CPU 배포 이미지에서 CUDA 의존성 분리

.env.example

@@ -31,7 +31,8 @@ AI_DETECTOR_USE_POS=true
 SIMILARITY_THRESHOLD=0.85
 
 # KoSimCSE / KoSBERT (PDF VII-3 권장 - 한국어 오픈소스 임베딩, 자체 산출물)
-USE_KOSIMCSE=true
+# CPU 기본 이미지는 torch를 포함하지 않습니다. 레거시 KoSimCSE를 별도 설치한 경우만 true.
+USE_KOSIMCSE=false
 KOSIMCSE_MODEL=BM-K/KoSimCSE-roberta-multitask
 KOSIMCSE_MAX_LENGTH=512
 

app/core/config.py

@@ -35,7 +35,7 @@ class Settings(BaseSettings):
     similarity_threshold: float = 0.85
 
     # KoSimCSE / KoSBERT (PDF VII-3 권장) - 한국어 오픈소스 임베딩
-    use_kosimcse: bool = True
+    use_kosimcse: bool = False
     kosimcse_model: str = "BM-K/KoSimCSE-roberta-multitask"
     kosimcse_max_length: int = 512
 

docs/IMPLEMENTATION_RUNBOOK.md

@@ -120,3 +120,10 @@ python -m scripts.validate_precedents data/precedents/precedents.jsonl
 
 Ubuntu 18.04는 지원 종료 상태이므로 OS 업그레이드 전까지 외부 공개 범위를 최소화하고,
 API 인증·방화벽·키 회전을 별도 운영 작업으로 완료해야 한다.
+
+## 선택적 KoSimCSE
+
+기본 CPU 이미지는 새 영속 문자 인덱스를 사용하며 `torch`와 `sentence-transformers`를
+포함하지 않는다. 일반 PyPI의 최신 torch가 CUDA 런타임 수 GB를 함께 설치할 수 있기
+때문이다. 레거시 KoSimCSE가 반드시 필요한 별도 이미지에서만 해당 Python 버전에 맞는
+공식 CPU 전용 torch wheel을 먼저 설치한 뒤 sentence-transformers를 추가한다.

requirements.txt

@@ -9,7 +9,6 @@ openai>=1.55
 httpx>=0.27
 kiwipiepy>=0.18
 datasketch>=1.6
-sentence-transformers>=3.0
 openpyxl>=3.1
 joblib>=1.4
 scipy>=1.13