e91c19953781b0371d0e56aec6c6ddae1abfaaf6
## 변경 ### fusion_service.py - SOFT_FILTER_MAX_BOOST = 0.05 (plan 영구 룰, RRF score 왜곡 방지) - SOFT_FILTER_DOMAIN_BOOST = 0.03, SOFT_FILTER_DOCTYPE_BOOST = 0.02 - apply_soft_filter_boost(results, soft_filters) → int - ai_domain 부분 문자열 매칭 (path 포함 e.g. "Industrial_Safety/Legislation") - document_type 토큰 매칭 (ai_domain + match_reason 헤이스택) - 상한선 0.05 강제 - boost 후 score 기준 재정렬 ### api/search.py - fusion 직후 호출 조건: - analyzer_cache_hit == True - analyzer_tier != "ignore" (confidence >= 0.5) - query_analysis.soft_filters 존재 - notes에 "soft_filter_boost applied=N" 기록 ## Phase 2.3 범위 - hard_filter SQL WHERE는 현재 평가셋에 명시 필터 쿼리 없어 효과 측정 불가 → Phase 2.4 v0.2 확장 후 - document_type의 file_format 직접 매칭은 의미론적 mismatch → 제외 - hard_filter는 Phase 2.4 이후 iteration Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (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 |
문서
Description
Languages
Python
51.7%
Svelte
40.1%
TypeScript
3.4%
HTML
2.4%
CSS
1%
Other
1.4%