Hyungi Ahn
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실측 버그 (doc 10573 산업안전보건법 deep 처리):
- 26B MLX 응답 길이 1131자 (8192 token 한도 미도달) 에서 응답이
\`entities_confirmed\` 섹션 중간에 잘림.
- parse_json_response 의 regex \`{[^{}]*(?:{[^{}]*}[^{}]*)*}\` 가 1단계
중첩까지만 매칭 + reversed 순회로 "가장 마지막 valid JSON" 우선 반환.
- 결과적으로 entities_confirmed 내부 객체 (\`{"people":[],"orgs":[],...}\`)
가 파싱돼 detail/tldr/bullets 전부 손실 → ai_detail_summary 빈값.
수정: deep_summary_worker 에 \`_parse_outermost_json\` helper 추가.
brace balance + 문자열 리터럴 인식으로 첫 '{' 부터 최외곽 '}' 까지 추출.
응답이 잘려 closure 없으면 남은 depth 만큼 '}' 보강 후 재시도 (partial
응답도 최대한 복구). parse_json_response 는 fallback.
이 수정 후 doc 10573 재처리 smoke 필요. entities_confirmed 필드는 정보창
UI 에 안 쓰므로 응답에서 제거하는 프롬프트 조정은 다음 라운드.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
hyungi_Document_Server
Self-hosted 개인 지식관리(PKM) 웹 애플리케이션
기술 스택
- 백엔드: FastAPI + SQLAlchemy (async)
- 데이터베이스: PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm
- 프론트엔드: SvelteKit
- 문서 파싱: kordoc (HWP/HWPX/PDF → Markdown)
- AI: Qwen3.5-35B-A3B (MLX), nomic-embed-text, Claude API (폴백)
- 인프라: Docker Compose, Caddy, Synology NAS
주요 기능
- 문서 자동 분류/태그/요약 (AI 기반)
- 전문검색 + 벡터 유사도 검색
- HWP/PDF/Markdown 문서 뷰어
- 법령 변경 모니터링 (산업안전보건법 등)
- 이메일 자동 수집 (MailPlus IMAP)
- 일일 다이제스트
- CalDAV 태스크 연동 (Synology Calendar)
Quick Start
git clone https://git.hyungi.net/hyungi/hyungi_document_server.git hyungi_Document_Server
cd hyungi_Document_Server
# 인증 정보 설정
cp credentials.env.example credentials.env
nano credentials.env # 실제 값 입력
# 실행
docker compose up -d
http://localhost:8000/docs 에서 API 문서 확인
디렉토리 구조
├── 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
인프라 구성
| 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 |