4b8dee8583
G마켓 챌린지가 안 풀린 채 25~70초를 먹던 문제에 상한을 씌운다. 폴백은 '있으면 좋은' 보강이라 데드라인으로 잘라도 안전(그 몰만 스킵). - handler: 각 폴백 크롤에 fallback_deadline_sec(기본 15s) wait_for. 초과 시 스킵. _timed_search 예외를 BaseException 로(CancelledError 계측 포함). - 폴백 어댑터 max_block_retries=0(챌린지 대기 2배 방지), ESM ready_timeout 22→12s, st11 20→15s. - 테스트: 느린 폴백 데드라인 스킵 1종. 실측(동시성2·4상품): 상품당 p50 84.6s→34.2s(~2.5x), 벽시계 181s→65s(~2.8x), 처리량 1.3→3.7 상품/분, 1000건 $7.12→$5.06(~29%↓, 실패 챌린지 대역폭 절감). Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
223 lines
12 KiB
Python
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12 KiB
Python
"""잡 핸들러 — job_type 별 처리. 현재는 SEARCH(검색)만.
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검색 핸들러 = 한정된 재정제 루프 + 명시적 outcome:
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0. 네거티브 캐시 확인(최근 not_found면 즉시 반환)
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각 라운드(원본 → 정밀(LLM) → 광역, 최대 max_rounds):
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소스 동시 검색 → 필터 → 이상치 → AI 같은상품 판정
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├ 매칭 있음 → DONE(outcome=found), 조기 종료
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├ 0매칭 + 기술적 실패(차단/예외) 있음 → raise → 큐가 잡 전체 백오프 재시도(→소진 시 DEAD)
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└ 0매칭 + 소스 정상 → 다음 라운드
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라운드 소진 → DONE(outcome=not_found) + 네거티브 캐시 기록
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두 재시도 축을 분리한다: 기술적(큐 attempts/백오프) ≠ 검색어(refine 라운드, 유한).
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'못 찾음'은 정상 종료(DONE)지 dead-letter 가 아니다.
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"""
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import asyncio
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import time
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from common.enums import JobType
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from common.logger import LOG
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from services.metrics import SearchMetrics
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from services.search.contract import SearchAdapter, NormalizedProduct
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from services.search.card_parser import canonical_mall, MALL_BY_SOURCE
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from services.search.util import parse_price
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from services.pipeline.core import apply_filters, rank_result, summarize_by_mall
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def _price_snapshot(matched: list[NormalizedProduct]) -> dict:
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"""매칭 목록에서 소스별 최저가 + 전체 최저가 스냅샷을 만든다(price_history 기록용)."""
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def lowest(src):
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items = [p for p in matched if p.source == src]
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return min(items, key=lambda p: p.price) if items else None
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n, c = lowest("naver"), lowest("coupang")
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# 최종 최저가는 소스 무관 전체 매칭 중 최저(G마켓·옥션·11번가 등 폴백 포함).
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f = min(matched, key=lambda p: p.price) if matched else None
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return {
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"matched_count": len(matched),
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"naver_lowest": n.price if n else None, "naver_name": n.name if n else None, "naver_url": n.detail_url if n else None,
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"coupang_lowest": c.price if c else None, "coupang_name": c.name if c else None, "coupang_url": c.detail_url if c else None,
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"final_lowest": f.price if f else None, "final_source": f.source if f else None,
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"by_mall": summarize_by_mall(matched), # 몰별 최저가 스냅샷(열린 스키마)
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}
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def build_search_handler(
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adapters: dict[str, SearchAdapter],
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sources: list[str] | None = None,
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limit: int = 40,
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top_n: int = 5,
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judge=None,
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keyword_gen=None,
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max_rounds: int = 3,
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neg_cache=None,
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history=None,
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fallback_adapters: dict[str, SearchAdapter] | None = None,
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ai_model: str = "",
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proxy_cost_per_gb: float = 0.0,
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fallback_deadline_sec: float = 15.0,
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):
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"""검색 핸들러 생성.
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judge: SimilarityJudge(같은 상품 판정) / keyword_gen: KeywordGenerator(정밀·광역 재검색어) /
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neg_cache: NegativeCache(TTL not_found 캐시) / history: PriceHistory(최저가 스냅샷) /
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fallback_adapters: 오픈마켓 크롤(gmarket/auction/st11) — 네이버가 그 몰을 커버 못 했을 때만 크롤(폴백).
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모두 선택 — 없으면 해당 단계 생략."""
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use = list(sources) if sources else list(adapters.keys())
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fallbacks = fallback_adapters or {}
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async def _record_history(product_code: str, job_id, outcome: str, matched: list):
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if history is None:
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return
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event = {"product_code": product_code, "job_id": job_id, "outcome": outcome, **_price_snapshot(matched)}
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try:
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await history.record(event)
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except Exception as ex:
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LOG.e_no_callstack(f"[history] 스냅샷 기록 실패(무시): {ex}")
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async def _timed_search(adapter, query: str, source: str, metrics: SearchMetrics, crawl: bool):
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"""어댑터 검색 1건을 타이밍+바이트 계측하며 실행. 예외는 그대로 전파(호출부가 처리)."""
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via_proxy = bool(getattr(adapter, "uses_proxy", False))
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t0 = time.monotonic()
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try:
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res = await adapter.search(query, limit=limit)
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metrics.add_fetch(source, getattr(adapter, "last_bytes", 0), int((time.monotonic() - t0) * 1000), crawl=crawl, via_proxy=via_proxy)
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return res
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except BaseException: # CancelledError(데드라인 취소) 포함 — 소요/바이트는 계측하고 재전파
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metrics.add_fetch(source, getattr(adapter, "last_bytes", 0), int((time.monotonic() - t0) * 1000), crawl=crawl, via_proxy=via_proxy)
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raise
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async def _search_round(query: str, metrics: SearchMetrics):
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"""한 라운드: 모든 소스 동시 검색 → (products, per_source, tech_failed). 소스별 시간/바이트 계측."""
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results = await asyncio.gather(*[_timed_search(adapters[s], query, s, metrics, False) for s in use],
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return_exceptions=True)
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products, per_source, tech_failed = [], {}, False
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for src, res in zip(use, results):
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if isinstance(res, Exception):
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tech_failed = True
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per_source[src] = {"error": f"{type(res).__name__}: {res}"}
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LOG.w(f"[{src}] 검색 실패: {type(res).__name__}: {res}")
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else:
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products.extend(res)
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per_source[src] = {"count": len(res)}
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return products, per_source, tech_failed
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async def _match(target: dict, products: list, base_price, metrics: SearchMetrics):
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"""필터 → (있으면) AI 같은상품 판정 → 매칭 후보. AI 토큰은 metrics 에 누적.
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⚠️ 동시성 불변식: judge.judge 가 last_usage 를 세팅한 뒤 여기서 읽기까지 await 이 없어야
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한다(asyncio 협조 스케줄링상 그 사이 다른 코루틴이 last_usage 를 덮어쓸 수 없음). 병렬 폴백 안전."""
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candidates, _ = apply_filters(products, base_price=base_price)
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if judge is not None and candidates:
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verdicts = await judge.judge(target, candidates)
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metrics.add_ai(judge.last_usage) # ← await 직후 즉시 읽음(사이에 await 금지)
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candidates = [c for c, v in zip(candidates, verdicts) if v.is_match]
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return candidates
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async def _enrich_with_fallback(target: dict, query: str, matched: list, base_price, metrics: SearchMetrics):
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"""네이버가 커버 못 한 오픈마켓만 직접 크롤(폴백) → 같은상품 판정 후 병합.
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사용자 규칙: '네이버로 그 몰 값 확보 성공 → 그 값, 실패(몰 없음) → 실사이트 크롤'.
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미커버 몰들을 **동시 크롤**한다(각 어댑터=별 브라우저 인스턴스라 병렬 안전, 소요=합→최댓값)."""
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if not fallbacks:
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return matched
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covered = {canonical_mall(p) for p in matched}
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todo = [(src, ad) for src, ad in fallbacks.items() if MALL_BY_SOURCE.get(src, src) not in covered]
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if not todo:
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return matched
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async def _crawl_match(src, adapter):
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# 폴백은 '있으면 좋은' 보강이라 데드라인을 건다 — 초과 시 그 몰만 스킵(전체 지연에 상한).
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try:
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crawled = await asyncio.wait_for(
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_timed_search(adapter, query, src, metrics, crawl=True),
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timeout=fallback_deadline_sec,
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)
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except asyncio.TimeoutError:
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LOG.w(f"[fallback:{src}] 데드라인 {fallback_deadline_sec:.0f}s 초과 → 스킵")
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return []
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except Exception as ex:
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LOG.w(f"[fallback:{src}] 크롤 실패(무시): {type(ex).__name__}: {ex}")
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return []
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hits = await _match(target, crawled, base_price, metrics)
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if hits:
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LOG.d(f"[fallback:{src}] 크롤 {len(crawled)}건 중 같은상품 {len(hits)}건 병합")
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return hits
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results = await asyncio.gather(*[_crawl_match(s, a) for s, a in todo])
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for hits in results:
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matched = matched + hits
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return matched
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async def _round_queries(base_query: str, target: dict, metrics: SearchMetrics):
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"""라운드 쿼리 지연 생성: 원본 → (0매칭 시에만 LLM 호출로) 정밀 → 광역."""
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yield ("original", base_query)
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if keyword_gen is not None:
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kw = await keyword_gen.generate(target) # 원본이 실패해 여기까지 온 경우에만 호출됨
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metrics.add_ai(keyword_gen.last_usage)
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seen = {base_query}
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for label, q in (("precise", kw.precise), ("broad", kw.broad)):
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q = (q or "").strip()
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if q and q not in seen:
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seen.add(q)
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yield (label, q)
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async def handler(job: dict) -> dict:
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if job["job_type"] != JobType.SEARCH.value:
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raise ValueError(f"unsupported job_type: {job['job_type']}")
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payload = job.get("payload") or {}
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base_query = (payload.get("product_name") or "").strip()
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if not base_query:
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raise ValueError("empty product_name")
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target = {k: payload.get(k, "") for k in ("product_name", "model", "specification", "company")}
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base_price = parse_price(payload.get("price"))
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cache_key = payload.get("product_code") or base_query
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metrics = SearchMetrics(ai_model, proxy_cost_per_gb) # 검색 1건의 리소스/비용/시간 계측
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# 0) 네거티브 캐시 — 최근 not_found면 재검색 생략
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if neg_cache is not None and await neg_cache.is_negative(cache_key):
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return {"outcome": "not_found", "cached": True, "query": base_query,
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"rounds_tried": 0, "lowest": None, "top": [], "stages": [], "sources": {},
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"metrics": metrics.snapshot()}
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rounds_done = 0
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last_stages, last_sources = [], {}
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async for label, query in _round_queries(base_query, target, metrics):
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if rounds_done >= max_rounds:
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break
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rounds_done += 1
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products, per_source, tech_failed = await _search_round(query, metrics)
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candidates, stages = apply_filters(products, base_price=base_price)
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if judge is not None and candidates:
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verdicts = await judge.judge(target, candidates)
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metrics.add_ai(judge.last_usage)
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matched = [c for c, v in zip(candidates, verdicts) if v.is_match]
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stages.append({"stage": "ai_match", "in": len(candidates), "out": len(matched)})
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candidates = matched
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last_stages, last_sources = stages, per_source
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if candidates: # 찾음 → 오픈마켓 폴백 보강 후 종료
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before = len(candidates)
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candidates = await _enrich_with_fallback(target, query, candidates, base_price, metrics)
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if len(candidates) > before:
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stages.append({"stage": "fallback_crawl", "in": before, "out": len(candidates)})
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result = rank_result(candidates, len(products), stages, top_n)
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result.update(outcome="found", query=query, round=label, rounds_tried=rounds_done,
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sources=per_source, metrics=metrics.snapshot())
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await _record_history(cache_key, job.get("job_id"), "found", candidates)
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return result
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if tech_failed: # 0매칭인데 소스가 죽어 있었음 → '없음'이라 단정 불가 → 기술 재시도
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raise RuntimeError(f"기술적 실패로 0매칭(round={label}) — 잡 재시도: {per_source}")
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# 모든 라운드 클린 0매칭 → 정상 not_found 종료
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if neg_cache is not None:
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await neg_cache.put(cache_key, reason=f"not_found after {rounds_done} rounds")
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result = rank_result([], 0, last_stages, top_n)
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|
result.update(outcome="not_found", query=base_query, rounds_tried=rounds_done,
|
|
sources=last_sources, metrics=metrics.snapshot())
|
|
await _record_history(cache_key, job.get("job_id"), "not_found", [])
|
|
return result
|
|
|
|
return handler
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