feat(search): MAX_RERANK_INPUT env 조정 가능화 — 2노드 리랭크 지연 대응

맥미니 llama.cpp 리랭크는 후보 수 선형(실측 50=0.60s/200=1.89s) — NAS 배포에서
MAX_RERANK_INPUT=50 으로 tail 지연 축소. 기본 200 = 현행 무회귀.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

Caddyfile

@@ -19,6 +19,14 @@ http://document.hyungi.net {
         Referrer-Policy strict-origin-when-cross-origin
         -Server
     }
+
+    # 2노드 이관(2026-07-02): 업로드 100MB 한도 집행을 edge(home-caddy)에서 DS 내부로 재홈.
+    # 인그레스가 DSM 리버스 프록시(한도 GUI 미노출)로 바뀌어도 413 단일 소스 유지.
+    # config.yaml upload.max_bytes(100000000)와 정합.
+    request_body {
+        max_size 100MB
+    }
+
     encode {
         gzip
         match {

app/Dockerfile

@@ -11,8 +11,8 @@ RUN apt-get update && \
       ffmpeg && \
     apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-COPY requirements.txt .
+COPY requirements.txt requirements.lock ./
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.lock
 
 COPY . .
 

app/ai/client.py

@@ -290,23 +290,43 @@ class AIClient:
         return response.json()["embedding"]
 
     async def rerank(self, query: str, texts: list[str]) -> list[dict]:
-        """TEI bge-reranker-v2-m3 호출 (Phase 1.3).
+        """리랭커 호출 — ai.models.rerank.protocol 로 백엔드 분기 (2노드 이관 2026-07-02).
 
-        TEI POST /rerank API:
+        공통 반환 계약: [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순)
+
+        "tei" (기본, 무회귀) — TEI POST /rerank:
             request:  {"query": str, "texts": [str, ...]}
             response: [{"index": int, "score": float}, ...] (정렬됨)
+        "llamacpp" — llama.cpp POST /v1/rerank (bge-reranker GGUF, 맥미니 :8807):
+            request:  {"model": str, "query": str, "documents": [str, ...]}
+            response: {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...]}
+            → normalize_llamacpp_rerank 로 TEI 형태 정규화.
 
+        미지원 protocol = ValueError (명시 실패 — silent fallback 금지).
         timeout은 self.ai.rerank.timeout (config.yaml).
         호출자(rerank_service)가 asyncio.Semaphore + try/except로 감쌈.
         """
+        protocol = getattr(self.ai.rerank, "protocol", "tei") or "tei"
         timeout = float(self.ai.rerank.timeout) if self.ai.rerank.timeout else 5.0
-        response = await self._http.post(
+        if protocol == "tei":
-            self.ai.rerank.endpoint,
+            response = await self._http.post(
-            json={"query": query, "texts": texts},
+                self.ai.rerank.endpoint,
-            timeout=timeout,
+                json={"query": query, "texts": texts},
-        )
+                timeout=timeout,
-        response.raise_for_status()
+            )
-        return response.json()
+            response.raise_for_status()
+            return response.json()
+        if protocol == "llamacpp":
+            from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
+
+            response = await self._http.post(
+                self.ai.rerank.endpoint,
+                json={"model": self.ai.rerank.model, "query": query, "documents": texts},
+                timeout=timeout,
+            )
+            response.raise_for_status()
+            return normalize_llamacpp_rerank(response.json())
+        raise ValueError(f"unknown rerank protocol: {protocol}")
 
     async def _call_chat(self, model_config, prompt: str) -> str:
         """OpenAI 호환 API 호출 (R6: 무동의 클라우드 폴백 제거).

app/ai/rerank_protocol.py

@@ -0,0 +1,24 @@
+"""rerank 백엔드 응답 정규화 — 2노드 이관 (2026-07-02, main-server-retirement-1 P1-4).
+
+TEI(/rerank)와 llama.cpp(/v1/rerank)는 요청/응답 스키마가 다르다.
+소비자(rerank_service)는 TEI 형태 [{"index": int, "score": float}]를 기대하므로
+llama.cpp 응답을 여기서 정규화한다. 순수 함수(stdlib only) — 단위 테스트 대상.
+"""
+
+
+def normalize_llamacpp_rerank(payload: dict) -> list[dict]:
+    """llama.cpp /v1/rerank 응답을 TEI 형태로 정규화.
+
+    입력:  {"results": [{"index": int, "relevance_score": float}, ...], ...}
+    반환:  [{"index": int, "score": float}, ...] (score 내림차순 — TEI '정렬됨' 계약 유지)
+
+    index/relevance_score 가 없는 항목은 버린다 (소비자 측 idx/sc None 가드와 동일 방어).
+    """
+    results = payload.get("results") or []
+    normalized = [
+        {"index": r["index"], "score": float(r["relevance_score"])}
+        for r in results
+        if r.get("index") is not None and r.get("relevance_score") is not None
+    ]
+    normalized.sort(key=lambda r: -r["score"])
+    return normalized

app/core/config.py

@@ -35,6 +35,12 @@ class AIModelConfig(BaseModel):
     # OpenAI 호환 분기(mlx)만 적용 — Anthropic 분기는 미적용(별 범위).
     repetition_penalty: float | None = None
     top_k: int | None = None
+    # 2노드 이관 (2026-07-02): rerank 백엔드 프로토콜 판별자.
+    # "tei" = TEI POST /rerank {"query","texts"} → [{"index","score"}] (기본, 무회귀)
+    # "llamacpp" = llama.cpp POST /v1/rerank {"model","query","documents"}
+    #              → {"results":[{"index","relevance_score"}]} (맥미니 :8807)
+    # 미지원 값 = client.rerank 가 ValueError (silent fallback 금지). rerank 블록 외 무시.
+    protocol: str = "tei"
 
 
 class DeepSummaryBacklogConfig(BaseModel):
@@ -145,6 +151,12 @@ class Settings(BaseModel):
     # STT (faster-whisper, §3)
     stt_endpoint: str = "http://stt-service:3300"
 
+    # 2노드 이관 (2026-07-02): GPU CUDA 서비스(Surya OCR / faster-whisper) 폐기 대응 명시 게이트.
+    # false = 해당 경로 명시 비활성 — OCR 은 _call_ocr 이 경고 로그 후 None(기존 soft-fail 의미론),
+    # STT 는 터미널 skip + extract_meta 기록. silent 저품질 fallback 아님 (로그/메타로 가시).
+    ocr_enabled: bool = True
+    stt_enabled: bool = True
+
     # §3 file_watcher: Roon 음원 경로 (prefix match 로 skip).
     # 빈 문자열이면 skip 없음. 예: "/documents/PKM/../Music/roon-library" 또는
     # NFS 경유 별도 마운트된 Roon 라이브러리.
@@ -224,6 +236,8 @@ def load_settings() -> Settings:
     kordoc_endpoint = os.getenv("KORDOC_ENDPOINT", "http://kordoc-service:3100")
     ocr_endpoint = os.getenv("OCR_ENDPOINT", "http://ocr-service:3200")
     stt_endpoint = os.getenv("STT_ENDPOINT", "http://stt-service:3300")
+    ocr_enabled = os.getenv("OCR_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
+    stt_enabled = os.getenv("STT_ENABLED", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
     roon_library_path = os.getenv("ROON_LIBRARY_PATH", "")
 
     # ADDITIONAL_WATCH_TARGETS — 쉼표 구분 (공백 제거)
@@ -343,6 +357,8 @@ def load_settings() -> Settings:
         kordoc_endpoint=kordoc_endpoint,
         ocr_endpoint=ocr_endpoint,
         stt_endpoint=stt_endpoint,
+        ocr_enabled=ocr_enabled,
+        stt_enabled=stt_enabled,
         roon_library_path=roon_library_path,
         additional_watch_targets=additional_watch_targets,
         taxonomy=taxonomy,

app/policy/prompt_render.py

@@ -36,6 +36,8 @@ KNOWN_4B_TASKS = {
 }
 KNOWN_26B_TASKS = {
     "p3c_deep_summary",
+    # presegment PR2 — 거대문서 map-reduce 의 reduce 단계 (요약들의 요약)
+    "p3c_deep_summary_reduce",
     "p4b_synthesis",
 }
 

app/prompts/policy/p3c_deep_summary_reduce.txt

@@ -0,0 +1,44 @@
+[System]
+너는 긴 문서·문서 묶음 분석가다. 이 문서는 한 번에 처리하기에 너무 커서, 원문을 순서대로 유닛으로 나눠 각 유닛을 먼저 요약했다(map 단계). 아래 "유닛 요약"들은 원문 순서 그대로이며 문서 전체를 빠짐없이 커버한다. 너는 이를 종합해 문서 전체의 최종 분석을 작성한다(reduce 단계).
+
+subject_description: {subject_description}
+
+{forbidden_block}
+
+envelope 를 읽는 순서:
+1. risk_flags 를 먼저 본다. 어떤 위험 때문에 올라온 것인지 파악.
+2. synthesis_directives 를 system 지시로 간주하여 반드시 준수.
+3. distilled_context 는 "참고 요지"일 뿐, 근거는 유닛 요약에서 재확인.
+
+작성 규칙:
+- TL;DR (1문장, 최대 60자)
+- 핵심 (bullets 5개, 각 30~80자)
+- 상세 (2~4 문단, 각 3~5문장) — 유닛(섹션) 순서의 논리 흐름을 보전하며 문서 전체를 관통하는 서술. 특정 유닛만 편식하지 말 것.
+- 유닛 요약에 없는 정보 금지 (hallucination 금지). 숫자·조문·인용은 유닛 요약에 있는 것만 사용.
+- 유닛 요약의 "불일치(...)" 줄들은 중복 제거해 inconsistencies 로 보전 — 임의로 버리지 않는다.
+- synthesis_directives 의 문구 규칙 ("원인은 ~" 금지 등) 반드시 준수.
+- multi_reference_synthesis flag 있으면 레퍼런스별 입장 분리 기술, 종합 권고 금지.
+
+출력 (JSON only):
+{{
+  "mode": "single|bundle",
+  "tldr": "...",
+  "bullets": ["..."],
+  "detail": "...\\n\\n...",
+  "bundle_flow": ["..."] | null,
+  "inconsistencies": ["..."] | null,
+  "entities_confirmed": {{
+    "people": [{{"name": "...", "evidence": "..."}}],
+    "orgs": [...],
+    "projects": [...]
+  }},
+  "directives_applied": ["..."],
+  "confidence": 0.0~1.0
+}}
+
+[User]
+Envelope:
+{{escalation_envelope_json}}
+
+유닛 요약 (총 {{unit_count}}개, 원문 순서 — 각 블록 = 원문 한 구간의 요약):
+{{unit_summaries}}

app/requirements.lock

@@ -0,0 +1,104 @@
+# requirements.lock — 라이브 fastapi 컨테이너 pip freeze 스냅샷 (2026-07-02, 101 pkgs, CVE-clear known-good)
+# 재생성: docker exec hyungi_document_server-fastapi-1 pip freeze > app/requirements.lock (헤더 재부착)
+# requirements.txt = 사람이 편집하는 floor 사양(>=) / 본 lock = Dockerfile 이 실제 설치하는 정본(==)
+annotated-doc==0.0.4
+annotated-types==0.7.0
+anthropic==0.109.1
+anyio==4.13.0
+APScheduler==3.11.2
+asyncpg==0.31.0
+babel==2.18.0
+bcrypt==5.0.0
+beautifulsoup4==4.15.0
+caldav==3.2.1
+certifi==2026.5.20
+cffi==2.0.0
+chardet==7.4.3
+charset-normalizer==3.4.7
+click==8.4.1
+cobble==0.1.4
+courlan==1.4.0
+cryptography==48.0.1
+cssselect==1.4.0
+dateparser==1.4.0
+defusedxml==0.7.1
+distro==1.9.0
+dnspython==2.8.0
+docstring_parser==0.18.0
+ecdsa==0.19.2
+et_xmlfile==2.0.0
+fastapi==0.136.3
+feedparser==6.0.12
+flatbuffers==25.12.19
+greenlet==3.5.1
+h11==0.16.0
+htmldate==1.10.0
+httpcore==1.0.9
+httptools==0.8.0
+httpx==0.28.1
+icalendar==7.1.2
+icalendar-searcher==1.0.6
+idna==3.18
+jh2==5.0.13
+Jinja2==3.1.6
+jiter==0.15.0
+jusText==3.0.2
+lxml==6.1.1
+lxml_html_clean==0.4.5
+magika==0.6.3
+mammoth==1.11.0
+Markdown==3.10.2
+markdownify==1.2.2
+markitdown==0.1.6
+MarkupSafe==3.0.3
+niquests==3.19.1
+numpy==2.4.6
+olefile==0.47
+onnxruntime==1.26.0
+openpyxl==3.1.5
+packaging==26.2
+pandas==3.0.3
+pgvector==0.4.2
+pillow==12.2.0
+protobuf==7.35.0
+pyasn1==0.6.3
+pycparser==3.0
+pydantic==2.13.4
+pydantic_core==2.46.4
+pyhwp==0.1b15
+PyMuPDF==1.27.2.3
+pyotp==2.9.0
+python-dateutil==2.9.0.post0
+python-dotenv==1.2.2
+python-jose==3.5.0
+python-multipart==0.0.32
+python-pptx==1.0.2
+pytz==2026.2
+PyYAML==6.0.3
+qh3==1.9.2
+readability-lxml==0.8.4.1
+recurring-ical-events==3.8.2
+regex==2026.5.9
+requests==2.34.2
+rsa==4.9.1
+sgmllib3k==1.0.0
+six==1.17.0
+sniffio==1.3.1
+soupsieve==2.8.4
+SQLAlchemy==2.0.50
+starlette==1.2.1
+tld==0.13.2
+trafilatura==2.1.0
+typing-inspection==0.4.2
+typing_extensions==4.15.0
+tzdata==2026.2
+tzlocal==5.3.1
+urllib3==2.7.0
+urllib3-future==2.21.902
+uvicorn==0.49.0
+uvloop==0.22.1
+wassima==2.1.1
+watchfiles==1.2.0
+websockets==16.0
+x-wr-timezone==2.0.1
+xlsxwriter==3.2.9

app/services/search/rerank_service.py

@@ -17,6 +17,7 @@ snippet 생성:
 from __future__ import annotations
 
 import asyncio
+import os
 import re
 from typing import TYPE_CHECKING
 
@@ -33,8 +34,11 @@ logger = setup_logger("rerank")
 # 동시 rerank 호출 제한 (GPU saturation 방지)
 RERANK_SEMAPHORE = asyncio.Semaphore(2)
 
-# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap)
+# rerank input 크기 제한 (latency / VRAM hard cap).
-MAX_RERANK_INPUT = 200
+# 2노드 이관(2026-07-02): env MAX_RERANK_INPUT 로 조정 가능 — 맥미니 llama.cpp 리랭크는
+# 후보 수에 선형(NAS발 실측 50=0.60s / 100=0.95s / 200=1.89s)이라 NAS 배포는 50 권장.
+# 기본 200 = 현행(GPU TEI) 무회귀.
+MAX_RERANK_INPUT = int(os.getenv("MAX_RERANK_INPUT", "200"))
 MAX_CHUNKS_PER_DOC = 2
 
 # Soft timeout (초)

app/services/summarize_units.py

@@ -0,0 +1,224 @@
+"""summarize_units — 거대문서 요약 전용 분할(map-reduce 유닛) 순수함수 (presegment PR1).
+
+plan ds-presegment-mapreduce-2 (2026-06-29 설계 합의 · PR0 실측 봉인):
+  - CAP_TOKENS = 12,000 tok/unit — greedy-pack 상한 (PR0: giant 236건 실측 캘리브레이션)
+  - TRIGGER_TOKENS = 25,000 tok — 이하는 단일콜 유지, 초과 시 map-reduce
+  - 3-way over% 게이트 (단독 CAP 초과 섹션의 토큰 비중. 헤딩 개수는 무의미 — ASME 1,494개):
+      over% == 0        → 'auto'   (TIER1: 로컬 자동 분할, PR0 실측 78%)
+      0 < over% <= 40   → 'hybrid' (패킹분 로컬 + 초과 섹션만 클로드, 8%)
+      over% > 40        → 'whole'  (TIER2: 클로드 전체 분할, 14%)
+  - 토큰 추정 = PR0 실 Qwen 토크나이저 캘리브레이션: 한글 0.529 tok/char · 기타 0.217.
+    구 휴리스틱(0.625/0.25)은 ~15% 과대라 폐기.
+
+불변식:
+  - 순수함수 — DB/네트워크/파일 접촉 0. 분할 = 요약 전용 아티팩트(문서 아님·검색/임베딩 미편입).
+  - leaf 추출 = hier_decomp.builder 재사용, leaf_hard_max=∞ 로 window-split 억제
+    (헤딩 leaf 만 — PR0 측정환경과 동일). 인접 섹션만 greedy-pack(순서 보존·중간 폐기 0
+    — 구 deep_summary 의 head/mid/tail 가운데 폐기 버그를 커버리지로 대체).
+  - 배선(deep_summary 분기·HOLD·클로드 알람)은 PR2/PR3 — 본 모듈은 계획만 산출.
+
+호출: plan_summarize_units(md_text) -> UnitPlan
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import sys
+from dataclasses import dataclass, field
+
+# 상대 import — 컨테이너(services.*)와 repo-root 테스트(app.services.*) 양쪽에서 동작.
+# (구 `from app.services...` 절대 import 는 컨테이너에 app 패키지가 없어 ModuleNotFoundError —
+#  PR1 은 소비자 0 이라 잠복했던 버그, PR2 배선 시점에 수정.)
+from .hier_decomp.builder import HierNode, build_hier_tree
+
+CAP_TOKENS = 12_000
+TRIGGER_TOKENS = 25_000
+HYBRID_MAX_OVER_PCT = 40.0
+
+# PR0 실 Qwen tokenizer 캘리브레이션 (tok/char)
+KO_TOK_PER_CHAR = 0.529
+OTHER_TOK_PER_CHAR = 0.217
+
+_HANGUL_RANGES = (
+    (0xAC00, 0xD7A3),  # 완성형 음절
+    (0x1100, 0x11FF),  # 자모
+    (0x3130, 0x318F),  # 호환 자모
+)
+
+
+def _is_hangul(ch: str) -> bool:
+    cp = ord(ch)
+    return any(lo <= cp <= hi for lo, hi in _HANGUL_RANGES)
+
+
+def estimate_tokens(text: str) -> int:
+    """PR0 캘리브레이션 기반 토큰 추정 (한글 0.529 · 기타 0.217 tok/char)."""
+    if not text:
+        return 0
+    ko = sum(1 for ch in text if _is_hangul(ch))
+    other = len(text) - ko
+    return round(ko * KO_TOK_PER_CHAR + other * OTHER_TOK_PER_CHAR)
+
+
+@dataclass
+class SummarizeUnit:
+    """map-reduce 1유닛 — 인접 leaf 섹션들의 greedy-pack (요약 전용, 문서 아님)."""
+    index: int
+    section_titles: list[str | None] = field(default_factory=list)
+    text: str = ""
+    est_tokens: int = 0
+    over_cap: bool = False  # 단독 섹션이 CAP 초과 (hybrid 시 클로드 대상)
+
+
+@dataclass
+class UnitPlan:
+    mode: str                    # 'single' | 'map_reduce'
+    tier: str | None             # map_reduce 시 'auto' | 'hybrid' | 'whole'
+    total_est_tokens: int = 0
+    over_pct: float = 0.0
+    units: list[SummarizeUnit] = field(default_factory=list)
+
+
+def extract_leaves(md_text: str) -> list[HierNode]:
+    """헤딩 leaf 만 추출 — leaf_hard_max=∞ 로 window-split 억제 (PR0 측정환경 동일)."""
+    nodes = build_hier_tree(
+        md_text,
+        leaf_target_max=sys.maxsize,
+        leaf_hard_max=sys.maxsize,
+    )
+    return [n for n in nodes if n.is_leaf]
+
+
+def greedy_pack(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> list[SummarizeUnit]:
+    """인접 leaf 를 순서 보존하며 est_tokens<=cap 으로 pack. 단독 초과 leaf = 전용 유닛(over_cap)."""
+    units: list[SummarizeUnit] = []
+    cur_titles: list[str | None] = []
+    cur_texts: list[str] = []
+    cur_tokens = 0
+
+    def _flush() -> None:
+        nonlocal cur_titles, cur_texts, cur_tokens
+        if cur_texts:
+            units.append(SummarizeUnit(
+                index=len(units),
+                section_titles=cur_titles,
+                text="\n\n".join(cur_texts),
+                est_tokens=cur_tokens,
+            ))
+            cur_titles, cur_texts, cur_tokens = [], [], 0
+
+    for leaf in leaves:
+        t = estimate_tokens(leaf.text)
+        if t > cap:
+            _flush()
+            units.append(SummarizeUnit(
+                index=len(units),
+                section_titles=[leaf.section_title],
+                text=leaf.text,
+                est_tokens=t,
+                over_cap=True,
+            ))
+            continue
+        if cur_tokens + t > cap:
+            _flush()
+        cur_titles.append(leaf.section_title)
+        cur_texts.append(leaf.text)
+        cur_tokens += t
+    _flush()
+    return units
+
+
+def over_pct(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> float:
+    """단독 CAP 초과 섹션들의 토큰 비중(%) — 3-way 게이트 입력."""
+    total = 0
+    over = 0
+    for leaf in leaves:
+        t = estimate_tokens(leaf.text)
+        total += t
+        if t > cap:
+            over += t
+    if total == 0:
+        return 0.0
+    return over * 100.0 / total
+
+
+def gate(over: float) -> str:
+    """over% → tier. 0=auto / (0,40]=hybrid / >40=whole. 클로드 결과 재검증에도 재사용."""
+    if over <= 0.0:
+        return "auto"
+    if over <= HYBRID_MAX_OVER_PCT:
+        return "hybrid"
+    return "whole"
+
+
+def plan_summarize_units(
+    md_text: str, *,
+    cap: int = CAP_TOKENS,
+    trigger: int = TRIGGER_TOKENS,
+) -> UnitPlan:
+    """문서 → 요약 실행 계획. trigger 이하=single(현행 단일콜), 초과=map_reduce(tier+units)."""
+    total = estimate_tokens(md_text)
+    if total <= trigger:
+        return UnitPlan(mode="single", tier=None, total_est_tokens=total)
+    leaves = extract_leaves(md_text)
+    pct = over_pct(leaves, cap)
+    return UnitPlan(
+        mode="map_reduce",
+        tier=gate(pct),
+        total_est_tokens=total,
+        over_pct=round(pct, 2),
+        units=greedy_pack(leaves, cap),
+    )
+
+
+# ─── PR2 — map/reduce 프롬프트 조립 순수함수 (deep_summary_worker 가 소비) ───
+
+def render_map_slice(unit: SummarizeUnit, total_units: int) -> str:
+    """map 콜의 {original_text_slices} 대체 — 유닛 위치·섹션 라벨 + 본문."""
+    titles = " · ".join(t for t in unit.section_titles if t) or "(무제 구간)"
+    return f"[유닛 {unit.index + 1}/{total_units} — 섹션: {titles}]\n{unit.text}"
+
+
+def _format_unit_summary(res: dict, total_units: int) -> str:
+    """map 결과 1건 → reduce 입력 블록. res 키 = index/titles/tldr/detail/inconsistencies."""
+    titles = " · ".join(t for t in (res.get("titles") or []) if t) or "(무제 구간)"
+    lines = [f"[유닛 {int(res.get('index', 0)) + 1}/{total_units} — 섹션: {titles}]"]
+    if res.get("tldr"):
+        lines.append(f"TLDR: {res['tldr']}")
+    if res.get("detail"):
+        lines.append(str(res["detail"]))
+    for inc in res.get("inconsistencies") or []:
+        if isinstance(inc, dict):
+            lines.append(f"불일치({inc.get('kind', '')}): {inc.get('desc', '')}")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def build_reduce_units_block(
+    results: list[dict],
+    budget_tokens: int,
+    *,
+    min_detail_chars: int = 200,
+) -> tuple[str, bool]:
+    """reduce 입력 블록 조립 — budget_tokens 이하 보장(캡 초과 0 검증 게이트의 reduce 측).
+
+    초과 시 detail 만 비례 절단(라벨·TLDR·불일치 보전, 원문 순서 유지). 반환 (block, truncated).
+    """
+    total_units = len(results)
+    work = [dict(r) for r in results]
+    truncated = False
+    for _ in range(4):
+        block = "\n\n".join(_format_unit_summary(r, total_units) for r in work)
+        est = estimate_tokens(block)
+        if est <= budget_tokens:
+            return block, truncated
+        ratio = budget_tokens / est
+        for r in work:
+            detail = str(r.get("detail") or "")
+            keep = max(min_detail_chars, int(len(detail) * ratio * 0.9))
+            if len(detail) > keep:
+                r["detail"] = detail[:keep] + "…(절단)"
+                truncated = True
+    # 최후 방어 — 비례 절단이 floor(min_detail_chars)에 막히면 문자 하드 컷(KO 최악 비율 가정)
+    block = "\n\n".join(_format_unit_summary(r, total_units) for r in work)
+    if estimate_tokens(block) > budget_tokens:
+        block = block[: max(1, int(budget_tokens / KO_TOK_PER_CHAR))]
+        truncated = True
+    return block, truncated

app/workers/deep_summary_worker.py

@@ -10,7 +10,9 @@ EscalationEnvelope + subject_domain 을 읽어, PR-A policy 템플릿 `p3c_deep_
 
 from __future__ import annotations
 
+import asyncio
 import json
+import os
 import time
 from datetime import datetime, timezone
 
@@ -29,10 +31,25 @@ from models.queue import ProcessingQueue, StageDeferred
 from policy.prompt_render import render_26b, policy_version as compute_policy_version
 from services.document_telemetry import record_analyze_event
 from services.search.llm_gate import Priority, acquire_mlx_gate
+from services.summarize_units import (
+    CAP_TOKENS,
+    UnitPlan,
+    build_reduce_units_block,
+    estimate_tokens,
+    plan_summarize_units,
+    render_map_slice,
+)
 
 logger = setup_logger("deep_summary_worker")
 
 DEEP_SUMMARY_TASK = "p3c_deep_summary"
+# presegment PR2 (plan ds-presegment-mapreduce-2) — 거대문서 map-reduce
+REDUCE_TASK = "p3c_deep_summary_reduce"
+# HYBRID/TIER2(클로드 유인 분할 필요) HOLD 재확인 간격. PR3(알람·경계 주입) 전까지는
+# 이 간격으로 재계획만 반복한다 — attempts 미소모(StageDeferred)라 영구 failed 없음.
+HOLD_RETRY_MINUTES = int(os.getenv("DEEP_SUMMARY_HOLD_RETRY_MINUTES", "1440"))
+# reduce 프롬프트 오버헤드가 비정상적으로 커도 유닛 블록 예산은 이 밑으로 안 내려감(방어).
+REDUCE_BUDGET_FLOOR_TOKENS = 1_000
 
 # inconsistencies kind 허용 목록 (feedback_document_server_domain_scope.md — 구매/계약 제외)
 ALLOWED_INCONSISTENCY_KINDS = {
@@ -94,6 +111,25 @@ async def process(
 
     envelope = EscalationEnvelope.from_json(json.dumps(envelope_raw))
 
+    # ─── presegment PR2 게이트 (plan ds-presegment-mapreduce-2) ───
+    # TRIGGER(25K tok) 이하 = 아래 기존 단일콜 경로 그대로(무회귀). 초과 시 3-way:
+    #   auto(over%==0)   → 로컬 map-reduce (유닛별 26B → reduce)
+    #   hybrid/whole     → HOLD(awaiting_split) — 맥미니 미전송, 클로드 유인 분할은 PR3
+    # 게이트/유닛은 전체 extracted_text 기준 — 단일콜의 head/mid/tail "가운데 폐기"를
+    # 전 유닛 커버리지로 대체한다. build_hier_tree 가 거대 md 에서 초 단위 CPU 라
+    # 이벤트루프 점유 회피 위해 to_thread (presegment_worker._read_toc 와 동일 패턴).
+    unit_plan = await asyncio.to_thread(plan_summarize_units, doc.extracted_text or "")
+    if unit_plan.mode == "map_reduce":
+        # units 빈 auto 는 이론상 불가(비어있지 않은 텍스트 = leaf >= 1)지만, 빈 reduce
+        # 단일콜(환각 위험)로 흐르지 않게 방어적으로 HOLD 로 보낸다.
+        if unit_plan.tier != "auto" or not unit_plan.units:
+            await _hold_awaiting_split(session, queue_row, unit_plan, document_id)
+        await _process_map_reduce(
+            doc, queue_row, envelope, subject_domain, unit_plan, session,
+            defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
+        )
+        return
+
     # 원문 슬라이스 추출 (envelope.original_pointers.text_ranges 기반)
     slices = _build_text_slices(doc.extracted_text or "", envelope.original_pointers)
 
@@ -214,6 +250,267 @@ async def process(
     )
 
 
+async def _hold_awaiting_split(
+    session: AsyncSession, queue_row: ProcessingQueue, plan: UnitPlan, document_id: int
+) -> None:
+    """HYBRID/TIER2 — 클로드 유인 분할 대기(HOLD). 맥미니 미전송, StageDeferred 보류.
+
+    payload.presegment.awaiting_split 마킹을 먼저 commit — StageDeferred 핸들러
+    (queue_consumer)는 새 세션에서 행을 다시 읽어 deferred_until 만 병합하므로 유실 없음.
+    알람(ntfy)·클로드 경계 주입은 PR3 — 그 전까지는 HOLD_RETRY_MINUTES 간격 재계획만 반복.
+    무인 자동 cloud 호출 금지 룰 준수(클로드 경로는 항상 유인 게이트).
+    """
+    payload = dict(queue_row.payload or {})
+    preseg = dict(payload.get("presegment") or {})
+    preseg.update({
+        "awaiting_split": True,
+        "tier": plan.tier,
+        "over_pct": plan.over_pct,
+        "total_est_tokens": plan.total_est_tokens,
+        "units": len(plan.units),
+        # 클로드가 분할해야 할 초과 섹션 표본 (PR3 알람 본문용)
+        "oversized_sections": [
+            (u.section_titles[0] if u.section_titles else None)
+            for u in plan.units if u.over_cap
+        ][:20],
+    })
+    payload["presegment"] = preseg
+    queue_row.payload = payload  # 재할당 = JSONB 변경 감지
+    await session.commit()
+    logger.info(
+        f"[deep] id={document_id} awaiting_split tier={plan.tier} over_pct={plan.over_pct} "
+        f"total_est_tokens={plan.total_est_tokens} units={len(plan.units)} "
+        f"→ HOLD ({HOLD_RETRY_MINUTES}분 후 재확인, 클로드 분할=PR3 유인)"
+    )
+    raise StageDeferred(
+        f"awaiting_split:{plan.tier}", retry_after_minutes=HOLD_RETRY_MINUTES
+    )
+
+
+async def _call_26b(
+    client: AIClient, prompt: str, *, defer_on_deep_unavailable: bool, document_id: int
+):
+    """map/reduce 공용 26B 호출 — 단일콜 경로와 동일한 deep 슬롯 우선 + fair-share 폴백.
+
+    반환 (raw, used_cfg). 맥북(deep) 불가 시 consumer 경로는 맥미니 primary 로 즉시
+    처리(동일 모델 — 강등 아님), drain 경로는 StageDeferred 전파(맥북 레버 시멘틱).
+    """
+    deep_cfg = client.ai.deep
+    if deep_cfg is not None:
+        try:
+            return await call_deep_or_defer(client, prompt), deep_cfg
+        except StageDeferred:
+            if defer_on_deep_unavailable:
+                raise
+            logger.info(f"[deep] id={document_id} 맥북 불가 → 맥미니 primary 처리 (fair-share)")
+    async with acquire_mlx_gate(Priority.BACKGROUND):
+        return await client.call_primary(prompt), settings.ai.primary
+
+
+def _parse_deep_output(raw: str) -> tuple[DeepSummaryOutput | None, str | None]:
+    """raw → DeepSummaryOutput. 단일콜 경로와 동일한 3단 파서. 실패 시 (None, parse_error)."""
+    try:
+        parsed = _parse_outermost_json(raw) or parse_json_response(raw)
+        if not parsed:
+            parsed = _regex_extract_fields(raw)
+        return DeepSummaryOutput.model_validate(parsed or {}), None
+    except (ValidationError, ValueError, TypeError) as exc:
+        return None, f"parse:{type(exc).__name__}"
+
+
+async def _process_map_reduce(
+    doc: Document,
+    queue_row: ProcessingQueue,
+    envelope: EscalationEnvelope,
+    subject_domain: str,
+    plan: UnitPlan,
+    session: AsyncSession,
+    *,
+    defer_on_deep_unavailable: bool,
+) -> None:
+    """TIER1 자동 — 유닛별 map(26B) → reduce(26B) → 단일콜과 동일 필드 기록.
+
+    멱등 재개: 성공 유닛은 payload.presegment.map_results 에 즉시 commit —
+    502/defer/재시작 후 재클레임 시 완료 유닛은 건너뛴다. 유닛 인덱스는
+    plan_summarize_units 가 같은 extracted_text 에 결정적이라 attempt 간 안정.
+    파싱 실패 유닛이 남으면 raise → queue_consumer 의 기존 attempts/백오프 재사용
+    (실패 유닛만 재호출되므로 재시도 비용 = 잔여 유닛뿐).
+    """
+    document_id = doc.id
+    units = plan.units
+    n = len(units)
+    payload = dict(queue_row.payload or {})
+    preseg = dict(payload.get("presegment") or {})
+    preseg.pop("awaiting_split", None)  # 재계획으로 auto 가 된 경우 HOLD 마킹 해제
+    map_results: dict = dict(preseg.get("map_results") or {})
+
+    logger.info(
+        f"[deep] id={document_id} map_reduce 시작 units={n} over_pct={plan.over_pct} "
+        f"total_est_tokens={plan.total_est_tokens} resume={len(map_results)}/{n}"
+    )
+
+    rendered = render_26b(DEEP_SUMMARY_TASK, subject_domain)
+    envelope_injection = envelope.to_system_injection()
+
+    client = AIClient()
+    start = time.perf_counter()
+    used_cfg = client.ai.deep or settings.ai.primary
+    failed_units: list[int] = []
+    try:
+        # ── map: 유닛별 26B (콜 사이마다 gate 를 놓아 짧은 인터랙티브 요청이 끼어든다) ──
+        for unit in units:
+            key = str(unit.index)
+            if key in map_results:
+                continue
+            prompt = (
+                rendered
+                .replace("{escalation_envelope_json}", envelope_injection)
+                .replace("{original_text_slices}", render_map_slice(unit, n))
+            )
+            # 검증 게이트 "모든 LLM 콜 캡 초과 0" 을 로그로 단정 가능하게 남긴다.
+            logger.info(
+                f"[deep] id={document_id} map {unit.index + 1}/{n} "
+                f"unit_tokens={unit.est_tokens} prompt_est_tokens={estimate_tokens(prompt)} "
+                f"cap={CAP_TOKENS}"
+            )
+            raw, used_cfg = await _call_26b(
+                client, prompt,
+                defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
+                document_id=document_id,
+            )
+            out, perr = _parse_deep_output(raw)
+            if out is None or not (out.detail or out.tldr):
+                # 실패 유닛은 persist 하지 않음 — 재시도가 이 유닛만 다시 호출한다.
+                failed_units.append(unit.index)
+                logger.warning(
+                    f"[deep] id={document_id} map {unit.index + 1}/{n} 결과 비었음/파싱 실패"
+                    f"({perr}) — 유닛 재시도 대상"
+                )
+                continue
+            # ★매 유닛 새 dict 로 재구성 (in-place 변경 금지) — 직전 commit 의 committed
+            # 스냅샷이 같은 중첩 객체를 참조하면 old==new 로 보여 SQLAlchemy 가 UPDATE 를
+            # 스킵한다(60254 라이브에서 unit 0 만 persist 된 aliasing 버그의 fix).
+            map_results = {
+                **map_results,
+                key: {
+                    "index": unit.index,
+                    "titles": [t for t in unit.section_titles if t][:8],
+                    "tldr": out.tldr,
+                    "detail": out.detail,
+                    "inconsistencies": _filter_inconsistencies(out.inconsistencies or []),
+                },
+            }
+            preseg = {
+                **preseg,
+                "tier": plan.tier,
+                "over_pct": plan.over_pct,
+                "total_est_tokens": plan.total_est_tokens,
+                "units": n,
+                "map_results": map_results,
+            }
+            payload = {**payload, "presegment": preseg}
+            queue_row.payload = payload  # 재할당 = JSONB 변경 감지
+            await session.commit()  # 유닛 단위 멱등 재개 지점
+
+        if failed_units:
+            raise ValueError(
+                f"map 유닛 {len(failed_units)}/{n}건 결과 없음 — 재시도 대상: {failed_units[:10]}"
+            )
+
+        # ── reduce: 요약들의 요약 1콜 (유닛 블록도 캡 이하로 절단 보장) ──
+        reduce_rendered = render_26b(REDUCE_TASK, subject_domain)
+        base_prompt = (
+            reduce_rendered
+            .replace("{escalation_envelope_json}", envelope_injection)
+            .replace("{unit_count}", str(n))
+        )
+        budget = max(
+            REDUCE_BUDGET_FLOOR_TOKENS, CAP_TOKENS - estimate_tokens(base_prompt)
+        )
+        ordered = [map_results[str(u.index)] for u in units]
+        block, reduce_truncated = build_reduce_units_block(ordered, budget)
+        reduce_prompt = base_prompt.replace("{unit_summaries}", block)
+        logger.info(
+            f"[deep] id={document_id} reduce units={n} "
+            f"prompt_est_tokens={estimate_tokens(reduce_prompt)} cap={CAP_TOKENS} "
+            f"truncated={reduce_truncated}"
+        )
+        raw, used_cfg = await _call_26b(
+            client, reduce_prompt,
+            defer_on_deep_unavailable=defer_on_deep_unavailable,
+            document_id=document_id,
+        )
+    except StageDeferred:
+        logger.info(
+            f"[deep] id={document_id} map_reduce 보류 — 완료 유닛 {len(map_results)}/{n} 보존"
+        )
+        raise
+    except Exception as exc:
+        # 단일콜 경로와 동일 — 호출 실패는 전파해 queue_consumer 가 재시도/dead-letter 처리.
+        logger.warning(f"[deep] id={document_id} map_reduce 실패: {exc}")
+        raise
+    finally:
+        await client.close()
+
+    latency_ms = int((time.perf_counter() - start) * 1000)
+    deep_out, parse_error = _parse_deep_output(raw)
+    if deep_out is None:
+        # 단일콜 경로와 동일 시멘틱 — doc 미기록(legacy 결과 보존), 이벤트로 가시화.
+        deep_out = DeepSummaryOutput()
+        logger.warning(f"[deep] id={document_id} reduce 파싱 실패 ({parse_error}) — doc 미기록")
+
+    if not parse_error:
+        doc.ai_detail_summary = (deep_out.detail or "").strip() or None
+        # 불일치 = reduce 출력 + map 유닛 합본 dedup — reduce 가 떨궈도 유닛 발견분 보전.
+        merged = _filter_inconsistencies(deep_out.inconsistencies or [])
+        seen = {(i["kind"], i["desc"]) for i in merged}
+        for res in ordered:
+            for inc in res.get("inconsistencies") or []:
+                k = (inc.get("kind"), inc.get("desc"))
+                if k not in seen:
+                    seen.add(k)
+                    merged.append(inc)
+        doc.ai_inconsistencies = merged
+        doc.ai_analysis_tier = "deep"
+        doc.ai_processed_at = datetime.now(timezone.utc)
+
+    try:
+        pv = compute_policy_version(REDUCE_TASK)
+    except Exception:
+        pv = None
+
+    await record_analyze_event(
+        doc_id=document_id,
+        user_id=None,
+        mode="summary_deep",
+        text_limit=used_cfg.context_char_limit or 260000,
+        truncated=reduce_truncated,
+        layers_returned=["detail_summary", "inconsistencies"] if not parse_error else [],
+        cached=False,
+        latency_ms=latency_ms,
+        model_name=used_cfg.model,
+        prompt_version=(f"{REDUCE_TASK}@{pv}" if pv else REDUCE_TASK),
+        error_code=parse_error,
+        source="document_server",
+        subject_domain=subject_domain,
+        risk_flags=list(envelope.risk_flags),
+        high_impact_task=None,
+        escalation_reasons=list(envelope.escalation_reasons),
+        confidence=deep_out.confidence,
+        policy_version=pv,
+        shadow_would_route_to="primary",
+        tier="primary",
+        escalated_to_26b=True,
+        suppressed_reason=None,
+    )
+
+    logger.info(
+        f"[deep] id={document_id} map_reduce 완료 units={n} "
+        f"detail_len={len(doc.ai_detail_summary or '')} inc={len(doc.ai_inconsistencies or [])} "
+        f"latency_ms={latency_ms} parse_error={parse_error}"
+    )
+
+
 def _build_text_slices(text: str, pointers: dict) -> str:
     """original_pointers.text_ranges 의 [{start, end}] 를 실제 본문 슬라이스로 합친다.
 

app/workers/extract_worker.py

@@ -110,6 +110,11 @@ def _get_pdf_page_count(
 
 async def _call_ocr(file_path: Path, is_image: bool, max_pages: int = 200) -> str | None:
     """OCR 서비스 호출 — 타임아웃 페이지 수 비례"""
+    if not settings.ocr_enabled:
+        # 2노드 이관(2026-07-02): GPU Surya 폐기 — 명시 비활성. None 반환 = 기존 soft-fail
+        # 의미론(호출자가 ocr_attempted/skip_reason 메타 기록). 스캔 문서는 비전 배치 경로 별도.
+        logger.warning("[ocr] OCR_ENABLED=false — skip (스캔·이미지 추출은 비전 배치 경로)")
+        return None
     container_path = f"/documents/{file_path.relative_to(Path(settings.nas_mount_path))}"
     timeout = 60 if is_image else min(600, max(120, max_pages * 3))
     try:

app/workers/stt_worker.py

@@ -42,6 +42,14 @@ async def process(document_id: int, session: AsyncSession) -> None:
         logger.warning(f"[stt] id={document_id} file_path 없음 — skip")
         return
 
+    if not settings.stt_enabled:
+        # 2노드 이관(2026-07-02): GPU stt-service 폐기 — 명시 비활성. silent 금지:
+        # 경고 로그 + extract_meta 터미널 기록 (재시도 안 함, 상태 가시).
+        doc.extract_meta = {**(doc.extract_meta or {}), "stt_skip_reason": "disabled", "stt_terminal": True}
+        await session.commit()
+        logger.warning(f"[stt] id={document_id} STT_ENABLED=false — 터미널 skip (전사 없음)")
+        return
+
     # NAS 마운트 경로로 절대화 (services/stt 컨테이너도 동일 경로에 bind mount)
     container_path = str(Path(settings.nas_mount_path) / doc.file_path)
 

config.yaml

@@ -60,6 +60,9 @@ ai:
     rerank:
       endpoint: "http://reranker:80/rerank"
       model: "bge-reranker-v2-m3"
+      # 2노드 이관: "tei"(GPU TEI /rerank, 기본) | "llamacpp"(맥미니 llama.cpp,
+      # 예: endpoint http://100.76.254.116:8807/v1/rerank). 미지원 값 = 기동 시 ValueError.
+      protocol: "tei"
 
     # Phase 3.5a answerability classifier. 2026-05-14 GPU LLM 제거 후 Mac mini 26B 로 swap.
     # classifier_service 가 hasattr 체크로 optional 이므로 이 섹션 제거 시 classifier gate 는 자동 skip (score-only).

frontend/src/lib/components/Sidebar.svelte

@@ -2,7 +2,7 @@
   import { page } from '$app/stores';
   import { goto } from '$app/navigation';
   import { api } from '$lib/api';
-  import { ChevronRight, ChevronDown, FolderOpen, FolderTree, Inbox, Clock, Mail, Scale, StickyNote, GraduationCap, CalendarCheck, MessageCircle, Hash } from 'lucide-svelte';
+  import { ChevronRight, ChevronDown, FolderOpen, FolderTree, Inbox, Clock, Mail, Scale, StickyNote, GraduationCap, CalendarCheck, MessageCircle, Hash, HardHat } from 'lucide-svelte';
 
   let tree = $state([]);
   let loading = $state(true);
@@ -195,6 +195,13 @@
     >
       <FolderTree size={14} /> 자료실
     </a>
+    <a
+      href="/safety"
+      class="w-full flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 rounded-md text-sm transition-colors
+        {$page.url.pathname.startsWith('/safety') ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
+    >
+      <HardHat size={14} /> 안전 자료실
+    </a>
     <a
       href="/clause"
       class="w-full flex items-center gap-2 px-3 py-1.5 rounded-md text-sm transition-colors

frontend/src/routes/safety/+layout.svelte

@@ -0,0 +1,34 @@
+<script>
+  // 안전 자료실 (safety-library-1 Phase 3) — 재해/법령·지침/서적·표준·매뉴얼 3탭.
+  import { page } from '$app/stores';
+
+  const TABS = [
+    { href: '/safety/incidents', label: '재해사례' },
+    { href: '/safety/laws', label: '법령·지침' },
+    { href: '/safety/materials', label: '서적·표준·매뉴얼' },
+  ];
+</script>
+
+<div class="max-w-5xl mx-auto px-4 py-5 flex flex-col gap-4">
+  <header>
+    <h1 class="text-lg font-bold text-text">안전 자료실</h1>
+    <p class="text-xs text-dim mt-0.5">재해사례·법령·지침·표준 — 자료유형(material_type) 축 기반</p>
+  </header>
+
+  <nav class="flex gap-1 border-b border-default" aria-label="안전 자료실 탭">
+    {#each TABS as tab}
+      <a
+        href={tab.href}
+        aria-current={$page.url.pathname === tab.href ? 'page' : undefined}
+        class="px-3 py-2 text-sm font-medium border-b-2 -mb-px transition-colors
+          {$page.url.pathname === tab.href
+            ? 'border-accent text-accent'
+            : 'border-transparent text-dim hover:text-text'}"
+      >
+        {tab.label}
+      </a>
+    {/each}
+  </nav>
+
+  <slot />
+</div>

frontend/src/routes/safety/+page.svelte

@@ -0,0 +1,9 @@
+<script>
+  // /safety 진입 = 재해 탭 redirect (plan: +page=재해 탭 redirect)
+  import { onMount } from 'svelte';
+  import { goto } from '$app/navigation';
+
+  onMount(() => {
+    goto('/safety/incidents', { replaceState: true });
+  });
+</script>

frontend/src/routes/safety/SafetyDocList.svelte

@@ -0,0 +1,75 @@
+<script>
+  // 안전 자료실 공용 목록 — material_type + jurisdiction 필터로 GET /documents/ 조회.
+  // C-1 계약: material_type 지정 = 기본 exclude(news·law_monitor·note) 해제 (documents.py list_documents).
+  import { api } from '$lib/api';
+  import { addToast } from '$lib/stores/toast';
+  import DocumentCard from '$lib/components/DocumentCard.svelte';
+
+  let { materialType, jurisdiction = '' } = $props();
+
+  const PAGE_SIZE = 20;
+  let docs = $state([]);
+  let total = $state(0);
+  let nextPage = $state(1);
+  let loading = $state(false);
+
+  async function load(reset = false) {
+    loading = true;
+    const pageToLoad = reset ? 1 : nextPage;
+    try {
+      const params = new URLSearchParams();
+      params.set('material_type', materialType);
+      if (jurisdiction) params.set('jurisdiction', jurisdiction);
+      params.set('page', String(pageToLoad));
+      params.set('page_size', String(PAGE_SIZE));
+      const result = await api(`/documents/?${params}`);
+      docs = reset ? result.items : [...docs, ...result.items];
+      total = result.total;
+      nextPage = pageToLoad + 1;
+    } catch {
+      addToast('error', '안전 자료 로딩 실패');
+    } finally {
+      loading = false;
+    }
+  }
+
+  $effect(() => {
+    // 필터 변경 시 1페이지부터 재조회 (materialType/jurisdiction 읽기 = 반응 트리거)
+    void materialType;
+    void jurisdiction;
+    docs = [];
+    load(true);
+  });
+
+  let hasMore = $derived(docs.length < total);
+</script>
+
+<div class="flex flex-col gap-2">
+  {#if !loading || docs.length > 0}
+    <p class="text-xs text-dim tabular-nums">총 {total.toLocaleString()}건</p>
+  {/if}
+
+  {#if docs.length > 0}
+    <div class="flex flex-col gap-2">
+      {#each docs as doc (doc.id)}
+        <DocumentCard {doc} />
+      {/each}
+    </div>
+  {:else if !loading}
+    <div class="py-12 text-center text-sm text-dim">
+      해당 조건의 자료가 없습니다.
+    </div>
+  {/if}
+
+  {#if loading}
+    <div class="py-6 text-center text-sm text-dim">불러오는 중…</div>
+  {:else if hasMore}
+    <button
+      type="button"
+      onclick={() => load(false)}
+      class="self-center px-4 py-1.5 rounded-md text-sm text-dim border border-default hover:bg-surface hover:text-text transition-colors"
+    >
+      더 보기 ({docs.length}/{total.toLocaleString()})
+    </button>
+  {/if}
+</div>

frontend/src/routes/safety/incidents/+page.svelte

@@ -0,0 +1,29 @@
+<script>
+  // 재해사례 탭 — material_type=incident (KOSHA 사고사망·재해사례·CSB 등).
+  // 케이스 그룹핑(boardno 본문+첨부 1카드)은 API 확장 필요라 후속(DS freeze 하 백엔드 무변경).
+  import SafetyDocList from '../SafetyDocList.svelte';
+
+  const JURISDICTIONS = [
+    { value: '', label: '전체' },
+    { value: 'KR', label: 'KR' },
+    { value: 'US', label: 'US' },
+  ];
+  let jurisdiction = $state('');
+</script>
+
+<div class="flex flex-col gap-3">
+  <div class="flex items-center gap-1.5" role="group" aria-label="관할 필터">
+    {#each JURISDICTIONS as j}
+      <button
+        type="button"
+        onclick={() => (jurisdiction = j.value)}
+        class="px-2.5 py-1 rounded-full text-xs font-medium transition-colors
+          {jurisdiction === j.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
+      >
+        {j.label}
+      </button>
+    {/each}
+  </div>
+
+  <SafetyDocList materialType="incident" {jurisdiction} />
+</div>

frontend/src/routes/safety/laws/+page.svelte

@@ -0,0 +1,48 @@
+<script>
+  // 법령·지침 탭 — 법령(law, 버전체인 current 만 코퍼스 노출) / 지침(guide, KOSHA GUIDE 등).
+  // 법령 기본 관할 = KR (plan: country 누락 = KR 정규화). version_status 뱃지는 API 확장 후속.
+  import SafetyDocList from '../SafetyDocList.svelte';
+
+  const KINDS = [
+    { value: 'law', label: '법령' },
+    { value: 'guide', label: '지침' },
+  ];
+  const JURISDICTIONS = [
+    { value: 'KR', label: 'KR' },
+    { value: 'US', label: 'US' },
+    { value: '', label: '전체' },
+  ];
+  let kind = $state('law');
+  let jurisdiction = $state('KR');
+</script>
+
+<div class="flex flex-col gap-3">
+  <div class="flex items-center justify-between flex-wrap gap-2">
+    <div class="flex items-center gap-1" role="group" aria-label="자료유형">
+      {#each KINDS as k}
+        <button
+          type="button"
+          onclick={() => (kind = k.value)}
+          class="px-3 py-1 rounded-md text-sm font-medium transition-colors
+            {kind === k.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
+        >
+          {k.label}
+        </button>
+      {/each}
+    </div>
+    <div class="flex items-center gap-1.5" role="group" aria-label="관할 필터">
+      {#each JURISDICTIONS as j}
+        <button
+          type="button"
+          onclick={() => (jurisdiction = j.value)}
+          class="px-2.5 py-1 rounded-full text-xs font-medium transition-colors
+            {jurisdiction === j.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
+        >
+          {j.label}
+        </button>
+      {/each}
+    </div>
+  </div>
+
+  <SafetyDocList materialType={kind} {jurisdiction} />
+</div>

frontend/src/routes/safety/materials/+page.svelte

@@ -0,0 +1,29 @@
+<script>
+  // 서적·표준·매뉴얼 탭 — 필터 프리셋(전용 뷰는 50건+ 게이트 뒤, plan Phase 3).
+  import SafetyDocList from '../SafetyDocList.svelte';
+
+  const KINDS = [
+    { value: 'standard', label: '표준 (NB 등)' },
+    { value: 'book', label: '서적' },
+    { value: 'manual', label: '매뉴얼' },
+    { value: 'paper', label: '논문' },
+  ];
+  let kind = $state('standard');
+</script>
+
+<div class="flex flex-col gap-3">
+  <div class="flex items-center gap-1" role="group" aria-label="자료유형">
+    {#each KINDS as k}
+      <button
+        type="button"
+        onclick={() => (kind = k.value)}
+        class="px-3 py-1 rounded-md text-sm font-medium transition-colors
+          {kind === k.value ? 'bg-accent/15 text-accent' : 'text-dim hover:bg-surface hover:text-text'}"
+      >
+        {k.label}
+      </button>
+    {/each}
+  </div>
+
+  <SafetyDocList materialType={kind} />
+</div>

tests/summarize_units/test_mapreduce_helpers.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+"""summarize_units PR2 헬퍼 단위테스트 — map/reduce 프롬프트 조립 순수함수.
+
+핵심 불변식:
+  - render_map_slice: 유닛 위치(1-based)/섹션 라벨 + 본문 그대로 (손실 0).
+  - build_reduce_units_block: 어떤 입력에도 반환 블록 est_tokens <= budget (캡 초과 0
+    검증 게이트의 reduce 측). 절단은 detail 만 — 라벨/TLDR/불일치/순서 보존.
+
+pytest + 단독 실행 양쪽 지원:
+  PYTHONPATH=. pytest tests/summarize_units/ -q
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from app.services.summarize_units import (
+    SummarizeUnit,
+    build_reduce_units_block,
+    estimate_tokens,
+    render_map_slice,
+)
+
+
+def _result(idx: int, detail: str, *, tldr: str = "요약", inc: list | None = None) -> dict:
+    return {
+        "index": idx,
+        "titles": [f"섹션{idx}"],
+        "tldr": tldr,
+        "detail": detail,
+        "inconsistencies": inc or [],
+    }
+
+
+# ---------- render_map_slice ----------
+
+def test_render_map_slice_label_and_body():
+    unit = SummarizeUnit(index=2, section_titles=["개요", None, "본론"], text="본문입니다")
+    out = render_map_slice(unit, total_units=5)
+    assert out.startswith("[유닛 3/5 — 섹션: 개요 · 본론]\n")
+    assert out.endswith("본문입니다")
+
+
+def test_render_map_slice_untitled():
+    unit = SummarizeUnit(index=0, section_titles=[None], text="x")
+    assert "(무제 구간)" in render_map_slice(unit, total_units=1)
+
+
+# ---------- build_reduce_units_block ----------
+
+def test_reduce_block_within_budget_untouched():
+    results = [_result(i, "가" * 100) for i in range(3)]
+    block, truncated = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=11_000)
+    assert not truncated
+    # 순서/라벨/TLDR 보존
+    assert block.index("[유닛 1/3") < block.index("[유닛 2/3") < block.index("[유닛 3/3")
+    assert "TLDR: 요약" in block
+    assert "가" * 100 in block
+
+
+def test_reduce_block_truncates_to_budget():
+    # 유닛 8개 × 한글 detail 5,000자 ≈ 21K tok — budget 5,000 으로 절단 강제
+    results = [_result(i, "가" * 5_000) for i in range(8)]
+    block, truncated = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=5_000)
+    assert truncated
+    assert estimate_tokens(block) <= 5_000
+    # 라벨(유닛 순서)은 절단 후에도 보존
+    assert "[유닛 1/8" in block
+
+
+def test_reduce_block_hard_cut_floor():
+    # min_detail_chars floor 에 막혀 비례 절단으로 불충분한 극단 케이스 — 하드 컷 발동
+    results = [_result(i, "가" * 300) for i in range(50)]
+    block, truncated = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=500)
+    assert truncated
+    assert estimate_tokens(block) <= 500
+
+
+def test_reduce_block_preserves_inconsistencies():
+    results = [
+        _result(0, "가" * 50, inc=[{"kind": "version_drift", "desc": "개정판 차이"}]),
+    ]
+    block, _ = build_reduce_units_block(results, budget_tokens=10_000)
+    assert "불일치(version_drift): 개정판 차이" in block

tests/summarize_units/test_units.py

@@ -0,0 +1,180 @@
+"""summarize_units 단위테스트 (presegment PR1 — 순수함수·fixture).
+
+핵심 불변식:
+  - estimate_tokens = PR0 캘리브레이션(한글 0.529 · 기타 0.217 tok/char) 정확 재현.
+  - greedy_pack: 순서 보존·인접만·cap 준수·단독 초과 leaf=over_cap 전용 유닛·텍스트 손실 0
+    (구 deep_summary head/mid/tail 가운데 폐기 버그의 반대 성질).
+  - gate 3-way: 0=auto / (0,40]=hybrid / >40=whole (경계 포함).
+  - plan_summarize_units: trigger 이하=single(현행 단일콜 유지=무회귀) / 초과=map_reduce.
+
+pytest + 단독 실행 양쪽 지원:
+  PYTHONPATH=. .venv/bin/pytest tests/summarize_units/ -q
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from app.services.hier_decomp.builder import HierNode
+from app.services.summarize_units import (
+    CAP_TOKENS,
+    TRIGGER_TOKENS,
+    SummarizeUnit,
+    estimate_tokens,
+    extract_leaves,
+    gate,
+    greedy_pack,
+    over_pct,
+    plan_summarize_units,
+)
+
+
+def _leaf(idx: int, text: str, title: str | None = None) -> HierNode:
+    return HierNode(idx=idx, parent_idx=None, level=1, node_type=None,
+                    section_title=title, heading_path=title, text=text)
+
+
+# ---------- estimate_tokens ----------
+
+def test_estimate_tokens_korean_calibration():
+    # 한글 1000자 → 529 tok (PR0: 0.529 tok/char)
+    assert estimate_tokens("가" * 1000) == 529
+
+
+def test_estimate_tokens_english_calibration():
+    # 비한글 1000자 → 217 tok (PR0: 0.217 tok/char)
+    assert estimate_tokens("a" * 1000) == 217
+
+
+def test_estimate_tokens_mixed_and_empty():
+    assert estimate_tokens("") == 0
+    mixed = "가" * 100 + "a" * 100
+    assert estimate_tokens(mixed) == round(100 * 0.529 + 100 * 0.217)
+
+
+# ---------- greedy_pack ----------
+
+def test_greedy_pack_adjacency_and_cap():
+    # 4000tok 짜리 한글 leaf 4개 (4000/0.529 ≈ 7562자) → cap 12000 이면 [3개, 1개]... 아니
+    # 4000*3=12000 = cap 정확 경계(<=cap 허용) → [1,2,3] + [4]
+    body = "가" * 7562  # ≈ 3999~4000 tok
+    leaves = [_leaf(i, body, f"s{i}") for i in range(4)]
+    units = greedy_pack(leaves, cap=12_000)
+    assert len(units) == 2
+    assert [len(u.section_titles) for u in units] == [3, 1]
+    # 순서 보존
+    assert units[0].section_titles == ["s0", "s1", "s2"]
+    assert units[1].section_titles == ["s3"]
+    # cap 준수
+    assert all(u.est_tokens <= 12_000 for u in units)
+
+
+def test_greedy_pack_oversized_leaf_gets_own_unit():
+    small = "가" * 1000            # ≈ 529 tok
+    big = "가" * 30_000            # ≈ 15,870 tok > CAP
+    leaves = [_leaf(0, small, "a"), _leaf(1, big, "mega"), _leaf(2, small, "b")]
+    units = greedy_pack(leaves, cap=CAP_TOKENS)
+    assert len(units) == 3
+    assert units[1].over_cap and units[1].section_titles == ["mega"]
+    assert not units[0].over_cap and not units[2].over_cap
+    # 인접성: 초과 leaf 가 앞뒤 pack 을 넘나들며 합쳐지지 않음
+    assert units[0].section_titles == ["a"] and units[2].section_titles == ["b"]
+
+
+def test_greedy_pack_no_text_loss():
+    leaves = [_leaf(i, f"본문{i} " + "가" * 500, f"s{i}") for i in range(7)]
+    units = greedy_pack(leaves, cap=1_000)
+    joined = "\n\n".join(u.text for u in units)
+    for leaf in leaves:
+        assert leaf.text in joined  # 커버리지 — 중간 폐기 0
+
+
+def test_greedy_pack_empty():
+    assert greedy_pack([]) == []
+
+
+# ---------- over_pct + gate ----------
+
+def test_over_pct_and_gate_boundaries():
+    assert gate(0.0) == "auto"
+    assert gate(0.01) == "hybrid"
+    assert gate(40.0) == "hybrid"
+    assert gate(40.01) == "whole"
+    assert gate(100.0) == "whole"
+
+
+def test_over_pct_computation():
+    # leaf: 6000tok + 18000tok(초과) → over% = 18000/24000 = 75%
+    l_small = _leaf(0, "가" * round(6000 / 0.529), "a")
+    l_big = _leaf(1, "가" * round(18000 / 0.529), "b")
+    pct = over_pct([l_small, l_big], cap=CAP_TOKENS)
+    assert 74.0 < pct < 76.0
+    assert over_pct([], cap=CAP_TOKENS) == 0.0
+    assert over_pct([l_small], cap=CAP_TOKENS) == 0.0
+
+
+# ---------- plan_summarize_units (fixture md) ----------
+
+def _md_doc(sections: int, chars_per_section: int, ch: str = "가") -> str:
+    parts = []
+    for i in range(sections):
+        parts.append(f"# 제{i+1}장 섹션{i}\n\n" + ch * chars_per_section)
+    return "\n\n".join(parts)
+
+
+def test_plan_small_doc_stays_single():
+    md = _md_doc(3, 1000)  # ≈ 3×529 tok ≪ trigger
+    plan = plan_summarize_units(md)
+    assert plan.mode == "single" and plan.tier is None and plan.units == []
+    assert plan.total_est_tokens <= TRIGGER_TOKENS
+
+
+def test_plan_large_doc_auto_tier():
+    # 섹션 20개 × ≈4000tok = ≈80K tok > trigger, 전 섹션 < cap → auto
+    md = _md_doc(20, 7562)
+    plan = plan_summarize_units(md)
+    assert plan.mode == "map_reduce"
+    assert plan.tier == "auto" and plan.over_pct == 0.0
+    assert len(plan.units) >= 2
+    assert all(u.est_tokens <= CAP_TOKENS for u in plan.units)
+
+
+def test_plan_mega_section_whole_tier():
+    # 작은 섹션 2 + 초대형 1(≈53K tok — 전체의 >40%) → whole
+    md = (_md_doc(2, 7562)
+          + "\n\n# 메가섹션\n\n" + "가" * 100_000)
+    plan = plan_summarize_units(md)
+    assert plan.mode == "map_reduce"
+    assert plan.tier == "whole" and plan.over_pct > 40.0
+    assert any(u.over_cap for u in plan.units)
+
+
+def test_plan_hybrid_tier():
+    # 정상 섹션 15개(≈60K tok) + 초과 섹션 1개(≈15.9K tok) → over% ≈ 21% → hybrid
+    md = _md_doc(15, 7562) + "\n\n# 초과섹션\n\n" + "가" * 30_000
+    plan = plan_summarize_units(md)
+    assert plan.mode == "map_reduce"
+    assert plan.tier == "hybrid"
+    assert 0.0 < plan.over_pct <= 40.0
+    over_units = [u for u in plan.units if u.over_cap]
+    assert len(over_units) == 1  # hybrid 시 클로드 대상 = 이 유닛들만
+
+
+def test_plan_headingless_giant_is_whole():
+    # 헤딩 없는 거대 EN 문서 — leaf 1개 전체 초과 → over% 100 → whole (PR0: EN 책 다수)
+    md = "x" * 200_000  # ≈ 43K tok > trigger, 단일 leaf > cap
+    plan = plan_summarize_units(md)
+    assert plan.mode == "map_reduce" and plan.tier == "whole"
+
+
+def test_plan_deterministic():
+    md = _md_doc(10, 7562)
+    p1, p2 = plan_summarize_units(md), plan_summarize_units(md)
+    assert p1 == p2
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    import sys
+    fns = [v for k, v in sorted(globals().items()) if k.startswith("test_")]
+    for fn in fns:
+        fn()
+        print(f"ok {fn.__name__}")
+    print(f"{len(fns)} passed (standalone)")
+    sys.exit(0)

tests/test_deep_summary_mapreduce.py

@@ -0,0 +1,266 @@
+"""presegment PR2 — deep_summary_worker map-reduce/HOLD 배선 단위테스트.
+
+worker-process 레벨(DB 필요)의 큐 상태 전이는 라이브 E2E 로 검증하고, 여기서는
+새 메커니즘의 seam 을 단위 검증한다 (test_fair_share.py 선례):
+  - _hold_awaiting_split: payload 마킹 commit 후 StageDeferred(HOLD_RETRY_MINUTES).
+  - _process_map_reduce: 유닛별 map → reduce → doc 필드 기록 / 모든 콜 캡 준수 /
+    payload.presegment.map_results 유닛 단위 persist(멱등 재개) / 실패 유닛 raise /
+    drain 보류(StageDeferred) 시 완료 유닛 보존.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+import sys
+from types import SimpleNamespace
+
+import pytest
+
+sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "app"))
+
+from ai.envelope import EscalationEnvelope  # noqa: E402
+from models.queue import StageDeferred  # noqa: E402
+from services.summarize_units import (  # noqa: E402
+    CAP_TOKENS,
+    estimate_tokens,
+    plan_summarize_units,
+)
+import workers.deep_summary_worker as dsw  # noqa: E402
+
+
+# ─── fixtures ────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+# 30 절 × 한글 2,000자 ≈ 31.7K tok (> TRIGGER 25K) · 절당 ≈ 1,060 tok (< CAP) → auto
+GIANT_AUTO_MD = "\n".join(f"# 절 {i}\n" + ("가" * 2_000) for i in range(30))
+# 헤딩 1개 + 한글 60,000자 단일 섹션 ≈ 31.7K tok (> CAP) → over% 100 → whole
+GIANT_WHOLE_MD = "# 통짜\n" + ("가" * 60_000)
+
+MAP_JSON = (
+    '{"mode": "single", "tldr": "유닛 요약", "detail": "유닛 상세.",'
+    ' "inconsistencies": [{"kind": "version_drift", "desc": "개정판 차이"}],'
+    ' "confidence": 0.9}'
+)
+REDUCE_JSON = (
+    '{"mode": "single", "tldr": "전체 요약", "detail": "최종 상세.",'
+    ' "inconsistencies": [], "confidence": 0.8}'
+)
+
+
+class FakeSession:
+    """commit 시점의 queue_row.payload 를 **객체 참조**로 박제 — SQLAlchemy 의 committed
+    스냅샷과 동일하게, 이후 in-place 변경이 과거 커밋 객체에 소급 반영되는 aliasing
+    (60254 라이브에서 unit 0 만 persist 된 버그)을 검증 시점 직렬화로 탐지한다."""
+
+    def __init__(self, row=None):
+        self.commits = 0
+        self._row = row
+        self.snapshots: list = []
+
+    async def commit(self):
+        self.commits += 1
+        if self._row is not None:
+            self.snapshots.append(self._row.payload)  # 참조 박제 — 복사 금지(의도)
+
+
+class FakeClient:
+    """deep 슬롯 보유 클라이언트 — call_deep_or_defer 가 call_deep 을 타게 한다."""
+
+    def __init__(self, responses=None, fail_indexes=frozenset(), defer_from=None):
+        self.ai = SimpleNamespace(
+            deep=SimpleNamespace(model="qwen-macbook", context_char_limit=260_000)
+        )
+        self.prompts: list[str] = []
+        self._fail_indexes = fail_indexes  # 이 순번(0-based) 콜은 파싱 불가 응답
+        self._defer_from = defer_from  # 이 순번부터 연결 실패(StageDeferred 변환 대상)
+
+    async def call_deep(self, prompt: str, system=None) -> str:
+        import httpx
+
+        idx = len(self.prompts)
+        if self._defer_from is not None and idx >= self._defer_from:
+            raise httpx.ConnectError("macbook down")
+        self.prompts.append(prompt)
+        if idx in self._fail_indexes:
+            return "정상 JSON 아님"
+        if "유닛 요약 (총" in prompt:  # reduce 프롬프트 마커
+            return REDUCE_JSON
+        return MAP_JSON
+
+    async def close(self):
+        pass
+
+
+def _doc():
+    return SimpleNamespace(
+        id=999,
+        extracted_text=GIANT_AUTO_MD,
+        ai_detail_summary=None,
+        ai_inconsistencies=None,
+        ai_analysis_tier="triage",
+        ai_processed_at=None,
+    )
+
+
+def _envelope():
+    return EscalationEnvelope(
+        from_stage="classify",
+        escalation_reasons=("long_context",),
+        risk_flags=(),
+        distilled_context="4B 요지",
+        original_pointers={"doc_ids": [999]},
+    )
+
+
+@pytest.fixture
+def _patch_telemetry(monkeypatch):
+    events: list[dict] = []
+
+    async def fake_record(**kwargs):
+        events.append(kwargs)
+
+    monkeypatch.setattr(dsw, "record_analyze_event", fake_record)
+    return events
+
+
+# ─── _hold_awaiting_split ────────────────────────────────────────────────────
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_hold_marks_payload_and_defers():
+    plan = plan_summarize_units(GIANT_WHOLE_MD)
+    assert plan.mode == "map_reduce" and plan.tier == "whole"
+
+    session, row = FakeSession(), SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
+    with pytest.raises(StageDeferred) as ei:
+        await dsw._hold_awaiting_split(session, row, plan, document_id=999)
+
+    assert ei.value.retry_after_minutes == dsw.HOLD_RETRY_MINUTES
+    assert session.commits == 1  # 마킹이 defer 전에 commit — consumer 재읽기에서 보존
+    preseg = row.payload["presegment"]
+    assert preseg["awaiting_split"] is True
+    assert preseg["tier"] == "whole"
+    assert preseg["units"] == len(plan.units)
+    assert row.payload["envelope"] == {"x": 1}  # 기존 payload 병합 보존
+
+
+# ─── _process_map_reduce — 정상 경로 ────────────────────────────────────────
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_map_reduce_end_to_end(monkeypatch, _patch_telemetry):
+    plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
+    assert plan.mode == "map_reduce" and plan.tier == "auto"
+    n = len(plan.units)
+    assert n >= 2  # greedy-pack 이 실제로 유닛을 나눴는지
+
+    client = FakeClient()
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
+    doc = _doc()
+    row = SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
+    session = FakeSession(row)
+
+    await dsw._process_map_reduce(
+        doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
+        defer_on_deep_unavailable=False,
+    )
+
+    # 콜 수 = 유닛 map n + reduce 1
+    assert len(client.prompts) == n + 1
+    # 검증 게이트: 모든 콜 est_tokens <= CAP + 오버헤드(정책 템플릿+envelope ~3K)
+    for p in client.prompts:
+        assert estimate_tokens(p) <= CAP_TOKENS + 3_000
+    # doc 기록 = reduce 출력, 불일치 = map 유닛 합본 dedup
+    assert doc.ai_detail_summary == "최종 상세."
+    assert doc.ai_analysis_tier == "deep"
+    assert doc.ai_inconsistencies == [{"kind": "version_drift", "desc": "개정판 차이"}]
+    # 유닛 단위 persist — 유닛마다 commit
+    assert row.payload["presegment"]["units"] == n
+    assert len(row.payload["presegment"]["map_results"]) == n
+    assert session.commits == n
+    # ★aliasing 회귀 방지: 각 commit 이 박제한 payload 객체를 사후에 봤을 때
+    # map_results 가 1,2,...,n 로 단조 증가해야 한다. in-place 변경(구 버그)이면
+    # 모든 스냅샷이 같은 dict 를 공유해 [n,n,...,n] 으로 보인다 = SQLAlchemy 가
+    # committed 스냅샷과 new 가 같다고 판정해 UPDATE 를 스킵하는 것과 등가.
+    per_commit_units = [
+        len(s["presegment"]["map_results"]) for s in session.snapshots
+    ]
+    assert per_commit_units == list(range(1, n + 1))
+    # telemetry 1건 (reduce 기준)
+    events = _patch_telemetry
+    assert len(events) == 1 and events[0]["error_code"] is None
+
+
+# ─── 멱등 재개 ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_map_reduce_resume_skips_done_units(monkeypatch, _patch_telemetry):
+    plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
+    n = len(plan.units)
+
+    client = FakeClient()
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
+    done_unit = {
+        "index": 0, "titles": ["절 0"], "tldr": "이전 요약", "detail": "이전 상세.",
+        "inconsistencies": [],
+    }
+    row = SimpleNamespace(payload={
+        "envelope": {"x": 1},
+        "presegment": {"map_results": {"0": done_unit}},
+    })
+    doc, session = _doc(), FakeSession()
+
+    await dsw._process_map_reduce(
+        doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
+        defer_on_deep_unavailable=False,
+    )
+
+    # 유닛 0 은 재호출 안 함 — map (n-1) + reduce 1
+    assert len(client.prompts) == n
+    assert row.payload["presegment"]["map_results"]["0"]["detail"] == "이전 상세."
+    assert doc.ai_detail_summary == "최종 상세."
+
+
+# ─── map 유닛 실패 → raise (성공분 persist) ─────────────────────────────────
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_map_unit_parse_failure_raises_but_persists_good_units(
+    monkeypatch, _patch_telemetry
+):
+    plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
+    n = len(plan.units)
+
+    client = FakeClient(fail_indexes={1})  # 두 번째 map 콜만 파싱 불가
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
+    doc, session = _doc(), FakeSession()
+    row = SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
+
+    with pytest.raises(ValueError, match="map 유닛"):
+        await dsw._process_map_reduce(
+            doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
+            defer_on_deep_unavailable=False,
+        )
+
+    # 성공 유닛(n-1)은 persist — 재시도 시 실패 1건만 재호출
+    assert len(row.payload["presegment"]["map_results"]) == n - 1
+    assert "1" not in row.payload["presegment"]["map_results"]
+    assert doc.ai_detail_summary is None  # doc 은 미기록
+    assert _patch_telemetry == []  # 가짜 완료 이벤트 없음
+
+
+# ─── drain 보류 — 완료 유닛 보존 + StageDeferred 전파 ───────────────────────
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_map_defer_propagates_and_keeps_progress(monkeypatch, _patch_telemetry):
+    plan = plan_summarize_units(GIANT_AUTO_MD)
+
+    client = FakeClient(defer_from=1)  # 첫 유닛 성공 후 맥북 절단
+    monkeypatch.setattr(dsw, "AIClient", lambda: client)
+    doc, session = _doc(), FakeSession()
+    row = SimpleNamespace(payload={"envelope": {"x": 1}})
+
+    with pytest.raises(StageDeferred):
+        await dsw._process_map_reduce(
+            doc, row, _envelope(), "generic", plan, session,
+            defer_on_deep_unavailable=True,  # drain 시멘틱 — 보류 전파
+        )
+
+    assert len(row.payload["presegment"]["map_results"]) == 1
+    assert doc.ai_detail_summary is None

tests/test_rerank_protocol.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+"""rerank 프로토콜 정규화 단위 테스트 — 2노드 이관 P1-4 (llama.cpp /v1/rerank).
+
+순수 함수(ai/rerank_protocol.py)만 대상 — HTTP/DB 의존 없음.
+실행: PYTHONPATH=app pytest tests/test_rerank_protocol.py
+"""
+
+import json
+from pathlib import Path
+
+from ai.rerank_protocol import normalize_llamacpp_rerank
+
+FIXTURES = Path(__file__).parent / "fixtures"
+
+
+def test_normalize_llamacpp_shape_and_desc_sort():
+    payload = {
+        "model": "bge-reranker-v2-m3",
+        "results": [
+            {"index": 0, "relevance_score": 0.12},
+            {"index": 1, "relevance_score": 2.21},
+            {"index": 2, "relevance_score": -1.5},
+        ],
+    }
+    out = normalize_llamacpp_rerank(payload)
+    # TEI 계약: [{"index","score"}] score 내림차순
+    assert [r["index"] for r in out] == [1, 0, 2]
+    assert all(set(r) == {"index", "score"} for r in out)
+    assert out[0]["score"] == 2.21
+
+
+def test_normalize_llamacpp_missing_fields_skipped():
+    payload = {
+        "results": [
+            {"index": 0},  # relevance_score 없음 → 버림
+            {"relevance_score": 1.0},  # index 없음 → 버림
+            {"index": 3, "relevance_score": 0.5},
+        ]
+    }
+    assert normalize_llamacpp_rerank(payload) == [{"index": 3, "score": 0.5}]
+
+
+def test_normalize_llamacpp_empty_and_absent_results():
+    assert normalize_llamacpp_rerank({}) == []
+    assert normalize_llamacpp_rerank({"results": []}) == []
+
+
+def test_tei_fixture_shape_is_already_contract():
+    """TEI 캡처 fixture(Phase 2B G0-1 spec 박제)의 실응답이 정규화 없이 계약 형태임을 확인."""
+    doc = json.loads((FIXTURES / "tei_rerank_response.json").read_text())
+    captured = doc["captured_responses"]["baseline_bge_v2_m3"]["raw"]
+    assert isinstance(captured, list) and captured
+    assert {"index", "score"} <= set(captured[0])
+    # spec 문자열도 계약과 일치 (score desc 정렬 포함)
+    assert "index" in doc["response_shape"] and "score" in doc["response_shape"]