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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1.3 KiB
TypeScript
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1.3 KiB
TypeScript
import 'dotenv/config';
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const num = (v: string | undefined, d: number) => (v === undefined || v === '' ? d : Number(v));
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export const env = {
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port: num(process.env.PORT, 3100),
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databaseUrl: process.env.DATABASE_URL ?? 'postgres://ontology:ontology@localhost:55432/ontology',
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redis: {
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host: process.env.REDIS_HOST ?? 'localhost',
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port: num(process.env.REDIS_PORT, 56379),
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},
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llm: {
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provider: (process.env.LLM_PROVIDER ?? 'mock') as 'mock' | 'openai',
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apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY ?? '',
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model: process.env.OPENAI_MODEL ?? 'gpt-4.1-mini',
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embeddingModel: process.env.OPENAI_EMBEDDING_MODEL ?? 'text-embedding-3-small',
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},
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embedding: {
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provider: (process.env.EMBEDDING_PROVIDER ?? 'local') as 'mock' | 'local' | 'openai',
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localModel: process.env.EMBEDDING_LOCAL_MODEL ?? 'Xenova/multilingual-e5-small',
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},
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dedup: {
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cosineThreshold: num(process.env.DEDUP_COSINE_THRESHOLD, 0.99),
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trigramThreshold: num(process.env.DEDUP_TRIGRAM_THRESHOLD, 0.6),
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candidateLimit: num(process.env.DEDUP_CANDIDATE_LIMIT, 20),
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},
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generation: {
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targetKeywords: num(process.env.GENERATION_TARGET_KEYWORDS, 15),
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refreshIntervalDays: num(process.env.REFRESH_INTERVAL_DAYS, 30),
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},
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} as const;
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export const EMBEDDING_DIM = 384;
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export const PROMPT_VERSION = 'kw-v1';
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