hbyang
edde23f15e
정책 변경: 주기 수집 없이 고정 데이터셋을 1회 적재한다. - data/gunsan-pension-keywords.json — "군산 펜션" 키워드·태그 1,000건 실제 군산 지명·관광지·숙박 시설 어휘 × 로컬 검색 패턴으로 작성 - 임베딩을 LlmProvider 에서 EmbeddingProvider 로 분리 (mock | local:multilingual-e5-small | openai), e5 의 query/passage 비대칭 반영 - vector(1536) → vector(384) 마이그레이션, keyword 에 source/kind/category 추가 - scripts/ingest-dataset.ts — 어휘 중복만 자동 병합, 벡터 근접쌍은 검토 목록만 출력 - POST /v1/match — 업체명(띄어쓰기 무관) 또는 문장 → 사전에서 매칭 업체는 프로필 전체를 질의문으로 조립해 임베딩 - GET /demo — 매칭 콘솔 (public/demo.html) 실측으로 코사인 자동 병합 임계값을 0.92 → 0.99 로 정정. 짧은 한글 키워드는 같은 도메인이면 0.93+ 가 기본이라 0.92 는 오병합을 부른다. 적재 결과: 1,000건 → 어휘 중복 27 병합, 금칙어 2 차단 → 971건. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> |
||
|---|---|---|
| .. | ||
| 0000_init.sql | ||
| 0001_embedding_384.sql | ||