hyungi
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PR-2Q-Search-Result-Dedup. measurement chain 의 마지막 cleanup. plan inline.
root cause: apply_diversity 의 top_score ≥ 0.90 → unlimited path (diversity 제약 해제)
→ 같은 doc 의 N chunks 가 results 에 박제 → returned_ids 에 doc.id 중복 → 모든 graded
metric inflation. multi-query 의 reranker score 가 자주 0.90+ → 다수 case 영향.
변경 (baseline path 영향 0, multi-query 전용 invariant):
- app/services/search/search_pipeline.py:
· _dedup_results_by_doc_id() helper 신규 (doc.id first-only, top score 보존)
· search_with_rewrite() 의 rerank path 에 apply_diversity(top_score_threshold=2.0)
강제 + 후속 _dedup_results_by_doc_id 적용
· rerank=False path 도 _dedup_results_by_doc_id(unified_docs) 적용
- tests/test_query_rewriter.py — 신규 4 test (55/55 PASS)
🎯 진짜 측정값 (모든 dedup layer 적용, 51 case gemma):
cold: NDCG 0.663 / Recall t≥2 0.729 / Recall t≥3 0.761 / p50 3692ms / p95 9992ms
warm: NDCG 0.659 / Recall t≥2 0.721 / Recall t≥3 0.739 / p50 1588ms / p95 3514ms
baseline (rewrite_backend=null): NDCG 0.644 / Recall t≥2 0.699 / Recall t≥3 0.761 / p50 378ms
Dedup audit: gemma 0/51 ✓ 정상 (fix 작동, eval-dedup 42/51 → 0/51 회복)
Δ vs baseline (진짜 multi-query 효과):
NDCG +0.019 (cold) / +0.015 (warm) — sub-noise level
Recall t≥2 +0.030 (cold) / +0.022 (warm) — 소량 개선
Recall t≥3 0.000 / -0.022 — 동등~약간 회귀
latency p50 +876% (cold) / +320% (warm) — major cost
category: english/standards/mixed 약간 우세 / exam/korean 약간 회귀
measurement chain 정정 history:
Phase 3 (a41adb6) 0.927 — chunk_id 중복 inflation
Rerank-Fix (b734fc5) 0.876 — doc_id 중복 잔재
Eval-Dedup (3553573) 0.641 — eval layer 만 dedup
Result-Dedup (본 PR) 0.663 — production + eval 둘 다 dedup ← 정확값
사용자 결정 필요 (3 path, json 박제):
(a) rollback — marginal 개선이 latency cost 정당화 X
(b) opt-in 유지 + PR-2Q-Cache-Prewarm 진입 (warm path 만 노출)
(c) 1주 관찰 종료 후 (2026-05-31) 재결정 (현 상태 유지)
산출물:
reports/v0_2_phase2q_result_dedup_gemma_{cold,warm}_2026-05-24.csv
tests/search_eval/baselines/v0_2_phase2q_result_dedup_2026-05-24.json (요약 + 사용자 결정 옵션)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
hyungi_Document_Server
Self-hosted 개인 지식관리(PKM) + 다국 뉴스 비교 분석 웹 애플리케이션.
모델 이름·엔드포인트·머신 정보는 운영 상태에 따라 변하므로 README 에 박지 않습니다. 운영 단일 진실 소스(SSOT):
~/.claude/projects/-Users-hyungiahn/memory/infra_inventory.md. 모델/엔드포인트/포트/SSH 어디서든 README 와 inventory 가 충돌하면 inventory 가 정답입니다.
기술 스택
- 백엔드: FastAPI + SQLAlchemy 2.0 async, APScheduler cron
- DB: PostgreSQL 16 + pgvector + pg_trgm (단일
pkmDB) - 프론트엔드: SvelteKit 5 (runes mode) + Tailwind CSS 4
- 문서 파싱: kordoc 마이크로서비스 (HWP/HWPX/PDF → Markdown), LibreOffice headless (오피스), marker (PDF → markdown Phase 1B)
- AI 파이프라인 (역할별, 자세한 모델 매핑은 inventory):
- 분류/요약 본체: Mac mini MLX 26B (primary)
- Triage / fallback / chat: GPU Ollama 4B
- Embedding: GPU Ollama
bge-m3(1024d) - Reranker: GPU TEI 컨테이너
bge-reranker-v2-m3 - OCR: docker compose
ocr-service(Surya OCR GPU) - STT: Mac mini MLX Whisper large-v3
- Premium (수동 trigger): Anthropic Claude (
require_explicit_trigger)
- 인증: JWT (access) + HttpOnly cookie (refresh) + TOTP 2FA
- 인프라: Docker Compose, Caddy (HTTP only, 앞단 home-caddy 가 HTTPS 종료), Synology NAS NFS
주요 기능
- 문서 자동 분류/태그/요약 — Triage(4B) → Deep summary(26B) tier 분리, 백로그 guard / 텍스트 슬라이스 / inconsistency 감지
- 하이브리드 검색 — pgvector 벡터 + pg_trgm 전문검색 + reranker (bge-reranker-v2-m3) + Ask pipeline (HyDE / evidence_service)
- 다국어 OCR — Surya OCR GPU (한/영/일/중/독/불 등), NFC/NFD 경로 정규화
- 음성/영상 전사 — MLX Whisper large-v3,
/audio/video라우트 + direct play - 법령 변경 모니터링 —
law_monitorcron, freshness decay (365일 반감기) - 이메일 자동 수집 — MailPlus IMAP, NFS 저장
- Phase 4 Global Digest — 매일 04:00 KST 7일 rolling 뉴스 country×topic 2-level 비교 (
/digest) - 야간 뉴스 브리핑 — 매일 05:10 KST KST 자정~05:00 5시간 윈도우, topic×country 비교 분석 1페이지 카드 (
/news) - 자료실 (Library) — 카테고리 facet 분류 + AI 제안 1-click 승인
- 메모/이벤트/공부 — 5초 행동 기록 메모, 일정/할 일/회고 events 도메인, 가스기사 학습 워크스페이스 (274 개념 + 2,100 기출)
- 마크다운 canonical layer — extracted_images NAS 저장 +
document_images메타 + 단기 토큰 인증 (?token=)
Quick Start
git clone https://git.hyungi.net/hyungi/hyungi_document_server.git
cd hyungi_document_server
# 인증 정보 (DB 비밀번호, JWT secret, Claude API key 등)
cp credentials.env.example credentials.env
$EDITOR credentials.env
# AI 모델 / 엔드포인트 / 경로
$EDITOR config.yaml # inventory 참조하면서 채움
$EDITOR .env # POSTGRES_PASSWORD, MAC_MINI_HOST, NAS_NFS_PATH 등
docker compose up -d --build
운영 도메인 (GPU 서버 배포 기준): https://document.hyungi.net
API 문서: https://document.hyungi.net/docs
디렉토리 구조
├── app/ FastAPI 백엔드
│ ├── api/ 라우터 (documents, search, briefing, digest, memos, events, study, …)
│ ├── workers/ APScheduler / queue (briefing_worker, digest_worker, classify_worker, …)
│ ├── services/ 도메인 로직 (briefing/, digest/, search/, clustering_common, …)
│ ├── ai/client.py AIClient (call_triage / call_primary / call_fallback, parse_json_response)
│ ├── prompts/ *.txt 프롬프트 (분류, 요약, briefing_comparative, digest_topic, …)
│ ├── policy/ AI envelope + prompt_render
│ └── models/ SQLAlchemy ORM
├── frontend/ SvelteKit 5 (runes mode) + Tailwind
│ └── src/routes/ /news (아침 브리핑) /library /memos /audio /video /study /digest /ask …
├── services/
│ ├── kordoc/ HWP/HWPX/PDF 파싱 (Node.js)
│ ├── ocr/ Surya OCR GPU 서비스 (FastAPI)
│ └── marker/ PDF → markdown Phase 1B
├── migrations/ 255+ SQL migrations (schema_migrations 추적)
├── docs/ 설계 문서
└── tests/ pytest
gpu-server/ 폴더는 v1 잔재로 deprecated (현재 AI Gateway 는 ~/home-gateway/ 별 repo).
인프라 구성 (운영 기준)
| 머신 | 역할 |
|---|---|
| GPU 서버 (메인) | Docker Compose (fastapi, frontend, postgres pkm, kordoc, ocr-service, marker-service, reranker(TEI), caddy), Ollama (bge-m3, 4B chat), home-gateway 별 compose |
| Mac mini | MLX 26B primary 추론 + MLX Whisper STT (HTTP 추론 endpoint only, ingress 역할 0) |
| Synology NAS | 파일 원본 (/volume4/Document_Server/PKM/), Synology Office/Drive/Calendar/MailPlus, NFS export → GPU |
| VPS-2 (OVH) | 메일 relay (relay.hyungi.net:587 SASL+TLS+DKIM+LE), Gitea bare mirror, Secondary MX |
상세 IP / 모델 / 컨테이너 / drift / verify 명령은 infra_inventory.md 참조.
운영 변경 정책
- inventory 먼저 갱신
config.yaml/credentials.env갱신- deploy (commit → push Gitea → GPU
git pull && docker compose up -d --build) - verify (smoke endpoints, postgres count, 모니터링)
순서를 어기면 drift. drift 발견 시 infra_inventory.md 의 Drift Log 에 등록 후 정정.