Hyungi Ahn
5c58778a41
지식/업무 문서 1차 구분을 위한 doc_purpose(business|knowledge) 추가. - 마이그레이션: document_purpose enum + 컬럼 - AI 분류: docPurpose 자동 추론 (빈 값만 채움) - 업로드 API: doc_purpose + library_path Form 파라미터 - 자료실 업로드: business 기본값 + 선택 경로 자동 태깅 - FileInfoView: 용도 select (수동 변경, 실패 롤백) - DocumentCard: 업무/참조 배지 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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4.5 KiB
Python
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"""documents 테이블 ORM"""
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from datetime import datetime
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from pgvector.sqlalchemy import Vector
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from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Enum, String, Text
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from sqlalchemy.dialects.postgresql import JSONB
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
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# Note: file_type='note' (메모) 문서는 file_path=NULL, file_hash=content SHA-256
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from core.database import Base
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class Document(Base):
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__tablename__ = "documents"
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id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
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# 1계층: 원본 파일
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file_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
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file_hash: Mapped[str] = mapped_column(String(64), nullable=False)
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file_format: Mapped[str] = mapped_column(String(20), nullable=False)
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file_size: Mapped[int | None] = mapped_column(BigInteger)
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file_type: Mapped[str] = mapped_column(
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Enum("immutable", "editable", "note", name="doc_type"),
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default="immutable"
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)
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import_source: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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# 2계층: 텍스트 추출
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extracted_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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extracted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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extractor_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
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# 2계층: AI 가공
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ai_summary: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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ai_tags: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB, default=[])
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ai_domain: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100))
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ai_sub_group: Mapped[str | None] = mapped_column(String(100))
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ai_model_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
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ai_processed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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document_type: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
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importance: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="medium")
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ai_confidence: Mapped[float | None] = mapped_column()
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# 3계층: 벡터 임베딩
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embedding = mapped_column(Vector(1024), nullable=True)
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embed_model_version: Mapped[str | None] = mapped_column(String(50))
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embedded_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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# 사용자 메모
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user_note: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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# 사용자 태그 (ai_tags와 분리, #태그 파싱 결과 또는 수동 입력)
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user_tags: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB, default=[])
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# 핀 고정
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pinned: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
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# /ask 합성 포함 여부 (false면 검색은 되지만 evidence에서 제외)
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ask_includable: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=True)
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# 아카이브 (현재 메모 UX 전용, 문서 쪽에는 노출하지 않음)
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archived: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
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# ODF 변환
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derived_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 변환본 경로 (.derived/)
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original_format: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20))
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conversion_status: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="none")
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# 읽음 상태 (뉴스용)
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is_read: Mapped[bool | None] = mapped_column(Boolean, default=False)
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# 승인/삭제
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review_status: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="pending")
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deleted_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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# 외부 편집 URL
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edit_url: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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# 미리보기
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preview_status: Mapped[str | None] = mapped_column(String(20), default="none")
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preview_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(String(64))
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preview_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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# 메타데이터
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source_channel: Mapped[str | None] = mapped_column(
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Enum("law_monitor", "devonagent", "email", "web_clip",
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"tksafety", "inbox_route", "manual", "drive_sync", "news", "memo",
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name="source_channel")
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)
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data_origin: Mapped[str | None] = mapped_column(
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Enum("work", "external", name="data_origin")
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)
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# 용도 구분 (우선순위: 수동 수정 > 업로드 명시값 > AI 추론)
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doc_purpose: Mapped[str | None] = mapped_column(
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Enum("business", "knowledge", name="document_purpose")
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)
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title: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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# 타임스탬프
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), default=datetime.now
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)
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updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), default=datetime.now, onupdate=datetime.now
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)
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