Hyungi Ahn
63990ac632
PR-2B (Memo Inbox Triage) backend 1/2. plan: beszel-tingly-sloth.md 라운드 13. 사용자 비전 = 메모는 inbox, AI 는 triage assistant. AI worker 는 events row 직접 생성 X. Migrations 250–253 (실측 N=250): - 250 CREATE TYPE event_kind_hint AS ENUM (note|task|calendar_event|activity_log|reference) - 251 ALTER TABLE documents ADD ai_event_kind event_kind_hint - 252 ALTER TABLE documents ADD ai_event_confidence NUMERIC(3,2) + CHECK 0–1 - 253 CREATE INDEX idx_documents_ai_event_kind partial WHERE ai_event_kind IS NOT NULL ORM: - Document.ai_event_kind / ai_event_confidence 컬럼 추가 (Enum SQLAlchemy 동기) - source_channel enum 에 'voice' 추가 (PR-2C 와 호환) Worker: - classify_worker Phase 3 (Gemma 4B triage) 확장 · TriageOutput 에 event_kind_hint + event_kind_confidence 필드 추가 · 4B 응답에 hint 가 있을 때만 Document 에 저장 (enum 외 값은 무시) - prompt p3a_short_summary.txt 확장 — note/task/calendar_event/activity_log/reference 분류 기준 + confidence + default='note' 명시 원칙: AI worker 는 hint 만 제공. events 생성은 다음 commit 의 promote endpoint 에서만.
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8.4 KiB
Python
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8.4 KiB
Python
"""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, Integer, 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: 추출 메타 (OCR 판정/실행)
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extract_meta: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB, default=dict)
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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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# Memo Intake Upgrade PR-2B — Gemma 4B triage 가 추론한 메모 의도 분류 hint
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# ('note' | 'task' | 'calendar_event' | 'activity_log' | 'reference')
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# AI 자동 events 생성 X — 사용자 1-click promote 시점에만 events row 생성 (안전 boundary).
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ai_event_kind: Mapped[str | None] = mapped_column(
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Enum("note", "task", "calendar_event", "activity_log", "reference",
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name="event_kind_hint")
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)
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ai_event_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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# 메모 체크박스별 메타 — {"<task_index>": {"checked_at": "<ISO8601 UTC>"}}
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# UI에서 체크 후 10초 경과 항목 숨김 판정에 사용. file_type='note'에서만 의미 있음.
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memo_task_state: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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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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"voice",
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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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# 카테고리 (1차 진입점 — UI 탭/라우트 분기)
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# 7 활성: document / library / news / memo / audio / video / law
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# 3 유보: mail / calendar / plex
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category: Mapped[str | None] = mapped_column(
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Enum("document", "library", "news", "memo", "audio", "video", "law",
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"mail", "calendar", "plex",
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name="doc_category", create_type=False)
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)
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# AI 가 제안했지만 미승인된 변경 후보 (category / path / doctype)
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# /accept-suggestion 승인 시에만 category / user_tags 반영 (자동 전이 금지)
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ai_suggestion: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
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# PR-B B-1: summary_triage (4B, 상시) / summary_deep (26B, 에스컬레이션) 분할 산출
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ai_tldr: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # ≤60자 TL;DR
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ai_bullets: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB) # 3~5개 핵심 bullets
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ai_detail_summary: Mapped[str | None] = mapped_column(Text) # 26B 2~3문단
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ai_inconsistencies: Mapped[list | None] = mapped_column(JSONB) # [{kind, desc}]
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# 'triage' | 'deep' | NULL — 현재 문서가 어느 tier 까지 분석 완료됐는지
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ai_analysis_tier: Mapped[str | None] = mapped_column(String(10))
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# 비디오 썸네일 (§3) — ffmpeg 50% 지점 1장. PKM/Videos/.thumbs/{id}.jpg 절대경로.
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thumbnail_path: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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# NAS 드롭된 mov/mkv/avi quarantine 플래그 (§3). true 면 재생 불가 안내만 표시.
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needs_conversion: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False, server_default="false")
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# facet 탐색 축 (Phase 2)
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facet_company: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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facet_topic: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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facet_year: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer)
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facet_doctype: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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# === Phase 1A canonical Markdown layer columns (migrations 211~219) ===
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# plan: ~/.claude/plans/plan-idempotent-sundae.md
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md_content: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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md_frontmatter: Mapped[dict] = mapped_column(JSONB, nullable=False, default=dict)
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md_format_version: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False, default='1.0')
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md_status: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False, default='pending')
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md_extraction_engine: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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md_extraction_engine_version: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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md_extraction_quality: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSONB)
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md_extraction_error: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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md_content_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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md_source_hash: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
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md_generated_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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content_origin: Mapped[str] = mapped_column(Text, nullable=False, default='extracted')
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md_draft_status: 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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