컨테이너를 새로 만들 때마다 모델 465MB 를 다시 받았다(실측 2분 49초). 그 사이 첫 발행은
publish 60초 상한을 넘겨 키워드 없이 나간다. 4.x 는 이 변수를 읽지 않고 node_modules 아래에
받아서 ontology-model 볼륨(/app/.cache)이 비어 있었다.
- config/env: embedding.cacheDir ← TRANSFORMERS_CACHE
- local.provider: transformers.js env.cacheDir 로 넘김
tsc 통과. 로컬 compose: 재생성 후 /app/.cache 465M, 다시 재생성하면 모델 로딩 1.7초
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사전이 고정 데이터셋뿐이라 사전에 없는 숙소는 새 단어를 받지 못했고, 생성분은 MATCH_SOURCES 가
llm 을 빼서 만들어도 추천에 안 나왔다. 숙소 검색은 가까운 키워드를 사전 전체(7천)에서 뽑아
상위가 아무 숙소에도 안 붙은 단어로 차서 `선유도 독채` 가 0건이었다.
- merchants.controller: 처음 보는 업체·기한 지난 업체만 생성, sync 는 처음 보는 업체만 기다림 —
재빌드마다 불리는 창구라 조건이 없으면 저장마다 요금. 동기 생성 실패는 200 + generation.failed
- generation·dedup·keyword.repository: mock 생성분은 source='mock' — compose 기본이 mock 이라
키 없는 환경의 가짜 단어가 매칭 후보가 되지 않게
- match.service: llm 출처를 후보에 넣음(brand 는 그 업체 것만), 업종은 뿌리(stay)로 좁힘 —
새 호텔은 호텔 사전이 비어 잎으로 좁히면 후보 0건
- openai.provider: 미확인 시설·다른 숙박 유형어·가격 주장 금지
- drizzle/0002 · seed: stay.hotel — 시드만 두면 떠 있는 DB 에서 외래키 위반 500
- serving.service: 숙소에 연결된 키워드만 비교, 검색어가 지역을 말하면 그 지역 숙소만 —
e5-small 은 지역이 틀려도 0.85(`여수 호텔` → 군산 호텔 0.848)라 임계값으로는 못 가른다
tsc 통과. 로컬 :3101 + 실 OpenAI(가짜 숙소 2곳): 첫 발행 7초 · 키워드 12 생성 · 재발행 fresh,
검색 7건(`은파호수공원 근처 호텔`·`선유도 독채`·`군산시내호텔` 적중, `여수 호텔` 0건) 확인 후 테스트 데이터 삭제
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다른 세션(SNS AEO SEO 팔로워 수집)에서 만들던 작업이 작업 트리에 미커밋으로
남아 있었다. 잃지 않게 그 자리에서 커밋한다 — 커밋 하나에 무관한 변경을 섞지
않으려고 카카오 로그인 작업과 분리했다.
- POST serving/lodgings/search — 지역·유형·표기 변형을 받아 숙소와 SEO 메타를 돌려준다
- ★ SEARCH_FLOOR=0.94: 짧은 한글 키워드는 전혀 다른 말도 코사인이 높다
(dedup.service 실측: '선유도 펜션' ↔ '새만금 펜션' = 0.936). 그래서 벡터 갈래는
이 값 이상만 "같은 뜻" 으로 치고, 지역 구분은 벡터가 아니라 위치 갈래에 맡긴다
검증: npm install 후 tsc --noEmit — src/ 오류 0(기존 scripts/ 오류 2건은 이번 변경과 무관).
런타임 동작은 확인하지 못했다(DB·임베딩 제공자가 필요하다).
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여러 줄 주석이 설명보다 경위(예전·실측·지적)를 적고 있어 읽는 사람이 결론을 찾기 어려웠다.
- ts·tsx·js·mjs·css·py 478개: 여러 줄 주석은 첫 문장 한 줄로, 과거형·날짜 문장은 삭제
- 주석 위치는 TypeScript 파서·파이썬 tokenize/ast 로 찾는다 — 문자열 안의 # · /* 는 건드리지 않는다
- eslint·ts·noqa·type: ignore 같은 지시 주석은 그대로 둔다
파이썬 275개 정리 전후 AST 동일, TS 298개 주석 뺀 토큰 동일(빈 JSX 주석 10곳만 차이).
site·frontend·admin tsc, site vitest 105 passed
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발행이 SiteOntology 를 부르는데 서버는 따로 띄워야 했다. 실측(2026-09-14): 서버가 없으면
`[seo] SiteOntology 실패 — 키워드 없이 발행: ConnectError` 로 빌드는 성공하고 메타만 빈다 —
화면으로는 안 보이는 종류다. 한 벌로 묶어 "코드는 올라갔는데 서버가 없는" 상태를 없앤다.
- ontology/: gitea.o2o.kr/Web4ai/o2o-site-ontology 를 이 레포로 편입(그 원격은 그대로 남는다)
- ontology/Dockerfile(신규): 베이스는 node:22-slim. alpine 은 임베딩 런타임(onnxruntime)이
musl 바이너리를 안 줘서 적재가 ERR_DLOPEN_FAILED 로 죽는다 — 빌드는 성공하고 실행에서만 터진다
- docker-compose.yml: ontology · ontology-postgres(pgvector) · ontology-redis 추가.
자체 DB 를 쓰는 이유는 pgvector 확장 때문이다 — web4ai_db 를 남의 서비스 확장에 묶지 않는다
- 임베딩 모델(120MB)은 이미지에 굽지 않고 볼륨(ontology-model)에 남긴다
- 컨테이너끼리는 `http://ontology:3100` 으로 만난다. `.env` 의 127.0.0.1 은 컨테이너 자기 자신이라 안 닿는다
검증: 3개 기동 · 백엔드 컨테이너에서 ontology:3100/demo HTTP 200 · 마이그레이션·시드 완료
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