessionAsset, StudySessionAsset.study_session_id == StudySession.id)
|
||||
.where(
|
||||
StudySession.user_id == user.id,
|
||||
StudySession.study_type == "language",
|
||||
StudySessionAsset.asset_type.in_(["audio", "video"]),
|
||||
)
|
||||
.group_by(
|
||||
StudySession.language_code,
|
||||
StudySession.learning_level,
|
||||
StudySession.subject,
|
||||
StudySession.topic,
|
||||
StudySessionAsset.asset_type,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
media_rows = (await session.execute(media_query)).all()
|
||||
media_map: dict[tuple, dict[str, int]] = {}
|
||||
for r in media_rows:
|
||||
key = (r.language_code, r.learning_level, r.subject, r.topic)
|
||||
media_map.setdefault(key, {"audio": 0, "video": 0})[r.asset_type] = r.c
|
||||
|
||||
# certification 트리 빌드
|
||||
cert_groups: dict[str | None, dict[str | None, dict[str | None, dict]]] = {}
|
||||
for r in cert_rows:
|
||||
cert_groups.setdefault(r.certification, {}).setdefault(r.subject, {})[r.topic] = {
|
||||
"session_count": r.session_count,
|
||||
"weak_count": r.weak_count,
|
||||
"due_count": r.due_count,
|
||||
}
|
||||
|
||||
cert_out = []
|
||||
for cert_name, subjects in cert_groups.items():
|
||||
subj_list = []
|
||||
sess_total = weak_total = due_total = 0
|
||||
for subj_name, topics in subjects.items():
|
||||
topic_list = []
|
||||
s_count = w_count = d_count = 0
|
||||
for topic_name, stats in topics.items():
|
||||
topic_list.append({
|
||||
"topic": topic_name,
|
||||
"session_count": stats["session_count"],
|
||||
"weak_count": stats["weak_count"],
|
||||
"due_count": stats["due_count"],
|
||||
})
|
||||
s_count += stats["session_count"]
|
||||
w_count += stats["weak_count"]
|
||||
d_count += stats["due_count"]
|
||||
subj_list.append({
|
||||
"subject": subj_name,
|
||||
"topics": topic_list,
|
||||
"session_count": s_count,
|
||||
"weak_count": w_count,
|
||||
"due_count": d_count,
|
||||
})
|
||||
sess_total += s_count
|
||||
weak_total += w_count
|
||||
due_total += d_count
|
||||
cert_out.append({
|
||||
"certification": cert_name,
|
||||
"subjects": subj_list,
|
||||
"session_count": sess_total,
|
||||
"weak_count": weak_total,
|
||||
"due_count": due_total,
|
||||
})
|
||||
|
||||
# language 트리 빌드
|
||||
lang_groups: dict[str | None, dict[str | None, dict[str | None, dict[str | None, dict]]]] = {}
|
||||
for r in lang_rows:
|
||||
media = media_map.get(
|
||||
(r.language_code, r.learning_level, r.subject, r.topic),
|
||||
{"audio": 0, "video": 0},
|
||||
)
|
||||
(
|
||||
lang_groups
|
||||
.setdefault(r.language_code, {})
|
||||
.setdefault(r.learning_level, {})
|
||||
.setdefault(r.subject, {})[r.topic]
|
||||
) = {
|
||||
"session_count": r.session_count,
|
||||
"weak_count": r.weak_count,
|
||||
"due_count": r.due_count,
|
||||
"has_audio": media["audio"] > 0,
|
||||
"has_video": media["video"] > 0,
|
||||
}
|
||||
|
||||
lang_out = []
|
||||
for lang_code, levels in lang_groups.items():
|
||||
for level_name, subjects in levels.items():
|
||||
subj_list = []
|
||||
for subj_name, topics in subjects.items():
|
||||
topic_list = []
|
||||
for topic_name, stats in topics.items():
|
||||
topic_list.append({
|
||||
"topic": topic_name,
|
||||
"session_count": stats["session_count"],
|
||||
"weak_count": stats["weak_count"],
|
||||
"due_count": stats["due_count"],
|
||||
"has_audio": stats["has_audio"],
|
||||
"has_video": stats["has_video"],
|
||||
})
|
||||
subj_list.append({"subject": subj_name, "topics": topic_list})
|
||||
lang_out.append({
|
||||
"language_code": lang_code,
|
||||
"learning_level": level_name,
|
||||
"subjects": subj_list,
|
||||
})
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"by_type": {
|
||||
"certification": {"groups": cert_out},
|
||||
"language": {"groups": lang_out},
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{session_id}", response_model=StudySessionResponse)
|
||||
async def get_study_session(
|
||||
session_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
sess = await session.get(
|
||||
StudySession, session_id, options=[selectinload(StudySession.assets)]
|
||||
)
|
||||
sess = _verify_session_ownership(sess, user)
|
||||
return _to_session_response(sess)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.patch("/{session_id}", response_model=StudySessionResponse)
|
||||
async def update_study_session(
|
||||
session_id: int,
|
||||
body: StudySessionUpdate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
sess = await session.get(
|
||||
StudySession, session_id, options=[selectinload(StudySession.assets)]
|
||||
)
|
||||
sess = _verify_session_ownership(sess, user)
|
||||
|
||||
# 명시 set 된 필드만 적용
|
||||
fields_set = body.model_fields_set
|
||||
if "mode" in fields_set:
|
||||
if body.mode not in VALID_MODES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="mode 값이 올바르지 않습니다")
|
||||
sess.mode = body.mode
|
||||
if "review_state" in fields_set:
|
||||
if body.review_state not in VALID_REVIEW_STATES:
|
||||
raise HTTPException(status_code=422, detail="review_state 값이 올바르지 않습니다")
|
||||
sess.review_state = body.review_state
|
||||
|
||||
# study_topic_id 변경 시 소유 검증
|
||||
if "study_topic_id" in fields_set and body.study_topic_id is not None:
|
||||
from models.study_topic import StudyTopic as _Topic
|
||||
|
||||
topic = await session.get(_Topic, body.study_topic_id)
|
||||
if topic is None or topic.user_id != user.id or topic.deleted_at is not None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="학습 주제를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
# 단순 매핑 필드 (검증 불필요)
|
||||
SIMPLE_FIELDS = {
|
||||
"certification", "language_code", "learning_level", "subject", "topic",
|
||||
"source_text", "source_page", "prompt_question", "expected_answer",
|
||||
"target_count", "repetition_count",
|
||||
"canvas_width", "canvas_height", "strokes_json",
|
||||
"ocr_text", "user_corrected_text", "next_review_at",
|
||||
"study_topic_id",
|
||||
}
|
||||
for fname in SIMPLE_FIELDS & fields_set:
|
||||
setattr(sess, fname, getattr(body, fname))
|
||||
|
||||
if "metadata" in fields_set:
|
||||
sess.metadata_json = body.metadata
|
||||
|
||||
sess.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(sess, attribute_names=["assets"])
|
||||
return _to_session_response(sess)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete("/{session_id}", status_code=204)
|
||||
async def delete_study_session(
|
||||
session_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""학습 세션 삭제. 연관 assets 도 cascade 로 함께 제거 (DB ON DELETE CASCADE).
|
||||
documents 본체는 유지 — assets row 만 사라진다.
|
||||
"""
|
||||
sess = await session.get(StudySession, session_id)
|
||||
sess = _verify_session_ownership(sess, user)
|
||||
await session.delete(sess)
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Assets 엔드포인트 ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post(
|
||||
"/{session_id}/assets",
|
||||
response_model=StudySessionAssetResponse,
|
||||
status_code=201,
|
||||
)
|
||||
async def link_study_asset(
|
||||
session_id: int,
|
||||
body: StudySessionAssetCreate,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""기존 documents 의 id 를 study_session 에 asset 으로 연결.
|
||||
|
||||
409: 같은 (session, document, asset_type, role) 조합 이미 존재.
|
||||
"""
|
||||
if body.asset_type not in VALID_ASSET_TYPES:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=422,
|
||||
detail=f"asset_type 은 {sorted(VALID_ASSET_TYPES)} 중 하나여야 합니다",
|
||||
)
|
||||
if body.role not in VALID_ROLES:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=422,
|
||||
detail=f"role 은 {sorted(r for r in VALID_ROLES if r is not None)} 중 하나 또는 NULL 이어야 합니다",
|
||||
)
|
||||
|
||||
sess = await session.get(StudySession, session_id)
|
||||
sess = _verify_session_ownership(sess, user)
|
||||
|
||||
doc = await session.get(Document, body.document_id)
|
||||
_verify_document_ownership(doc, user)
|
||||
|
||||
# 사전 SELECT 로 중복 검사 + DB UNIQUE 제약 둘 다 — race condition 안전.
|
||||
existing = await session.execute(
|
||||
select(StudySessionAsset).where(
|
||||
StudySessionAsset.study_session_id == session_id,
|
||||
StudySessionAsset.document_id == body.document_id,
|
||||
StudySessionAsset.asset_type == body.asset_type,
|
||||
StudySessionAsset.role.is_(body.role) if body.role is None
|
||||
else StudySessionAsset.role == body.role,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if existing.scalar_one_or_none() is not None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=409,
|
||||
detail={
|
||||
"error_code": "asset_already_linked",
|
||||
"message": "해당 문서가 이미 같은 asset_type/role 로 연결되어 있습니다",
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
|
||||
asset = StudySessionAsset(
|
||||
study_session_id=session_id,
|
||||
document_id=body.document_id,
|
||||
asset_type=body.asset_type,
|
||||
role=body.role,
|
||||
sort_order=body.sort_order,
|
||||
)
|
||||
session.add(asset)
|
||||
try:
|
||||
await session.commit()
|
||||
except IntegrityError:
|
||||
await session.rollback()
|
||||
# UNIQUE 위반 — 위 사전 SELECT 와 race 했을 가능성. 동일 메시지로 응답.
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=409,
|
||||
detail={
|
||||
"error_code": "asset_already_linked",
|
||||
"message": "해당 문서가 이미 같은 asset_type/role 로 연결되어 있습니다",
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
await session.refresh(asset)
|
||||
return StudySessionAssetResponse.model_validate(asset)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.delete(
|
||||
"/{session_id}/assets/{asset_id}", status_code=204
|
||||
)
|
||||
async def unlink_study_asset(
|
||||
session_id: int,
|
||||
asset_id: int,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""asset 연결 해제. documents 본체는 유지."""
|
||||
sess = await session.get(StudySession, session_id)
|
||||
sess = _verify_session_ownership(sess, user)
|
||||
|
||||
asset = await session.get(StudySessionAsset, asset_id)
|
||||
if asset is None or asset.study_session_id != session_id:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="asset 을 찾을 수 없습니다")
|
||||
await session.delete(asset)
|
||||
await session.commit()
|
||||
|
||||
|
||||
# ─── Snapshot (PNG 업로드) ───
|
||||
|
||||
|
||||
@router.post("/{session_id}/snapshot", response_model=StudySessionAssetResponse, status_code=201)
|
||||
async def upload_handwriting_snapshot(
|
||||
session_id: int,
|
||||
request: Request,
|
||||
file: UploadFile,
|
||||
user: Annotated[User, Depends(get_current_user)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
sort_order: int = Form(0),
|
||||
):
|
||||
"""캔버스 PNG 업로드 → documents 등록 + handwriting_png asset 연결.
|
||||
|
||||
documents.py upload_document 의 atomic rename + error_code 패턴을 PNG 전용으로 차용.
|
||||
동일 세션에 여러 snapshot 누적 가능 (UNIQUE 제약은 (session, document, type, role) 단위라
|
||||
document_id 가 매번 새로 생기므로 충돌 없음).
|
||||
"""
|
||||
sess = await session.get(StudySession, session_id)
|
||||
sess = _verify_session_ownership(sess, user)
|
||||
|
||||
if not file.filename:
|
||||
raise _upload_error(400, "invalid_input", "파일명이 필요합니다")
|
||||
safe_name = Path(file.filename).name
|
||||
if not safe_name or safe_name.startswith("."):
|
||||
raise _upload_error(400, "invalid_input", "유효하지 않은 파일명")
|
||||
ext = Path(safe_name).suffix.lower()
|
||||
if ext != ".png":
|
||||
raise _upload_error(
|
||||
400, "invalid_input", "snapshot 은 PNG 파일만 지원합니다",
|
||||
)
|
||||
|
||||
max_bytes = settings.upload.max_bytes
|
||||
slack_ratio = settings.upload.content_length_slack_ratio
|
||||
chunk_size = settings.upload.stream_chunk_bytes
|
||||
|
||||
# Content-Length 사전 차단
|
||||
cl_header = request.headers.get("content-length")
|
||||
if cl_header:
|
||||
try:
|
||||
cl = int(cl_header)
|
||||
if cl > int(max_bytes * slack_ratio):
|
||||
raise _upload_error(413, "body_too_large", "파일이 너무 큽니다")
|
||||
except ValueError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# NAS Inbox 경로 결정 + 충돌 회피
|
||||
inbox_dir = Path(settings.nas_mount_path) / "PKM" / "Inbox"
|
||||
inbox_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
target = (inbox_dir / safe_name).resolve()
|
||||
if not str(target).startswith(str(inbox_dir.resolve())):
|
||||
raise _upload_error(400, "invalid_input", "잘못된 파일 경로")
|
||||
|
||||
counter = 1
|
||||
stem, suffix = target.stem, target.suffix
|
||||
staging = target.with_name(target.name + ".uploading")
|
||||
while target.exists() or staging.exists():
|
||||
target = inbox_dir.resolve() / f"{stem}_{counter}{suffix}"
|
||||
staging = target.with_name(target.name + ".uploading")
|
||||
counter += 1
|
||||
|
||||
# 스트리밍 저장 + 누적 사이즈 검증
|
||||
written = 0
|
||||
try:
|
||||
with staging.open("wb") as f:
|
||||
while chunk := await file.read(chunk_size):
|
||||
written += len(chunk)
|
||||
if written > max_bytes:
|
||||
raise _upload_error(413, "body_too_large", "파일이 너무 큽니다")
|
||||
f.write(chunk)
|
||||
if written == 0:
|
||||
raise _upload_error(400, "empty_file", "빈 파일은 업로드할 수 없습니다")
|
||||
except ClientDisconnect:
|
||||
staging.unlink(missing_ok=True)
|
||||
logger.info("snapshot aborted by client: %s (written=%d)", safe_name, written)
|
||||
raise _upload_error(499, "network_abort", "업로드가 취소되었습니다")
|
||||
except asyncio.TimeoutError:
|
||||
staging.unlink(missing_ok=True)
|
||||
logger.warning("snapshot timeout: %s (written=%d)", safe_name, written)
|
||||
raise _upload_error(408, "upload_timeout", "업로드 시간 초과")
|
||||
except HTTPException:
|
||||
staging.unlink(missing_ok=True)
|
||||
raise
|
||||
except Exception:
|
||||
staging.unlink(missing_ok=True)
|
||||
logger.exception("snapshot internal error: %s (written=%d)", safe_name, written)
|
||||
raise _upload_error(500, "internal", "업로드 처리 중 오류가 발생했습니다")
|
||||
|
||||
# atomic rename → 최종 경로
|
||||
try:
|
||||
staging.replace(target)
|
||||
except OSError:
|
||||
staging.unlink(missing_ok=True)
|
||||
logger.exception("snapshot rename failed: %s -> %s", staging, target)
|
||||
raise _upload_error(500, "internal", "파일 저장 후 정리 중 오류가 발생했습니다")
|
||||
|
||||
# Document + ProcessingQueue('extract') + StudySessionAsset 단일 트랜잭션
|
||||
rel_path = str(target.relative_to(Path(settings.nas_mount_path)))
|
||||
fhash = file_hash(target)
|
||||
|
||||
# 학습 세션 메타에서 user_tags 합성
|
||||
domain_tag = sess.certification or sess.language_code or "general"
|
||||
user_tags = ["handwriting", domain_tag]
|
||||
if sess.subject:
|
||||
user_tags.append(sess.subject)
|
||||
|
||||
title = f"필기 — {sess.topic or sess.subject or 'study session'} #{session_id}"
|
||||
|
||||
try:
|
||||
doc = Document(
|
||||
file_path=rel_path,
|
||||
file_hash=fhash,
|
||||
file_format="png",
|
||||
file_size=written,
|
||||
file_type="immutable",
|
||||
title=title,
|
||||
user_tags=user_tags,
|
||||
)
|
||||
session.add(doc)
|
||||
await session.flush()
|
||||
|
||||
await enqueue_stage(session, doc.id, "extract")
|
||||
|
||||
asset = StudySessionAsset(
|
||||
study_session_id=session_id,
|
||||
document_id=doc.id,
|
||||
asset_type="handwriting_png",
|
||||
role="answer",
|
||||
sort_order=sort_order,
|
||||
)
|
||||
session.add(asset)
|
||||
|
||||
await session.commit()
|
||||
await session.refresh(asset)
|
||||
except Exception:
|
||||
# DB 트랜잭션은 자동 rollback. 파일은 별도 자원 → 명시 unlink.
|
||||
target.unlink(missing_ok=True)
|
||||
raise
|
||||
|
||||
return StudySessionAssetResponse.model_validate(asset)
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,56 +0,0 @@
|
||||
"""비디오 썸네일 서빙 API — /api/video
|
||||
|
||||
ffmpeg 썸네일 생성은 thumbnail_worker 에서 수행. 본 라우터는 저장된 파일만 서빙.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from fastapi.responses import FileResponse
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from core.auth import decode_token, get_current_user
|
||||
from core.database import get_session
|
||||
from models.document import Document
|
||||
from models.user import User
|
||||
|
||||
router = APIRouter()
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get("/{doc_id}/thumbnail")
|
||||
async def get_video_thumbnail(
|
||||
doc_id: int,
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
token: str | None = Query(None, description="Bearer token (img src 용)"),
|
||||
user: User | None = Depends(lambda: None),
|
||||
):
|
||||
"""비디오 썸네일 jpg 서빙. `<img src="...?token=...">` 바인딩 가능.
|
||||
|
||||
쿼리 토큰 또는 Authorization 헤더 중 하나로 인증. /file 엔드포인트와 동일 정책.
|
||||
"""
|
||||
# 쿼리 토큰 검증 (img src 용) — /file 과 동일 패턴
|
||||
if not token:
|
||||
raise HTTPException(status_code=401, detail="토큰이 필요합니다")
|
||||
|
||||
payload = decode_token(token)
|
||||
if not payload or payload.get("type") != "access":
|
||||
raise HTTPException(status_code=401, detail="유효하지 않은 토큰")
|
||||
|
||||
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")
|
||||
|
||||
thumb = getattr(doc, "thumbnail_path", None)
|
||||
if not thumb:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="썸네일이 아직 생성되지 않았습니다")
|
||||
|
||||
path = Path(thumb)
|
||||
if not path.exists():
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="썸네일 파일이 없습니다")
|
||||
|
||||
return FileResponse(
|
||||
path=str(path),
|
||||
media_type="image/jpeg",
|
||||
headers={"Content-Disposition": "inline"},
|
||||
)
|
||||
+5
-80
@@ -1,6 +1,5 @@
|
||||
"""JWT + TOTP 2FA 인증"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
from datetime import datetime, timedelta, timezone
|
||||
from typing import Annotated
|
||||
|
||||
@@ -31,41 +30,15 @@ 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:
|
||||
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"}
|
||||
def create_access_token(subject: str) -> str:
|
||||
expire = datetime.now(timezone.utc) + timedelta(minutes=ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES)
|
||||
payload = {"sub": subject, "exp": expire, "type": "access"}
|
||||
return jwt.encode(payload, settings.jwt_secret, algorithm=ALGORITHM)
|
||||
|
||||
|
||||
def create_voice_memo_bot_token(username: str) -> str | None:
|
||||
# Voice Memo PoC v1 — bot 계정 한정 long-expiry access token (env gate + username hard-match).
|
||||
# 일반 사용자 호출 시 None 반환. 정식 service-account/api_keys 는 Phase 2.
|
||||
if os.getenv("VOICE_MEMO_BOT_TOKEN_ENABLED", "false").lower() != "true":
|
||||
return None
|
||||
bot_username = os.getenv("VOICE_MEMO_BOT_USERNAME", "voice-memo-bot")
|
||||
if username != bot_username:
|
||||
return None
|
||||
expire_days = int(os.getenv("VOICE_MEMO_BOT_TOKEN_EXPIRE_DAYS", "365"))
|
||||
return create_access_token(username, expires_minutes=expire_days * 24 * 60)
|
||||
|
||||
|
||||
def create_laptop_worker_bot_token(username: str) -> str | None:
|
||||
# PR-Worker-Pool-Registry-1B — laptop-worker-bot 계정 한정 long-expiry token (voice-memo 동형).
|
||||
if os.getenv("LAPTOP_WORKER_BOT_TOKEN_ENABLED", "false").lower() != "true":
|
||||
return None
|
||||
bot_username = os.getenv("LAPTOP_WORKER_BOT_USERNAME", "laptop-worker-bot")
|
||||
if username != bot_username:
|
||||
return None
|
||||
expire_days = int(os.getenv("LAPTOP_WORKER_BOT_TOKEN_EXPIRE_DAYS", "365"))
|
||||
return create_access_token(username, expires_minutes=expire_days * 24 * 60)
|
||||
|
||||
|
||||
def create_refresh_token(subject: str) -> str:
|
||||
now = datetime.now(timezone.utc)
|
||||
expire = now + timedelta(days=REFRESH_TOKEN_EXPIRE_DAYS)
|
||||
payload = {"sub": subject, "exp": expire, "iat": int(now.timestamp()), "type": "refresh"}
|
||||
expire = datetime.now(timezone.utc) + timedelta(days=REFRESH_TOKEN_EXPIRE_DAYS)
|
||||
payload = {"sub": subject, "exp": expire, "type": "refresh"}
|
||||
return jwt.encode(payload, settings.jwt_secret, algorithm=ALGORITHM)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -76,21 +49,6 @@ def decode_token(token: str) -> dict | None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
def verify_password_changed_at(payload: dict, user) -> None:
|
||||
# legacy 호환: password_changed_at NULL 이면 검증 skip (migration 전 발급 token 유지)
|
||||
# password 변경 후 발급 token 만 검증 — iat (int 초) >= int(password_changed_at.timestamp())
|
||||
if user.password_changed_at is None:
|
||||
return
|
||||
iat = payload.get("iat")
|
||||
pwd_changed_int = int(user.password_changed_at.timestamp())
|
||||
if iat is None or pwd_changed_int > int(iat):
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
|
||||
detail="비밀번호 변경 후 재로그인 필요",
|
||||
)
|
||||
|
||||
def verify_totp(code: str, secret: str | None = None) -> bool:
|
||||
"""TOTP 코드 검증 (유저별 secret 또는 글로벌 설정)"""
|
||||
totp_secret = secret or settings.totp_secret
|
||||
@@ -124,37 +82,4 @@ async def get_current_user(
|
||||
status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
|
||||
detail="유저를 찾을 수 없음",
|
||||
)
|
||||
verify_password_changed_at(payload, user)
|
||||
return user
|
||||
|
||||
|
||||
async def require_admin(
|
||||
credentials: Annotated[HTTPAuthorizationCredentials, Depends(security)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""관리자 권한 확인 — 뉴스 소스 CRUD, 수집 트리거, digest 재생성 등"""
|
||||
user = await get_current_user(credentials, session)
|
||||
if not user.is_admin:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_403_FORBIDDEN,
|
||||
detail="관리자 권한 필요",
|
||||
)
|
||||
return user
|
||||
|
||||
|
||||
async def require_worker_user(
|
||||
credentials: Annotated[HTTPAuthorizationCredentials, Depends(security)],
|
||||
session: Annotated[AsyncSession, Depends(get_session)],
|
||||
):
|
||||
"""PR-Worker-Pool-Registry-1B — /internal/worker/* 인증.
|
||||
|
||||
laptop-worker-bot 만 허용. voice-memo-bot 또는 일반 사용자 토큰 → 403.
|
||||
"""
|
||||
user = await get_current_user(credentials, session)
|
||||
bot_username = os.getenv("LAPTOP_WORKER_BOT_USERNAME", "laptop-worker-bot")
|
||||
if user.username != bot_username:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_403_FORBIDDEN,
|
||||
detail="worker user only",
|
||||
)
|
||||
return user
|
||||
|
||||
+7
-176
@@ -7,15 +7,6 @@ import yaml
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
|
||||
class UploadConfig(BaseModel):
|
||||
max_bytes: int = 100_000_000
|
||||
content_length_slack_ratio: float = 1.05
|
||||
stream_chunk_bytes: int = 1_048_576
|
||||
# orphan cleanup (`*.uploading` — 크래시/abort 후 잔존물)
|
||||
orphan_max_age_sec: int = 3600
|
||||
cleanup_warn_threshold: int = 10
|
||||
|
||||
|
||||
class AIModelConfig(BaseModel):
|
||||
endpoint: str
|
||||
model: str
|
||||
@@ -23,86 +14,16 @@ class AIModelConfig(BaseModel):
|
||||
timeout: int = 60
|
||||
daily_budget_usd: float | None = None
|
||||
require_explicit_trigger: bool = False
|
||||
# B-0: 4B/26B 에 부여한 실사용 컨텍스트 상한 (char). triage=120k, primary=260k.
|
||||
# classify_worker 가 에스컬레이션 판정 시 참고. 0/None 이면 상한 무시.
|
||||
context_char_limit: int | None = None
|
||||
# P1 of family-adaptive-bengio (2026-05-23): config-driven sampling profile.
|
||||
# None = MLX/OpenAI server default. Anthropic branch 는 미적용 (별 plan 범위).
|
||||
temperature: float | None = None
|
||||
top_p: float | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class DeepSummaryBacklogConfig(BaseModel):
|
||||
"""B-1 R2 — deep_summary enqueue 폭발 억제 임계치."""
|
||||
ratio_threshold: float = 0.3 # 지난 window 의 deep_n/classify_n
|
||||
pending_threshold: int = 5 # deep_summary pending+processing
|
||||
window_minutes: int = 30
|
||||
|
||||
|
||||
class SearchAskBackendConfig(BaseModel):
|
||||
"""PR-2 of DS AI routing policy ([[document-server-ai-routing-policy]], 2026-05-23):
|
||||
/api/search/ask backend dispatcher 가 llm-router :8890 단일 경유.
|
||||
|
||||
- backend 미지정 / "gemma-macmini" / "mac-mini-default" → router 가 tier_b
|
||||
- backend "qwen-macbook" → router 가 named upstream (M5 Max)
|
||||
- backend "claude-cloud" → router 가 503 명시 (scaffold)
|
||||
- backend "auto" → router 의 rule + LLM triage
|
||||
|
||||
Unavailable → BackendUnavailable → 503 명시 (silent fallback 0).
|
||||
Rollback: DS_BACKENDS_VIA_ROUTER=false 로 legacy 직접 호출 path.
|
||||
legacy macmini_url / macbook_url / macbook_model 은 fallback 시만 사용.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# PR-2 신규: llm-router URL. 비면 env LLM_ROUTER_URL 또는 hardcoded default.
|
||||
router_url: str = ""
|
||||
# Legacy fields (DS_BACKENDS_VIA_ROUTER=false 시만 사용)
|
||||
macmini_url: str = "http://100.76.254.116:8801"
|
||||
macbook_url: str = "http://100.118.112.84:8810"
|
||||
macbook_model: str = "mlx-community/Qwen3.6-27B-8bit"
|
||||
timeout_connect_s: int = 5
|
||||
timeout_read_s: int = 60
|
||||
|
||||
|
||||
class SearchAskReactConfig(BaseModel):
|
||||
"""PR-DocSrv-Ask-ToolCalling-ReAct-1: /api/search/ask/react ReAct loop.
|
||||
|
||||
qwen-macbook only (endpoint 자체가 implicit opt-in). G0-2 counter semantics:
|
||||
max_tool_rounds=2 → LLM 호출 최대 3회 (tool round 2 + final 1), search 실행 최대 2회.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
enabled: bool = True
|
||||
max_tool_rounds: int = 2
|
||||
search_tool_limit: int = 5
|
||||
search_tool_mode: str = "hybrid"
|
||||
|
||||
|
||||
class SearchAskConfig(BaseModel):
|
||||
backend: SearchAskBackendConfig = SearchAskBackendConfig()
|
||||
react: SearchAskReactConfig = SearchAskReactConfig()
|
||||
|
||||
|
||||
class SearchConfig(BaseModel):
|
||||
ask: SearchAskConfig = SearchAskConfig()
|
||||
|
||||
|
||||
class AIConfig(BaseModel):
|
||||
gateway_endpoint: str
|
||||
# B-0: 3-tier routing. triage/primary = Mac mini 26B MLX (PR #20 endpoint 통합). fallback = Claude Sonnet 4 API.
|
||||
triage: AIModelConfig
|
||||
primary: AIModelConfig
|
||||
fallback: AIModelConfig
|
||||
premium: AIModelConfig
|
||||
embedding: AIModelConfig
|
||||
vision: AIModelConfig
|
||||
rerank: AIModelConfig
|
||||
# Phase 3.5a: answerability classifier (optional — 없으면 score-only gate). PR #20 이후 Mac mini 26B MLX endpoint (initial = exaone3.5).
|
||||
classifier: AIModelConfig | None = None
|
||||
# Phase 3.5b: semantic verifier (optional — 없으면 grounding-only). PR #20 이후 Mac mini 26B MLX endpoint (initial = exaone3.5).
|
||||
verifier: AIModelConfig | None = None
|
||||
# Legacy: vision 슬롯 (현재 사용처 0 — Document Server 는 OCR/STT 별도 서비스).
|
||||
# 제거 진행 중이므로 optional 로 관대한 로딩 유지.
|
||||
vision: AIModelConfig | None = None
|
||||
# B-1 R2: backlog guard 임계치
|
||||
deep_summary_backlog: DeepSummaryBacklogConfig = DeepSummaryBacklogConfig()
|
||||
|
||||
|
||||
class Settings(BaseModel):
|
||||
@@ -112,9 +33,6 @@ class Settings(BaseModel):
|
||||
# AI
|
||||
ai: AIConfig | None = None
|
||||
|
||||
# PR-MacBook-RAG-Backend-1: /api/search/ask backend dispatcher
|
||||
search: SearchConfig = SearchConfig()
|
||||
|
||||
# NAS
|
||||
nas_mount_path: str = "/documents"
|
||||
nas_pkm_root: str = "/documents/PKM"
|
||||
@@ -123,65 +41,21 @@ class Settings(BaseModel):
|
||||
jwt_secret: str = ""
|
||||
totp_secret: str = ""
|
||||
|
||||
# Phase 3.5: eval runner shared secret — X-Source=eval / X-Eval-Case-Id 헤더 신뢰 검증.
|
||||
# 비어있으면 모든 eval 헤더 거부 (부재 = 비활성).
|
||||
eval_runner_token: str = ""
|
||||
|
||||
# kordoc
|
||||
kordoc_endpoint: str = "http://kordoc-service:3100"
|
||||
|
||||
# OCR (Surya)
|
||||
ocr_endpoint: str = "http://ocr-service:3200"
|
||||
|
||||
# STT (faster-whisper, §3)
|
||||
stt_endpoint: str = "http://stt-service:3300"
|
||||
|
||||
# §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.
|
||||
roon_library_path: str = ""
|
||||
|
||||
# KGS Code 등 외부 작성 마크다운 자료 추가 스캔 경로 (PKM 상대 경로, 쉼표 구분).
|
||||
# env: ADDITIONAL_WATCH_TARGETS=Knowledge/Industrial_Safety/가스기사/KGS_Code,...
|
||||
# 모두 expected_category="library" 로 처리 (md/pdf/docx 등 문서 확장자만 수락).
|
||||
# Inbox/Recordings/Videos 기본 스캔 외에 추가만 허용.
|
||||
additional_watch_targets: list[str] = []
|
||||
|
||||
# 분류 체계
|
||||
taxonomy: dict = {}
|
||||
document_types: list[str] = []
|
||||
|
||||
# 업로드 한도 (authoritative policy)
|
||||
upload: UploadConfig = UploadConfig()
|
||||
|
||||
# PR-MacMini-Derived-Worker-1: study explanation owner = Mac mini
|
||||
# GPU 측은 false 로 설정 (.env), explanation 분기 skip guard 트리거.
|
||||
study_explanation_enabled: bool = True
|
||||
# 공부 암기노트 Phase 1: card_extract 폴러/consumer 게이트. owner 분리 시 false 로.
|
||||
study_card_extract_enabled: bool = True
|
||||
|
||||
# internal endpoint Bearer token (Mac mini derived-worker 호출용)
|
||||
internal_worker_token: str = ""
|
||||
|
||||
|
||||
def load_settings() -> Settings:
|
||||
"""config.yaml + 환경변수에서 설정 로딩"""
|
||||
# 환경변수 (docker-compose에서 주입)
|
||||
database_url = os.getenv("DATABASE_URL", "")
|
||||
study_explanation_enabled = os.getenv("STUDY_EXPLANATION_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
|
||||
study_card_extract_enabled = os.getenv("STUDY_CARD_EXTRACT_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
|
||||
internal_worker_token = os.getenv("INTERNAL_WORKER_TOKEN", "")
|
||||
jwt_secret = os.getenv("JWT_SECRET", "")
|
||||
totp_secret = os.getenv("TOTP_SECRET", "")
|
||||
eval_runner_token = os.getenv("EVAL_RUNNER_TOKEN", "")
|
||||
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")
|
||||
roon_library_path = os.getenv("ROON_LIBRARY_PATH", "")
|
||||
|
||||
# ADDITIONAL_WATCH_TARGETS — 쉼표 구분 (공백 제거)
|
||||
awt_raw = os.getenv("ADDITIONAL_WATCH_TARGETS", "")
|
||||
additional_watch_targets = [p.strip() for p in awt_raw.split(",") if p.strip()]
|
||||
|
||||
# config.yaml — Docker 컨테이너 내부(/app/config.yaml) 또는 프로젝트 루트
|
||||
config_path = Path("/app/config.yaml")
|
||||
@@ -197,76 +71,33 @@ def load_settings() -> Settings:
|
||||
|
||||
if "ai" in raw:
|
||||
ai_raw = raw["ai"]
|
||||
models = ai_raw.get("models", {})
|
||||
# B-0: triage 는 config.yaml 에 없을 수도 있는 신규 슬롯. 구버전 호환을 위해
|
||||
# 없으면 fallback 를 triage 로 대체 (동일 모델 재사용).
|
||||
triage_raw = models.get("triage") or models.get("fallback")
|
||||
if triage_raw is None:
|
||||
raise ValueError("config.yaml: ai.models.triage (or fallback) required")
|
||||
ai_config = AIConfig(
|
||||
gateway_endpoint=ai_raw.get("gateway", {}).get("endpoint", ""),
|
||||
triage=AIModelConfig(**triage_raw),
|
||||
primary=AIModelConfig(**models["primary"]),
|
||||
fallback=AIModelConfig(**models["fallback"]),
|
||||
premium=AIModelConfig(**models["premium"]),
|
||||
embedding=AIModelConfig(**models["embedding"]),
|
||||
rerank=AIModelConfig(**models["rerank"]),
|
||||
vision=(AIModelConfig(**models["vision"]) if "vision" in models else None),
|
||||
classifier=(
|
||||
AIModelConfig(**models["classifier"]) if "classifier" in models else None
|
||||
),
|
||||
verifier=(
|
||||
AIModelConfig(**models["verifier"]) if "verifier" in models else None
|
||||
),
|
||||
deep_summary_backlog=DeepSummaryBacklogConfig(
|
||||
**ai_raw.get("deep_summary_backlog", {})
|
||||
),
|
||||
primary=AIModelConfig(**ai_raw["models"]["primary"]),
|
||||
fallback=AIModelConfig(**ai_raw["models"]["fallback"]),
|
||||
premium=AIModelConfig(**ai_raw["models"]["premium"]),
|
||||
embedding=AIModelConfig(**ai_raw["models"]["embedding"]),
|
||||
vision=AIModelConfig(**ai_raw["models"]["vision"]),
|
||||
rerank=AIModelConfig(**ai_raw["models"]["rerank"]),
|
||||
)
|
||||
|
||||
if "nas" in raw:
|
||||
nas_mount = raw["nas"].get("mount_path", nas_mount)
|
||||
nas_pkm = raw["nas"].get("pkm_root", nas_pkm)
|
||||
|
||||
search_cfg = SearchConfig()
|
||||
if config_path.exists() and raw and "search" in raw:
|
||||
ask_raw = (raw.get("search") or {}).get("ask", {}) or {}
|
||||
sb = ask_raw.get("backend", {}) or {}
|
||||
sr = ask_raw.get("react", {}) or {}
|
||||
search_cfg = SearchConfig(
|
||||
ask=SearchAskConfig(
|
||||
backend=SearchAskBackendConfig(**sb),
|
||||
react=SearchAskReactConfig(**sr),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
taxonomy = raw.get("taxonomy", {}) if config_path.exists() and raw else {}
|
||||
document_types = raw.get("document_types", []) if config_path.exists() and raw else []
|
||||
upload_cfg = (
|
||||
UploadConfig(**raw["upload"])
|
||||
if config_path.exists() and raw and "upload" in raw
|
||||
else UploadConfig()
|
||||
)
|
||||
|
||||
return Settings(
|
||||
database_url=database_url,
|
||||
ai=ai_config,
|
||||
search=search_cfg,
|
||||
nas_mount_path=nas_mount,
|
||||
nas_pkm_root=nas_pkm,
|
||||
jwt_secret=jwt_secret,
|
||||
totp_secret=totp_secret,
|
||||
eval_runner_token=eval_runner_token,
|
||||
kordoc_endpoint=kordoc_endpoint,
|
||||
ocr_endpoint=ocr_endpoint,
|
||||
stt_endpoint=stt_endpoint,
|
||||
roon_library_path=roon_library_path,
|
||||
additional_watch_targets=additional_watch_targets,
|
||||
taxonomy=taxonomy,
|
||||
document_types=document_types,
|
||||
upload=upload_cfg,
|
||||
study_explanation_enabled=study_explanation_enabled,
|
||||
study_card_extract_enabled=study_card_extract_enabled,
|
||||
internal_worker_token=internal_worker_token,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
+2
-10
@@ -95,8 +95,7 @@ async def _run_migrations(conn) -> None:
|
||||
applied = {row[0] for row in result}
|
||||
|
||||
# migration 파일 스캔
|
||||
# /app/core/database.py → parent.parent = /app → /app/migrations (volume mount 위치)
|
||||
migrations_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent / "migrations"
|
||||
migrations_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent / "migrations"
|
||||
if not migrations_dir.is_dir():
|
||||
logger.info("[migration] migrations/ 디렉토리 없음, 스킵")
|
||||
return
|
||||
@@ -114,15 +113,8 @@ async def _run_migrations(conn) -> None:
|
||||
for version, name, path in pending:
|
||||
sql = path.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
_validate_sql_content(name, sql)
|
||||
if "schema_migrations" in sql.lower():
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"Migration {name} must not modify schema_migrations table"
|
||||
)
|
||||
logger.info(f"[migration] {name} 실행 중...")
|
||||
# raw driver SQL 사용 — text() 의 :name bind parameter 해석으로
|
||||
# SQL 주석/literal 에 콜론이 들어가면 InvalidRequestError 발생.
|
||||
# exec_driver_sql 은 SQL 을 driver(asyncpg) 에 그대로 전달.
|
||||
await conn.exec_driver_sql(sql)
|
||||
await conn.execute(text(sql))
|
||||
await conn.execute(
|
||||
text("INSERT INTO schema_migrations (version, name) VALUES (:v, :n)"),
|
||||
{"v": version, "n": name},
|
||||
|
||||
@@ -1,80 +0,0 @@
|
||||
"""자료실 경로 유틸.
|
||||
|
||||
user_tags 내 @library/ 접두사 태그를 정규화·검증·추출한다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
LIBRARY_PREFIX = "@library/"
|
||||
DEFAULT_LIBRARY_PATH = "미분류"
|
||||
MAX_DEPTH = 5
|
||||
MAX_SEGMENT_LEN = 30
|
||||
|
||||
|
||||
def normalize_library_path(raw: str) -> str:
|
||||
"""경로 정규화. 엄격 정책 — 규칙 위반 시 ValueError 즉시 raise.
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- 앞뒤 공백·슬래시 제거
|
||||
- segment별 trim
|
||||
- 빈 segment(// 또는 공백만) → ValueError
|
||||
- segment 30자 초과 → ValueError
|
||||
- 5단계 초과 → ValueError
|
||||
|
||||
GET /documents/library?path= 쿼리에도 동일하게 적용.
|
||||
"""
|
||||
stripped = raw.strip().strip("/")
|
||||
if not stripped:
|
||||
raise ValueError("빈 경로")
|
||||
|
||||
segments = stripped.split("/")
|
||||
normalized: list[str] = []
|
||||
for s in segments:
|
||||
s = s.strip()
|
||||
if not s:
|
||||
raise ValueError("빈 세그먼트 (// 또는 공백만 있는 구간)")
|
||||
if len(s) > MAX_SEGMENT_LEN:
|
||||
raise ValueError(f"세그먼트 '{s}'가 {MAX_SEGMENT_LEN}자 초과")
|
||||
normalized.append(s)
|
||||
|
||||
if len(normalized) > MAX_DEPTH:
|
||||
raise ValueError(f"최대 {MAX_DEPTH}단계까지 가능")
|
||||
|
||||
return "/".join(normalized)
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_library_paths(user_tags: list[str] | None) -> list[str]:
|
||||
"""user_tags에서 @library/ 경로만 추출 (prefix 포함)."""
|
||||
if not user_tags:
|
||||
return []
|
||||
return [t for t in user_tags if t.startswith(LIBRARY_PREFIX)]
|
||||
|
||||
|
||||
def validate_user_tags(tags: list) -> list[str]:
|
||||
"""user_tags 전체 검증. 입력 순서 보존, 중복 제거.
|
||||
|
||||
- 문자열이 아닌 원소 → TypeError
|
||||
- 빈 문자열 / 공백만 있는 태그 → 제거
|
||||
- 일반 태그 → strip() 후 통과
|
||||
- @library/ 태그 → normalize_library_path() 적용
|
||||
- 중복 → 첫 출현만 유지 (입력 순서 보존)
|
||||
"""
|
||||
result: list[str] = []
|
||||
for tag in tags:
|
||||
if not isinstance(tag, str):
|
||||
raise TypeError(f"태그는 문자열이어야 합니다: {tag!r}")
|
||||
tag = tag.strip()
|
||||
if not tag:
|
||||
continue
|
||||
if tag.startswith(LIBRARY_PREFIX):
|
||||
path = tag[len(LIBRARY_PREFIX):]
|
||||
normalized = normalize_library_path(path)
|
||||
tag = f"{LIBRARY_PREFIX}{normalized}"
|
||||
result.append(tag)
|
||||
|
||||
# 중복 제거 (입력 순서 보존)
|
||||
seen: set[str] = set()
|
||||
deduped: list[str] = []
|
||||
for t in result:
|
||||
if t not in seen:
|
||||
seen.add(t)
|
||||
deduped.append(t)
|
||||
return deduped
|
||||
@@ -1,62 +0,0 @@
|
||||
"""외부 피드 URL 검증 — SSRF 차단 + redirect target 재검증
|
||||
|
||||
등록 시 validate_feed_url()로 1차 검증, fetch 시 redirect target마다
|
||||
동일 함수로 재검증. 완전한 TOCTOU 방어는 httpx transport 레벨 후킹이
|
||||
필요하므로 이 이중 검증이 현재 현실적 상한선.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import ipaddress
|
||||
import socket
|
||||
from urllib.parse import urlparse
|
||||
|
||||
ALLOWED_SCHEMES = {"https"}
|
||||
|
||||
# HTTP 예외 도메인 — 여기에 없으면 HTTPS만 허용
|
||||
# 추가 시 사유/승인일/재검토일을 주석에 기록
|
||||
HTTP_EXCEPTION_DOMAINS: set[str] = {
|
||||
"www.scmp.com", # 2026-04-13 승인, HTTPS→HTTP 301 redirect. 2026-07 재검토
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _is_blocked_ip(ip: ipaddress.IPv4Address | ipaddress.IPv6Address) -> bool:
|
||||
"""ipaddress 내장 속성으로 넓게 차단 (단순 대역 비교보다 안전)"""
|
||||
return (
|
||||
ip.is_private
|
||||
or ip.is_loopback
|
||||
or ip.is_link_local
|
||||
or ip.is_reserved
|
||||
or ip.is_multicast
|
||||
or ip.is_unspecified
|
||||
# Tailscale CGNAT 대역 (is_private에 포함 안 됨)
|
||||
or ip in ipaddress.ip_network("100.64.0.0/10")
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def validate_feed_url(url: str, allow_http: bool = False) -> str:
|
||||
"""URL 검증. 실패 시 ValueError raise.
|
||||
|
||||
allow_http는 HTTP_EXCEPTION_DOMAINS allowlist 연동 시에만 사용.
|
||||
API 파라미터로 노출하지 않는다.
|
||||
"""
|
||||
parsed = urlparse(url)
|
||||
|
||||
allowed = ALLOWED_SCHEMES | ({"http"} if allow_http else set())
|
||||
if parsed.scheme not in allowed:
|
||||
raise ValueError(f"허용되지 않은 스킴: {parsed.scheme}")
|
||||
|
||||
if not parsed.hostname:
|
||||
raise ValueError("호스트명 누락")
|
||||
|
||||
# DNS 해석 후 IP 차단
|
||||
try:
|
||||
addrs = socket.getaddrinfo(parsed.hostname, None)
|
||||
except socket.gaierror:
|
||||
raise ValueError(f"DNS 해석 실패: {parsed.hostname}")
|
||||
|
||||
for _, _, _, _, sockaddr in addrs:
|
||||
ip = ipaddress.ip_address(sockaddr[0])
|
||||
if _is_blocked_ip(ip):
|
||||
# IP 자체를 에러에 노출하지 않음 — hostname만
|
||||
raise ValueError(f"차단된 네트워크: {parsed.hostname}")
|
||||
|
||||
return url
|
||||
@@ -1 +0,0 @@
|
||||
"""이드(eid) — 운영 비서 substrate compose + 액션 dispatch 모듈."""
|
||||
@@ -1,41 +0,0 @@
|
||||
"""이드 실행 컨텍스트 LLM 클라이언트 — egress 코드층 박탈 (W4-1).
|
||||
|
||||
설계 0-4 / project_eid_persona_substrate 불변식 #5: 이드 LLM = call_primary(:8801 Mac mini MLX) 만.
|
||||
공인 Claude(ai.fallback) 경로를 *구조적으로* 차단 — 같은 fastapi 컨테이너에 합법 egress 워커
|
||||
(daily_digest SMTP·law_monitor CalDAV 등)가 import 돼 있어도 이드는 이 클라이언트라 fallback/외부
|
||||
endpoint 를 못 부른다(silent fallback 0, rules no-silent-fallback).
|
||||
|
||||
차단 3중 (코드층 = 1차·확정 가드. 네트워크 default-deny = W4-2 belt, 조건부):
|
||||
- call_fallback() → raise (공인 Claude 직접 호출 봉쇄)
|
||||
- _call_chat() → 자동 fallback 분기 제거(primary 실패 = re-raise → caller 503)
|
||||
- _request() → endpoint 에 anthropic.com 있으면 raise(primary 오결선 방어, 이중보증)
|
||||
call_primary / call_triage / embed / rerank 는 그대로(내부 inference·임베딩 허용).
|
||||
egress 워커·시스템 경로는 기존 AIClient 유지 — fallback 은 시스템만, 이드만 박탈(분리).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from ai.client import AIClient
|
||||
|
||||
|
||||
class EidEgressBlocked(RuntimeError):
|
||||
"""이드 컨텍스트에서 외부 egress(공인 Claude 등) 시도 — 코드층 박탈로 차단."""
|
||||
|
||||
|
||||
class EidAIClient(AIClient):
|
||||
"""이드 전용 — call_primary only. fallback/외부 endpoint 구조적 봉쇄. AIClient drop-in."""
|
||||
|
||||
async def call_fallback(self, prompt: str) -> str:
|
||||
raise EidEgressBlocked(
|
||||
"이드: 공인 Claude fallback 금지(egress 코드층 박탈). call_primary(:8801) 만 허용."
|
||||
)
|
||||
|
||||
async def _call_chat(self, model_config, prompt: str) -> str:
|
||||
# 자동 fallback 분기 제거 — primary 실패는 그대로 raise(caller 가 503 매핑, silent fallback 0).
|
||||
return await self._request(model_config, prompt)
|
||||
|
||||
async def _request(self, model_config, prompt: str, system: str | None = None) -> str:
|
||||
endpoint = getattr(model_config, "endpoint", "") or ""
|
||||
if "anthropic.com" in endpoint:
|
||||
raise EidEgressBlocked(f"이드: 외부 endpoint 차단 ({endpoint}). 내부 inference 만.")
|
||||
return await super()._request(model_config, prompt, system=system)
|
||||
@@ -1,162 +0,0 @@
|
||||
"""이드 substrate compose — persona → rules → overlay → task 단일 system 문자열.
|
||||
|
||||
설계 정본 : PKM plans/2026-06-05-eid-persona-substrate-plan.html (eid-persona-substrate, r1~r3 수렴)
|
||||
구현 plan : plans/2026-06-07-eid-persona-impl-plan.html (W2-1)
|
||||
불변식 : memory project_eid_persona_substrate (load-bearing 9건)
|
||||
|
||||
핵심 불변식 (바꾸지 말 것 — 위반 = 설계 회귀):
|
||||
#3 "강력하게" = 출력계약 경계(균질주입 아님). 자유-prose 표면 = persona ON,
|
||||
STRICT JSON 기계류 = persona ZERO. 판정 = 정적 ROUTE_MAP(런타임 sniffing 아님).
|
||||
#4 합본 = persona → rules → overlay → task. rules 는 합본의 *명시 항*(compose 가 반드시 끼움)
|
||||
→ 'rules 부재 = fail-loud' 성립. 충돌 시 rules > persona, overlay ≤ rules.
|
||||
persona 부재 = quiet fail-open / rules 부재 = fail-loud(degraded 배너 + 로그).
|
||||
#2 overlay 는 delta-only. injection 방어는 공통 rules(rules.md)에 있음(overlay 아님, never-dropped).
|
||||
|
||||
스코프: 사용자대면 자유-prose 표면만. STRICT JSON 기계류 9종은 ROUTE_MAP 부재 → compose 우회(task-only).
|
||||
|
||||
의존성: stdlib only (DB·yaml·LLM 불필요). 입력 = app/prompts/substrate/ 의 vendored 아티팩트.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger("eid.compose")
|
||||
|
||||
# vendored 아티팩트 (sync = app/prompts/substrate/README.md)
|
||||
_SUBSTRATE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent / "prompts" / "substrate"
|
||||
_OVERLAY_DIR = _SUBSTRATE_DIR / "overlays"
|
||||
|
||||
# 합본 구분자 — MLX 다중 system role 위험 회피용 단일 문자열 join (설계 0-3)
|
||||
SEP = "\n\n---\n\n"
|
||||
|
||||
# variant → persona 아티팩트 파일명. 26B/27B = full, 4B = compact.
|
||||
_PERSONA_FILES = {"full": "persona.full.md", "compact": "persona.compact.md"}
|
||||
|
||||
# rules 미주입 시 degraded 배너 (fail-loud — silent 빈문자열 금지, 불변식 #4)
|
||||
_RULES_DEGRADED = (
|
||||
"[substrate-degraded: 운영 규칙(rules) 미주입 — 안전·정책 가드 없이 동작 중. "
|
||||
"app/prompts/substrate/rules.md 부재. 관리자 확인 필요.]"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ── 정적 ROUTE_MAP (surface → overlay + variant). 런타임 출력 sniffing 아님(불변식 #3). ──
|
||||
# overlay=None → 자유-prose 표면(persona + rules + task, 기능 overlay 없음).
|
||||
# overlay name → 미래 active eid 표면(W3+ 배선). variant = persona 변형(현재 전부 26B/27B = full).
|
||||
# 미등록 surface(.get None) → base(persona + rules + task) + 가시 로그.
|
||||
_ROUTE: dict[str, dict] = {
|
||||
# W2-2 wire 대상 — 자유-prose, 기능 overlay 없음(base)
|
||||
"react_ask": {"overlay": None, "variant": "full"},
|
||||
"study_subject_note": {"overlay": None, "variant": "full"},
|
||||
"study_question_explanation": {"overlay": None, "variant": "full"},
|
||||
# 미래 active eid 표면 — 기능 overlay (W3+ 에서 호출 배선)
|
||||
"study_diagnosis": {"overlay": "study", "variant": "full"},
|
||||
"document_brief": {"overlay": "document", "variant": "full"},
|
||||
"news_brief": {"overlay": "news", "variant": "full"},
|
||||
"recap_brief": {"overlay": "recap", "variant": "full"},
|
||||
"schedule_brief": {"overlay": "schedule", "variant": "full"},
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
class SubstrateOverflow(RuntimeError):
|
||||
"""non-droppable floor 가 모델 budget 초과 — fail-loud(26B 에스컬레이트), 절대 silent drop 안 함."""
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=8)
|
||||
def _read(path_str: str) -> str | None:
|
||||
"""파일 읽기(캐시). 부재 = None (호출부가 quiet/loud 결정)."""
|
||||
p = Path(path_str)
|
||||
if not p.is_file():
|
||||
return None
|
||||
return p.read_text(encoding="utf-8").strip()
|
||||
|
||||
|
||||
def _persona(variant: str) -> str:
|
||||
"""persona 변형 로드. 부재 = quiet fail-open(빈 문자열) — voice 는 cosmetic(불변식 #4)."""
|
||||
fname = _PERSONA_FILES.get(variant)
|
||||
if fname is None:
|
||||
logger.debug("eid.compose: unknown persona variant %r → quiet skip", variant)
|
||||
return ""
|
||||
text = _read(str(_SUBSTRATE_DIR / fname))
|
||||
if text is None:
|
||||
logger.debug("eid.compose: persona %r absent → quiet fail-open", fname)
|
||||
return ""
|
||||
return text
|
||||
|
||||
|
||||
def _rules() -> str:
|
||||
"""rules 로드. 부재 = fail-loud(degraded 배너 + error 로그) — 정책은 silent 누락 금지(불변식 #4)."""
|
||||
text = _read(str(_SUBSTRATE_DIR / "rules.md"))
|
||||
if text is None:
|
||||
logger.error(
|
||||
"eid.compose: rules.md ABSENT — substrate degraded (안전·정책 가드 없이 동작). "
|
||||
"app/prompts/substrate/rules.md 확인 필요."
|
||||
)
|
||||
return _RULES_DEGRADED
|
||||
return text
|
||||
|
||||
|
||||
def _overlay(name: str | None) -> str:
|
||||
"""기능 overlay 로드. name=None → 빈 문자열(base). 미존재 파일 = fail-loud(error 로그 + 빈)."""
|
||||
if name is None:
|
||||
return ""
|
||||
text = _read(str(_OVERLAY_DIR / f"{name}.txt"))
|
||||
if text is None:
|
||||
logger.error("eid.compose: overlay %r 파일 부재 → base 로 degrade", name)
|
||||
return ""
|
||||
return text
|
||||
|
||||
|
||||
def is_composed_surface(surface: str) -> bool:
|
||||
"""이 surface 가 ROUTE_MAP 에 등록된 compose 대상인가(= persona 주입 표면인가)."""
|
||||
return surface in _ROUTE
|
||||
|
||||
|
||||
def compose(surface: str, task: str, *, variant: str | None = None,
|
||||
budget_chars: int | None = None) -> str:
|
||||
"""persona → rules → overlay → task 단일 system 문자열 합성.
|
||||
|
||||
surface : 정적 ROUTE_MAP 키. 미등록이면 base(persona+rules+task) + 가시 로그.
|
||||
task : 표면 고유 지시(기존 prompt txt 본문). 합본의 마지막 항.
|
||||
variant : persona 변형 override. None = ROUTE_MAP 의 variant(기본 full).
|
||||
budget_chars: 모델 system 예산(char). None = 무제한(26B/27B 경로). 설정 시 non-droppable
|
||||
floor(persona+rules+overlay) 초과면 SubstrateOverflow(fail-loud, 절대 silent drop X).
|
||||
|
||||
반환: SEP 로 join 된 system 문자열. 빈 항(persona 부재 등)은 join 에서 제외.
|
||||
"""
|
||||
route = _ROUTE.get(surface)
|
||||
if route is None:
|
||||
logger.info(
|
||||
"eid.compose: surface %r ROUTE_MAP 미등록 → base(persona+rules+task)", surface
|
||||
)
|
||||
v = variant or "full"
|
||||
overlay_name = None
|
||||
else:
|
||||
v = variant or route["variant"]
|
||||
overlay_name = route["overlay"]
|
||||
|
||||
persona = _persona(v)
|
||||
rules = _rules() # 항상 비-빈(degraded 배너라도) → 합본의 명시 항 보장
|
||||
overlay = _overlay(overlay_name)
|
||||
|
||||
# non-droppable floor = persona + rules + overlay (task 제외). budget 초과 = fail-loud.
|
||||
if budget_chars is not None:
|
||||
floor = len(SEP.join(p for p in (persona, rules, overlay) if p))
|
||||
if floor > budget_chars:
|
||||
logger.error(
|
||||
"eid.compose: non-droppable floor %d char > budget %d (surface=%r, variant=%r) "
|
||||
"→ fail-loud, 26B 에스컬레이트 필요(silent drop 안 함)",
|
||||
floor, budget_chars, surface, v,
|
||||
)
|
||||
raise SubstrateOverflow(
|
||||
f"floor {floor} > budget {budget_chars} for surface={surface!r} variant={v!r}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
parts = [persona, rules, overlay, task]
|
||||
return SEP.join(p for p in parts if p)
|
||||
|
||||
|
||||
def clear_cache() -> None:
|
||||
"""vendored 아티팩트 sync 후 재로드용(1회 캐시 불변식). 프로세스 재시작 대안."""
|
||||
_read.cache_clear()
|
||||
@@ -1 +0,0 @@
|
||||
"""이드 액션 도구 — 고정 enum dispatch (동적 해석 0)."""
|
||||
@@ -1,131 +0,0 @@
|
||||
"""이드 액션 dispatch — 고정 enum, 동적 해석 0 (egress 코드층 능력박탈 1차).
|
||||
|
||||
설계 정본 : PKM plans/2026-06-05-eid-persona-substrate-plan.html §3-1 (고정 dispatch 불변식)
|
||||
구현 plan : plans/2026-06-07-eid-persona-impl-plan.html (W2-4)
|
||||
불변식 : memory project_eid_persona_substrate #5, #8
|
||||
|
||||
핵심 (바꾸지 말 것 — 위반 = egress 잠금 회귀):
|
||||
- LLM 이 낸 action 명을 *닫힌 enum* 에 대조. getattr/eval/동적 import/setattr 0. 미지 = reject.
|
||||
ReAct 가 action 을 *고르는* 것 자체는 허용(루프 본질) — 막는 건 *이름의 동적 해석*.
|
||||
- enum 에 egress verb(send_smtp_email/create_caldav_todo/httpx/call_fallback) *미포함* —
|
||||
이중 보증(import-time assert 로 강제). 같은 컨테이너에 egress 함수가 import 돼 있어도
|
||||
이드는 그 이름을 dispatch 할 수 없다.
|
||||
- 핸들러 = 정적 dict 매핑(register_handler 로 명시 등록). 동적 발견 아님. 미등록 = reject.
|
||||
- T3 external = 권한 0. Phase1 request_external_approval = *즉시 거부*(INSERT 안 함).
|
||||
dispatcher 없는 상태에서 pending 무한적재 + 소비 안 되는 큐 노출 회피. pending INSERT 는
|
||||
dispatcher 있는 Phase3 부터(W2-4 'INSERT만' ↔ D-2 침묵 불일치 해소).
|
||||
|
||||
의존성: stdlib only. 실제 read/write 핸들러는 W3(eid_* migration) 후 register_handler 로 주입.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import logging
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
from enum import Enum
|
||||
from typing import Any, Callable
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger("eid.dispatch")
|
||||
|
||||
|
||||
class EidAction(str, Enum):
|
||||
"""이드 호출 가능 액션 화이트리스트. *내부 액션만* — egress verb 절대 미포함.
|
||||
|
||||
Tier (project_eid_persona_substrate #8):
|
||||
T0 read = 자율 / T1 write-derived = 자율(append-only) / T2 action = 조건부(1클릭)
|
||||
T3 external = 권한 0 (approval_requests 큐만, Phase1 = 즉시 거부)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# ── T0 read (자율) ──
|
||||
READ_DOCUMENTS = "read_documents"
|
||||
READ_EVENTS = "read_events"
|
||||
READ_STUDY = "read_study"
|
||||
READ_NEWS = "read_news"
|
||||
# ── T1 write-derived (append-only, 자율) — 핸들러는 W3(eid_* 테이블) 후 ──
|
||||
WRITE_STUDY_WEAKNESS = "write_study_weakness"
|
||||
WRITE_REVIEW_SET_DRAFT = "write_review_set_draft"
|
||||
WRITE_WEEKLY_RECAP = "write_weekly_recap"
|
||||
# ── T2 conditional (사용자 1클릭 승인 후) ──
|
||||
SCHEDULE_REVIEW_SET = "schedule_review_set"
|
||||
# ── T3 external = 권한 0. Phase1 = 즉시 거부(아래 dispatch 특수 분기) ──
|
||||
REQUEST_EXTERNAL_APPROVAL = "request_external_approval"
|
||||
|
||||
|
||||
ALLOWED_ACTIONS: frozenset[str] = frozenset(a.value for a in EidAction)
|
||||
|
||||
# egress verb 블랙리스트 — enum 에 *절대* 없어야 함(이중 보증). 같은 프로세스에 import 된
|
||||
# core/utils.send_smtp_email·create_caldav_todo / httpx / ai.client.call_fallback 등을 가리킴.
|
||||
_FORBIDDEN_EGRESS_VERBS: frozenset[str] = frozenset({
|
||||
"send_smtp_email", "create_caldav_todo", "call_fallback",
|
||||
"httpx", "http_get", "http_post", "fetch_url", "fetch",
|
||||
"webhook", "push", "send_email", "upload", "post_external",
|
||||
})
|
||||
|
||||
# import-time 단언: 화이트리스트와 egress verb 교집합 = 0 (불변식 #5 이중 보증)
|
||||
assert not (ALLOWED_ACTIONS & _FORBIDDEN_EGRESS_VERBS), (
|
||||
"eid dispatch enum 에 egress verb 포함 — 불변식 #5 위반: "
|
||||
f"{sorted(ALLOWED_ACTIONS & _FORBIDDEN_EGRESS_VERBS)}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class DispatchResult:
|
||||
ok: bool
|
||||
action: str
|
||||
reason: str = ""
|
||||
data: Any = None
|
||||
meta: dict = field(default_factory=dict)
|
||||
|
||||
|
||||
# 정적 핸들러 매핑 — action(str) → callable(args:dict) → data. getattr/동적 X.
|
||||
# 부팅 시 register_handler 로 명시 등록(W3+). 미등록 action = reject(핸들러 없음).
|
||||
_HANDLERS: dict[str, Callable[[dict], Any]] = {}
|
||||
|
||||
|
||||
def register_handler(action: EidAction, fn: Callable[[dict], Any]) -> None:
|
||||
"""핸들러 정적 등록(명시). 동적 발견 아님. egress 분기는 등록 불가(아래 가드)."""
|
||||
if action.value in _FORBIDDEN_EGRESS_VERBS: # 도달 불가(enum 가드)이나 방어적 이중확인
|
||||
raise ValueError(f"egress verb 핸들러 등록 거부: {action.value}")
|
||||
if action == EidAction.REQUEST_EXTERNAL_APPROVAL:
|
||||
raise ValueError("request_external_approval 은 Phase1 즉시거부 — 핸들러 등록 불가")
|
||||
_HANDLERS[action.value] = fn
|
||||
|
||||
|
||||
def _reject(action: str, reason: str) -> DispatchResult:
|
||||
logger.warning("eid.dispatch REJECT action=%r reason=%s", action, reason)
|
||||
return DispatchResult(ok=False, action=action, reason=reason)
|
||||
|
||||
|
||||
def dispatch(action: str, args: dict | None = None) -> DispatchResult:
|
||||
"""이드가 고른 action 을 *고정 분기*로 실행. 동적 이름 해석 0.
|
||||
|
||||
1) 닫힌 enum 화이트리스트 대조 — 미지 = reject (getattr/eval 안 함).
|
||||
2) T3 external Phase1 = 즉시 거부(INSERT 안 함).
|
||||
3) 정적 핸들러 dict lookup — 미등록 = reject (W3 이전엔 read/write 핸들러 부재).
|
||||
"""
|
||||
args = args or {}
|
||||
|
||||
# 1) allowlist (닫힌 enum). 동적 해석 없이 멤버십만 본다.
|
||||
if action not in ALLOWED_ACTIONS:
|
||||
return _reject(action, "unknown action — eid enum 화이트리스트 외 (동적 해석 거부)")
|
||||
|
||||
# 2) T3 external = 권한 0. Phase1 즉시 거부(적재 안 함).
|
||||
if action == EidAction.REQUEST_EXTERNAL_APPROVAL.value:
|
||||
return _reject(
|
||||
action,
|
||||
"external egress = 권한 0. Phase1: 승인큐 비활성 → 거부(pending 적재 안 함). "
|
||||
"외부 전송은 사용자(요청자≠집행자) 경유.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 3) 정적 핸들러 lookup (dict — getattr 아님). 미등록 = reject.
|
||||
fn = _HANDLERS.get(action)
|
||||
if fn is None:
|
||||
return _reject(action, "handler 미등록 (W3 eid_* 핸들러 주입 이전)")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
data = fn(args)
|
||||
except Exception as exc: # 핸들러 오류 = reject(loud), 다른 분기로 새지 않음
|
||||
logger.exception("eid.dispatch handler error action=%r", action)
|
||||
return _reject(action, f"handler error: {type(exc).__name__}")
|
||||
|
||||
return DispatchResult(ok=True, action=action, data=data)
|
||||
+6
-104
@@ -6,30 +6,12 @@ from fastapi import FastAPI, Request
|
||||
from fastapi.responses import RedirectResponse
|
||||
from sqlalchemy import func, select, text
|
||||
|
||||
from api.audio import router as audio_router
|
||||
from api.internal_study import router as internal_study_router
|
||||
from api.internal_worker import router as internal_worker_router
|
||||
from api.auth import router as auth_router
|
||||
from api.briefing import router as briefing_router
|
||||
from api.config import router as config_router
|
||||
from api.dashboard import router as dashboard_router
|
||||
from api.digest import router as digest_router
|
||||
from api.document_notes import router as document_notes_router
|
||||
from api.document_reads import router as document_reads_router
|
||||
from api.documents import router as documents_router
|
||||
from api.events import router as events_router
|
||||
from api.library import router as library_router
|
||||
from api.memos import router as memos_router
|
||||
from api.news import router as news_router
|
||||
from api.search import router as search_router
|
||||
from api.setup import router as setup_router
|
||||
from api.study_question_progress import router as study_question_progress_router
|
||||
from api.study_questions import router as study_questions_router
|
||||
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.video import router as video_router
|
||||
from core.config import settings
|
||||
from core.database import async_session, engine, init_db
|
||||
from models.user import User
|
||||
@@ -38,34 +20,14 @@ from models.user import User
|
||||
@asynccontextmanager
|
||||
async def lifespan(app: FastAPI):
|
||||
"""앱 시작/종료 시 실행되는 lifespan 핸들러"""
|
||||
import asyncio
|
||||
|
||||
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
|
||||
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
|
||||
from zoneinfo import ZoneInfo
|
||||
|
||||
KST = ZoneInfo("Asia/Seoul")
|
||||
from services.search.query_analyzer import prewarm_analyzer
|
||||
from workers.briefing_worker import run as morning_briefing_run
|
||||
from workers.daily_digest import run as daily_digest_run
|
||||
from workers.digest_worker import run as global_digest_run
|
||||
from workers.file_watcher import watch_inbox
|
||||
from workers.law_monitor import run as law_monitor_run
|
||||
from workers.mailplus_archive import run as mailplus_run
|
||||
from workers.news_collector import run as news_collector_run
|
||||
from workers.queue_consumer import consume_queue, consume_markdown_queue
|
||||
from workers.study_queue_consumer import consume_study_queue
|
||||
from workers.study_session_queue_consumer import consume_study_session_queue
|
||||
from workers.study_memo_card_jobs_consumer import consume_study_memo_card_queue
|
||||
from workers.study_card_enqueue import run as study_card_enqueue_run
|
||||
from workers.study_reminder import run as study_reminder_run
|
||||
from workers.study_weakness import run as study_weakness_run
|
||||
from workers.study_question_embed_worker import (
|
||||
refresh_stale_related as study_q_related_refresh,
|
||||
run as study_q_embed_run,
|
||||
)
|
||||
from workers.tier_backfill import run as tier_backfill_run
|
||||
from workers.upload_cleanup import cleanup_orphan_uploads
|
||||
from workers.queue_consumer import consume_queue
|
||||
|
||||
# 시작: DB 연결 확인
|
||||
await init_db()
|
||||
@@ -83,54 +45,15 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
|
||||
scheduler = AsyncIOScheduler(timezone="Asia/Seoul")
|
||||
# 상시 실행
|
||||
scheduler.add_job(consume_queue, "interval", minutes=1, id="queue_consumer")
|
||||
# PR-DocSrv-Markdown-Consumer-Split-1: markdown(marker) 전용 consumer.
|
||||
# 대형 PDF split 변환(수십 분)이 메인 consume_queue 를 점유해 전 파이프라인을
|
||||
# stall 시키던 문제 제거. max_instances=1(기본) 으로 동시 marker 변환 2건은 방지.
|
||||
scheduler.add_job(consume_markdown_queue, "interval", minutes=1, id="markdown_consumer")
|
||||
scheduler.add_job(watch_inbox, "interval", minutes=5, id="file_watcher")
|
||||
scheduler.add_job(cleanup_orphan_uploads, "interval", minutes=10, id="upload_cleanup")
|
||||
# PR-4: study_questions 자동 임베딩 (status='none/failed/stale' 행을 batch=10 처리).
|
||||
# 별도 큐 테이블 없이 status 자체가 큐. backfill 도 cron 이 'none' 행을 자연스럽게 처리.
|
||||
scheduler.add_job(study_q_embed_run, "interval", minutes=1, id="study_q_embed")
|
||||
# PR-12-A 후속: related-types 캐시 stale 행 재계산. 임베딩 워커와 분리한 별도 cron.
|
||||
# 새 문제 ready / 같은 토픽 invalidation / 임계값 변경 시 NULL 마킹된 행을 batch=20 처리.
|
||||
scheduler.add_job(study_q_related_refresh, "interval", minutes=1, id="study_q_related_refresh")
|
||||
# Phase 4-A: study_question_jobs 처리 — wrong/unsure AI 풀이 prefetch.
|
||||
# MLX gate 직렬화 + BATCH_SIZE=1 로 GPU 부하 통제. STALE_MINUTES=10 자체 복구.
|
||||
scheduler.add_job(consume_study_queue, "interval", minutes=1, id="study_queue_consumer")
|
||||
# Phase 4-B v1: study_quiz_session_jobs 처리 — 세션 단위 자유 마크다운 분석.
|
||||
# 4-A 와 같은 MLX gate 공유 — 4-A 처리 중이면 직렬 대기.
|
||||
scheduler.add_job(consume_study_session_queue, "interval", minutes=1, id="study_session_queue_consumer")
|
||||
# 공부 암기노트 Phase 1: card_extract 큐 consumer + 버전키 폴러(study_card_enqueue).
|
||||
# 별 테이블/별 consumer 로 기존 study queue 와 격리. settings.study_card_extract_enabled 게이트.
|
||||
scheduler.add_job(consume_study_memo_card_queue, "interval", minutes=1, id="study_memo_card_consumer")
|
||||
scheduler.add_job(study_card_enqueue_run, "interval", minutes=1, id="study_card_enqueue")
|
||||
# PR-B 레거시 tier 백필 — 30분 주기로 호출되지만 KST 00:00~06:00 시간대만 실제 enqueue.
|
||||
# safety > law > manual 우선순위로 25건씩. 6720 레거시 → 야간당 ~150건 → 약 45일 소화.
|
||||
scheduler.add_job(tier_backfill_run, "interval", minutes=30, id="tier_backfill")
|
||||
# 일일 스케줄 (KST)
|
||||
scheduler.add_job(law_monitor_run, CronTrigger(hour=7, timezone=KST), id="law_monitor")
|
||||
scheduler.add_job(mailplus_run, CronTrigger(hour=7, timezone=KST), id="mailplus_morning")
|
||||
scheduler.add_job(mailplus_run, CronTrigger(hour=18, timezone=KST), id="mailplus_evening")
|
||||
scheduler.add_job(daily_digest_run, CronTrigger(hour=20, timezone=KST), id="daily_digest")
|
||||
scheduler.add_job(global_digest_run, CronTrigger(hour=4, minute=0, timezone=KST), id="global_digest")
|
||||
scheduler.add_job(morning_briefing_run, CronTrigger(hour=5, minute=10, timezone=KST), id="morning_briefing")
|
||||
# 공부 암기노트 Phase 1: 공부중 토픽 due 요약 알람 재료 (09/13/19 KST). LLM 0.
|
||||
scheduler.add_job(study_reminder_run, CronTrigger(hour="9,13,19", timezone=KST), id="study_reminder")
|
||||
# 이드 W3-2: 공부중 토픽 약점 derived 스냅샷 (nightly 04:30 KST, LLM 0). study_diagnosis 표면 source.
|
||||
scheduler.add_job(study_weakness_run, CronTrigger(hour=4, minute=30, timezone=KST), id="study_weakness")
|
||||
scheduler.add_job(law_monitor_run, CronTrigger(hour=7), id="law_monitor")
|
||||
scheduler.add_job(mailplus_run, CronTrigger(hour=7), id="mailplus_morning")
|
||||
scheduler.add_job(mailplus_run, CronTrigger(hour=18), id="mailplus_evening")
|
||||
scheduler.add_job(daily_digest_run, CronTrigger(hour=20), id="daily_digest")
|
||||
scheduler.add_job(news_collector_run, "interval", hours=6, id="news_collector")
|
||||
scheduler.start()
|
||||
|
||||
# Phase 2.1 (async 구조): QueryAnalyzer prewarm.
|
||||
# 대표 쿼리 15~20개를 background task로 분석해 cache 적재.
|
||||
# 첫 사용자 요청부터 cache hit rate 70~80% 목표.
|
||||
# 논블로킹 — startup을 막지 않음. MLX 부하 완화 위해 delay_between=0.5.
|
||||
prewarm_task = asyncio.create_task(prewarm_analyzer())
|
||||
prewarm_task.add_done_callback(
|
||||
lambda t: t.exception() and None # 예외는 query_analyzer 내부에서 로깅
|
||||
)
|
||||
|
||||
yield
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||||
|
||||
# 종료: 스케줄러 → DB 순서로 정리
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||||
@@ -147,33 +70,12 @@ app = FastAPI(
|
||||
|
||||
# ─── 라우터 등록 ───
|
||||
app.include_router(setup_router, prefix="/api/setup", tags=["setup"])
|
||||
app.include_router(config_router, prefix="/api/config", tags=["config"])
|
||||
app.include_router(auth_router, prefix="/api/auth", tags=["auth"])
|
||||
app.include_router(documents_router, prefix="/api/documents", tags=["documents"])
|
||||
# 회독 카운트 — /api/documents/{id}/read* 경로. documents_router 와 prefix 같아 충돌 없음.
|
||||
app.include_router(document_reads_router, prefix="/api/documents", tags=["document-reads"])
|
||||
app.include_router(document_notes_router, prefix="/api/documents", tags=["document-notes"])
|
||||
app.include_router(search_router, prefix="/api/search", tags=["search"])
|
||||
|
||||
app.include_router(memos_router, prefix="/api/memos", tags=["memos"])
|
||||
app.include_router(events_router, prefix="/api/events", tags=["events"])
|
||||
app.include_router(dashboard_router, prefix="/api/dashboard", tags=["dashboard"])
|
||||
app.include_router(library_router, prefix="/api/library", tags=["library"])
|
||||
app.include_router(news_router, prefix="/api/news", tags=["news"])
|
||||
app.include_router(digest_router, prefix="/api/digest", tags=["digest"])
|
||||
app.include_router(briefing_router, prefix="/api/briefing", tags=["briefing"])
|
||||
app.include_router(audio_router, prefix="/api/audio", tags=["audio"])
|
||||
app.include_router(internal_study_router, prefix="/internal/study", tags=["internal-study"])
|
||||
app.include_router(internal_worker_router, prefix="/internal/worker", tags=["internal-worker"])
|
||||
app.include_router(video_router, prefix="/api/video", tags=["video"])
|
||||
app.include_router(study_sessions_router, prefix="/api/study-sessions", tags=["study-sessions"])
|
||||
app.include_router(study_topics_router, prefix="/api/study-topics", tags=["study-topics"])
|
||||
# study_questions: 라우터 안에서 /study-topics/{id}/questions 와 /study-questions/{id} 두 줄기를 모두 정의하므로 prefix=/api 로 등록
|
||||
app.include_router(study_questions_router, prefix="/api", tags=["study-questions"])
|
||||
app.include_router(study_reminders_router, prefix="/api/study-reminders", tags=["study-reminders"])
|
||||
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"])
|
||||
|
||||
# TODO: Phase 5에서 추가
|
||||
# app.include_router(tasks.router, prefix="/api/tasks", tags=["tasks"])
|
||||
@@ -182,7 +84,7 @@ app.include_router(study_question_progress_router, prefix="/api", tags=["study-p
|
||||
|
||||
# ─── 셋업 미들웨어: 유저 0명이면 /setup으로 리다이렉트 ───
|
||||
SETUP_BYPASS_PREFIXES = (
|
||||
"/api/setup", "/api/config", "/setup", "/health", "/docs", "/openapi.json", "/redoc",
|
||||
"/api/setup", "/setup", "/health", "/docs", "/openapi.json", "/redoc",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,63 +0,0 @@
|
||||
"""analyze_events 테이블 ORM — POST /documents/{id}/analyze 호출 관측 (Phase E.2)
|
||||
|
||||
목적: 분석 failure mode 분류 (timeout / parse / llm / missing_summary) +
|
||||
source 별 사용 패턴 (document_server / synology_chat / ui_search / ui_detail / eval).
|
||||
단계 3 snapshot DB 설계 입력이 됨.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import ARRAY, BigInteger, Boolean, DateTime, Float, ForeignKey, Integer, Text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class AnalyzeEvent(Base):
|
||||
__tablename__ = "analyze_events"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
doc_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
user_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
mode: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="quick", nullable=False) # quick / full / summary_triage / summary_deep / retrieval_select / synthesis
|
||||
text_limit: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
truncated: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||||
layers_returned: Mapped[list[Any] | None] = mapped_column(JSONB, default=list)
|
||||
cached: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||||
latency_ms: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
model_name: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
prompt_version: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
# None (success) | "timeout" | "llm" | "parse" | "missing_summary" | "no_text"
|
||||
error_code: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
# document_server / synology_chat / ui_search / ui_detail / eval / unknown
|
||||
source: Mapped[str] = mapped_column(Text, default="document_server", nullable=False)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# PR-A (migration 153) — routing shadow observability
|
||||
subject_domain: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
risk_flags: Mapped[list[str] | None] = mapped_column(ARRAY(Text))
|
||||
high_impact_task: Mapped[bool | None] = mapped_column(Boolean)
|
||||
escalated_to_26b: Mapped[bool | None] = mapped_column(Boolean)
|
||||
escalation_reasons: Mapped[list[str] | None] = mapped_column(ARRAY(Text))
|
||||
confidence: Mapped[float | None] = mapped_column(Float)
|
||||
policy_violation: Mapped[bool | None] = mapped_column(Boolean)
|
||||
policy_violation_ids: Mapped[list[str] | None] = mapped_column(ARRAY(Text))
|
||||
shadow_would_route_to: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
policy_version: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# PR-B (migration 159) — 실제 호출 tier 와 R2 backlog guard 이벤트
|
||||
tier: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 'triage' | 'primary' | 'fallback'
|
||||
suppressed_reason: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 'backlog_guard(ratio=0.42,pending=7)'
|
||||
|
||||
# PR-B B-2 (migration 161) — /ask 3-state answerability 독립 컬럼
|
||||
answerability: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 'direct' | 'partial' | 'insufficient'
|
||||
partial_basis: Mapped[bool | None] = mapped_column(Boolean) # partial 답변이 실제 생성됐는지
|
||||
suggested_query_count: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
@@ -1,48 +0,0 @@
|
||||
"""ask_events 테이블 ORM — /ask 호출 관측 (Phase 3.5a migration 102, Phase 3.5b 배선)
|
||||
|
||||
threshold calibration + verifier FP 분석 + defense layer 디버깅 데이터.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Float, ForeignKey, Integer, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class AskEvent(Base):
|
||||
__tablename__ = "ask_events"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
query: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
user_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
completeness: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # full / partial / insufficient
|
||||
synthesis_status: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
confidence: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # high / medium / low
|
||||
refused: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False, nullable=False)
|
||||
classifier_verdict: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # sufficient / insufficient
|
||||
max_rerank_score: Mapped[float | None] = mapped_column(Float)
|
||||
aggregate_score: Mapped[float | None] = mapped_column(Float)
|
||||
hallucination_flags: Mapped[list[Any] | None] = mapped_column(JSONB, default=list)
|
||||
evidence_count: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
citation_count: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
defense_layers: Mapped[dict[str, Any] | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
total_ms: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
# Phase E.1: 측정 필드 확장 (answer_length가 E.3 400→600자 비교 핵심)
|
||||
answer_length: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
covered_aspects: Mapped[list[Any] | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
missing_aspects: Mapped[list[Any] | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
model_name: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
prompt_version: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
# Phase 3.5 calibration: eval/production 분리 + golden join 키
|
||||
# 138~141 단계: nullable. 142 적용 후 source 는 NOT NULL (DB 강제, 앱은 항상 채움).
|
||||
source: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
eval_case_id: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
@@ -1,18 +0,0 @@
|
||||
"""audio_segments 테이블 ORM — STT 전사 결과의 타임스탬프 세그먼트."""
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Float, ForeignKey, Text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class AudioSegment(Base):
|
||||
__tablename__ = "audio_segments"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
document_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
start_s: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
end_s: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
text: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
@@ -1,103 +0,0 @@
|
||||
"""morning_briefings + briefing_topics 테이블 ORM (야간 수집 뉴스 브리핑).
|
||||
|
||||
axis 반대: Phase 4 = country×topic / Briefing = topic×country.
|
||||
country_perspectives JSONB 안에 한 topic 의 여러 국가 관점 array.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import date, datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import (
|
||||
BigInteger,
|
||||
Boolean,
|
||||
Date,
|
||||
DateTime,
|
||||
Float,
|
||||
ForeignKey,
|
||||
Integer,
|
||||
String,
|
||||
Text,
|
||||
)
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class MorningBriefing(Base):
|
||||
"""하루 단위 브리핑 메타데이터 (KST 자정~05:00 윈도우)"""
|
||||
|
||||
__tablename__ = "morning_briefings"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
briefing_date: Mapped[date] = mapped_column(Date, nullable=False, unique=True)
|
||||
window_start: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), nullable=False)
|
||||
window_end: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), nullable=False)
|
||||
decay_lambda: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
|
||||
total_articles: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
total_countries: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
total_topics: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
|
||||
generation_ms: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
llm_calls: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
llm_failures: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="success")
|
||||
|
||||
headline_oneliner: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False, default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
|
||||
topics: Mapped[list["BriefingTopic"]] = relationship(
|
||||
back_populates="briefing",
|
||||
cascade="all, delete-orphan",
|
||||
order_by="BriefingTopic.topic_rank",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class BriefingTopic(Base):
|
||||
"""1 briefing 안 topic_rank 순 cross-country 비교 분석 결과"""
|
||||
|
||||
__tablename__ = "briefing_topics"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
briefing_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger,
|
||||
ForeignKey("morning_briefings.id", ondelete="CASCADE"),
|
||||
nullable=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
topic_rank: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False)
|
||||
topic_label: Mapped[str] = mapped_column(String(120), nullable=False)
|
||||
headline: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
|
||||
country_perspectives: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=list)
|
||||
divergences: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=list)
|
||||
convergences: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=list)
|
||||
key_quotes: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=list)
|
||||
|
||||
historical_article_ids: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
historical_context: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
historical_window_days: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
|
||||
cluster_members: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=list)
|
||||
article_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False)
|
||||
country_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False)
|
||||
importance_score: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
raw_weight_sum: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
|
||||
llm_model: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100))
|
||||
llm_fallback_used: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
|
||||
# 2026-05-13 카드별 사용자 액션 (date picker 와 동반).
|
||||
is_read: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
read_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
highlighted: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
highlighted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False, default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
|
||||
briefing: Mapped["MorningBriefing"] = relationship(back_populates="topics")
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
"""library_categories 테이블 ORM — 자료실 분류 체계 독립 관리"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Integer, Text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class LibraryCategory(Base):
|
||||
__tablename__ = "library_categories"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
path: Mapped[str] = mapped_column(Text, unique=True, nullable=False)
|
||||
name: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
parent_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
|
||||
depth: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=1)
|
||||
is_system: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, onupdate=datetime.now
|
||||
)
|
||||
+1
-9
@@ -3,7 +3,7 @@
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from pgvector.sqlalchemy import Vector
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, ForeignKey, Integer, SmallInteger, String, Text, UniqueConstraint
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Integer, String, Text, UniqueConstraint
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
@@ -34,14 +34,6 @@ class DocumentChunk(Base):
|
||||
text: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
embedding = mapped_column(Vector(1024), nullable=True)
|
||||
|
||||
# Hier-Decomp-1: 계층 분해 트리 (migration 282). 기존 chunk_worker INSERT 는 미설정 →
|
||||
# server_default 로 legacy 행 = in_corpus=true / is_leaf=false 보장.
|
||||
parent_id: Mapped[int | None] = mapped_column(BigInteger) # 트리 부모. DB FK 미설정(app-level).
|
||||
level: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger) # authoritative depth.
|
||||
node_type: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # nullable hint, retrieval/replace 활성 조건 미사용.
|
||||
is_leaf: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, server_default="false") # authoritative leaf 마커.
|
||||
in_corpus: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, server_default="true") # 검색 코퍼스 편입 여부.
|
||||
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -1,87 +0,0 @@
|
||||
"""global_digests + digest_topics 테이블 ORM (Phase 4)"""
|
||||
|
||||
from datetime import date, datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import (
|
||||
BigInteger,
|
||||
Boolean,
|
||||
Date,
|
||||
DateTime,
|
||||
Float,
|
||||
ForeignKey,
|
||||
Integer,
|
||||
String,
|
||||
Text,
|
||||
)
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class GlobalDigest(Base):
|
||||
"""하루 단위 digest run 메타데이터"""
|
||||
|
||||
__tablename__ = "global_digests"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
digest_date: Mapped[date] = mapped_column(Date, nullable=False, unique=True)
|
||||
window_start: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), nullable=False)
|
||||
window_end: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), nullable=False)
|
||||
decay_lambda: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
|
||||
total_articles: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
total_countries: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
total_topics: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
|
||||
generation_ms: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
llm_calls: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
llm_failures: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="success")
|
||||
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False, default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
|
||||
topics: Mapped[list["DigestTopic"]] = relationship(
|
||||
back_populates="digest",
|
||||
cascade="all, delete-orphan",
|
||||
order_by="DigestTopic.country, DigestTopic.topic_rank",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class DigestTopic(Base):
|
||||
"""country × topic 단위 cluster 결과"""
|
||||
|
||||
__tablename__ = "digest_topics"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
digest_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger,
|
||||
ForeignKey("global_digests.id", ondelete="CASCADE"),
|
||||
nullable=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
country: Mapped[str] = mapped_column(String(10), nullable=False)
|
||||
topic_rank: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False)
|
||||
|
||||
topic_label: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
summary: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
|
||||
article_ids: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False)
|
||||
article_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False)
|
||||
|
||||
importance_score: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
raw_weight_sum: Mapped[float] = mapped_column(Float, nullable=False)
|
||||
|
||||
centroid_sample: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
llm_model: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100))
|
||||
llm_fallback_used: Mapped[bool] = mapped_column(
|
||||
Boolean, nullable=False, default=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False, default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
|
||||
digest: Mapped["GlobalDigest"] = relationship(back_populates="topics")
|
||||
+3
-91
@@ -3,12 +3,10 @@
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from pgvector.sqlalchemy import Vector
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Enum, Integer, String, Text
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Enum, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
# Note: file_type='note' (메모) 문서는 file_path=NULL, file_hash=content SHA-256
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -18,7 +16,7 @@ class Document(Base):
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
|
||||
# 1계층: 원본 파일
|
||||
file_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
|
||||
file_path: Mapped[str] = mapped_column(Text, unique=True, nullable=False)
|
||||
file_hash: Mapped[str] = mapped_column(String(64), nullable=False)
|
||||
file_format: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False)
|
||||
file_size: Mapped[int | None] = mapped_column(BigInteger)
|
||||
@@ -33,10 +31,6 @@ class Document(Base):
|
||||
extracted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
extractor_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
|
||||
|
||||
# 2계층: 추출 메타 (OCR 판정/실행)
|
||||
extract_meta: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB, default=dict)
|
||||
ocr_derived: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
|
||||
# 2계층: AI 가공
|
||||
ai_summary: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
ai_tags: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB, default=[])
|
||||
@@ -48,15 +42,6 @@ class Document(Base):
|
||||
importance: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="medium")
|
||||
ai_confidence: Mapped[float | None] = mapped_column()
|
||||
|
||||
# Memo Intake Upgrade PR-2B — Gemma 4B triage 가 추론한 메모 의도 분류 hint
|
||||
# ('note' | 'task' | 'calendar_event' | 'activity_log' | 'reference')
|
||||
# AI 자동 events 생성 X — 사용자 1-click promote 시점에만 events row 생성 (안전 boundary).
|
||||
ai_event_kind: Mapped[str | None] = mapped_column(
|
||||
Enum("note", "task", "calendar_event", "activity_log", "reference",
|
||||
name="event_kind_hint")
|
||||
)
|
||||
ai_event_confidence: Mapped[float | None] = mapped_column()
|
||||
|
||||
# 3계층: 벡터 임베딩
|
||||
embedding = mapped_column(Vector(1024), nullable=True)
|
||||
embed_model_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
|
||||
@@ -65,22 +50,6 @@ class Document(Base):
|
||||
# 사용자 메모
|
||||
user_note: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# 사용자 태그 (ai_tags와 분리, #태그 파싱 결과 또는 수동 입력)
|
||||
user_tags: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB, default=[])
|
||||
|
||||
# 핀 고정
|
||||
pinned: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||||
|
||||
# /ask 합성 포함 여부 (false면 검색은 되지만 evidence에서 제외)
|
||||
ask_includable: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True)
|
||||
|
||||
# 아카이브 (현재 메모 UX 전용, 문서 쪽에는 노출하지 않음)
|
||||
archived: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||||
|
||||
# 메모 체크박스별 메타 — {"<task_index>": {"checked_at": "<ISO8601 UTC>"}}
|
||||
# UI에서 체크 후 10초 경과 항목 숨김 판정에 사용. file_type='note'에서만 의미 있음.
|
||||
memo_task_state: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
|
||||
|
||||
# ODF 변환
|
||||
derived_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 변환본 경로 (.derived/)
|
||||
original_format: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
|
||||
@@ -104,71 +73,14 @@ class Document(Base):
|
||||
# 메타데이터
|
||||
source_channel: Mapped[str | None] = mapped_column(
|
||||
Enum("law_monitor", "devonagent", "email", "web_clip",
|
||||
"tksafety", "inbox_route", "manual", "drive_sync", "news", "memo",
|
||||
"voice", "hermes",
|
||||
"tksafety", "inbox_route", "manual", "drive_sync", "news",
|
||||
name="source_channel")
|
||||
)
|
||||
# 외부 채널 (Hermes Discord 등) 의 channel/user/message_id/timestamp 메타.
|
||||
# extract_meta (OCR 전용) 와 분리.
|
||||
source_metadata: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
|
||||
data_origin: Mapped[str | None] = mapped_column(
|
||||
Enum("work", "external", name="data_origin")
|
||||
)
|
||||
# 용도 구분 (우선순위: 수동 수정 > 업로드 명시값 > AI 추론)
|
||||
doc_purpose: Mapped[str | None] = mapped_column(
|
||||
Enum("business", "knowledge", name="document_purpose")
|
||||
)
|
||||
title: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# 카테고리 (1차 진입점 — UI 탭/라우트 분기)
|
||||
# 7 활성: document / library / news / memo / audio / video / law
|
||||
# 3 유보: mail / calendar / plex
|
||||
category: Mapped[str | None] = mapped_column(
|
||||
Enum("document", "library", "news", "memo", "audio", "video", "law",
|
||||
"mail", "calendar", "plex",
|
||||
name="doc_category", create_type=False)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# AI 가 제안했지만 미승인된 변경 후보 (category / path / doctype)
|
||||
# /accept-suggestion 승인 시에만 category / user_tags 반영 (자동 전이 금지)
|
||||
ai_suggestion: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
|
||||
# PR-B B-1: summary_triage (4B, 상시) / summary_deep (26B, 에스컬레이션) 분할 산출
|
||||
ai_tldr: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # ≤60자 TL;DR
|
||||
ai_bullets: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB) # 3~5개 핵심 bullets
|
||||
ai_detail_summary: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 26B 2~3문단
|
||||
ai_inconsistencies: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB) # [{kind, desc}]
|
||||
# 'triage' | 'deep' | NULL — 현재 문서가 어느 tier 까지 분석 완료됐는지
|
||||
ai_analysis_tier: Mapped[str | None] = mapped_column(String(10))
|
||||
|
||||
# 비디오 썸네일 (§3) — ffmpeg 50% 지점 1장. PKM/Videos/.thumbs/{id}.jpg 절대경로.
|
||||
thumbnail_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# NAS 드롭된 mov/mkv/avi quarantine 플래그 (§3). true 면 재생 불가 안내만 표시.
|
||||
needs_conversion: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False, server_default="false")
|
||||
|
||||
# facet 탐색 축 (Phase 2)
|
||||
facet_company: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
facet_topic: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
facet_year: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
facet_doctype: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# === Phase 1A canonical Markdown layer columns (migrations 211~219) ===
|
||||
# plan: ~/.claude/plans/plan-idempotent-sundae.md
|
||||
md_content: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
md_frontmatter: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
|
||||
md_format_version: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False, default='1.0')
|
||||
md_status: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False, default='pending')
|
||||
md_extraction_engine: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
md_extraction_engine_version: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
md_extraction_quality: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
md_extraction_error: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
md_content_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
md_source_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
md_generated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
content_origin: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False, default='extracted')
|
||||
md_draft_status: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# 타임스탬프
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now
|
||||
|
||||
@@ -1,42 +0,0 @@
|
||||
"""document_images ORM (Phase 1B.5) — marker 추출 이미지 메타.
|
||||
|
||||
저장: NAS `/documents/extracted_images/{document_id}/{image_key}.{ext}`
|
||||
표시: GET /api/documents/{doc_id}/images/{image_key}/raw (인증 필요)
|
||||
|
||||
md_content 의 ref 는 `` 형식 — image_key 가 sequence 기반 결정적이라
|
||||
재변환 시 idempotent.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Integer, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class DocumentImage(Base):
|
||||
__tablename__ = "document_images"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
document_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
image_key: Mapped[str] = mapped_column(String(32), nullable=False)
|
||||
relative_path: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
file_path: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
mime_type: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
file_size: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, nullable=False)
|
||||
content_hash: Mapped[str] = mapped_column(String(64), nullable=False)
|
||||
width: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
height: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
page_index: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
alt_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
source_slug: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
extraction_engine: Mapped[str] = mapped_column(
|
||||
String(32), nullable=False, default="marker"
|
||||
)
|
||||
extraction_engine_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(32))
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
@@ -1,44 +0,0 @@
|
||||
"""document_notes 테이블 ORM — 자료별 손글씨 노트 (자료 1:1).
|
||||
|
||||
설계:
|
||||
- user×document UNIQUE — 자료당 사용자별 한 캔버스.
|
||||
- upsert 방식. PUT /api/documents/{id}/note 로 strokes_json 전체 갱신.
|
||||
- 회독 (document_reads, append-only log) 와 별개.
|
||||
|
||||
NOTE: documents 에 user_id 부재 (single-user). document_notes.user_id 로
|
||||
ownership. multi-user 전환 시 documents.user_id 추가 후 별도 check 필요.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Integer, UniqueConstraint
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class DocumentNote(Base):
|
||||
__tablename__ = "document_notes"
|
||||
__table_args__ = (
|
||||
UniqueConstraint("user_id", "document_id", name="document_notes_user_id_document_id_key"),
|
||||
)
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
document_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
strokes_json: Mapped[dict[str, Any] | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
canvas_width: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
canvas_height: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
schema_version: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=1, nullable=False)
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
@@ -1,33 +0,0 @@
|
||||
"""document_reads 테이블 ORM — 자료실 회독 추적.
|
||||
|
||||
NOTE: documents 테이블에 user_id 컬럼이 없음 (single-user 가정).
|
||||
회독 ownership 은 document_reads.user_id 만으로 추적.
|
||||
multi-user 전환 시 documents.user_id 추가 후 별도 ownership check 필요.
|
||||
|
||||
설계:
|
||||
- append-only log. 회독 횟수 = COUNT(*), 마지막 시각 = MAX(read_at).
|
||||
- 사용자 명시 행동 (버튼 클릭) 으로만 row insert. 자동 +1 금지.
|
||||
- 같은 user/document 여러 row 허용 (회독 카운트 누적).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class DocumentRead(Base):
|
||||
__tablename__ = "document_reads"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
document_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
read_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
@@ -1,43 +0,0 @@
|
||||
"""eid_review_set_draft ORM — 이드 복습세트 초안 (append-only 제안). migration 302.
|
||||
|
||||
워커가 약점 스냅샷에서 chronic/relapse 문항을 복습세트 초안으로 '제안'만 INSERT.
|
||||
실제 편성(study_question_progress.due_at)은 사용자 1클릭 T2 액션 — 이 draft 는 불변 제안 기록.
|
||||
UPDATE/DELETE 는 DB RULE 차단. 스탬프 actor·source_generated_at NOT NULL no-default.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, String, func
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class EidReviewSetDraft(Base):
|
||||
__tablename__ = "eid_review_set_draft"
|
||||
|
||||
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 | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_topics.id", ondelete="CASCADE")
|
||||
) # nullable = cross-topic 세트
|
||||
question_ids: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False) # ordered list[int]
|
||||
reason: Mapped[str] = mapped_column(String(40), nullable=False) # chronic|relapse|coverage|overdue
|
||||
actor: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False) # 스탬프
|
||||
source_weakness_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("eid_study_weakness.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
source_generated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False
|
||||
) # 스탬프
|
||||
supersedes_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("eid_review_set_draft.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False, server_default=func.now()
|
||||
)
|
||||
@@ -1,51 +0,0 @@
|
||||
"""eid_study_weakness ORM — 이드 학습 약점 스냅샷 (append-only). migration 301.
|
||||
|
||||
워커(workers/study_weakness.py)가 INSERT, study_diagnosis 표면이 최신 active 행 SELECT.
|
||||
UPDATE/DELETE 는 DB RULE(DO INSTEAD NOTHING)로 차단 — ORM mutate 시도도 no-op(행 불변).
|
||||
스탬프 actor·source_generated_at 는 NOT NULL no-default → 워커가 명시 제공(누락 INSERT 거부).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import (
|
||||
BigInteger,
|
||||
Boolean,
|
||||
DateTime,
|
||||
ForeignKey,
|
||||
Integer,
|
||||
String,
|
||||
func,
|
||||
)
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class EidStudyWeakness(Base):
|
||||
__tablename__ = "eid_study_weakness"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
# [{topic_id, topic, chronic, relapsed, unsure, coverage_gap, overdue, trend, tier}]
|
||||
weaknesses: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False)
|
||||
# {avoidance_topics, session_abandon_rate, stale_due_count, skew_topics}
|
||||
habit_signals: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False)
|
||||
trend_label: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False)
|
||||
sample_attempts: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
is_shallow_sample: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="active")
|
||||
supersedes_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("eid_study_weakness.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
actor: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False) # 스탬프(no default)
|
||||
source_generated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False
|
||||
) # 스탬프(no default)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), nullable=False, server_default=func.now()
|
||||
)
|
||||
@@ -1,113 +0,0 @@
|
||||
"""events 1차 컨테이너 ORM (개인 운영 로그 / 일정 / 할 일 / 회고)
|
||||
|
||||
PR-1 (migrations 239~247) 의 본체. kind enum 으로 task/calendar_event/activity_log
|
||||
세 변형을 통합 관리. memo_document_id 는 메모 link (optional).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import (
|
||||
BigInteger,
|
||||
Boolean,
|
||||
DateTime,
|
||||
ForeignKey,
|
||||
SmallInteger,
|
||||
String,
|
||||
Text,
|
||||
)
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import ENUM as PgEnum
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
# Postgres enum 재선언 X (create_type=False) — migration 239~243 이 권위.
|
||||
EventKindEnum = PgEnum(
|
||||
"task",
|
||||
"calendar_event",
|
||||
"activity_log",
|
||||
name="event_kind",
|
||||
create_type=False,
|
||||
)
|
||||
EventStatusEnum = PgEnum(
|
||||
"inbox",
|
||||
"next",
|
||||
"scheduled",
|
||||
"in_progress",
|
||||
"done",
|
||||
"cancelled",
|
||||
"deferred",
|
||||
name="event_status",
|
||||
create_type=False,
|
||||
)
|
||||
EventSourceEnum = PgEnum(
|
||||
"manual",
|
||||
"memo",
|
||||
"email",
|
||||
"chat",
|
||||
"webhook",
|
||||
"git_commit",
|
||||
"claude_code",
|
||||
name="event_source",
|
||||
create_type=False,
|
||||
)
|
||||
EventActorEnum = PgEnum(
|
||||
"manual",
|
||||
"eid",
|
||||
"email_ingest",
|
||||
"system",
|
||||
name="event_actor",
|
||||
create_type=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class Event(Base):
|
||||
__tablename__ = "events"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
title: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
description: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
kind: Mapped[str] = mapped_column(EventKindEnum, nullable=False)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(EventStatusEnum, nullable=False, default="inbox")
|
||||
|
||||
# 시간 필드 — kind 별 의미가 다름 (CHECK 제약은 migration 244)
|
||||
due_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
start_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
end_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
started_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
ended_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
all_day: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
timezone: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# lifecycle
|
||||
defer_until: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
completed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
cancelled_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
priority: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger)
|
||||
project_tag: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64))
|
||||
tags: Mapped[list[Any]] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=list)
|
||||
|
||||
# 출처 / 외부 식별자
|
||||
source: Mapped[str] = mapped_column(EventSourceEnum, nullable=False, default="manual")
|
||||
source_ref: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
raw_metadata: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
|
||||
|
||||
# 메모 link (optional, ON DELETE SET NULL)
|
||||
memo_document_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 인증 / actor
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
created_by: Mapped[str] = mapped_column(EventActorEnum, nullable=False, default="manual")
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
@@ -1,43 +0,0 @@
|
||||
"""events_history ORM — events 의 lifecycle 변경 이력 (append-only).
|
||||
|
||||
PR-1 (migrations 248~249). FK ON DELETE RESTRICT 로 부모 events row 직접 삭제 차단
|
||||
(feedback_history_table_fk_restrict.md — 이력은 시점 사실).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import ENUM as PgEnum
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
from models.event import EventActorEnum
|
||||
|
||||
HistoryChangeKindEnum = PgEnum(
|
||||
"create",
|
||||
"reschedule",
|
||||
"defer",
|
||||
"reactivate",
|
||||
"complete",
|
||||
"cancel",
|
||||
name="history_change_kind",
|
||||
create_type=False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class EventHistory(Base):
|
||||
__tablename__ = "events_history"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
event_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("events.id", ondelete="RESTRICT"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
changed_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
changed_by: Mapped[str] = mapped_column(EventActorEnum, nullable=False)
|
||||
change_kind: Mapped[str] = mapped_column(HistoryChangeKindEnum, nullable=False)
|
||||
before: Mapped[dict[str, Any] | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
after: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(JSONB, nullable=False)
|
||||
@@ -1,20 +0,0 @@
|
||||
"""facet_values 테이블 ORM — facet 축별 허용값 사전"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class FacetValue(Base):
|
||||
__tablename__ = "facet_values"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
facet_type: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False) # company, topic, doctype
|
||||
value: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
is_system: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
+4
-47
@@ -2,9 +2,7 @@
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, Enum, ForeignKey, SmallInteger, Text, text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB, insert as pg_insert
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, Enum, ForeignKey, SmallInteger, Text, UniqueConstraint
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
@@ -16,16 +14,7 @@ class ProcessingQueue(Base):
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
document_id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, ForeignKey("documents.id"), nullable=False)
|
||||
stage: Mapped[str] = mapped_column(
|
||||
# 'stt' (audio): migration 150 / 'thumbnail' (video): queue_consumer 가 enqueue.
|
||||
# 'deep_summary' (PR-B B-1): classify_worker 가 에스컬레이션 시 enqueue.
|
||||
# DB enum 변경은 마이그레이션이 처리하므로 create_type=False.
|
||||
Enum(
|
||||
"extract", "classify", "summarize", "embed", "chunk", "preview",
|
||||
"stt", "thumbnail", "deep_summary", "markdown",
|
||||
name="process_stage",
|
||||
create_type=False,
|
||||
),
|
||||
nullable=False,
|
||||
Enum("extract", "classify", "summarize", "embed", "chunk", "preview", name="process_stage"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(
|
||||
Enum("pending", "processing", "completed", "failed", name="process_status"),
|
||||
@@ -34,44 +23,12 @@ class ProcessingQueue(Base):
|
||||
attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, default=0)
|
||||
max_attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, default=3)
|
||||
error_message: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
# B-1: deep_summary stage 가 EscalationEnvelope 를 payload 로 싣는다. 다른 stage 는 NULL.
|
||||
payload: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
started_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
completed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
# DB 제약은 partial unique index uq_queue_active로 관리 (migration 117)
|
||||
|
||||
|
||||
async def enqueue_stage(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
document_id: int,
|
||||
stage: str,
|
||||
*,
|
||||
status: str = "pending",
|
||||
payload: dict | None = None,
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""ProcessingQueue에 행 추가 (DB 레벨 중복 방어).
|
||||
|
||||
같은 (document_id, stage)에 활성 행(pending/processing)이 이미 있으면
|
||||
아무것도 하지 않고 False 반환.
|
||||
|
||||
B-1: payload 옵션으로 deep_summary 에 EscalationEnvelope JSON 을 실을 수 있다.
|
||||
같은 문서 deep_summary 가 재제안될 경우 on_conflict_do_nothing 으로 기존 payload
|
||||
유지 (최초 envelope 가 원본). 이후 재처리 시 재분석은 새 classify 가 트리거.
|
||||
"""
|
||||
values: dict = {"document_id": document_id, "stage": stage, "status": status}
|
||||
if payload is not None:
|
||||
values["payload"] = payload
|
||||
stmt = (
|
||||
pg_insert(ProcessingQueue)
|
||||
.values(**values)
|
||||
.on_conflict_do_nothing(
|
||||
index_elements=["document_id", "stage"],
|
||||
index_where=text("status IN ('pending', 'processing')"),
|
||||
)
|
||||
__table_args__ = (
|
||||
UniqueConstraint("document_id", "stage", "status"),
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return result.rowcount > 0
|
||||
|
||||
@@ -1,49 +0,0 @@
|
||||
"""chunk_section_analysis 테이블 ORM (PR-DocSrv-Hier-Section-Summary-1).
|
||||
|
||||
per-절(hier_section is_leaf) Mac mini 분석 결과 저장. document_chunks(retrieval-hot)
|
||||
와 분리된 절-레벨 분석 축. migration 286 에서 테이블 생성.
|
||||
|
||||
⚠ pilot 단계(scripts/section_summary_pilot.py)는 `./scripts` mount 로 rebuild 없이
|
||||
돌지만, 이 모델은 `app/` 이라 baked — 즉 pilot script 는 이 모델을 import 하지 않고
|
||||
raw SQL 을 쓴다. 본 모델은 (1) 스키마 문서화 (2) 향후 상시 worker 배선(별 PR, image
|
||||
rebuild 동반) 용도. 컬럼 정의는 migration 286 과 단일 진실로 동기 유지.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, Float, ForeignKey, Text, text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class ChunkSectionAnalysis(Base):
|
||||
__tablename__ = "chunk_section_analysis"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
# FK CASCADE — document_chunks 에 종속된 분석 데이터(1:1). parent_id(self-FK, app-level)와 의도적 차이.
|
||||
chunk_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("document_chunks.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
# summarized | skipped_tiny | failed — skip 도 행으로 박제(미처리 vs 의도 skip 구분)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
summary: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
# 절-전용 역할 enum (느슨한 text, CHECK 미설정 — pilot 관찰 후 조임).
|
||||
# definition/requirement/procedure/formula/data_table/example/case_study/question/reference/overview/other
|
||||
section_type: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
# doc-level taxonomy path(documents.ai_domain) 상속 스냅샷.
|
||||
domain: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
confidence: Mapped[float | None] = mapped_column(Float)
|
||||
model: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
prompt_version: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
# 분석 시점 leaf chunk_content_hash 스냅샷 — 원문 변경(재분해) stale 탐지.
|
||||
source_content_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
error: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), server_default=text("now()"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), server_default=text("now()"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# UNIQUE(chunk_id, prompt_version) 는 migration 286 에 정의 (ORM 미반영 — 조회/upsert 는 raw SQL).
|
||||
@@ -1,235 +0,0 @@
|
||||
"""study_memo_cards / study_memo_card_evidence ORM (공부 암기노트 Phase 1).
|
||||
|
||||
study_questions(MCQ) 와 별개로, 풀이/근거에서 추출한 암기 플래시카드 본체.
|
||||
- source_kind: question(P1) / subject_note / document(P3 예약)
|
||||
- format: qa(cue->fact) / cloze(빈칸). 강한 enum 미사용 (read-time 매핑).
|
||||
- source_generated_at: 추출 당시 ai_explanation_generated_at — 버전 핀/stale 판정.
|
||||
- needs_review DEFAULT true: 생성물이라 검토 대기로 입고.
|
||||
|
||||
dedup_hash PARTIAL UNIQUE(migration 288, WHERE deleted_at IS NULL) 가 중복 최종 방어선.
|
||||
정정/삭제 후 supersede(구버전 카드 deleted_at 마킹)로 stale 잔류 0 — append 전에 호출해
|
||||
살아있는 구카드가 새 추출을 ON CONFLICT 로 막지 않게 한다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any, Sequence
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import (
|
||||
BigInteger,
|
||||
Boolean,
|
||||
DateTime,
|
||||
ForeignKey,
|
||||
Integer,
|
||||
String,
|
||||
Text,
|
||||
func,
|
||||
text,
|
||||
update,
|
||||
)
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB, insert as pg_insert
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyMemoCard(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_memo_cards"
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
|
||||
source_kind: Mapped[str] = mapped_column(String(40), nullable=False)
|
||||
source_question_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_questions.id", ondelete="CASCADE")
|
||||
)
|
||||
source_subject_note_id: Mapped[int | None] = mapped_column(BigInteger)
|
||||
|
||||
format: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False)
|
||||
cue: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
fact: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
cloze_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
extra: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
|
||||
source_generated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
dedup_hash: Mapped[str] = mapped_column(String(64), nullable=False)
|
||||
|
||||
needs_review: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=True)
|
||||
flagged_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
flagged_by: Mapped[str | None] = mapped_column(String(40))
|
||||
|
||||
model: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
generated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
# '그냥 공부'(cram) 봤다 기록 (SR 무관, migration 300)
|
||||
view_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
last_viewed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
deleted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyMemoCardEvidence(Base):
|
||||
"""append-only citation. UPDATE/DELETE 없음."""
|
||||
|
||||
__tablename__ = "study_memo_card_evidence"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
card_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_memo_cards.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
source_type: Mapped[str] = mapped_column(String(40), nullable=False)
|
||||
source_id: Mapped[int | None] = mapped_column(BigInteger)
|
||||
chunk_index: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
snippet: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def supersede_old_cards(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
source_question_id: int,
|
||||
keep_generated_at: datetime | None,
|
||||
) -> int:
|
||||
"""같은 문제의 '다른 버전' 카드를 deleted_at 마킹(retire).
|
||||
|
||||
새 source_generated_at 카드 적재 '전에' 호출 — 살아있는 구버전 카드가 dedup PARTIAL
|
||||
UNIQUE 로 새 추출을 막는 것을 방지(정정-후 stale 잔류 0). 같은 버전은 보존.
|
||||
Returns: retire 된 행 수.
|
||||
"""
|
||||
stmt = (
|
||||
update(StudyMemoCard)
|
||||
.where(
|
||||
StudyMemoCard.source_question_id == source_question_id,
|
||||
StudyMemoCard.deleted_at.is_(None),
|
||||
StudyMemoCard.source_generated_at.is_distinct_from(keep_generated_at),
|
||||
)
|
||||
.values(deleted_at=func.now())
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return result.rowcount or 0
|
||||
|
||||
|
||||
async def append_card(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
user_id: int,
|
||||
study_topic_id: int,
|
||||
source_kind: str,
|
||||
source_question_id: int | None,
|
||||
format: str,
|
||||
cue: str,
|
||||
fact: str,
|
||||
cloze_text: str | None,
|
||||
dedup_hash: str,
|
||||
source_generated_at: datetime | None,
|
||||
model: str | None,
|
||||
generated_at: datetime | None,
|
||||
needs_review: bool = True,
|
||||
) -> int | None:
|
||||
"""카드 1장 INSERT. dedup_hash PARTIAL UNIQUE 충돌 시 None (DO NOTHING).
|
||||
|
||||
Returns: 새 card.id, 또는 중복으로 건너뛰면 None.
|
||||
"""
|
||||
stmt = (
|
||||
pg_insert(StudyMemoCard)
|
||||
.values(
|
||||
user_id=user_id,
|
||||
study_topic_id=study_topic_id,
|
||||
source_kind=source_kind,
|
||||
source_question_id=source_question_id,
|
||||
format=format,
|
||||
cue=cue,
|
||||
fact=fact,
|
||||
cloze_text=cloze_text,
|
||||
dedup_hash=dedup_hash,
|
||||
source_generated_at=source_generated_at,
|
||||
needs_review=needs_review,
|
||||
model=model,
|
||||
generated_at=generated_at,
|
||||
)
|
||||
.on_conflict_do_nothing(
|
||||
index_elements=["dedup_hash"],
|
||||
index_where=text("deleted_at IS NULL"),
|
||||
)
|
||||
.returning(StudyMemoCard.id)
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return result.scalar_one_or_none()
|
||||
|
||||
|
||||
async def append_card_evidence(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
card_id: int,
|
||||
refs: Sequence[dict[str, Any]],
|
||||
) -> int:
|
||||
"""카드 인용 append-only INSERT. refs: [{source_type, source_id?, chunk_index?, snippet?}]."""
|
||||
rows = [
|
||||
{
|
||||
"card_id": card_id,
|
||||
"source_type": r.get("source_type") or "unknown",
|
||||
"source_id": r.get("source_id"),
|
||||
"chunk_index": r.get("chunk_index"),
|
||||
"snippet": r.get("snippet"),
|
||||
}
|
||||
for r in refs
|
||||
]
|
||||
if not rows:
|
||||
return 0
|
||||
await session.execute(pg_insert(StudyMemoCardEvidence).values(rows))
|
||||
return len(rows)
|
||||
|
||||
|
||||
async def record_card_view(
|
||||
session: AsyncSession, *, user_id: int, card_id: int
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""'그냥 공부'(cram) 봤다 기록 — view_count++ + last_viewed_at. SR(progress) 무관.
|
||||
|
||||
needs_review 무관(검수 안 된 카드도 가볍게 둘러볼 수 있음), 본인·미삭제 카드만.
|
||||
Returns: 기록됨 여부.
|
||||
"""
|
||||
stmt = (
|
||||
update(StudyMemoCard)
|
||||
.where(
|
||||
StudyMemoCard.id == card_id,
|
||||
StudyMemoCard.user_id == user_id,
|
||||
StudyMemoCard.deleted_at.is_(None),
|
||||
)
|
||||
.values(view_count=StudyMemoCard.view_count + 1, last_viewed_at=func.now())
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return (result.rowcount or 0) > 0
|
||||
|
||||
|
||||
async def flag_cards_for_source(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
source_question_id: int,
|
||||
reason: str,
|
||||
) -> int:
|
||||
"""소스 문제 정정/삭제 시 파생 카드를 needs_review=auto 마킹(임시 플래그).
|
||||
|
||||
최종 stale 정리는 워커 supersede 가 책임 — 이건 사용자 가시화용 즉시 플래그.
|
||||
reason: 'source_changed' | 'source_deleted'.
|
||||
Returns: 마킹된 행 수.
|
||||
"""
|
||||
stmt = (
|
||||
update(StudyMemoCard)
|
||||
.where(
|
||||
StudyMemoCard.source_question_id == source_question_id,
|
||||
StudyMemoCard.deleted_at.is_(None),
|
||||
)
|
||||
.values(needs_review=True, flagged_by=reason, flagged_at=func.now())
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return result.rowcount or 0
|
||||
@@ -1,92 +0,0 @@
|
||||
"""study_memo_card_jobs ORM — card_extract 비동기 작업 큐 (다형 소스).
|
||||
|
||||
231_study_question_jobs 복제 + source_kind/source_id/source_version(=ai_explanation_generated_at).
|
||||
별도 테이블 + 별도 consumer(study_memo_card_jobs_consumer.py) 로 기존 study_queue_consumer 와 격리.
|
||||
|
||||
error_code 권장값:
|
||||
- parse_fail / llm_timeout / unknown → 재시도 대상 (attempts < max_attempts)
|
||||
- all_dropped → 0장 생성. completed 로 종결해 같은 버전 재추출 차단.
|
||||
- no_ready_explanation → ai_explanation 미준비(race). skipped, 비재시도.
|
||||
|
||||
멱등 이중구조: active partial unique(migration 292)는 동시 active 1행만,
|
||||
버전 멱등(같은 source_version 재추출 차단)은 폴러의 NOT EXISTS(source_version) 가 책임.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, SmallInteger, String, Text, text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB, insert as pg_insert
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyMemoCardJob(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_memo_card_jobs"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
source_kind: Mapped[str] = mapped_column(String(40), nullable=False)
|
||||
source_id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, nullable=False)
|
||||
source_version: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(40), nullable=False)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="pending")
|
||||
attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False, default=0)
|
||||
max_attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False, default=2)
|
||||
error_code: Mapped[str | None] = mapped_column(String(40))
|
||||
error_message: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
payload: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
started_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
completed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
# active partial unique idx (source_kind, source_id) WHERE active 는 migration 292.
|
||||
|
||||
|
||||
async def enqueue_study_memo_card_job(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
user_id: int,
|
||||
source_kind: str,
|
||||
source_id: int,
|
||||
source_version: datetime | None,
|
||||
kind: str = "card_extract",
|
||||
payload: dict[str, Any] | None = None,
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""study_memo_card_jobs 에 행 추가 (DB 레벨 동시 active 중복 방어).
|
||||
|
||||
같은 (source_kind, source_id) 활성 행(pending/processing)이 있으면 False.
|
||||
버전 멱등(같은 source_version 재추출 차단)은 호출 측 폴러의 NOT EXISTS 가 선판단.
|
||||
|
||||
Returns: True = 새 enqueue, False = active 중복으로 건너뜀.
|
||||
"""
|
||||
values: dict[str, Any] = {
|
||||
"user_id": user_id,
|
||||
"source_kind": source_kind,
|
||||
"source_id": source_id,
|
||||
"source_version": source_version,
|
||||
"kind": kind,
|
||||
"status": "pending",
|
||||
}
|
||||
if payload is not None:
|
||||
values["payload"] = payload
|
||||
stmt = (
|
||||
pg_insert(StudyMemoCardJob)
|
||||
.values(**values)
|
||||
.on_conflict_do_nothing(
|
||||
index_elements=["source_kind", "source_id"],
|
||||
index_where=text("status IN ('pending', 'processing')"),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return result.rowcount > 0
|
||||
@@ -1,88 +0,0 @@
|
||||
"""study_memo_card_progress ORM — 카드 SR(간격반복) 상태 (문제 progress '분리 미러').
|
||||
|
||||
migration 294. 226 골격 축소: SR 4컬럼(last_outcome/last_reviewed_at/due_at/review_stage)만,
|
||||
pattern 분류 컬럼은 미보유(카드 복습함은 due/미확인/완료 3탭). UNIQUE(user_id, card_id).
|
||||
간격 산술은 sr_schedule.py 단일 source.
|
||||
|
||||
입고 정책(결정 2026-06-07): '평가 즉시 자동 입고' — 애매/모름 카드는 평가 즉시 due 부여
|
||||
(문제 SR의 [학습완료] 수동 게이트와 달리 자동). 암(correct) 카드는 due 안 박음(큐 폭발 방지).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, SmallInteger, String, UniqueConstraint, select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
from models.study_memo_card import StudyMemoCard
|
||||
from services.study import sr_schedule
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyMemoCardProgress(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_memo_card_progress"
|
||||
__table_args__ = (UniqueConstraint("user_id", "card_id", name="uq_card_progress_user_card"),)
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
card_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_memo_cards.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
last_outcome: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
|
||||
last_reviewed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
due_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
review_stage: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger)
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def rate_card(
|
||||
session: AsyncSession, *, card: StudyMemoCard, outcome: str, now: datetime
|
||||
) -> StudyMemoCardProgress:
|
||||
"""카드 자기평가 1건 처리 (SR 즉시 자동 입고). outcome ∈ correct/wrong/unsure.
|
||||
|
||||
- progress 없으면 생성. last_outcome/last_reviewed_at 갱신.
|
||||
- 이미 due(복습 큐)면 sr_schedule.advance(전진/리셋/졸업).
|
||||
- due 없으면 애매/모름만 first_due 부여(즉시 입고), 암은 due 안 박음.
|
||||
caller 가 commit.
|
||||
"""
|
||||
progress = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(StudyMemoCardProgress).where(
|
||||
StudyMemoCardProgress.user_id == card.user_id,
|
||||
StudyMemoCardProgress.card_id == card.id,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
).scalar_one_or_none()
|
||||
if progress is None:
|
||||
progress = StudyMemoCardProgress(
|
||||
user_id=card.user_id, study_topic_id=card.study_topic_id, card_id=card.id
|
||||
)
|
||||
session.add(progress)
|
||||
|
||||
progress.last_outcome = outcome
|
||||
progress.last_reviewed_at = now
|
||||
|
||||
if progress.due_at is not None:
|
||||
result = sr_schedule.advance(progress.review_stage, outcome, now)
|
||||
if result is not None: # skipped 는 None → 불변
|
||||
progress.review_stage, progress.due_at = result
|
||||
elif outcome in ("wrong", "unsure"):
|
||||
# 즉시 자동 입고: 애매·모름은 평가 즉시 복습 큐로 (stage0 + 내일)
|
||||
progress.review_stage, progress.due_at = sr_schedule.first_due(now)
|
||||
# outcome == 'correct' 이고 due 없음 → due 안 박음(큐 폭발 방지)
|
||||
|
||||
return progress
|
||||
@@ -1,140 +0,0 @@
|
||||
"""study_questions / study_question_attempts ORM — 학습 워크스페이스의 문제은행 트랙
|
||||
|
||||
PR-2 가드레일:
|
||||
- study_topic 1차 컨테이너에 자산 타입별 조인 테이블 추가 방식. polymorphic 단일 테이블 영구 금지.
|
||||
- subject/scope 는 강한 enum 미사용 (jlpt 등 어학 분류 확장 여지).
|
||||
- 문제 삭제는 API 에서 soft delete only. attempts FK 는 ON DELETE RESTRICT 로 DB 레벨 보호 (hard delete 실수 차단, 이력 보존).
|
||||
- correct_choice 변경 시 기존 attempt.is_correct 재계산 안 함 (기록은 그 시점의 사실).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from pgvector.sqlalchemy import Vector
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, ForeignKey, Integer, SmallInteger, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuestion(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_questions"
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
|
||||
question_text: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
choice_1: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
choice_2: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
choice_3: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
choice_4: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
correct_choice: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False)
|
||||
|
||||
subject: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
scope: Mapped[str | None] = mapped_column(String(200))
|
||||
exam_name: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
exam_round: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
explanation: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
source_note: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
is_active: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True, nullable=False)
|
||||
|
||||
# PR-6: 회차 안 문항 번호 (1~exam_round_size). NULL 허용 — 기존 행 + 회차 미설정 입력
|
||||
exam_question_number: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger)
|
||||
|
||||
# PR-3: AI 풀이 캐시 (수동 트리거)
|
||||
# status: none | pending | ready | failed | stale (강한 enum 미사용, VARCHAR 권장값)
|
||||
ai_explanation: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
ai_explanation_status: Mapped[str] = mapped_column(
|
||||
String(20), default="none", nullable=False
|
||||
)
|
||||
ai_explanation_generated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True)
|
||||
)
|
||||
ai_explanation_model: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
|
||||
# PR-4: 자동 임베딩 (bge-m3 1024차원). status 가 큐 역할.
|
||||
# 재계산 트리거 = question_text / choice_1~4 변경.
|
||||
# correct_choice / subject / scope / explanation 변경은 재계산 안 함.
|
||||
embedding = mapped_column(Vector(1024), nullable=True)
|
||||
embedding_status: Mapped[str] = mapped_column(
|
||||
String(20), default="none", nullable=False
|
||||
)
|
||||
embedding_updated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True)
|
||||
)
|
||||
embedding_model: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
|
||||
# PR-12-A 후속: related-types 영속 캐시. 임베딩 ready 워커가 채우고,
|
||||
# 같은 토픽 다른 문제 ready 시 related_computed_at=NULL 마킹 → 다음 cron 재계산.
|
||||
related_repeat: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
related_similar: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
related_repeat_round_count: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
related_similar_round_count: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
related_repeat_grade: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
|
||||
related_computed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
related_threshold_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
|
||||
|
||||
# 공부 암기노트 Phase 1: 검수 대기 플래그 (DDL=migration 296). 정정/삭제 훅 + needs_review 큐가 set/clear.
|
||||
# flagged_by 권장값: 'user' / 'source_changed' / 'source_deleted' (서버측 상수, read-time 매핑).
|
||||
needs_review: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False, nullable=False)
|
||||
flagged_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
flagged_by: Mapped[str | None] = mapped_column(String(40))
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
deleted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
# 연관 — 통합 뷰/통계 조회 시 selectinload 으로 끌어옴
|
||||
topic: Mapped["StudyTopic | None"] = relationship( # type: ignore[name-defined] # noqa: F821
|
||||
"StudyTopic", back_populates="questions", lazy="noload"
|
||||
)
|
||||
attempts: Mapped[list["StudyQuestionAttempt"]] = relationship(
|
||||
back_populates="question",
|
||||
cascade="all, delete-orphan", # ORM 레벨 cascade — 실 hard delete 는 RESTRICT FK 가 막음
|
||||
order_by="StudyQuestionAttempt.answered_at.desc()",
|
||||
lazy="noload",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuestionAttempt(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_question_attempts"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
study_question_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger,
|
||||
ForeignKey("study_questions.id", ondelete="RESTRICT"),
|
||||
nullable=False,
|
||||
)
|
||||
study_topic_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_topics.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
# PR-9: selected_choice 는 NULL 허용 (unsure 케이스). is_correct 는 false 로 박힘.
|
||||
selected_choice: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger, nullable=True)
|
||||
correct_choice: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False)
|
||||
is_correct: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False)
|
||||
# PR-9: outcome 권장값 (correct/wrong/unsure). 강한 enum 미사용.
|
||||
outcome: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False)
|
||||
answered_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
# PR-10: 어떤 quiz 세션의 attempt 인지 (NULL = 세션 외 직접 입력 또는 세션 삭제됨).
|
||||
quiz_session_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_quiz_sessions.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True
|
||||
)
|
||||
# PR-10: 결과 카드에서 "학습완료" 체크 시 박힘. NULL = 미확인.
|
||||
reviewed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
question: Mapped["StudyQuestion"] = relationship(back_populates="attempts")
|
||||
@@ -1,31 +0,0 @@
|
||||
"""study_question_images ORM (PR-8) — 문제별 첨부 이미지.
|
||||
|
||||
저장: NAS /documents/study_question_images/{topic_id}/{qid}/{img_id}.{ext}
|
||||
표시: GET /api/study-questions/{qid}/images/{img_id}/raw (인증 필요)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Integer, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuestionImage(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_question_images"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
study_question_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_questions.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
file_path: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
file_size: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, nullable=False)
|
||||
mime_type: Mapped[str] = mapped_column(String(80), nullable=False)
|
||||
sort_order: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0, nullable=False)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
@@ -1,87 +0,0 @@
|
||||
"""study_question_jobs ORM (Phase 4-A) — study 도메인 전용 비동기 작업 큐.
|
||||
|
||||
processing_queue 가 documents.id FK 라 study_questions 에 직접 재사용 불가.
|
||||
별도 테이블 + 별도 consumer (study_queue_consumer.py).
|
||||
|
||||
kind 권장값:
|
||||
- 'explanation' (Phase 4-A): wrong/unsure 문제의 AI 풀이 prefetch
|
||||
- 'session_summary' (Phase 4-B 예약): 세션 단위 종합 분석. session_summary 는 question
|
||||
단위에 얹기 어색해 Phase 4-B 구현 시 study_quiz_session_jobs 별도 분리 검토.
|
||||
|
||||
terminal status (completed/failed/skipped) 는 completed_at 항상 기록.
|
||||
failed 재시도는 기존 row 를 pending 으로 되살리지 않고 새 row 생성 — 이력 누적.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, SmallInteger, String, Text, text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB, insert as pg_insert
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuestionJob(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_question_jobs"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
study_question_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_questions.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
kind: Mapped[str] = mapped_column(String(40), nullable=False)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="pending")
|
||||
attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False, default=0)
|
||||
max_attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False, default=2)
|
||||
error_code: Mapped[str | None] = mapped_column(String(40))
|
||||
error_message: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
payload: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
started_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
completed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
# active partial unique idx 는 migration 232 가 관리.
|
||||
|
||||
|
||||
async def enqueue_study_question_job(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
study_question_id: int,
|
||||
user_id: int,
|
||||
kind: str,
|
||||
payload: dict[str, Any] | None = None,
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""study_question_jobs 에 행 추가 (DB 레벨 중복 방어).
|
||||
|
||||
같은 (study_question_id, kind) 에 활성 행 (pending/processing) 이 이미 있으면
|
||||
아무것도 하지 않고 False 반환. terminal 이력은 별도 row 로 누적되므로 이번 호출이
|
||||
failed/skipped/completed row 와 무관하게 새 active 행을 만들 수 있다.
|
||||
|
||||
Returns: True = 새 enqueue 발생, False = 중복으로 건너뜀.
|
||||
"""
|
||||
values: dict[str, Any] = {
|
||||
"study_question_id": study_question_id,
|
||||
"user_id": user_id,
|
||||
"kind": kind,
|
||||
"status": "pending",
|
||||
}
|
||||
if payload is not None:
|
||||
values["payload"] = payload
|
||||
stmt = (
|
||||
pg_insert(StudyQuestionJob)
|
||||
.values(**values)
|
||||
.on_conflict_do_nothing(
|
||||
index_elements=["study_question_id", "kind"],
|
||||
index_where=text("status IN ('pending', 'processing')"),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return result.rowcount > 0
|
||||
@@ -1,73 +0,0 @@
|
||||
"""study_question_progress — 사용자 × 토픽 × 문제 단위 현재 상태 캐시 (Phase 1).
|
||||
|
||||
attempts (append-only 원본 로그) 와 분리. 한 번 박힌 attempts 는 절대 update 안 함.
|
||||
progress 는 마지막 시도 / 사용자 검토 / 복습 큐 / 패턴 분류 derived 4 차원 메타.
|
||||
|
||||
세션 종료 시 finalize 가 다음 갱신:
|
||||
- last_outcome / last_attempted_at / last_attempt_id
|
||||
- pattern_state / pattern_updated_at / pattern_window_attempts
|
||||
- (이미 due_at 박힌 행만) review_stage / due_at ← 복습 stage 갱신
|
||||
|
||||
review-complete 가 다음 갱신:
|
||||
- last_reviewed_at
|
||||
- (wrong/unsure 인 경우) due_at 최초 부여
|
||||
|
||||
study_question_id 는 단일 topic 소속 전제 (현재 가스기사 토픽 4 단일 운영). 향후 question
|
||||
재사용/N:M 가능성 대비 unique 키는 (user_id, study_topic_id, study_question_id) 3 키.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Integer, SmallInteger, String, UniqueConstraint
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuestionProgress(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_question_progress"
|
||||
__table_args__ = (
|
||||
UniqueConstraint(
|
||||
"user_id", "study_topic_id", "study_question_id",
|
||||
name="uq_progress_user_topic_question",
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
study_question_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_questions.id", ondelete="RESTRICT"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 마지막 시도 요약
|
||||
last_outcome: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
|
||||
last_attempted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
last_attempt_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_question_attempts.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 사용자 검토 상태
|
||||
last_reviewed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
# 복습 큐
|
||||
due_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
review_stage: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger)
|
||||
|
||||
# 패턴 분류 (derived)
|
||||
pattern_state: Mapped[str | None] = mapped_column(String(30))
|
||||
pattern_updated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
pattern_window_attempts: Mapped[int | None] = mapped_column(SmallInteger)
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
@@ -1,58 +0,0 @@
|
||||
"""study_quiz_sessions ORM (PR-10) — 문제풀이 세션 기록 + 이어풀기.
|
||||
|
||||
한 토픽의 한 회차 풀이 = 한 행. question_ids 는 출제 순서 스냅샷.
|
||||
status: in_progress / done / abandoned (강한 enum 미사용 — VARCHAR 권장값).
|
||||
한 토픽당 in_progress 1개 강제는 partial unique idx (마이그레이션 207).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, ForeignKey, Integer, String
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuizSession(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_quiz_sessions"
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
|
||||
target_per_subject: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=20)
|
||||
subject_filter: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
wrong_only: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
# PR-12-B: 출제 모드. 권장값 = random (1차) / frequent_focus / wrong_variants (예약).
|
||||
quiz_mode: Mapped[str] = mapped_column(String(30), nullable=False, default="random")
|
||||
|
||||
# 출제 순서 스냅샷 — list[int] (question id). 출제 후 변경 안 됨.
|
||||
question_ids: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False)
|
||||
# {subject: count} 분포. 결과 카드 통계 표시용.
|
||||
subject_distribution: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
|
||||
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="in_progress")
|
||||
cursor: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
|
||||
correct_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
wrong_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
unsure_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
|
||||
# Phase 2-B: finalize 결과 요약 스냅샷. 세션 종료 시점에 박혀 결과 화면 헤더에 노출.
|
||||
newly_correct_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
relapsed_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
recovered_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
chronic_remaining_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, nullable=False, default=0)
|
||||
|
||||
finished_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
|
||||
)
|
||||
@@ -1,35 +0,0 @@
|
||||
"""study_quiz_session_analysis ORM (Phase 4-B v1) — 세션 단위 분석 결과 캐시.
|
||||
|
||||
session_id PK — 한 세션 = 한 분석 결과. worker 가 ON CONFLICT DO UPDATE 로 UPSERT.
|
||||
job 이력은 study_quiz_session_jobs 에 별도 누적, 결과 캐시는 1 row.
|
||||
is_stale=TRUE 는 [재생성] 클릭 후 worker 처리 끝까지만.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, ForeignKey, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuizSessionAnalysis(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_quiz_session_analysis"
|
||||
|
||||
study_quiz_session_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger,
|
||||
ForeignKey("study_quiz_sessions.id", ondelete="CASCADE"),
|
||||
primary_key=True,
|
||||
)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
summary_md: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
confidence: Mapped[str | None] = mapped_column(String(10))
|
||||
model_name: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
generated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
is_stale: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, nullable=False, default=False)
|
||||
@@ -1,80 +0,0 @@
|
||||
"""study_quiz_session_jobs ORM (Phase 4-B v1) — 세션 단위 분석 작업 큐.
|
||||
|
||||
study_question_jobs 와 분리 — FK 단일 의미 (study_quiz_session_id NOT NULL)
|
||||
+ 운영 SQL 명확성 + 4-A/4-B 가드/재시도 정책 차이.
|
||||
|
||||
terminal status (completed/failed/skipped) 는 completed_at 항상 기록.
|
||||
재시도는 기존 row 를 pending 으로 되살리지 않고 새 row 생성 — 이력 누적.
|
||||
v1 은 단일 작업 종류 ('analysis') 라 kind 컬럼 없이 session_id 만 키.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, SmallInteger, String, Text, text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB, insert as pg_insert
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyQuizSessionJob(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_quiz_session_jobs"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
study_quiz_session_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger,
|
||||
ForeignKey("study_quiz_sessions.id", ondelete="CASCADE"),
|
||||
nullable=False,
|
||||
)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False, default="pending")
|
||||
attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False, default=0)
|
||||
max_attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, nullable=False, default=2)
|
||||
error_code: Mapped[str | None] = mapped_column(String(40))
|
||||
error_message: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
payload: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
started_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
completed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
|
||||
async def enqueue_session_analysis_job(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
*,
|
||||
study_quiz_session_id: int,
|
||||
user_id: int,
|
||||
payload: dict[str, Any] | None = None,
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""study_quiz_session_jobs 에 row 추가 (DB 레벨 중복 방어).
|
||||
|
||||
같은 session_id 의 활성 행 (pending/processing) 이 이미 있으면 False 반환.
|
||||
terminal 이력은 별도 row 로 누적되므로 이번 호출이 failed/skipped/completed row 와
|
||||
무관하게 새 active 행을 만들 수 있다.
|
||||
|
||||
Returns: True = 새 enqueue 발생, False = 중복으로 건너뜀.
|
||||
"""
|
||||
values: dict[str, Any] = {
|
||||
"study_quiz_session_id": study_quiz_session_id,
|
||||
"user_id": user_id,
|
||||
"status": "pending",
|
||||
}
|
||||
if payload is not None:
|
||||
values["payload"] = payload
|
||||
stmt = (
|
||||
pg_insert(StudyQuizSessionJob)
|
||||
.values(**values)
|
||||
.on_conflict_do_nothing(
|
||||
index_elements=["study_quiz_session_id"],
|
||||
index_where=text("status IN ('pending', 'processing')"),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
result = await session.execute(stmt)
|
||||
return result.rowcount > 0
|
||||
@@ -1,37 +0,0 @@
|
||||
"""study_reminders ORM — 알람 재료 append-only (공부 암기노트 Phase 1).
|
||||
|
||||
study_reminder cron(09/13/19 KST)이 focus 토픽 due 요약을 1행 INSERT, GET /reminders/latest
|
||||
가 읽는다. UPDATE/DELETE 없음. fired_at 은 시간 슬롯으로 truncate 해서 UNIQUE(user, fired_at)
|
||||
멱등(on_conflict_do_nothing)을 성립시킨다(raw now() 마이크로초면 멱등 무효).
|
||||
study_topic_id 는 nullable(전체 집계 행은 NULL) + ON DELETE SET NULL(이력 보존).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Integer
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyReminder(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_reminders"
|
||||
|
||||
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 | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_topics.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
due_count: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
focus_topic_names: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
fired_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True), nullable=False)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# active partial unique 없음 — UNIQUE(user_id, fired_at) 는 migration 298 inline constraint.
|
||||
@@ -1,144 +0,0 @@
|
||||
"""study_sessions / study_session_assets 테이블 ORM — Phase 1 MVP
|
||||
|
||||
목적: iPad 손글씨 학습 세션 (자격증 + 어학) + 모바일 암기노트/퀴즈를 위한 일반 학습 세션.
|
||||
|
||||
설계 원칙:
|
||||
- study_type 으로 certification / language 분기. metadata jsonb 가 도메인별 자유 메타.
|
||||
- 단일 audio_document_id / video_document_id / source_document_id / handwriting_document_id
|
||||
컬럼 만들지 ❌. 모든 미디어 연결은 study_session_assets 로 통일.
|
||||
- documents 본체는 절대 삭제하지 않음. assets cascade 는 sessions 또는 documents 삭제 시.
|
||||
- Phase 1 미사용 필드 (review_state / quiz / ocr / ai_summary / prompt) 는 NULL 허용,
|
||||
자동 로직은 Phase 2~4 에서 별도 PR 로 활성.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import (
|
||||
BigInteger,
|
||||
DateTime,
|
||||
ForeignKey,
|
||||
Integer,
|
||||
String,
|
||||
Text,
|
||||
UniqueConstraint,
|
||||
)
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySession(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_sessions"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 도메인 분기: 'certification' | 'language'
|
||||
study_type: Mapped[str] = mapped_column(
|
||||
String(30), default="certification", nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 자격증/어학 메타
|
||||
certification: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
language_code: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
|
||||
learning_level: Mapped[str | None] = mapped_column(String(80))
|
||||
|
||||
# 공통 과목/주제
|
||||
subject: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
topic: Mapped[str | None] = mapped_column(String(200))
|
||||
|
||||
# 원문 텍스트 snapshot (assets 의 source_scan 과 별개로 발췌 텍스트만 보존)
|
||||
source_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
source_page: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
|
||||
# 학습 모드: 'copy'/'trace'/'blank-repeat'/'dictation'/'shadowing'/'quiz'/'flashcard'
|
||||
mode: Mapped[str] = mapped_column(String(30), default="copy", nullable=False)
|
||||
prompt_question: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
expected_answer: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# 도메인별 자유 메타 (어학 reading/meaning, 자격증 law_article 등)
|
||||
metadata_json: Mapped[dict[str, Any] | None] = mapped_column(
|
||||
"metadata", JSONB
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 횟수 카운트 (보조)
|
||||
target_count: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
repetition_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0, nullable=False)
|
||||
|
||||
# 필기 데이터 (원본) — Phase 1 핵심
|
||||
strokes_json: Mapped[dict[str, Any] | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
canvas_width: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
canvas_height: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
schema_version: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=1, nullable=False)
|
||||
|
||||
# 필기 파생 텍스트 — Phase 2 채움 (Phase 1 NULL)
|
||||
ocr_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
user_corrected_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
ai_summary: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
|
||||
# SRS / 퀴즈 통계 — Phase 4 활성, Phase 1 NULL
|
||||
review_state: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
|
||||
next_review_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
last_quiz_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
correct_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0, nullable=False)
|
||||
incorrect_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0, nullable=False)
|
||||
|
||||
# 학습 워크스페이스(study_topic) 1:N. NULL 허용 — 미분류 세션이 정상 상태.
|
||||
study_topic_id: Mapped[int | None] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_topics.id", ondelete="SET NULL")
|
||||
)
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 연관 assets — 세션 삭제 시 함께 삭제 (DB ON DELETE CASCADE 와 일치)
|
||||
assets: Mapped[list["StudySessionAsset"]] = relationship(
|
||||
back_populates="session",
|
||||
cascade="all, delete-orphan",
|
||||
order_by="StudySessionAsset.sort_order",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 연관 학습 워크스페이스
|
||||
study_topic: Mapped["StudyTopic | None"] = relationship(
|
||||
"StudyTopic", back_populates="sessions", lazy="noload"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class StudySessionAsset(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_session_assets"
|
||||
__table_args__ = (
|
||||
# POST /assets 의 409 근거. NULL role 끼리는 Postgres 기본대로 다른 값으로 취급.
|
||||
UniqueConstraint(
|
||||
"study_session_id", "document_id", "asset_type", "role",
|
||||
name="study_session_assets_session_id_document_id_asset_type_rol_key",
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
study_session_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_sessions.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
document_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 'source_scan' | 'handwriting_png' | 'audio' | 'video' | 'transcript' | 'reference'
|
||||
asset_type: Mapped[str] = mapped_column(String(30), nullable=False)
|
||||
# 'prompt' | 'answer' | 'pronunciation' | 'lecture' | 'listening_source'
|
||||
# | 'shadowing_source' | 'reference'
|
||||
role: Mapped[str | None] = mapped_column(String(40))
|
||||
sort_order: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0, nullable=False)
|
||||
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
session: Mapped["StudySession"] = relationship(back_populates="assets")
|
||||
@@ -1,92 +0,0 @@
|
||||
"""study_topics / study_topic_documents 테이블 ORM — 학습 워크스페이스 1차 컨테이너
|
||||
|
||||
목적: 필기 세션(StudySession) 과 자료(documents) 를 한 학습 주제(예: 가스기사)
|
||||
아래로 묶는 컨테이너. 향후 단어장/오디오/문제세트 같은 학습 자산이 같은
|
||||
컨테이너 아래로 들어올 수 있도록 설계.
|
||||
|
||||
설계 원칙:
|
||||
- documents.category(자료실 UI 축) 와 직교한 별도 분류 축. 자료실 facet/카테고리 미터치.
|
||||
- StudySession.certification/subject/topic 컬럼은 보존, 본 컨테이너 와 직교 세부 메타.
|
||||
- study_type 은 느슨한 분류. DB/Pydantic 강한 enum 미사용. 권장값: certification /
|
||||
language / school / work / general (UI 드롭다운에서만 안내).
|
||||
- soft delete (deleted_at). 동일 user_id+name 의 active 행만 partial unique index 로
|
||||
중복 방지 — 삭제된 주제명 재생성 가능.
|
||||
- 자산 다대다 매핑: 본 PR 은 documents 만 (study_topic_documents). 향후 자산 타입별
|
||||
조인 테이블 추가 (study_topic_audio_assets 등). polymorphic 단일 테이블 금지.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Integer, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyTopic(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_topics"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
name: Mapped[str] = mapped_column(String(120), nullable=False)
|
||||
description: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
color: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
|
||||
|
||||
# 느슨한 분류 (certification/language/school/work/general 권장)
|
||||
study_type: Mapped[str | None] = mapped_column(String(40))
|
||||
|
||||
sort_order: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0, nullable=False)
|
||||
|
||||
# PR-6: 시험 메타 (회차당 문항 수 + 과목 리스트)
|
||||
exam_round_size: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
|
||||
exam_subjects: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=list)
|
||||
|
||||
# 공부 암기노트 Phase 1: 공부중 태그 (DDL=migration 295).
|
||||
# focused_at IS NOT NULL = 포커스 중 (reminder/세션-prep 대상).
|
||||
focused_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
|
||||
)
|
||||
deleted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
# 연관 — 세션 (1:N), 자료 매핑 (N:M), 문제 (1:N PR-2)
|
||||
sessions: Mapped[list["StudySession"]] = relationship( # type: ignore[name-defined] # noqa: F821
|
||||
"StudySession", back_populates="study_topic", lazy="noload"
|
||||
)
|
||||
document_links: Mapped[list["StudyTopicDocument"]] = relationship(
|
||||
back_populates="topic",
|
||||
cascade="all, delete-orphan",
|
||||
order_by="StudyTopicDocument.sort_order",
|
||||
lazy="noload",
|
||||
)
|
||||
questions: Mapped[list["StudyQuestion"]] = relationship( # type: ignore[name-defined] # noqa: F821
|
||||
"StudyQuestion", back_populates="topic", lazy="noload"
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyTopicDocument(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_topic_documents"
|
||||
|
||||
study_topic_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("study_topics.id", ondelete="CASCADE"), primary_key=True
|
||||
)
|
||||
document_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), primary_key=True
|
||||
)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
sort_order: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0, nullable=False)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
topic: Mapped["StudyTopic"] = relationship(back_populates="document_links")
|
||||
@@ -1,38 +0,0 @@
|
||||
"""study_topic_subject_notes ORM (PR-9) — 분야 설명 캐시.
|
||||
|
||||
(user, study_topic, subject, scope) 단위 unique. AI 즉석 생성 + 캐시.
|
||||
사용자가 풀이 결과 화면에서 "모르겠음" 카드 클릭 시 호출.
|
||||
|
||||
status: none/pending/ready/failed/stale (PR-3 패턴 동일).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, String, Text
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class StudyTopicSubjectNote(Base):
|
||||
__tablename__ = "study_topic_subject_notes"
|
||||
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
subject: Mapped[str] = mapped_column(String(120), nullable=False)
|
||||
scope: Mapped[str] = mapped_column(String(200), nullable=False, default="")
|
||||
content: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(String(20), default="none", nullable=False)
|
||||
generated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
model: Mapped[str | None] = mapped_column(String(120))
|
||||
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
|
||||
)
|
||||
@@ -16,9 +16,7 @@ class User(Base):
|
||||
password_hash: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
totp_secret: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64))
|
||||
is_active: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True)
|
||||
is_admin: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False, server_default="false")
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now
|
||||
)
|
||||
last_login_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
password_changed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
|
||||
@@ -1,76 +0,0 @@
|
||||
"""worker_capabilities + worker_heartbeats + worker_jobs 테이블 ORM.
|
||||
|
||||
1A scaffold (mig 270~274) + 1B 활성화 (mig 275~276). 1B = WorkerJob 신규 + 5 endpoint 실 구현.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, SmallInteger, Text
|
||||
from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
|
||||
|
||||
from core.database import Base
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerCapability(Base):
|
||||
__tablename__ = "worker_capabilities"
|
||||
|
||||
worker_id: Mapped[str] = mapped_column(Text, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
device_label: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
worker_class: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
tier: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
capabilities: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, default=list, nullable=False)
|
||||
models_loaded: Mapped[list] = mapped_column(JSONB, default=list, nullable=False)
|
||||
endpoint: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
last_registered_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerHeartbeat(Base):
|
||||
__tablename__ = "worker_heartbeats"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
worker_id: Mapped[str] = mapped_column(
|
||||
Text, ForeignKey("worker_capabilities.worker_id"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
heartbeat_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
current_job_id: Mapped[int | None] = mapped_column(BigInteger)
|
||||
battery: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
thermal: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
raw_payload: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, default=dict, nullable=False)
|
||||
|
||||
|
||||
class WorkerJob(Base):
|
||||
# user_id = job owner user_id (실 사용자). worker bot 아님. worker 인증은 worker_id+JWT 별도.
|
||||
# result = raw JSONB only (policy §B.2 invariant 3 — canonical promote = Notebook-Pilot-1).
|
||||
__tablename__ = "worker_jobs"
|
||||
|
||||
id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
|
||||
user_id: Mapped[int] = mapped_column(
|
||||
BigInteger, ForeignKey("users.id"), nullable=False
|
||||
)
|
||||
job_type: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False)
|
||||
status: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False, default="pending")
|
||||
worker_id: Mapped[str | None] = mapped_column(
|
||||
Text, ForeignKey("worker_capabilities.worker_id")
|
||||
)
|
||||
payload: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, default=dict, nullable=False)
|
||||
result: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
|
||||
error_message: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
|
||||
attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, default=0, nullable=False)
|
||||
max_attempts: Mapped[int] = mapped_column(SmallInteger, default=3, nullable=False)
|
||||
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
|
||||
DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
|
||||
)
|
||||
claimed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
completed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
|
||||
@@ -1,5 +0,0 @@
|
||||
"""AI policy layer — pure-function judgment engine.
|
||||
|
||||
Runtime 동작 변경 없음. 이 패키지를 app/workers 나 app/api 에서 import 하지 말 것
|
||||
(PR-A CI gate: import 격리 검증).
|
||||
"""
|
||||
@@ -1,56 +0,0 @@
|
||||
"""Audit — 4B 가 자체 답변한 경우 금지 패턴 검출.
|
||||
|
||||
escalate_to_26b=False 인 이벤트에만 호출. 위반 검출 시 policy_violation=true 로
|
||||
analyze_events 에 기록되고 야간 sweep 에서 under_escalation 후보로 포획된다.
|
||||
|
||||
detection_patterns 는 Python re.search() 로 평가 (Postgres regex 아님).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import re
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
from typing import Iterable
|
||||
|
||||
from policy.loader import load_policy
|
||||
from policy.schema import DomainPolicy, ForbiddenRule
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=256)
|
||||
def _compiled_patterns(pattern_tuple: tuple[str, ...]) -> tuple[re.Pattern[str], ...]:
|
||||
return tuple(re.compile(p) for p in pattern_tuple)
|
||||
|
||||
|
||||
def _rules_for_subject(
|
||||
policy: DomainPolicy, subject_domain: str
|
||||
) -> Iterable[ForbiddenRule]:
|
||||
for rule in policy.forbidden_for_4b:
|
||||
if subject_domain in rule.applies_when_subject_in:
|
||||
yield rule
|
||||
|
||||
|
||||
def check_4b_output_violations(
|
||||
output_text: str,
|
||||
subject_domain: str,
|
||||
*,
|
||||
policy: DomainPolicy | None = None,
|
||||
) -> list[str]:
|
||||
"""Return list of violated forbidden-rule IDs (빈 리스트면 위반 없음).
|
||||
|
||||
Parameters
|
||||
----------
|
||||
output_text: 4B 가 생성한 자체 답변 텍스트.
|
||||
subject_domain: routing 에서 결정된 도메인 이름. fallback 도메인은 `generic`.
|
||||
policy: 주입용 (테스트). None 이면 load_policy().
|
||||
"""
|
||||
if not output_text:
|
||||
return []
|
||||
if policy is None:
|
||||
policy = load_policy()
|
||||
|
||||
violations: list[str] = []
|
||||
for rule in _rules_for_subject(policy, subject_domain):
|
||||
patterns = _compiled_patterns(tuple(rule.detection_patterns))
|
||||
if any(p.search(output_text) for p in patterns):
|
||||
violations.append(rule.id)
|
||||
return violations
|
||||
@@ -1,67 +0,0 @@
|
||||
"""domain_policy.yaml loader with lru_cache."""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import os
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import yaml
|
||||
|
||||
from policy.schema import DomainPolicy
|
||||
|
||||
|
||||
DEFAULT_POLICY_FILENAME = "domain_policy.yaml"
|
||||
POLICY_PATH_ENV = "POLICY_PATH"
|
||||
|
||||
|
||||
def _resolve_path(path: str | None) -> Path:
|
||||
if path is not None:
|
||||
return Path(path)
|
||||
env_path = os.environ.get(POLICY_PATH_ENV)
|
||||
if env_path:
|
||||
return Path(env_path)
|
||||
|
||||
# 검색 순서 (multi-env 호환):
|
||||
# 1. cwd / domain_policy.yaml 로컬 pytest (repo-root 실행)
|
||||
# 2. /app / domain_policy.yaml container bind-mount 경로
|
||||
# 3. /app/../domain_policy.yaml container: /app 의 parent
|
||||
# 4. <this>.parent.parent.parent / yaml policy 패키지 기준 repo-root
|
||||
candidates = [
|
||||
Path.cwd() / DEFAULT_POLICY_FILENAME,
|
||||
Path("/app") / DEFAULT_POLICY_FILENAME,
|
||||
Path("/app").parent / DEFAULT_POLICY_FILENAME,
|
||||
Path(__file__).resolve().parent.parent.parent / DEFAULT_POLICY_FILENAME,
|
||||
]
|
||||
for c in candidates:
|
||||
if c.is_file():
|
||||
return c
|
||||
# 찾지 못한 경우 첫 후보 반환 → 나중에 FileNotFoundError 로 명확히 실패
|
||||
return candidates[0]
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=8)
|
||||
def _load_cached(resolved: str) -> DomainPolicy:
|
||||
text = Path(resolved).read_text(encoding="utf-8")
|
||||
raw = yaml.safe_load(text)
|
||||
return DomainPolicy.model_validate(raw)
|
||||
|
||||
|
||||
def load_policy(path: str | None = None) -> DomainPolicy:
|
||||
"""Load policy yaml and validate via pydantic.
|
||||
|
||||
Cache key = resolved absolute path (문자열). 테스트에서 다른 path 주면 별도 캐시.
|
||||
"""
|
||||
resolved = str(_resolve_path(path).resolve())
|
||||
return _load_cached(resolved)
|
||||
|
||||
|
||||
def clear_cache() -> None:
|
||||
"""테스트용 — 연속 호출 시 서로 다른 yaml 을 반영해야 할 때."""
|
||||
_load_cached.cache_clear()
|
||||
|
||||
|
||||
def read_policy_bytes(path: str | None = None) -> bytes:
|
||||
"""policy_version hash 계산용 — yaml 원본 바이트."""
|
||||
resolved = _resolve_path(path).resolve()
|
||||
return resolved.read_bytes()
|
||||
@@ -1,153 +0,0 @@
|
||||
"""Prompt rendering — yaml excerpt 를 template placeholder 에 주입.
|
||||
|
||||
템플릿에는 다음 placeholder 가 있다:
|
||||
{forbidden_block} — subject 별 forbidden_for_4b 블록 주입
|
||||
{subject_description} — subject_domains[domain].description
|
||||
{confidence_threshold} — escalation.confidence_threshold
|
||||
{context_cap} — escalation.context_char_cap_4b
|
||||
{context_cap_doc_count} — P6 전용 (batch 문서 수 cap, 기본 500)
|
||||
|
||||
policy_version() = sha256(yaml_bytes + template_bytes)[:12].
|
||||
yaml 또는 template 이 바뀌면 자동 bump → analyze_events.policy_version 으로 추적.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import hashlib
|
||||
from functools import lru_cache
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from policy.loader import load_policy, read_policy_bytes
|
||||
from policy.schema import DomainPolicy
|
||||
|
||||
|
||||
# 기본 템플릿 경로 — repo root 기준
|
||||
TEMPLATE_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent / "prompts" / "policy"
|
||||
|
||||
# 4B / 26B 구분 (관측성 + 테스트 편의)
|
||||
KNOWN_4B_TASKS = {
|
||||
"p1_triage",
|
||||
"p2_nas_rule",
|
||||
"p3a_short_summary",
|
||||
"p3b_entities",
|
||||
"p4a_advice_trigger",
|
||||
"p4b_retrieval",
|
||||
"p6_night_sweep",
|
||||
}
|
||||
KNOWN_26B_TASKS = {
|
||||
"p3c_deep_summary",
|
||||
"p4b_synthesis",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _template_path(task: str) -> Path:
|
||||
return TEMPLATE_DIR / f"{task}.txt"
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=64)
|
||||
def _read_template(task: str) -> str:
|
||||
path = _template_path(task)
|
||||
if not path.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"policy template '{task}' not found at {path}")
|
||||
return path.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
|
||||
@lru_cache(maxsize=64)
|
||||
def _read_template_bytes(task: str) -> bytes:
|
||||
return _template_path(task).read_bytes()
|
||||
|
||||
|
||||
def _forbidden_block_for(
|
||||
policy: DomainPolicy, subject_domain: str
|
||||
) -> str:
|
||||
"""해당 도메인에 적용되는 forbidden_for_4b 규칙을 프롬프트 블록으로 렌더."""
|
||||
lines = ["=== 4B 절대 금지 작업 ===",
|
||||
"다음에 해당하면 자체 답변 금지, escalate_to_26b=true + envelope 만 응답.",
|
||||
""]
|
||||
count = 0
|
||||
for rule in policy.forbidden_for_4b:
|
||||
if subject_domain in rule.applies_when_subject_in:
|
||||
count += 1
|
||||
lines.append(f"{count}. [{rule.id}] {rule.description}")
|
||||
if count == 0:
|
||||
lines.append("(해당 도메인에 등록된 금지 항목 없음 — 일반 규칙만 적용)")
|
||||
lines.append("")
|
||||
lines.append("금지 위반 시 사후 audit (check_4b_output_violations) 에서 탐지되어")
|
||||
lines.append("policy_violation=true 로 기록 + under_escalation 큐로 재처리.")
|
||||
return "\n".join(lines)
|
||||
|
||||
|
||||
def render_4b(
|
||||
task: str,
|
||||
subject_domain: str,
|
||||
*,
|
||||
policy: DomainPolicy | None = None,
|
||||
) -> str:
|
||||
"""4B 용 템플릿에 정책 excerpt 를 주입하고 반환.
|
||||
|
||||
사용자 input placeholder ({{filename}}, {{extracted_text}} 등, 이중중괄호) 는
|
||||
그대로 남는다. PR-B 의 worker 가 str.format 또는 Template 으로 최종 주입.
|
||||
"""
|
||||
if task not in KNOWN_4B_TASKS:
|
||||
raise ValueError(f"'{task}' is not a 4B task (known: {KNOWN_4B_TASKS})")
|
||||
if policy is None:
|
||||
policy = load_policy()
|
||||
|
||||
template = _read_template(task)
|
||||
domain_spec = (
|
||||
policy.subject_domains.get(subject_domain)
|
||||
or policy.fallback_domain
|
||||
)
|
||||
|
||||
return template.format(
|
||||
forbidden_block=_forbidden_block_for(policy, subject_domain),
|
||||
subject_description=domain_spec.description,
|
||||
confidence_threshold=policy.escalation.confidence_threshold,
|
||||
context_cap=policy.escalation.context_char_cap_4b,
|
||||
context_cap_doc_count=500,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def render_26b(
|
||||
task: str,
|
||||
subject_domain: str,
|
||||
*,
|
||||
policy: DomainPolicy | None = None,
|
||||
) -> str:
|
||||
"""26B 용 템플릿 렌더."""
|
||||
if task not in KNOWN_26B_TASKS:
|
||||
raise ValueError(f"'{task}' is not a 26B task (known: {KNOWN_26B_TASKS})")
|
||||
if policy is None:
|
||||
policy = load_policy()
|
||||
|
||||
template = _read_template(task)
|
||||
domain_spec = (
|
||||
policy.subject_domains.get(subject_domain)
|
||||
or policy.fallback_domain
|
||||
)
|
||||
|
||||
return template.format(
|
||||
forbidden_block=_forbidden_block_for(policy, subject_domain),
|
||||
subject_description=domain_spec.description,
|
||||
confidence_threshold=policy.escalation.confidence_threshold,
|
||||
context_cap=policy.escalation.context_char_cap_26b,
|
||||
context_cap_doc_count=500,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def policy_version(task: str, *, policy_path: str | None = None) -> str:
|
||||
"""Return sha256(yaml_bytes + template_bytes)[:12].
|
||||
|
||||
Deterministic — 같은 (yaml, template) → 같은 hash. 한 쪽만 변경돼도 변경됨.
|
||||
analyze_events.policy_version 에 저장되어 drift 추적.
|
||||
"""
|
||||
yaml_bytes = read_policy_bytes(policy_path)
|
||||
template_bytes = _read_template_bytes(task)
|
||||
h = hashlib.sha256(yaml_bytes + template_bytes).hexdigest()
|
||||
return h[:12]
|
||||
|
||||
|
||||
def clear_cache() -> None:
|
||||
"""테스트용 — 템플릿 재읽기."""
|
||||
_read_template.cache_clear()
|
||||
_read_template_bytes.cache_clear()
|
||||
@@ -1,178 +0,0 @@
|
||||
"""Routing engine — 4B 출력 + 상황을 받아 26B 에스컬레이션 여부를 결정.
|
||||
|
||||
6 invariants (모두 deterministic, code-level HARD rules):
|
||||
|
||||
INV-1 self_declare_add_only
|
||||
deterministic_high_impact=True AND self_declare=False → high_impact_task=True
|
||||
(self_declare 는 ADD only; OFF 불가)
|
||||
|
||||
INV-2 risk_flag_requires_26b_forces_escalation
|
||||
any(flag where policy.risk_flags[flag].requires_26b) → escalate=True
|
||||
|
||||
INV-3 context_cap_forces_escalation
|
||||
content_chars > policy.escalation.context_char_cap_4b → escalate=True, reason="long_context"
|
||||
|
||||
INV-4 multi_doc_forces_escalation
|
||||
evidence_doc_count >= policy.escalation.escalate_on_multi_doc_count
|
||||
→ escalate=True, reason="multi_doc", add "multi_doc_dependency" to risk_flags
|
||||
|
||||
INV-5 risk_flags_union
|
||||
final risk_flags = UNION(domain.default_risk_flags, self_declared, derived)
|
||||
self_declared 는 ADD only; default 있어도 self 가 추가 flag 붙이면 합집합
|
||||
|
||||
INV-6 fallback_domain for unknown
|
||||
subject_domain not in policy.subject_domains → use policy.fallback_domain
|
||||
(routing 이 None/undefined 로 빠지는 edge case 0)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
from typing import Iterable
|
||||
|
||||
from policy.loader import load_policy
|
||||
from policy.schema import DomainPolicy, SubjectDomain, FallbackDomain
|
||||
|
||||
|
||||
# --- Reason 문자열 상수 (tests 에서 참조) -----------------------------------
|
||||
REASON_HIGH_IMPACT = "high_impact"
|
||||
REASON_RISK_FLAG = "risk_flag_requires_26b"
|
||||
REASON_LOW_CONFIDENCE = "low_confidence"
|
||||
REASON_LONG_CONTEXT = "long_context"
|
||||
REASON_MULTI_DOC = "multi_doc"
|
||||
REASON_FALLBACK_DOMAIN = "fallback_domain"
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class RoutingDecision:
|
||||
escalate_to_26b: bool
|
||||
escalation_reasons: tuple[str, ...]
|
||||
risk_flags: tuple[str, ...]
|
||||
high_impact_task: bool
|
||||
synthesis_directives: tuple[str, ...]
|
||||
subject_domain_used: str # 실제 적용된 도메인 이름 (fallback 인 경우 fallback_domain.name)
|
||||
used_fallback: bool = False
|
||||
|
||||
|
||||
def _resolve_domain(
|
||||
policy: DomainPolicy, subject_domain: str
|
||||
) -> tuple[SubjectDomain | FallbackDomain, str, bool]:
|
||||
"""INV-6 — 매칭 실패 시 fallback_domain."""
|
||||
spec = policy.subject_domains.get(subject_domain)
|
||||
if spec is not None:
|
||||
return spec, subject_domain, False
|
||||
return policy.fallback_domain, policy.fallback_domain.name, True
|
||||
|
||||
|
||||
def decide_routing(
|
||||
*,
|
||||
subject_domain: str,
|
||||
content_chars: int,
|
||||
deterministic_keyword_hits: Iterable[str] = (),
|
||||
self_declared_high_impact: bool = False,
|
||||
self_declared_risk_flags: Iterable[str] = (),
|
||||
confidence: float = 1.0,
|
||||
evidence_doc_count: int = 0,
|
||||
policy: DomainPolicy | None = None,
|
||||
) -> RoutingDecision:
|
||||
"""Pure function — yaml 과 입력만으로 결정론적 결과.
|
||||
|
||||
Parameters
|
||||
----------
|
||||
subject_domain: upstream (keyword/source_channel 매칭) 이 정한 도메인 이름.
|
||||
content_chars: 4B 에 들어간 본문 문자 수.
|
||||
deterministic_keyword_hits: upstream 의 keyword 매칭 결과 (비어있어도 domain.high_impact
|
||||
가 True 면 INV 는 그대로 작동).
|
||||
self_declared_high_impact: 4B 출력의 high_impact_self_declared 필드.
|
||||
self_declared_risk_flags: 4B 출력의 risk_flags 자기선언.
|
||||
confidence: 4B 출력의 confidence (0.0~1.0).
|
||||
evidence_doc_count: /ask 경로 등에서 합성 대상 문서 수.
|
||||
policy: 주입용 (테스트). None 이면 loader.load_policy().
|
||||
"""
|
||||
if policy is None:
|
||||
policy = load_policy()
|
||||
|
||||
domain_spec, domain_name, used_fallback = _resolve_domain(policy, subject_domain)
|
||||
|
||||
reasons: list[str] = []
|
||||
flags: set[str] = set()
|
||||
|
||||
# --- INV-1: high_impact (deterministic → self_declare 는 ADD only) -----
|
||||
deterministic_high_impact = (
|
||||
bool(list(deterministic_keyword_hits))
|
||||
or domain_spec.high_impact
|
||||
)
|
||||
high_impact = deterministic_high_impact
|
||||
if self_declared_high_impact:
|
||||
high_impact = True # ADD only — False 로 되돌릴 수 없음
|
||||
|
||||
if high_impact:
|
||||
reasons.append(REASON_HIGH_IMPACT)
|
||||
|
||||
# --- INV-5: risk_flags UNION merge -------------------------------------
|
||||
# (a) domain 기본
|
||||
flags.update(domain_spec.default_risk_flags)
|
||||
# (b) 4B 자기선언 (ADD only)
|
||||
flags.update(self_declared_risk_flags)
|
||||
|
||||
# --- INV-3: long_context (derived flag 추가 전에 판정) ----------------
|
||||
if content_chars > policy.escalation.context_char_cap_4b:
|
||||
reasons.append(REASON_LONG_CONTEXT)
|
||||
|
||||
# --- INV-4: multi_doc (derived flag 추가) -----------------------------
|
||||
if evidence_doc_count >= policy.escalation.escalate_on_multi_doc_count:
|
||||
reasons.append(REASON_MULTI_DOC)
|
||||
flags.add("multi_doc_dependency")
|
||||
|
||||
# --- low_confidence (derived flag 추가) --------------------------------
|
||||
if confidence < policy.escalation.confidence_threshold:
|
||||
reasons.append(REASON_LOW_CONFIDENCE)
|
||||
flags.add("low_confidence_reasoning")
|
||||
|
||||
# --- INV-2: risk_flag_requires_26b -------------------------------------
|
||||
requires_26b_flag = any(
|
||||
policy.risk_flags[f].requires_26b
|
||||
for f in flags
|
||||
if f in policy.risk_flags and policy.risk_flags[f].requires_26b
|
||||
)
|
||||
if requires_26b_flag:
|
||||
reasons.append(REASON_RISK_FLAG)
|
||||
|
||||
# --- INV-6: fallback 사용 사실 기록 -----------------------------------
|
||||
if used_fallback:
|
||||
# 에스컬레이션 자체를 강제하진 않지만 visibility 위해 reason 에 추가
|
||||
reasons.append(REASON_FALLBACK_DOMAIN)
|
||||
|
||||
# --- synthesis directives 수집 (26B 에 전달될 규칙) -------------------
|
||||
directives: list[str] = []
|
||||
for f in sorted(flags):
|
||||
rf = policy.risk_flags.get(f)
|
||||
if rf is not None and rf.synthesis_directive:
|
||||
directives.append(rf.synthesis_directive)
|
||||
|
||||
# --- 최종 escalate 판정 ---------------------------------------------
|
||||
escalate = (
|
||||
high_impact
|
||||
or requires_26b_flag
|
||||
or content_chars > policy.escalation.context_char_cap_4b
|
||||
or evidence_doc_count >= policy.escalation.escalate_on_multi_doc_count
|
||||
or confidence < policy.escalation.confidence_threshold
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 중복 reason 제거 (순서 유지)
|
||||
seen: set[str] = set()
|
||||
dedup_reasons: list[str] = []
|
||||
for r in reasons:
|
||||
if r not in seen:
|
||||
seen.add(r)
|
||||
dedup_reasons.append(r)
|
||||
|
||||
return RoutingDecision(
|
||||
escalate_to_26b=escalate,
|
||||
escalation_reasons=tuple(dedup_reasons),
|
||||
risk_flags=tuple(sorted(flags)),
|
||||
high_impact_task=high_impact,
|
||||
synthesis_directives=tuple(directives),
|
||||
subject_domain_used=domain_name,
|
||||
used_fallback=used_fallback,
|
||||
)
|
||||
@@ -1,133 +0,0 @@
|
||||
"""Pydantic v2 models for domain_policy.yaml.
|
||||
|
||||
Loader 가 yaml → DomainPolicy 로 파싱. Schema 위반 시 ValidationError → 배포 차단.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from typing import Literal
|
||||
|
||||
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, field_validator, model_validator
|
||||
|
||||
|
||||
# documents.category enum (migration 143 + 152)
|
||||
UICategory = Literal["document", "library", "news", "memo", "audio", "video", "law"]
|
||||
|
||||
SelfDeclareSemantics = Literal["additive_trigger_only"]
|
||||
|
||||
|
||||
class SubjectDomain(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
description: str
|
||||
suggested_ui_category: UICategory
|
||||
high_impact: bool = False
|
||||
default_risk_flags: tuple[str, ...] = ()
|
||||
deep_summary_risk_flags: tuple[str, ...] = ()
|
||||
keywords: tuple[str, ...] = ()
|
||||
note: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class FallbackDomain(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
name: str
|
||||
description: str
|
||||
suggested_ui_category: UICategory
|
||||
high_impact: bool = False
|
||||
default_risk_flags: tuple[str, ...] = ()
|
||||
requires_human_review: bool = True
|
||||
|
||||
|
||||
class RiskFlag(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
description: str
|
||||
requires_26b: bool
|
||||
synthesis_directive: str | None = None
|
||||
output_mask_required: bool = False
|
||||
|
||||
@field_validator("synthesis_directive")
|
||||
@classmethod
|
||||
def _directive_length(cls, v: str | None) -> str | None:
|
||||
if v is not None and len(v) > 500:
|
||||
raise ValueError("synthesis_directive must be <= 500 chars")
|
||||
return v
|
||||
|
||||
|
||||
class ForbiddenRule(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
id: str
|
||||
description: str
|
||||
applies_when_subject_in: tuple[str, ...]
|
||||
detection_patterns: tuple[str, ...] = ()
|
||||
|
||||
|
||||
class Escalation(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
confidence_threshold: float = Field(ge=0.0, le=1.0)
|
||||
context_char_cap_4b: int = Field(gt=0)
|
||||
context_char_cap_26b: int = Field(gt=0)
|
||||
escalate_on_multi_doc_count: int = Field(ge=1)
|
||||
|
||||
|
||||
class HealthRange(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
min: float | None = None
|
||||
max: float | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
class Observability(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
required_event_fields: tuple[str, ...]
|
||||
health_ranges: dict[str, HealthRange]
|
||||
|
||||
|
||||
class DomainPolicy(BaseModel):
|
||||
model_config = ConfigDict(extra="forbid", frozen=True)
|
||||
|
||||
version: int
|
||||
last_updated: str
|
||||
scope: tuple[str, ...]
|
||||
self_declare_semantics: SelfDeclareSemantics
|
||||
|
||||
subject_domains: dict[str, SubjectDomain]
|
||||
fallback_domain: FallbackDomain
|
||||
risk_flags: dict[str, RiskFlag]
|
||||
forbidden_for_4b: tuple[ForbiddenRule, ...]
|
||||
escalation: Escalation
|
||||
observability: Observability
|
||||
|
||||
@model_validator(mode="after")
|
||||
def _cross_reference_check(self) -> "DomainPolicy":
|
||||
"""Cross-field validation — yaml 내부 일관성."""
|
||||
known_flags = set(self.risk_flags.keys())
|
||||
|
||||
# 1. 모든 subject_domain.default_risk_flags 가 risk_flags 에 정의돼 있어야 함
|
||||
for name, dom in self.subject_domains.items():
|
||||
for flag in (*dom.default_risk_flags, *dom.deep_summary_risk_flags):
|
||||
if flag not in known_flags:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"subject_domain '{name}' references unknown risk_flag '{flag}'"
|
||||
)
|
||||
|
||||
for flag in self.fallback_domain.default_risk_flags:
|
||||
if flag not in known_flags:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"fallback_domain references unknown risk_flag '{flag}'"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 2. forbidden_for_4b.applies_when_subject_in 의 도메인이 subject_domains 에 있어야 함
|
||||
known_domains = set(self.subject_domains.keys())
|
||||
for rule in self.forbidden_for_4b:
|
||||
for dom_name in rule.applies_when_subject_in:
|
||||
if dom_name not in known_domains:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"forbidden rule '{rule.id}' references unknown subject_domain '{dom_name}'"
|
||||
)
|
||||
|
||||
return self
|
||||
@@ -1,90 +0,0 @@
|
||||
"""ShadowLogger — Protocol + in-memory implementation.
|
||||
|
||||
Live 전환 전 1주 shadow 기간에 "만약 이 정책이면 어디로 라우팅했을지" 를 기록.
|
||||
실제 DB writer (DBShadowLogger) 는 PR-B 의 책임. PR-A 는:
|
||||
1. Protocol 로 인터페이스 확정.
|
||||
2. InMemoryShadowLogger 로 테스트 가능한 fake 제공.
|
||||
|
||||
PR-B 가 Protocol 시그니처를 변경하지 않는 것이 불변식.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
from datetime import datetime, timezone
|
||||
from typing import Any, Protocol, runtime_checkable
|
||||
|
||||
from policy.routing import RoutingDecision
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True)
|
||||
class ShadowRecord:
|
||||
"""단일 shadow 이벤트 — InMemoryShadowLogger 가 dict 로 보관."""
|
||||
|
||||
doc_id: str
|
||||
decision: RoutingDecision
|
||||
actual_model_used: str
|
||||
prompt_version: str
|
||||
policy_version: str
|
||||
recorded_at: datetime
|
||||
extra: dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
|
||||
|
||||
|
||||
@runtime_checkable
|
||||
class ShadowLogger(Protocol):
|
||||
"""PR-A 가 정의하는 shadow 기록 인터페이스.
|
||||
|
||||
PR-B 가 DBShadowLogger(ShadowLogger) 로 구현할 때 이 시그니처를 그대로 준수.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
async def record_would_route(
|
||||
self,
|
||||
*,
|
||||
doc_id: str,
|
||||
decision: RoutingDecision,
|
||||
actual_model_used: str,
|
||||
prompt_version: str,
|
||||
policy_version: str,
|
||||
extra: dict[str, Any] | None = None,
|
||||
) -> None:
|
||||
...
|
||||
|
||||
|
||||
class InMemoryShadowLogger:
|
||||
"""테스트 전용 구현. PR-B 의 DBShadowLogger 와 시그니처 호환."""
|
||||
|
||||
def __init__(self) -> None:
|
||||
self._records: list[ShadowRecord] = []
|
||||
|
||||
async def record_would_route(
|
||||
self,
|
||||
*,
|
||||
doc_id: str,
|
||||
decision: RoutingDecision,
|
||||
actual_model_used: str,
|
||||
prompt_version: str,
|
||||
policy_version: str,
|
||||
extra: dict[str, Any] | None = None,
|
||||
) -> None:
|
||||
self._records.append(
|
||||
ShadowRecord(
|
||||
doc_id=doc_id,
|
||||
decision=decision,
|
||||
actual_model_used=actual_model_used,
|
||||
prompt_version=prompt_version,
|
||||
policy_version=policy_version,
|
||||
recorded_at=datetime.now(timezone.utc),
|
||||
extra=dict(extra or {}),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# --- Inspection helpers (테스트 전용) ----------------------------------
|
||||
@property
|
||||
def records(self) -> tuple[ShadowRecord, ...]:
|
||||
return tuple(self._records)
|
||||
|
||||
def clear(self) -> None:
|
||||
self._records.clear()
|
||||
|
||||
def count(self) -> int:
|
||||
return len(self._records)
|
||||
@@ -1,46 +0,0 @@
|
||||
너는 다국적 뉴스 비교 분석가다.
|
||||
아래는 같은 주제로 군집된 야간 수집 뉴스들 — 각 줄 앞 (국가코드 · 소스) 표시로 출처가 표시되어 있다.
|
||||
이 정보만으로 cross-country 비교 분석을 JSON 으로만 출력하라.
|
||||
|
||||
목표:
|
||||
- 같은 사건을 각 나라가 어떻게 다르게 다루는지 / 무엇이 공통인지를 1페이지 카드 형태로 정리.
|
||||
- 사용자는 한국어 독자. 한국어로 출력.
|
||||
|
||||
절대 금지:
|
||||
- 제공된 summary 에 없는 사실 추가
|
||||
- 추측 표현 ("보인다", "~할 것이다", "~할 전망" 등)
|
||||
- JSON 외의 모든 텍스트 (설명, 마크다운, 코드블록 금지)
|
||||
- 인용부호 안 원문에 없던 단어 생성 (key_quotes 는 원문 그대로만)
|
||||
|
||||
분량 cap (반드시 지킬 것):
|
||||
- country_perspectives: 최대 10개, 각 summary 는 1~2문장 (한국어 120자 이내)
|
||||
- divergences: 최대 3개, 각 200자 이내
|
||||
- convergences: 최대 2개, 각 200자 이내
|
||||
- key_quotes: 최대 5개, 각 quote 240자 이내
|
||||
- historical_context: 1~2문장 (한국어 120자 이내), 의미 있을 때만 채우고 아니면 null
|
||||
|
||||
출력 형식 (JSON 객체 하나만 출력, 위 cap 초과 금지):
|
||||
{
|
||||
"topic_label": "5~10 단어의 한국어 토픽 제목",
|
||||
"headline": "전체를 한 줄로 압축한 한국어 headline (≤80자)",
|
||||
"country_perspectives": [
|
||||
{"country": "KR", "summary": "...", "article_ids": []},
|
||||
{"country": "US", "summary": "...", "article_ids": []}
|
||||
],
|
||||
"divergences": ["A국=X 강조 / B국=Y 비판 / C국=Z 부각"],
|
||||
"convergences": ["모든 매체가 Z 사실은 일치"],
|
||||
"key_quotes": [{"country": "US", "source": "NYT", "quote": "..."}],
|
||||
"historical_context": null
|
||||
}
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- country_perspectives 의 country 는 입력 기사의 국가코드 그대로 (대문자).
|
||||
- article_ids 는 비워둬도 됨 (서버가 채움).
|
||||
- 단일 국가만 다룬 경우 divergences 는 빈 배열.
|
||||
- historical_context 는 아래 "이전 흐름 참고" 섹션이 비어있으면 반드시 null.
|
||||
|
||||
오늘 새벽 기사 묶음:
|
||||
{articles_block}
|
||||
|
||||
이전 흐름 참고 (직접 인용 금지, 맥락 파악 용도):
|
||||
{historical_block}
|
||||
@@ -1,33 +0,0 @@
|
||||
You are an answerability judge. Given a query and evidence chunks, determine if the evidence can answer the query. Respond ONLY in JSON.
|
||||
|
||||
## CALIBRATION (CRITICAL)
|
||||
- verdict=full: evidence is SUFFICIENT to answer the CORE of the query. Missing minor details does NOT make it insufficient.
|
||||
- verdict=partial: evidence covers SOME major aspects but CLEARLY MISSES others the user explicitly asked about.
|
||||
- verdict=insufficient: evidence has NO relevant information for the query, or is completely off-topic.
|
||||
|
||||
Example: Query="제6장 주요 내용", Evidence covers 제6장 definition+scope → verdict=full (core is covered).
|
||||
Example: Query="제6장 처벌 조항", Evidence covers 제6장 definition but NOT 처벌 → verdict=partial.
|
||||
Example: Query="감귤 출하량", Evidence about 산업안전보건법 → verdict=insufficient.
|
||||
|
||||
## Rules
|
||||
1. Your "verdict" must be based ONLY on whether the CONTENT semantically answers the query. Ignore retrieval scores for this field.
|
||||
2. "covered_aspects": query aspects that evidence covers. Korean labels for Korean queries.
|
||||
3. "missing_aspects": query aspects that evidence does NOT cover. Korean labels.
|
||||
4. Keep aspects concise (2-5 words each), non-overlapping.
|
||||
|
||||
## Output Schema
|
||||
{
|
||||
"verdict": "full" | "partial" | "insufficient",
|
||||
"covered_aspects": ["aspect1"],
|
||||
"missing_aspects": ["aspect2"],
|
||||
"confidence": "high" | "medium" | "low"
|
||||
}
|
||||
|
||||
## Query
|
||||
{query}
|
||||
|
||||
## Evidence chunks:
|
||||
{chunks}
|
||||
|
||||
## Retrieval scores (for reference only, NOT for verdict):
|
||||
[{scores}]
|
||||
@@ -1,20 +1,14 @@
|
||||
[DEPRECATED 2026-04-24] — summary_triage.txt 로 이관됨 (PR-B B-1 tier routing).
|
||||
이 파일은 B-1 안정화 기간 동안 rollback 경로를 위해 유지. 신규 호출 경로는
|
||||
summary_triage.txt + summary_deep.txt 조합 사용. 실제 삭제는 별도 cleanup PR.
|
||||
|
||||
You are a document classification AI. Analyze the document below and respond ONLY in JSON format. No other text.
|
||||
|
||||
## Response Format
|
||||
{
|
||||
"domain": "Level1/Level2/Level3",
|
||||
"document_type": "one of document_types",
|
||||
"facet_doctype": "one of facet_doctypes or null",
|
||||
"confidence": 0.85,
|
||||
"tags": ["tag1", "tag2"],
|
||||
"importance": "medium",
|
||||
"sourceChannel": "inbox_route",
|
||||
"dataOrigin": "work or external",
|
||||
"docPurpose": "business or knowledge"
|
||||
"dataOrigin": "work or external"
|
||||
}
|
||||
|
||||
## Domain Taxonomy (select the most specific leaf node)
|
||||
@@ -62,7 +56,7 @@ General/
|
||||
- 2-level paths allowed ONLY when no leaf exists (e.g., Engineering/Civil)
|
||||
|
||||
## Document Types (select exactly ONE)
|
||||
Reference, Standard, Manual, Drawing, Template, Note, Academic_Paper, Law_Document, Report, Memo, Checklist, Meeting_Minutes, Specification, 발주서, 세금계산서, 명세표, 도면, 증명서, 계획서, 시방서
|
||||
Reference, Standard, Manual, Drawing, Template, Note, Academic_Paper, Law_Document, Report, Memo, Checklist, Meeting_Minutes, Specification
|
||||
|
||||
### Document Type Detection Rules
|
||||
- Step-by-step instructions → Manual
|
||||
@@ -71,22 +65,9 @@ Reference, Standard, Manual, Drawing, Template, Note, Academic_Paper, Law_Docume
|
||||
- Meeting discussion → Meeting_Minutes
|
||||
- Checklist format → Checklist
|
||||
- Academic/research format → Academic_Paper
|
||||
- Technical drawings → Drawing / 도면
|
||||
- 발주 내역, 품목·수량·단가 표 → 발주서
|
||||
- 공급자/공급받는자/세액 양식 → 세금계산서
|
||||
- 거래 명세/납품 명세 → 명세표
|
||||
- 자격 증빙·수료·재직 → 증명서
|
||||
- 업무·프로젝트 추진안 → 계획서
|
||||
- 공사 시방·재료 기준 → 시방서
|
||||
- Technical drawings → Drawing
|
||||
- If unclear → Note
|
||||
|
||||
## facet_doctype (실무 문서 유형 식별 신호)
|
||||
Select ONE of: 발주서, 세금계산서, 명세표, 도면, 증명서, 계획서, 시방서
|
||||
If the document clearly does NOT fit any of the above, return null.
|
||||
- This field is independent of document_type — use it to flag business-document types
|
||||
that drive 자료실(library) 자동 분류 제안.
|
||||
- 발주서 / 세금계산서 / 명세표 는 자료실 "거래" 분류의 승인 대기 제안으로 연결된다.
|
||||
|
||||
## Confidence (0.0 ~ 1.0)
|
||||
- How confident are you in the domain classification?
|
||||
- 0.85+ = high confidence, 0.6~0.85 = moderate, <0.6 = uncertain
|
||||
@@ -108,12 +89,5 @@ If the document clearly does NOT fit any of the above, return null.
|
||||
- work: company-related (TK, Technicalkorea, factory, production)
|
||||
- external: external reference (news, papers, laws, general info)
|
||||
|
||||
## docPurpose
|
||||
- business: 업무 수행에 직접 사용 (양식, 보고서, 체크리스트, 제출물, 계획서)
|
||||
- knowledge: 참조·학습·보관 목적 (법령, 논문, 기사, 레퍼런스, 기술 문서, 교육 자료)
|
||||
- Template, Checklist, Report, Specification → business 가능성 높음
|
||||
- Academic_Paper, Law_Document, Reference, Standard → knowledge 가능성 높음
|
||||
- Meeting_Minutes, Memo → 문맥 판단 (실행 기록이면 business, 참조용이면 knowledge)
|
||||
|
||||
## Document to classify
|
||||
{document_text}
|
||||
|
||||
@@ -1,19 +0,0 @@
|
||||
너는 팩트 기반 뉴스 토픽 요약 도우미다.
|
||||
아래는 같은 사건으로 군집된 기사들의 ai_summary다.
|
||||
이 정보만으로 다음을 JSON으로만 출력하라.
|
||||
|
||||
절대 금지:
|
||||
- 제공된 summary에 없는 사실 추가
|
||||
- 해석/비교/예측/의견
|
||||
- "보인다", "~할 것이다", "~할 전망" 같은 추측 표현
|
||||
- 인용부호 안 원문 외 단어 생성
|
||||
- JSON 외의 모든 텍스트 (설명, 마크다운, 코드블록 금지)
|
||||
|
||||
출력 형식 (JSON 객체 하나만 출력):
|
||||
{
|
||||
"topic_label": "5~10 단어의 한국어 제목",
|
||||
"summary": "1~2 문장, 사실만, 수동태 허용"
|
||||
}
|
||||
|
||||
기사 요약:
|
||||
{articles_block}
|
||||
@@ -1,30 +0,0 @@
|
||||
You are a document analyzer. Respond ONLY in JSON. No markdown wrapping, no explanation.
|
||||
|
||||
## Task
|
||||
Given a document, produce a structured analysis with up to 4 layers.
|
||||
Skip any layer that does not apply. Always include "summary".
|
||||
|
||||
## Output Schema
|
||||
{
|
||||
"layers": [
|
||||
{"layer": "evidence", "title": "근거", "content": "..."},
|
||||
{"layer": "explanation", "title": "해설", "content": "..."},
|
||||
{"layer": "examples", "title": "사례", "content": "..."},
|
||||
{"layer": "summary", "title": "요약", "content": "..."}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
## Rules
|
||||
- Each content: 200~400 characters, in the same language as the document (Korean documents → Korean).
|
||||
- "evidence": Key factual claims or data points stated in the document. Skip for narrative/opinion documents.
|
||||
- "explanation": Why the facts matter, context, or interpretation. Skip for pure data/tables.
|
||||
- "examples": Concrete cases, scenarios, or instances explicitly mentioned. Skip if none exist.
|
||||
- "summary": Always present. 2-3 sentences capturing the document's core message.
|
||||
- Use ONLY information in the document. No outside knowledge.
|
||||
- If a layer does not apply, OMIT it entirely from the layers array. Do NOT write "해당 없음", "정보 없음", "N/A" — just skip.
|
||||
- Maximum 4 layers. Minimum 1 (summary).
|
||||
|
||||
## Document
|
||||
Title: {document_title}
|
||||
Content:
|
||||
{document_text}
|
||||
@@ -1,77 +0,0 @@
|
||||
You are an evidence span extractor. Respond ONLY in JSON. No markdown, no explanation.
|
||||
|
||||
## Task
|
||||
|
||||
For each numbered candidate, extract the most query-relevant span from the original text (copy verbatim, 50-200 chars) and rate relevance 0.0~1.0. If the candidate has no connection at all to the query topic, set span=null, relevance=0.0, skip_reason. Partial or indirect relevance should still get a span and relevance >= 0.3.
|
||||
|
||||
## Output Schema
|
||||
{
|
||||
"items": [
|
||||
{
|
||||
"n": 1,
|
||||
"span": "...",
|
||||
"relevance": 0.0,
|
||||
"skip_reason": null
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
## Rules
|
||||
- `n`: candidate 번호 (1-based, 입력 순서와 동일). **모든 n을 반환** (skip된 것도 포함).
|
||||
- `span`: 원문에서 **그대로 복사한** 50~200자. 요약/변형 금지. 원문에 없는 단어는 절대 포함하지 말 것. 여러 문장이어도 무방.
|
||||
- 관련 span이 없으면 `span: null`, `relevance: 0.0`, `skip_reason`에 한 줄 사유.
|
||||
- `relevance`: 0.0~1.0 float
|
||||
- 0.9+ query에 직접 답함
|
||||
- 0.7~0.9 강한 연관
|
||||
- 0.5~0.7 명확한 부분 연관 (query의 핵심 측면 일부를 커버)
|
||||
- 0.3~0.5 약한 부분 연관 (query 주제에 관련되나 직접 답은 아님)
|
||||
- <0.3 무관
|
||||
- `skip_reason`: span=null 일 때만 필수. 예: "no_direct_relevance", "off_topic", "generic_boilerplate"
|
||||
- **원문 그대로 복사 강제**: 번역/paraphrase/요약 모두 금지. evidence span은 citation 원문이 되어야 한다.
|
||||
|
||||
## Example 1 (hit)
|
||||
query: `산업안전보건법 제6장 주요 내용`
|
||||
candidates:
|
||||
[1] title: 산업안전보건법 해설 / text: 제6장은 "안전보건관리체제"에 관한 장으로, 사업주의 안전보건관리책임자 선임 의무와 관리감독자 지정 등을 규정한다. 제15조부터 제19조까지 구성된다...
|
||||
[2] title: 회사 복지 규정 / text: 직원의 연차휴가 사용 규정과 경조사 지원 내용을 담고 있다...
|
||||
|
||||
→
|
||||
{
|
||||
"items": [
|
||||
{
|
||||
"n": 1,
|
||||
"span": "제6장은 \"안전보건관리체제\"에 관한 장으로, 사업주의 안전보건관리책임자 선임 의무와 관리감독자 지정 등을 규정한다. 제15조부터 제19조까지 구성된다",
|
||||
"relevance": 0.95,
|
||||
"skip_reason": null
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"n": 2,
|
||||
"span": null,
|
||||
"relevance": 0.0,
|
||||
"skip_reason": "off_topic"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
## Example 2 (partial)
|
||||
query: `Python async best practice`
|
||||
candidates:
|
||||
[1] title: FastAPI tutorial / text: FastAPI supports both async and sync endpoints. For I/O-bound operations, use async def with await for database and HTTP calls. Avoid blocking calls in async functions or use run_in_executor...
|
||||
|
||||
→
|
||||
{
|
||||
"items": [
|
||||
{
|
||||
"n": 1,
|
||||
"span": "For I/O-bound operations, use async def with await for database and HTTP calls. Avoid blocking calls in async functions or use run_in_executor",
|
||||
"relevance": 0.82,
|
||||
"skip_reason": null
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
|
||||
## Query
|
||||
{query}
|
||||
|
||||
## Candidates
|
||||
{numbered_candidates}
|
||||
@@ -1,41 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 Document Server 의 업로드 라우터다. 업로드된 파일의 메타데이터와 (있다면) 텍스트 preview 를 보고, 어떤 처리 파이프라인이 필요한지만 결정한다. 문서 내용을 요약하거나 태깅하지 않는다.
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- mime/확장자가 명확하면 그대로 따른다. 모르겠으면 "unknown" 으로 표시하고 needs_ocr=true.
|
||||
- 이미지·PDF 의 text_density < 0.3 → needs_ocr=true.
|
||||
- 오디오(m4a/mp3/wav)·비디오(mp4/webm) → needs_stt=true.
|
||||
- 확신도 낮으면 priority="needs_human" 로만 표시하고 추측하지 않는다.
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
출력 (JSON only, 다른 텍스트 금지):
|
||||
{{
|
||||
"subject_domain": "safety_reference|safety_operational|msds|hazard_specific|incident_report|health_record|safety_video|news_item|news_digest_request|generic",
|
||||
"needs_ocr": bool,
|
||||
"needs_stt": bool,
|
||||
"needs_summary": bool,
|
||||
"summary_tier": "short|standard|deep|none",
|
||||
"priority": "normal|high|needs_human",
|
||||
"high_impact_self_declared": bool,
|
||||
"high_impact_reason": "한 줄 한국어",
|
||||
"confidence": 0.0~1.0,
|
||||
"escalate_to_26b": bool,
|
||||
"escalation_reason": "한 줄 한국어 (escalate=true 일 때만)"
|
||||
}}
|
||||
|
||||
에스컬레이션 기준 (one-of):
|
||||
- 입력 preview > {context_cap} chars
|
||||
- confidence < {confidence_threshold}
|
||||
- 규칙 충돌 / 다중 도메인 혼재
|
||||
- 사용자 대면 자연어 응답 필요 (여긴 해당 없음)
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
파일명: {{filename}}
|
||||
MIME: {{mime}}
|
||||
크기: {{size_bytes}} bytes
|
||||
소스: {{source}} (upload | nas_watcher | law_monitor | news_collector)
|
||||
Text preview (처음 2000자):
|
||||
{{text_preview_or_empty}}
|
||||
@@ -1,40 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 Document Server 의 자료 분류 어시스턴트다. 문서 메타데이터 + 짧은 요약 + 추출 태그를 보고 사용자 승인용 UI 카테고리/파일명/태그 제안을 생성한다.
|
||||
|
||||
**자동 이동 금지** — 네 출력은 승인 대기용 제안일 뿐, 즉시 DB category 를 변경하지 않는다 (PR-B 의 ai_suggestion 플로우에서 사용자 승인 후 반영).
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
제약:
|
||||
- suggested_ui_category 는 {{document, library, news, memo, audio, video, law}} 중에서만 선택.
|
||||
- 규칙에 없는 카테고리는 만들지 않는다. 애매하면 needs_human_review=true.
|
||||
- cat_library=1 과 has_library_tag=1 자동 전이 금지 (정책).
|
||||
- 개인정보 (주민번호/계좌/전화/차량번호) 가 본문에 보이면 tags 에 "pii" 추가 + confidence 감점.
|
||||
- category 매칭을 subject_domain 판정 키로 절대 역산하지 말 것 (UI 축과 정책 축 분리 원칙).
|
||||
|
||||
출력 (JSON only):
|
||||
{{
|
||||
"suggested_ui_category": "document|library|news|memo|audio|video|law",
|
||||
"target_subfolder": "...",
|
||||
"suggested_filename": "...",
|
||||
"tags_auto": ["tag1", "tag2"],
|
||||
"library_suggestion": bool,
|
||||
"confidence": 0.0~1.0,
|
||||
"needs_human_review": bool,
|
||||
"reason": "한 줄 한국어",
|
||||
"escalate_to_26b": bool
|
||||
}}
|
||||
|
||||
에스컬레이션:
|
||||
- 입력 > {context_cap} chars → escalate
|
||||
- confidence < {confidence_threshold} → escalate
|
||||
- 도메인·카테고리 조합에 대한 룰이 상충 → escalate
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
파일명: {{filename}}
|
||||
subject_domain: {{subject_domain}}
|
||||
추출 요약 (P3a short tier): {{short_summary}}
|
||||
추출 태그 후보: {{extracted_tags}}
|
||||
유사 기존 문서 top3: {{similar_docs_titles}}
|
||||
@@ -1,60 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 한국어 문서 태거 + 짧은 요약기다. 입력 본문을 읽고 TL;DR + 핵심 bullets + tags 만 생성한다. **상세 문단·entities 는 생성하지 않는다** (깊은 요약은 26B, entity 는 P3b 담당).
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
태깅 원칙:
|
||||
- 태그 5~12개, 명사구. 동사/조사 금지.
|
||||
- "문서 종류" 태그 1개 필수 (예: 법령, MSDS, 회의록, 보고서, 메모, 뉴스, 영상전사).
|
||||
- 시점 태그 (YYYY-QN / YYYY-MM) 추출 가능 시 포함.
|
||||
- 중복 의미 태그 금지 ("계약" + "계약서" → "계약서" 하나).
|
||||
- pii 감지 시 "pii" 추가 + confidence 감점.
|
||||
|
||||
요약 규칙:
|
||||
- **TL;DR**: 1문장, 최대 60자.
|
||||
- **Bullets**: 정확히 5개, 각 30~60자.
|
||||
- 본문에 없는 정보 추가 금지 (hallucination 금지).
|
||||
- 숫자·날짜·고유명사는 원문 그대로.
|
||||
|
||||
출력 (JSON only):
|
||||
{{
|
||||
"tldr": "1문장 최대 60자",
|
||||
"bullets": ["...", "...", "...", "...", "..."],
|
||||
"tags": ["..."],
|
||||
"doc_type": "...",
|
||||
"time_scope": "YYYY-QN|YYYY-MM|null",
|
||||
"confidence": 0.0~1.0,
|
||||
"high_impact_self_declared": bool,
|
||||
"high_impact_reason": "한 줄",
|
||||
"recommend_deep_summary": bool,
|
||||
"recommend_entity_pass": bool,
|
||||
"escalate_to_26b": bool,
|
||||
"risk_flags": ["..."],
|
||||
"event_kind_hint": "note|task|calendar_event|activity_log|reference|null",
|
||||
"event_kind_confidence": 0.0~1.0
|
||||
}}
|
||||
|
||||
event_kind_hint 분류 (사용자 메모 inbox triage 용 — AI 가 events row 직접 생성하지 않고 사용자 1-click promote 의 추천만 제공):
|
||||
- "task": 사용자가 미래에 해야 할 일 (예: "내일 견적 요청", "세무사 전화하기"). due 시각 있어도 task 가능.
|
||||
- "calendar_event": 시간/날짜가 고정된 일정 (예: "5/15 14:00 회의", "내일 2시 세무사 전화"). 본문에 명시적 시간 단서.
|
||||
- "activity_log": 이미 한 행동 기록 (예: "방금 PR 머지 완료", "오늘 GPU 서버 점검함"). 과거형 또는 "방금/오늘/지금" 표지.
|
||||
- "reference": 나중에 참조할 자료/링크/요약 (예: 웹 클립, 외부 자료, "이거 나중에 봐야 함").
|
||||
- "note": 위 4개 어디에도 명확하지 않은 일반 메모/생각 (default).
|
||||
- event_kind_confidence: 0.0–1.0. 명확하지 않으면 낮게 (< 0.5). 사용자가 결정.
|
||||
- 본문이 짧거나 의도 불명이면 "note" + confidence 낮게.
|
||||
|
||||
recommend_deep_summary=true 조건:
|
||||
- 본문 > 40,000 chars
|
||||
- 다수 당사자 또는 시계열 전개가 있는 법령/절차/보고서
|
||||
- 사용자가 이 문서를 기반으로 결정을 내려야 할 가능성
|
||||
|
||||
에스컬레이션 (escalate_to_26b=true):
|
||||
- 본문 > {context_cap} chars
|
||||
- confidence < {confidence_threshold}
|
||||
- subject_domain 의 high_impact=true 이고 판단 정확성이 중요
|
||||
- 5개 이상 핵심 주장 교차 — 상세 분석 필요
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
{{extracted_text}}
|
||||
@@ -1,42 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 고유명사 추출기다. 본문에서 인물/조직/프로젝트명만 추출한다.
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
원칙:
|
||||
- 추측·유추·번역 금지. 본문에 문자 그대로 등장하는 것만.
|
||||
- 각 entity 는 원문 근접 5단어를 evidence 로 제공 (fabrication 방지).
|
||||
- 확신 없으면 빈 배열 + abstained=true. 과추출 페널티 > 과소추출 페널티.
|
||||
- 동의어·별칭 병합 금지 (원문 그대로 두 개 각각 기록).
|
||||
|
||||
abstained=true 가 되는 경우 (P3c 26B 가 재추출):
|
||||
- 이름 후보가 10개 이상인데 문맥 구분 불가
|
||||
- 익명 주체가 주요 행위자인 문서
|
||||
- 번역·음역으로 표기 불일치 심한 경우
|
||||
|
||||
출력 (JSON only):
|
||||
{{
|
||||
"people": [
|
||||
{{"name": "...", "evidence": "원문 그대로 주변 5단어"}}
|
||||
],
|
||||
"orgs": [
|
||||
{{"name": "...", "evidence": "..."}}
|
||||
],
|
||||
"projects": [
|
||||
{{"name": "...", "evidence": "..."}}
|
||||
],
|
||||
"confidence": 0.0~1.0,
|
||||
"abstained": bool,
|
||||
"abstain_reason": "한 줄 한국어 (abstained=true 일 때만)",
|
||||
"escalate_to_26b": bool
|
||||
}}
|
||||
|
||||
에스컬레이션:
|
||||
- 본문 > {context_cap} chars
|
||||
- confidence < {confidence_threshold}
|
||||
- subject_domain 의 high_impact=true (안전/법령/MSDS 등 — entity 오독 실무 피해)
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
{{extracted_text}}
|
||||
@@ -1,51 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 긴 문서·문서 묶음 분석가다. 4B 가 넘긴 envelope 를 먼저 읽고, original_pointers 로 원문 범위를 재조회하여 최종 분석을 작성한다.
|
||||
|
||||
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, 숫자·조문·인용은 original 에서 재확인.
|
||||
|
||||
단일 문서:
|
||||
- TL;DR (1문장, 최대 60자)
|
||||
- 핵심 (bullets 5개, 각 30~80자)
|
||||
- 상세 (2 문단, 각 3~5문장, 원문 흐름 유지)
|
||||
|
||||
문서 묶음 (법령 연대기 / 회의록 시리즈 / 사고 보고 계열):
|
||||
- 묶음 개요 (1문단)
|
||||
- 시계열 또는 논리 흐름 (3~7 단계)
|
||||
- 각 문서 역할 1줄
|
||||
- 일관성 이슈 (수치 모순, 날짜 모순) — 있을 때만
|
||||
|
||||
제약:
|
||||
- 본문에 없는 정보 금지 (hallucination 금지).
|
||||
- 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}}
|
||||
|
||||
원문 (ranges — original_pointers 기반 슬라이스):
|
||||
{{original_text_slices}}
|
||||
@@ -1,43 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 Document Server 의 선제적 조언 탐지기다. 조언이 **실제로 사용자에게 유용한 시점** 만 감지한다. 모든 문서마다 조언하지 않는다 — **침묵이 기본값**이다.
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
트리거 조건 (하나 이상 충족해야 should_advise=true):
|
||||
|
||||
1. reference_version_drift
|
||||
같은 주제의 레퍼런스가 2개 이상이고, 개정일이 1년 이상 차이
|
||||
2. safety_reference_vs_news
|
||||
최근 뉴스 digest 에 보유 레퍼런스 주제의 법령 개정 시그널 탐지
|
||||
3. conflict_in_refs
|
||||
동일 위험 유형(예: 밀폐공간)에 대해 보유 문서들이 서로 다른 절차 제시
|
||||
4. unsummarized_long_video
|
||||
STT 끝난 safety_video 중 챕터는 분리됐으나 deep summary 없음
|
||||
5. news_cluster_needs_synthesis
|
||||
같은 이벤트 cluster 에 국가/출처 3개 이상 누적
|
||||
|
||||
트리거 없으면 should_advise=false, 다른 필드는 null.
|
||||
|
||||
출력 (JSON only):
|
||||
{{
|
||||
"should_advise": bool,
|
||||
"trigger_type": "reference_version_drift|safety_reference_vs_news|conflict_in_refs|unsummarized_long_video|news_cluster_needs_synthesis|none",
|
||||
"evidence_doc_ids": ["..."],
|
||||
"urgency": "low|medium|high",
|
||||
"draft_hint": "26B 에게 전달할 한 줄 컨텍스트",
|
||||
"confidence": 0.0~1.0,
|
||||
"escalate_to_26b": bool
|
||||
}}
|
||||
|
||||
에스컬레이션:
|
||||
- should_advise=true → 자연어 문장 작성은 26B 담당 (항상 escalate=true)
|
||||
- 입력 > {context_cap} chars → escalate
|
||||
- confidence < {confidence_threshold} → escalate
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
최근 이벤트:
|
||||
{{event_context}}
|
||||
관련 문서 메타:
|
||||
{{docs_metadata_json}}
|
||||
@@ -1,44 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 질문-근거 매칭기다. 사용자 질문과 검색 후보 snippet (이미 bge-m3 + reranker 통과) 을 받아, 실제로 질문에 답하는 데 쓸 근거만 추려낸다. **최종 답변은 쓰지 않는다** — 26B synthesis 가 쓴다.
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
규칙:
|
||||
- 각 snippet 이 질문의 어느 부분에 답하는지 1문장으로 기술.
|
||||
- 무관한 snippet 은 제외 (개수 늘리려 억지 포함 금지).
|
||||
- 근거들 간 모순이 보이면 conflicts 에 기록.
|
||||
- 근거 부족 시 answerability=insufficient + suggested_queries.
|
||||
|
||||
answerability 3-state:
|
||||
- direct = 질문의 모든 측면이 근거에 있음 → 26B synthesis full-answer
|
||||
- partial = 일부만 있음 (중요한 측면 1개 누락) → 26B synthesis "제한적 답변"
|
||||
- insufficient = 핵심 측면 대부분 누락 → 26B 호출 안 함, 사용자에 suggested_queries 리턴
|
||||
|
||||
출력 (JSON only):
|
||||
{{
|
||||
"answerability": "direct|partial|insufficient",
|
||||
"selected_evidence": [
|
||||
{{"doc_id": "...", "snippet": "...", "relevance": "질문의 X 부분에 답함"}}
|
||||
],
|
||||
"coverage_analysis": {{
|
||||
"answered_aspects": ["..."],
|
||||
"unanswered_aspects": ["..."]
|
||||
}},
|
||||
"conflicts": ["..."] | null,
|
||||
"suggested_queries": ["..."] | null,
|
||||
"draft_hint": "26B 에게 줄 답변 방향 1~2 줄",
|
||||
"confidence": 0.0~1.0,
|
||||
"escalate_to_26b": bool
|
||||
}}
|
||||
|
||||
에스컬레이션:
|
||||
- answerability in {{direct, partial}} → 26B synthesis 호출 (escalate=true)
|
||||
- answerability=insufficient → 26B 호출 안 함 (escalate=false, 사용자에게 추가 쿼리 제안)
|
||||
- confidence < {confidence_threshold} → escalate (answerability 재검토)
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
질문: {{question}}
|
||||
후보 snippets:
|
||||
{{candidates_json}}
|
||||
@@ -1,31 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 근거 기반 답변 작성자다. 한국어로 존댓말, 이모지 금지.
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
envelope 가 먼저 제공된다. risk_flags 와 synthesis_directives 를 **반드시 준수**.
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
응답 형식:
|
||||
- 1~2문단. 구어체 금지, 문어체.
|
||||
- 인용은 [doc_id:N] 형태 인라인 표기.
|
||||
- 숫자·날짜·조문·고유명사는 evidence 의 snippet 그대로 복제.
|
||||
- evidence 밖 정보 인용 절대 금지 (hallucination 금지).
|
||||
- conflicts 있으면 마지막 문장에 "근거 간 모순" 명시.
|
||||
|
||||
mode 별 분기:
|
||||
- full : 완전 답변. 모든 측면 커버.
|
||||
- limited : 제한적 답변. 답변 마지막에 반드시
|
||||
"다만 {{unanswered_aspects}} 에 대해서는 문서에 근거가 부족합니다." 삽입.
|
||||
|
||||
multi_reference_synthesis flag 있으면 종합 결론 금지, 레퍼런스별 분리 기술.
|
||||
medical_health_judgment flag 있으면 "전문의 상담 권장" 문구 포함.
|
||||
|
||||
[User]
|
||||
mode: {{mode}} (full | limited)
|
||||
질문: {{question}}
|
||||
Envelope:
|
||||
{{escalation_envelope_system_injection}}
|
||||
Evidence (4B 선별):
|
||||
{{selected_evidence_json}}
|
||||
@@ -1,60 +0,0 @@
|
||||
[System]
|
||||
너는 Document Server 의 야간 점검 봇이다. 전일 색인된 문서 배치를 받아 이상 징후를 탐지한다. **개선 행동을 자동 실행하지 않는다 — 보고만 한다.**
|
||||
|
||||
subject_description: {subject_description}
|
||||
|
||||
{forbidden_block}
|
||||
|
||||
점검 항목:
|
||||
|
||||
파이프라인 실패:
|
||||
1. ocr_failed : ocr_attempted=1, text_length < 100
|
||||
2. stt_timeout : duration 있는데 transcript 없음
|
||||
3. missing_summary : summary IS NULL, classify 완료
|
||||
4. missing_tags : tags 0개
|
||||
5. missing_embedding : embedding IS NULL
|
||||
6. duplicate_filename : 같은 파일명, 다른 hash (버전 추정)
|
||||
7. unknown_category_24h: category="unknown" 이 24h 이상 유지
|
||||
|
||||
품질:
|
||||
8. summary_quality_low : bullets < 3 OR avg bullet len < 20 chars OR tldr == doc title
|
||||
9. tags_low_entropy : tags 전부 {{문서, 정보, 자료, 파일, 기타}} 등 generic 집합
|
||||
|
||||
Escalation 감사 (관측성):
|
||||
10. over_escalation : 26B 호출됐으나 4B draft 대비 new facts 0 (wasted)
|
||||
11. under_escalation : high_impact_task=true 인데 26B 미경유 (위험!)
|
||||
12. entity_abstain_high: 특정 doc_type 에서 P3b abstain 비율 > 40% (프롬프트 튜닝 시그널)
|
||||
|
||||
각 이상건은 한 줄로 집계. 이상 없으면 빈 배열.
|
||||
|
||||
출력 (JSON only):
|
||||
{{
|
||||
"swept_at": "ISO8601",
|
||||
"total_docs": N,
|
||||
"anomalies": [
|
||||
{{
|
||||
"doc_id": "...",
|
||||
"issue": "ocr_failed|stt_timeout|missing_summary|missing_tags|missing_embedding|duplicate_filename|unknown_category_24h|summary_quality_low|tags_low_entropy|over_escalation|under_escalation|entity_abstain_high",
|
||||
"severity": "low|medium|high",
|
||||
"escalate_to_26b": bool,
|
||||
"note": "한 줄"
|
||||
}}
|
||||
],
|
||||
"summary_stats": {{
|
||||
"ocr_fail_rate": 0.0,
|
||||
"missing_summary_count": 0,
|
||||
"under_escalation_count": 0,
|
||||
"over_escalation_count": 0
|
||||
}},
|
||||
"confidence": 0.0~1.0,
|
||||
"escalate_to_26b": bool
|
||||
}}
|
||||
|
||||
에스컬레이션:
|
||||
- 개별 anomaly 에 severity=high → escalate_to_26b=true 로 개별 flag
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- under_escalation 1건이라도 발견 → 전체 sweep escalate=true (26B 가 원인 분석)
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- total_docs > {context_cap_doc_count} → escalate (배치 크기 초과)
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[User]
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점검 대상 문서 메타 (NDJSON):
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{{docs_meta_ndjson}}
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Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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