Commit Graph

10 Commits

Author SHA1 Message Date
fa15117df7 fix: 판례 등급을 런타임 인용에 반영 2026-08-20 16:05:24 +09:00
28c9ad1ee7 fix: 평가환경(python 3.9)에서 임포트 실패 해결
계획서 p.24 가 No.3/4/7 의 평가환경을 python 3.9 로 못박았는데, 실제로는
성능지표 평가 스크립트 3종이 전부 3.9 에서 임포트조차 되지 않았다.
python:3.9-slim 컨테이너에서 재현·수정·재검증했다.

원인: config.py 와 schemas.py 가 `from __future__ import annotations` 없이
`str | None` (PEP 604) 을 썼다. 3.10 부터의 문법이라 클래스 본문이 실행되는
순간 인터프리터가 평가하며 TypeError 로 죽는다. 이 두 파일을 타고 detector /
extractor / clustering / taxonomy / jobs.store / routes / main 이 연쇄로 깨졌다.

  No.7 eval_rouge.py       → summarizer → core.config
  No.3 eval_metadata_f1.py → extractor  → api.schemas
  No.4 evaluate_pairs.py   → detector   → api.schemas

개발환경이 3.14 라 로컬에서는 전혀 드러나지 않았다. 정답셋을 받아 측정하는
시점에 발견했다면 일정이 밀렸을 문제다.

수정은 두 가지가 모두 필요하다. future 임포트만 넣으면 pydantic 이 문자열
'str | None' 을 해석하지 못하고("Unable to evaluate type annotation"),
eval_type_backport 만 넣으면 인터프리터가 먼저 죽는다.

검증: 3.9 에서 eval_rouge.py / eval_metadata_f1.py 가 정상 실행되고 수치가
3.14 와 동일하다(ROUGE-1 recall 0.5778). evaluate_pairs.py 와 app.main 임포트도
통과. 3.14 회귀 없음.

재발 방지로 tests/test_py39_compat.py 를 추가했다. Pydantic 모델을 정의하는
모듈에 future 임포트가 있는지 AST 로 검사하므로 3.14 에서도 회귀를 잡는다.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-19 14:02:29 +09:00
6dd5fa4a2e feat: 저작권 탭 경량 응답 API 추가 2026-08-18 12:47:51 +09:00
2be4c39a97 fix: 판례 근거 중심으로 판단 문구 개선 2026-08-18 11:41:10 +09:00
ee2f85a2d9 feat: 판례 GPT 판단과 연동 가이드 최신화 2026-08-18 11:10:02 +09:00
725e44e999 Claude 리뷰 기반 운영 안정성 보강 2026-08-10 16:42:17 +09:00
ce50e89089 3.5만 에피소드 기반 표절·AI·판례 분석 파이프라인 구현 2026-08-10 16:12:15 +09:00
fefb393234 저작권 탭 UI 매핑(review_summary) + AI 생성 의심도 스텁 추가
나누구 앱 저작권 탭 연동을 위해 detect 응답에 두 블록 추가:
- review_summary: 독창성%/유사도%/유사문장 건수/대조 건수/의심 유무/AI 의심도
  (독창성 환산 캘리브레이션 포함 — 무관한 글은 유사도 0~5%로 눌러 표시)
- ai_generation: AI 생성 의심도 스텁(요청마다 더미, is_stub=true).
  워터마킹+언어특징 분류 정식 구현 전까지 계약 확정용.

바이칼 연동용 API 양식서(docs/API_SPEC_BAIKAL.md) 추가.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-04 13:15:07 +09:00
0472ae1f8a 2단계 고도화 선행 작업: 군집화·요약·평가환경·데이터 스펙 (데이터 수령 전)
컴북스 데이터 수령 전 가능한 작업을 선행 구현. 데이터 도착 즉시
학습·검증에 착수할 수 있도록 알고리즘·평가 하니스·문서를 준비.

알고리즘/파이프라인:
- engine/clustering.py: 군집화 기반 부분 표절(요소 교체) 판별,
  detect 응답에 partial_signal 필드 노출 (계획서 2단계 표절검출 고도화)
- engine/summarizer.py + POST /v1/summary: TextRank 추출적 요약 +
  통합(LLM) 골격 (과제2 ② 스토리 요약/분석)
- engine/preference.py + scripts/build_preference_dataset.py:
  Human Feedback 선호학습(DPO) 데이터 파이프라인 골격

평가 하니스 (정답셋 도착 즉시 측정):
- engine/rouge.py + scripts/eval_rouge.py: 요약 ROUGE (지표 No.7)
- engine/metadata_eval.py + scripts/eval_metadata_f1.py: 메타 추출 F1
  (지표 No.3, KLUE NER 호환)
- engine/case_coverage.py + scripts/analyze_case_coverage.py:
  39 케이스 갭 분석 → 컴북스 데이터 요청 목록 (정밀도 97% 근거)

문서:
- docs/DATA_REQUEST_SPEC.md: 요청 데이터 스펙 + 요약 정답셋/HF 라벨 가이드
- docs/INTEGRATION_INTERFACE.md: 2단계 통합 인터페이스
- docs/SW_COPYRIGHT_REGISTRATION.md: SW 저작권 등록 준비
- docs/PHASE2_PROGRESS.md, docs/CASE_COVERAGE.md

테스트 31 → 67건 전부 통과.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-18 13:16:07 +09:00
3b69bdf0f0 Initial commit: O2O 저작권 침해 여부 탐지 API
PDF v1.2 요구사항 반영 완료:
- 10종 법령 메타 태그 + 39개 케이스 분류체계
- 3단 캐스케이딩: MinHash+LSH → 삼중 유사도 → 분류
- 자서전 특화: 공통 표현 사전 제거 + NER 마스킹
- KoSimCSE 한국어 임베딩 (자체 산출물 방어)
- 보수적 임계값 0.85
- 검토 콘솔 UI (탐지 + 코퍼스 관리 탭)
- Docker 배포 패키지 + 31개 테스트 통과
2026-05-13 11:20:17 +09:00