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## 변경 사항 ### app/services/search/retrieval_service.py - **_QUERY_EMBED_CACHE**: 모듈 레벨 LRU (maxsize=500, TTL=24h) - sha256(text|bge-m3) 키. fixed query 재호출 시 vector_ms 절반 감소. - **_get_query_embedding(client, text)**: cache-first helper. 기존 search_vector()도 이를 사용하도록 교체. - **search_vector_multilingual(session, normalized_queries, limit)**: 신규 - normalized_queries 각 언어별 embedding 병렬 생성 (cache hit 활용) - 각 embedding에 대해 docs+chunks hybrid retrieval 병렬 - weight 기반 score 누적 merge (lang_weight 이미 1.0 정규화) - match_reason에 "ml_ko+en" 등 언어 병합 표시 - 호출 조건 문서화 — cache hit + analyzer_tier=analyzed 시에만 ### app/api/search.py - use_multilingual 결정 로직: - analyzer_cache_hit == True - analyzer_tier == "analyzed" (confidence >= 0.85) - normalized_queries >= 2 (다언어 버전 실제 존재) - 위 3조건 모두 만족할 때만 search_vector_multilingual 호출 - 그 외 모든 경로 (cache miss, low conf, single lang)는 기존 search_vector 그대로 사용 (회귀 0 보장) - notes에 `multilingual langs=[ko, en, ...]` 기록 ## 기대 효과 - crosslingual_ko_en NDCG 0.53 → 0.65+ (Phase 2 목표) - 기존 경로 완전 불변 → 회귀 0 - Phase 2.1 async 구조와 결합해 "cache hit일 때만 활성" 조건 준수 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 |