"""documents 테이블 ORM""" from datetime import datetime from pgvector.sqlalchemy import Vector from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Enum, Integer, 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 class Document(Base): __tablename__ = "documents" id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True) # 1계층: 원본 파일 file_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True) 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) file_type: Mapped[str] = mapped_column( Enum("immutable", "editable", "note", name="doc_type"), default="immutable" ) import_source: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 2계층: 텍스트 추출 extracted_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) extracted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True)) extractor_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50)) # 2계층: AI 가공 ai_summary: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) ai_tags: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB, default=[]) ai_domain: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100)) ai_sub_group: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100)) ai_model_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50)) ai_processed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True)) document_type: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50)) importance: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="medium") ai_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)) embedded_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True)) # 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) # ODF 변환 derived_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 변환본 경로 (.derived/) original_format: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20)) conversion_status: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="none") # 읽음 상태 (뉴스용) is_read: Mapped[bool | None] = mapped_column(Boolean, default=False) # 승인/삭제 review_status: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="pending") deleted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True)) # 외부 편집 URL edit_url: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 미리보기 preview_status: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="none") preview_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64)) preview_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True)) # 메타데이터 source_channel: Mapped[str | None] = mapped_column( Enum("law_monitor", "devonagent", "email", "web_clip", "tksafety", "inbox_route", "manual", "drive_sync", "news", "memo", name="source_channel") ) 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) # 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) # 타임스탬프 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 )