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## 배경 1차 Phase 2.2 eval에서 발견: 23개 쿼리가 순차 호출되지만 각 request의 background analyzer task는 모두 동시에 MLX에 요청 날림 → MLX single-inference 서버 queue 폭발 → 22개가 15초 timeout. cache 채워지지 않음. ## 수정 ### query_analyzer.py - LLM_CONCURRENCY = 1 상수 추가 - _LLM_SEMAPHORE: lazy init asyncio.Semaphore (event loop 바인딩) - analyze() 내부: semaphore → timeout(실제 LLM 호출만) 이중 래핑 semaphore 대기 시간이 timeout에 포함되지 않도록 주의 ### run_eval.py - --analyze true|false 파라미터 추가 (Phase 2.1+ 측정용) - call_search / evaluate 시그니처에 analyze 전달 ## 기대 효과 - prewarm/background/동기 호출 모두 1개씩 순차 MLX 호출 - 23개 대기 시 최악 230초 소요, 단 모두 성공해서 cache 채움 - MLX 서버 부하 안정 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (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 |