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hyungi dc9cbcc669 fix(pipeline): 조용한 실패 3건 — 빈 추출/요약 success 박제 + misfire 침묵 스킵 차단
H1 marker_worker: PDF arm + split arm 에 빈 md_content 가드(office arm 동형 raise → queue 재시도 후
failed). 빈 추출(스캔/이미지 PDF)을 md_status=success+빈 md 로 박제하던 불변식 위반 제거.
H2 summarize_worker: 빈/think-only 요약을 ai_summary= 로 박제(completed 마크)하던 것 raise 로 가시화
+ briefing/digest loader 에 length(ai_summary)>0 방어(기존 누출  행도 배제).
H4 main.py: AsyncIOScheduler job_defaults misfire_grace_time 1s→45s — 단일 루프 1초 혼잡에 1분 컨슈머
틱이 run time missed 로 침묵 스킵하던 것 차단(coalesce 유지).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-20 05:03:03 +00:00

166 lines
5.6 KiB
Python

"""뉴스 7일 window 로드 + country 정규화
- documents 테이블엔 country 컬럼이 없으므로 document_chunks.country 를 first non-null 로 조인.
- chunk-level country 도 NULL 이면 news_sources.name prefix(ai_sub_group) 매칭으로 fallback.
- 그래도 NULL 이면 drop(로그 경고).
- ai_summary / embedding 이 NULL 이면 처음부터 제외 (재요약/재임베딩 0회 원칙).
"""
from collections import defaultdict
from datetime import datetime
from typing import Any
import numpy as np
from sqlalchemy import text
from core.database import async_session
from core.utils import setup_logger
from services.search.license_filter import restricted_exclude_sql
logger = setup_logger("digest_loader")
_NEWS_WINDOW_SQL = text(f"""
SELECT
d.id,
d.title,
d.ai_summary,
d.embedding,
d.created_at,
d.edit_url,
d.ai_sub_group,
(
SELECT c.country
FROM document_chunks c
WHERE c.doc_id = d.id AND c.country IS NOT NULL
LIMIT 1
) AS chunk_country
FROM documents d
WHERE d.source_channel = 'news'
AND d.deleted_at IS NULL
AND d.created_at >= :window_start
AND d.created_at < :window_end
AND d.embedding IS NOT NULL
AND d.ai_summary IS NOT NULL
AND length(d.ai_summary) > 0
-- 안전 자료실 B-4: licensed_restricted 발행 차단 (모든 경로 공유 술어 = license_filter).
-- news 채널엔 현재 restricted 부재 = 방어적 게이트(미래 유료 news 소스 대비, 경로 누락 방지).
AND {restricted_exclude_sql("d")}
""")
_SOURCE_COUNTRY_SQL = text("""
SELECT name, country FROM news_sources WHERE country IS NOT NULL
""")
def _to_numpy_embedding(raw: Any) -> np.ndarray | None:
"""pgvector 컬럼을 numpy array(float32)로 정규화.
raw SQL + asyncpg 조합에서 pgvector type 이 등록 안 되어 있으면
embedding 이 '[0.1,0.2,...]' 같은 string 으로 반환된다. ORM 을 안 쓰므로
이 경우 직접 파싱해야 한다.
"""
if raw is None:
return None
if isinstance(raw, str):
import json
try:
raw = json.loads(raw)
except json.JSONDecodeError:
return None
try:
arr = np.asarray(raw, dtype=np.float32)
except (TypeError, ValueError):
return None
if arr.size == 0:
return None
return arr
async def _load_source_country_map(session) -> dict[str, str]:
"""news_sources name → country 매핑 (핫픽스).
⚠ 문자열 기반 매칭 — 단계 3에서 news_source_id FK로 교체 예정.
first-token + all-but-last-token 이중 키로 multi-word source 대응.
"""
rows = await session.execute(_SOURCE_COUNTRY_SQL)
mapping: dict[str, str] = {}
for name, country in rows:
if not name or not country:
continue
# first token: "Le", "Der", "경향신문", "NYT"
prefix = name.split(" ")[0].strip()
if prefix and prefix not in mapping:
mapping[prefix] = country
# all-but-last-token: "Le Monde", "Der Spiegel" (마지막 = 카테고리)
tokens = name.split(" ")
if len(tokens) >= 3:
source_prefix = " ".join(tokens[:-1]).strip()
if source_prefix and source_prefix not in mapping:
mapping[source_prefix] = country
# 임시 디버그 — entry 수만 로그 (mapping 전체 출력은 운영 노이즈)
# 단계 3-1 news_source_id 전환 후 이 함수 자체 삭제
import logging
logging.getLogger("digest_loader").debug(f"source_country_map: {len(mapping)} entries")
return mapping
async def load_news_window(
window_start: datetime,
window_end: datetime,
) -> dict[str, list[dict]]:
"""주어진 윈도우 안의 뉴스 documents 를 country 별 dict 로 반환.
Returns:
{"KR": [doc_dict, ...], "US": [...], ...}
"""
docs_by_country: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list)
null_country_count = 0
total = 0
async with async_session() as session:
source_country = await _load_source_country_map(session)
result = await session.execute(
_NEWS_WINDOW_SQL,
{"window_start": window_start, "window_end": window_end},
)
for row in result.mappings():
embedding = _to_numpy_embedding(row["embedding"])
if embedding is None:
continue
country = row["chunk_country"]
if not country:
# news_sources prefix fallback
ai_sub_group = (row["ai_sub_group"] or "").strip()
if ai_sub_group:
country = source_country.get(ai_sub_group)
if not country:
null_country_count += 1
continue
country = country.upper()
docs_by_country[country].append({
"id": int(row["id"]),
"title": row["title"] or "",
"ai_summary": row["ai_summary"] or "",
"embedding": embedding,
"created_at": row["created_at"],
"edit_url": row["edit_url"] or "",
"ai_sub_group": row["ai_sub_group"] or "",
})
total += 1
if null_country_count:
logger.warning(
f"[loader] country 분류 실패로 drop된 문서 {null_country_count}"
f"(chunk_country + news_sources fallback 모두 실패)"
)
logger.info(
f"[loader] window {window_start.date()} ~ {window_end.date()}"
f"{total}건 ({len(docs_by_country)}개 국가)"
)
return dict(docs_by_country)