f4f9de44027f389354eff289a263d2e3c211b9ea
Phase 1.2-C 평가셋: Recall 0.788 → 0.531, natural_language 0.73 → 0.07.
진단:
단순 chunk top-N(limit*5=25)으로 raw chunks 가져왔는데 같은 doc의
여러 chunks가 상위에 몰림 → unique doc 다양성 붕괴.
warm test debug: 'chunks raw=16 compressed=5 unique_docs=10'
해결 (사용자 추천 C):
Window function ROW_NUMBER() PARTITION BY doc_id로 doc당 top 2 chunks만 반환.
SQL 흐름:
1. inner CTE topk: ivfflat 인덱스로 top inner_k chunks 빠르게
(inner_k = max(limit*10, 200))
2. ranked CTE: PARTITION BY doc_id ORDER BY dist ROW_NUMBER
3. outer: rn <= 2 (doc당 max 2 chunks) + JOIN documents
4. limit = limit * 4 (chunks 단위, ~limit*2 unique docs)
reranker 호환:
doc당 max 2 chunks 그대로 반환 → chunks_by_doc 보존
compress_chunks_to_docs는 그대로 동작 (best chunk per doc)
Phase 1.3 reranker가 chunks_by_doc에서 raw chunks 회수 가능
핵심 원칙: vector retrieval은 chunk로 찾고 doc으로 선택해야 한다.
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%