Hyungi Ahn 6b52d57bac feat(study): Phase 4-A explanation_md 길이 cap + prompt 강화
운영 데이터에서 ready 박힌 풀이가 793/838/866자 — 권장 200~400 대비 큰 편.
1차 운영 후 결과 화면 가독성 + 토큰 사용량 통제 위해 prompt 강화 + 저장 전 cap.

Prompt (study_explanation_envelope.txt):
- explanation_md 권장 300~600자, 최대 900자 명시
- 핵심 개념 + 정답 근거 + 헷갈리는 1~2개 오답만 — 모든 오답 풀이 X
- explanation_md 안 줄바꿈 최소화 (parse_json fix 와 결합 — invalid escape 줄임)
- LaTeX 수식 자제 — \\circ/\\text/\\, 매크로 가능하면 평문 ('0°C', 'C')
- 출력은 raw JSON 한 객체만 — 코드 펜스/thinking/메타 X 강조

Worker (study_explanation_worker.py):
- _cap_explanation_md(text, max_chars=1200) 헬퍼 신규
  · 1200자 이하 passthrough
  · 초과 시 마지막 200자 안에서 \\n\\n / \\n / '. ' / '다.' / '요.' 경계 탐색
  · 경계에서 자르기 + '…' (단어 중간 자르기 회피)
  · 경계 못 찾으면 단순 자르기 + '…'
- save 전 cap 적용. ai_explanation_status='ready' 유지 (cap 됐다고 failed X)
- payload 에 운영 분석 metadata: explanation_len_original / _saved / capped 플래그

검증:
- tests/test_explanation_cap.py (6 케이스)
  · short passthrough / exact at limit / paragraph boundary / sentence boundary
  · no boundary fallback / empty input
- scripts/phase4_health.sql 섹션 8/9 추가
  · ai_explanation 길이 p50/p95/max (study_questions.ready)
  · cap 작동 빈도 (job.payload 의 explanation_capped/_original/_saved)

cap 1200 = 800 (4-B summary_md) 보다 여유 — 기사시험 풀이는 공식+오답+개념 묶이면
800 빡빡함. 운영 후 800~1000 으로 조정 검토.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-02 08:33:18 +09:00

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

문서

S
Description
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Readme 14 MiB
Languages
Python 67%
Svelte 23.1%
Swift 5.3%
TypeScript 3.2%
Shell 0.5%
Other 0.9%