Mina Choi
01098835e9
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 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# --- server ---
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PORT=3100
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# --- postgres (docker-compose 기본값) ---
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DATABASE_URL=postgres://ontology:ontology@localhost:55432/ontology
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# --- redis (BullMQ) ---
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REDIS_HOST=localhost
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REDIS_PORT=56379
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# --- 임베딩 ---
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# local : 로컬 multilingual-e5-small (384차원, 최초 1회 모델 다운로드 후 오프라인)
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# mock : 문자 bigram 해싱 — 의미는 못 잡음
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# openai : text-embedding-3-small (dimensions=384 로 요청)
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EMBEDDING_PROVIDER=local
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EMBEDDING_LOCAL_MODEL=Xenova/multilingual-e5-small
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# --- LLM ---
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# mock : API 키 없이 로컬에서 전체 파이프라인 동작 (기본값)
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# openai : 실제 OpenAI 호출
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LLM_PROVIDER=mock
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OPENAI_API_KEY=
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OPENAI_MODEL=gpt-4.1-mini
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OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
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# --- 생성/중복제거 튜닝 ---
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# 코사인 자동 병합 임계값. 짧은 한글 키워드는 같은 도메인이면 0.93+ 가 기본으로 나오므로
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# 0.92 는 오병합을 부른다. 실측상 어순 변형만 0.999 대에 모이므로 0.99 로 둔다.
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DEDUP_COSINE_THRESHOLD=0.99
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# trigram 유사도 사전 필터
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DEDUP_TRIGRAM_THRESHOLD=0.6
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# 벡터 비교 대상 상위 후보 수
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DEDUP_CANDIDATE_LIMIT=20
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# 1회 생성 요청당 키워드 목표 개수
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GENERATION_TARGET_KEYWORDS=15
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# 주기 리프레시 간격(일)
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REFRESH_INTERVAL_DAYS=30
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