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- ChromaDB → Qdrant 전환 (맥미니 기존 인스턴스, tk_qc_issues 컬렉션) - Ollama 임베딩/텍스트 생성 URL 분리 (임베딩: 맥미니, 텍스트: GPU서버) - MLX fallback 제거, Ollama 단일 경로로 단순화 - ds923 docker-compose에서 ai-service 제거 - gateway/system3-web nginx: ai-service 프록시를 ai.hyungi.net 경유로 변경 - resolver + 변수 기반 proxy_pass로 런타임 DNS 해석 (컨테이너 시작 실패 방지) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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Python
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from fastapi import APIRouter
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from services.ollama_client import ollama_client
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from db.vector_store import vector_store
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router = APIRouter(tags=["health"])
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@router.get("/health")
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async def health_check():
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backends = await ollama_client.check_health()
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stats = vector_store.stats()
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# 메인 텍스트 모델명 결정
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model_name = None
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text_models = backends.get("ollama_text", {}).get("models", [])
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if text_models:
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model_name = text_models[0]
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return {
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"status": "ok",
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"service": "tk-ai-service",
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"model": model_name,
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"ollama_text": backends.get("ollama_text", {}),
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"ollama_embed": backends.get("ollama_embed", {}),
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"embeddings": stats,
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}
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@router.get("/models")
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async def list_models():
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return await ollama_client.check_health()
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