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H1 marker_worker: PDF arm + split arm 에 빈 md_content 가드(office arm 동형 raise → queue 재시도 후 failed). 빈 추출(스캔/이미지 PDF)을 md_status=success+빈 md 로 박제하던 불변식 위반 제거. H2 summarize_worker: 빈/think-only 요약을 ai_summary= 로 박제(completed 마크)하던 것 raise 로 가시화 + briefing/digest loader 에 length(ai_summary)>0 방어(기존 누출 행도 배제). H4 main.py: AsyncIOScheduler job_defaults misfire_grace_time 1s→45s — 단일 루프 1초 혼잡에 1분 컨슈머 틱이 run time missed 로 침묵 스킵하던 것 차단(coalesce 유지). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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5.6 KiB
Python
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Python
"""뉴스 7일 window 로드 + country 정규화
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- documents 테이블엔 country 컬럼이 없으므로 document_chunks.country 를 first non-null 로 조인.
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- chunk-level country 도 NULL 이면 news_sources.name prefix(ai_sub_group) 매칭으로 fallback.
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- 그래도 NULL 이면 drop(로그 경고).
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- ai_summary / embedding 이 NULL 이면 처음부터 제외 (재요약/재임베딩 0회 원칙).
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"""
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from collections import defaultdict
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from datetime import datetime
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from typing import Any
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import numpy as np
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from sqlalchemy import text
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from core.database import async_session
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from core.utils import setup_logger
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from services.search.license_filter import restricted_exclude_sql
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logger = setup_logger("digest_loader")
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_NEWS_WINDOW_SQL = text(f"""
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SELECT
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d.id,
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d.title,
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d.ai_summary,
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d.embedding,
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d.created_at,
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d.edit_url,
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d.ai_sub_group,
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(
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SELECT c.country
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FROM document_chunks c
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WHERE c.doc_id = d.id AND c.country IS NOT NULL
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LIMIT 1
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) AS chunk_country
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FROM documents d
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WHERE d.source_channel = 'news'
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AND d.deleted_at IS NULL
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AND d.created_at >= :window_start
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AND d.created_at < :window_end
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AND d.embedding IS NOT NULL
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AND d.ai_summary IS NOT NULL
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AND length(d.ai_summary) > 0
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-- 안전 자료실 B-4: licensed_restricted 발행 차단 (모든 경로 공유 술어 = license_filter).
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-- news 채널엔 현재 restricted 부재 = 방어적 게이트(미래 유료 news 소스 대비, 경로 누락 방지).
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AND {restricted_exclude_sql("d")}
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""")
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_SOURCE_COUNTRY_SQL = text("""
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SELECT name, country FROM news_sources WHERE country IS NOT NULL
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""")
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def _to_numpy_embedding(raw: Any) -> np.ndarray | None:
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"""pgvector 컬럼을 numpy array(float32)로 정규화.
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raw SQL + asyncpg 조합에서 pgvector type 이 등록 안 되어 있으면
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embedding 이 '[0.1,0.2,...]' 같은 string 으로 반환된다. ORM 을 안 쓰므로
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이 경우 직접 파싱해야 한다.
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"""
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if raw is None:
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return None
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if isinstance(raw, str):
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import json
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try:
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raw = json.loads(raw)
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except json.JSONDecodeError:
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return None
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try:
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arr = np.asarray(raw, dtype=np.float32)
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except (TypeError, ValueError):
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return None
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if arr.size == 0:
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return None
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return arr
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async def _load_source_country_map(session) -> dict[str, str]:
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"""news_sources name → country 매핑 (핫픽스).
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⚠ 문자열 기반 매칭 — 단계 3에서 news_source_id FK로 교체 예정.
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first-token + all-but-last-token 이중 키로 multi-word source 대응.
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"""
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rows = await session.execute(_SOURCE_COUNTRY_SQL)
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mapping: dict[str, str] = {}
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for name, country in rows:
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if not name or not country:
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continue
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# first token: "Le", "Der", "경향신문", "NYT"
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prefix = name.split(" ")[0].strip()
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if prefix and prefix not in mapping:
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mapping[prefix] = country
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# all-but-last-token: "Le Monde", "Der Spiegel" (마지막 = 카테고리)
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tokens = name.split(" ")
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if len(tokens) >= 3:
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source_prefix = " ".join(tokens[:-1]).strip()
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if source_prefix and source_prefix not in mapping:
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mapping[source_prefix] = country
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# 임시 디버그 — entry 수만 로그 (mapping 전체 출력은 운영 노이즈)
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# 단계 3-1 news_source_id 전환 후 이 함수 자체 삭제
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import logging
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logging.getLogger("digest_loader").debug(f"source_country_map: {len(mapping)} entries")
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return mapping
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async def load_news_window(
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window_start: datetime,
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window_end: datetime,
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) -> dict[str, list[dict]]:
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"""주어진 윈도우 안의 뉴스 documents 를 country 별 dict 로 반환.
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Returns:
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{"KR": [doc_dict, ...], "US": [...], ...}
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"""
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docs_by_country: dict[str, list[dict]] = defaultdict(list)
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null_country_count = 0
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total = 0
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async with async_session() as session:
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source_country = await _load_source_country_map(session)
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result = await session.execute(
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_NEWS_WINDOW_SQL,
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{"window_start": window_start, "window_end": window_end},
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)
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for row in result.mappings():
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embedding = _to_numpy_embedding(row["embedding"])
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if embedding is None:
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continue
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country = row["chunk_country"]
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if not country:
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# news_sources prefix fallback
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ai_sub_group = (row["ai_sub_group"] or "").strip()
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if ai_sub_group:
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country = source_country.get(ai_sub_group)
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if not country:
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null_country_count += 1
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continue
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country = country.upper()
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docs_by_country[country].append({
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"id": int(row["id"]),
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|
"title": row["title"] or "",
|
|
"ai_summary": row["ai_summary"] or "",
|
|
"embedding": embedding,
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|
"created_at": row["created_at"],
|
|
"edit_url": row["edit_url"] or "",
|
|
"ai_sub_group": row["ai_sub_group"] or "",
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|
})
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total += 1
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if null_country_count:
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logger.warning(
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f"[loader] country 분류 실패로 drop된 문서 {null_country_count}건 "
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f"(chunk_country + news_sources fallback 모두 실패)"
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)
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logger.info(
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f"[loader] window {window_start.date()} ~ {window_end.date()} → "
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|
f"{total}건 ({len(docs_by_country)}개 국가)"
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|
)
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return dict(docs_by_country)
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