Hyungi Ahn d28ef2fca0 feat(search): Phase 2.1 QueryAnalyzer + LRU cache + confidence 3-tier
QueryAnalyzer 스켈레톤 구현. 자연어 쿼리를 구조화된 분석 결과로 변환.
Phase 2.1은 debug 노출 + tier 판정까지만 — retrieval 경로는 변경 X (회귀 0 목표).
multilingual/filter 실제 분기는 2.2/2.3에서 이 분석 결과를 활용.

app/prompts/query_analyze.txt
 - gemma-4 JSON-only 응답 규약
 - intent/query_type/domain_hint/language_scope/normalized_queries/
   hard_filters/soft_filters/expanded_terms/analyzer_confidence
 - 4가지 예시 (자연어 법령, 정확 조항, 뉴스 다국어, 의미 불명)
 - classify.txt 구조 참고

app/services/search/query_analyzer.py
 - LLM_TIMEOUT_MS=800 (MLX 멈춤 시 검색 전체 멈춤 방지, 절대 늘리지 말 것)
 - MAX_NORMALIZED_QUERIES=3 (multilingual explosion 방지)
 - in-memory FIFO LRU (maxsize=1000, TTL=86400)
 - cache key = sha256(query + PROMPT_VERSION + primary.model)
   → 모델/프롬프트 변경 시 자동 invalidate
 - 저신뢰(<0.5) / 실패 결과 캐시 금지
 - weight 합=1.0 정규화 (fusion 왜곡 방지)
 - 실패 시 analyzer_confidence=float 0.0 (None 금지, TypeError 방지)

app/api/search.py
 - ?analyze=true|false 파라미터 (default False — 회귀 영향 0)
 - query_analyzer.analyze() 호출 + timing["analyze_ms"] 기록
 - _analyzer_tier(conf) → "ignore" | "original_fallback" | "merge" | "analyzed"
   (tier 게이트: 0.5 / 0.7 / 0.85)
 - debug.query_analysis 필드 채움 + notes에 tier/fallback_reason
 - logger 라인에 analyzer conf/tier 병기

app/services/search_telemetry.py
 - record_search_event(analyzer_confidence=None) 추가
 - base_ctx에 analyzer_confidence 기록 (다층 confidence 시드)
 - result confidence와 분리된 축 — Phase 2.2+에서 failure 분류에 활용

검증:
 - python3 -m py_compile 통과
 - 런타임 검증은 GPU 재배포 후 수행 (fixed 7 query + 평가셋)

참조: ~/.claude/plans/zesty-painting-kahan.md (Phase 2.1 섹션)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-08 14:21:37 +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

Description
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Languages
Python 51.7%
Svelte 40.1%
TypeScript 3.4%
HTML 2.4%
CSS 1%
Other 1.4%