Hyungi Ahn
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PR-3 의 결과 화면 [AI 해설 보기] 실시간 호출이 클릭 시 8~30초 대기. 풀이 직후
백그라운드 batch 로 미리 생성해 캐시 hit. 환각 가드는 PR-3 보다 강화 — envelope
JSON {answer_choice, explanation_md, confidence} + answer_choice == correct_choice
검증 + evidence 의무.
processing_queue 가 documents.id FK 라 study_questions 에 직접 재사용 불가 →
별도 study_question_jobs 테이블 + 별도 consumer.
Backend:
- migrations/231 — study_question_jobs CREATE TABLE (13컬럼, kind 권장값
'explanation' / 'session_summary' 예약, status pending/processing/completed/
failed/skipped, max_attempts=2)
- migrations/232 — partial unique idx (qid, kind) WHERE status IN
(pending, processing) — active 행 중복 차단, terminal 이력 누적 허용
- models/study_question_job — ORM + enqueue_study_question_job() 헬퍼
(on_conflict_do_nothing 멱등)
- prompts/study_explanation_envelope.txt — envelope 형식 프롬프트
(answer_choice 1~4 강제, confidence high/medium/low)
- workers/study_explanation_worker — terminal status 분기:
· evidence 둘 다 빈 리스트 → job/question 모두 skipped (LLM 호출 X)
· answer_choice != correct_choice → guard_fail / failed (재시도 X)
· timeout/parse → 재시도 후보 (max_attempts=2)
· catch-all except → unknown 명시 + retryable 분기
· question.ai_explanation_status='ready' 이미 박혀있으면 즉시 completed
· confidence 는 job.payload 에 보존 (운영 분석)
- workers/study_queue_consumer — APScheduler 1분 주기, BATCH_SIZE=1, MLX gate
Semaphore(1) 공유. STALE_MINUTES=10 자체 복구
- main.py — scheduler.add_job(consume_study_queue, ..., id='study_queue_consumer')
- services/study/explanation_enqueue — finalize + GET fallback 공유 헬퍼:
filter_needs_explanation (study_questions status + 최신 job error_code 필터,
guard_fail/evidence_missing 인 마지막 job 은 자동 재enqueue 제외) +
enqueue_explanation_for_qids (max_count cap)
- session_finalize — 끝에서 wrong/unsure qid prefetch enqueue (best-effort,
실패해도 finalize 자체 안 깨짐)
- api/study_topics get_quiz_session — done 세션에서 backfill enqueue (max=30,
non-blocking, debug 로그)
대상 조건: ai_explanation_status IN ('none', 'failed') OR ai_explanation IS NULL.
stale / skipped / pending / ready 는 자동 enqueue 대상 X. stale 재생성은 PR-3
명시 [다시 생성] 또는 후속 Phase 에서.
Plan: ~/.claude/plans/nifty-sparking-spindle.md (Phase 4-A)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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 |