b00d9f5e153a1cf6ab1f17a8ef72cb1bbffe9c84
Apply rollout 후속 read-only 진단. Phase 3 측정 (commit a41adb6) 의 NDCG 0.927 + standards 1.441 + exam 1.109 = **측정 artifact (top-N doc 중복 박제 → graded NDCG inflation)**.
진단 path:
- script category_analysis_phase2q.py (csv parse + queries.yaml graded lookup + standards/exam 18 case 3-way top-5 박제)
- 회귀 큰 case top: kw_004/kw_009/kw_010 = Phase 3 inflation 1.631 → Rerank-Fix 정상 1.000 (baseline 동일, 회귀 0)
- kw_001/exam_004 = Rerank-Fix 가 baseline 대비도 회귀 (reranker chunk-level relevance 우선 → doc grade 3 가 rank 5 밀림)
정정값 박제:
- Phase 3 NDCG 0.927 → **Rerank-Fix 0.876 (정확값)**
- Δ vs baseline: +0.268 (inflated) → **+0.217 (실제 multi-query 효과)**
- standards 1.441 → 1.157 (vs baseline 0.873, +0.284)
- exam 1.109 → 0.918 (vs baseline 0.738, +0.180)
결론:
- **Apply rollout 결정 = 정정값 기준 invariant 유지** — +0.217 vs baseline = 유의미 net 개선
- standards -0.28 / exam -0.19 회귀 = false alarm (inflation 정정)
- 실제 회귀 case (kw_001/exam_004) = Apply 후 telemetry 박제 항목
산출물:
- tests/search_eval/baselines/v0_2_phase2q_category_analysis_2026-05-24.md (180+ lines, §1~8)
- tests/search_eval/scripts/category_analysis_phase2q.py (read-only csv parse script, reproducibility)
신규 feedback memory: graded-ndcg-dedup-invariant (NDCG > 1.0 = inflation 의심 invariant + dedup audit 필수)
후속 별 chore 후보:
- PR-Eval-GradedNDCG-Dedup — run_eval.py 의 graded NDCG 계산 dedup + NDCG > 1.0 warning
- PR-2Q-Search-Result-Dedup — _rrf_fuse_variants 의 representative doc_id 중복 audit
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.
문서
Description
Languages
Python
67%
Svelte
23.1%
Swift
5.3%
TypeScript
3.2%
Shell
0.5%
Other
0.9%