hyungi_document_server/CLAUDE.md

hyungi_Document_Server — Claude Code 작업 가이드

프로젝트 개요

Self-hosted PKM(Personal Knowledge Management) 웹 애플리케이션. FastAPI + PostgreSQL(pgvector) + SvelteKit + Docker Compose 기반. GPU 서버를 메인 서버, Mac mini를 AI 추론, Synology NAS를 파일 저장소로 사용.

핵심 문서

1. docs/architecture.md — 전체 시스템 아키텍처 (DB 스키마, AI 전략, 인프라, UI 설계)
2. docs/deploy.md — Docker Compose 배포 가이드
3. docs/development-stages.md — Phase 0~5 개발 단계별 가이드

기술 스택

영역	기술
백엔드	FastAPI (Python 3.11+)
데이터베이스	PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm
프론트엔드	SvelteKit 5 (runes mode) + Tailwind CSS 4
문서 파싱	kordoc (HWP/HWPX/PDF → Markdown) + LibreOffice (오피스 → 텍스트/PDF)
리버스 프록시	Caddy (HTTP only, 앞단 프록시에서 HTTPS 처리)
인증	JWT + TOTP 2FA
컨테이너	Docker Compose

네트워크 환경

GPU 서버 (RTX 4070 Ti Super, Ubuntu, 메인 서버):
  - Docker Compose: FastAPI(:8000), PostgreSQL(:5432), kordoc(:3100),
    Caddy(:8080 HTTP only), Ollama(127.0.0.1:11434), AI Gateway(127.0.0.1:8081), frontend(:3000)
  - NFS 마운트: /mnt/nas/Document_Server → NAS /volume4/Document_Server
  - 외부 접근: document.hyungi.net (Mac mini nginx → Caddy)
  - 로컬 IP: 192.168.1.186

Mac mini M4 Pro (AI 서버 + 앞단 프록시):
  - MLX Server: http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions (Qwen3.5-35B-A3B)
  - nginx: HTTPS 종료 → GPU 서버 Caddy(:8080)로 프록시
  - Tailscale IP: 100.76.254.116

Synology NAS (DS1525+):
  - LAN IP: 192.168.1.227
  - Tailscale IP: 100.101.79.37
  - 파일 원본: /volume4/Document_Server/PKM/
  - NFS export → GPU 서버
  - Synology Drive: https://link.hyungi.net (문서 편집)
  - Synology Calendar: CalDAV 태스크 관리
  - MailPlus: IMAP(993) + SMTP(465)

인증 정보

• 위치: credentials.env (프로젝트 루트, .gitignore에 포함)
• 템플릿: credentials.env.example
• 스크립트에서 python-dotenv 또는 Docker env_file로 로딩

AI 모델 구성

Primary (Mac mini MLX, Tailscale 경유, 상시, 무료):
  mlx-community/Qwen3.5-35B-A3B-4bit — 분류, 태그, 요약
  → http://100.76.254.116:8800/v1/chat/completions

Fallback (GPU Ollama, 같은 Docker 네트워크, MLX 장애 시):
  qwen3.5:35b-a3b
  → http://ollama:11434/v1/chat/completions

Premium (Claude API, 종량제, 수동 트리거만):
  claude-sonnet — 복잡한 분석, 장문 처리
  → 일일 한도 $5, require_explicit_trigger: true

Embedding (GPU Ollama, 같은 Docker 네트워크):
  nomic-embed-text → 벡터 임베딩
  Qwen2.5-VL-7B → 이미지/도면 OCR
  bge-reranker-v2-m3 → RAG 리랭킹

프로젝트 구조

hyungi_Document_Server/
├── docker-compose.yml
├── Caddyfile                    ← HTTP only, auto_https off
├── config.yaml                  ← AI 엔드포인트, NAS 경로, 스케줄
├── credentials.env.example
├── app/                         ← FastAPI 백엔드
│   ├── main.py                  ← 엔트리포인트 + APScheduler (watcher/consumer 포함)
│   ├── Dockerfile               ← LibreOffice headless 포함
│   ├── core/   (config, database, auth, utils)
│   ├── 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)
├── frontend/                    ← SvelteKit 5
│   └── src/
│       ├── routes/              ← 페이지 (documents, inbox, settings, login)
│       └── lib/
│           ├── components/      ← Sidebar, DocumentCard, DocumentViewer, PreviewPanel,
│           │                      TagPill, FormatIcon, UploadDropzone
│           ├── stores/          ← auth, ui
│           └── api.ts           ← fetch wrapper (JWT 토큰 관리)
├── migrations/                  ← PostgreSQL 스키마 (schema_migrations로 추적)
├── scripts/
├── docs/
└── tests/

문서 처리 파이프라인

파일 업로드 (드래그 앤 드롭 or file_watcher)
    ↓
extract (텍스트 추출)
  - kordoc: HWP, HWPX, PDF → Markdown
  - LibreOffice: xlsx, docx, pptx, odt 등 → txt/csv
  - 직접 읽기: md, txt, csv, json, xml, html
    ↓                    ↓
classify (AI 분류)    preview (PDF 미리보기 생성)
  - Qwen3.5 → domain     - LibreOffice → PDF 변환
  - tags, summary         - 캐시: PKM/.preview/{id}.pdf
    ↓
embed (벡터 임베딩)
  - nomic-embed-text (768차원)

핵심 원칙:

• 파일은 업로드 위치에 그대로 유지 (물리적 이동 없음)
• 분류(domain/sub_group/tags)는 DB 메타데이터로만 관리
• preview는 classify와 병렬로 실행 (AI 결과 불필요)

UI 구조

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│ [☰ 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                                │
└──────────────────────────────────────────────────┘

사이드바: 평소 접힘, ☰로 오버레이 (domain 트리 + 스마트 그룹 + Inbox)
정보 패널: ℹ 버튼 → 우측 전체 높이 drawer (메모/태그 편집/메타/처리상태/편집 URL)

데이터 계층

1. 원본 파일 (NAS /volume4/Document_Server/PKM/) — 유일한 원본, 위치 변경 없음
2. 가공 데이터 (PostgreSQL) — 텍스트 추출, AI 분류, 검색 인덱스, 메모, 태그
3. 파생물 — 벡터 임베딩 (pgvector), PDF 미리보기 캐시 (.preview/)

코딩 규칙

• Python 3.11+, asyncio, type hints
• SQLAlchemy 2.0+ async 세션
• 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.py의 AIClient를 통해 (직접 HTTP 호출 금지)
• 한글 주석 사용
• Migration: migrations/*.sql에 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

MacBook Pro (개발) → Gitea push → GPU 서버에서 pull

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:

git show v1-final:scripts/law_monitor.py
git show v1-final:scripts/pkm_utils.py

주의사항

• 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)
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