byeongwook.choiandClaude Fable 5.1
11ae3629b2
Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>
58 lines
2.4 KiB
Python
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2.4 KiB
Python
"""전역 설정. 모든 외부 접점(LLM/임베딩/DB/서버)은 환경변수로만 결정한다."""
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from pathlib import Path
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from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
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ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
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class Settings(BaseSettings):
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model_config = SettingsConfigDict(env_file=ROOT / ".env", env_file_encoding="utf-8", extra="ignore")
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# DB — 기본은 SQLite(개발/폐쇄망 무의존). PostgreSQL 전환은 ASSUMPTIONS.md 참고.
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database_url: str = f"sqlite:///{ROOT / 'data' / 'index.db'}"
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# LLM (Stage 3 요약) — OpenAI 호환 엔드포인트 가정
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llm_base_url: str = ""
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llm_api_key: str = ""
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llm_model: str = "glm-5.2"
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# 요약 배치의 동시 LLM 호출 수. DB 쓰기는 메인 스레드에 남기고 호출만 병렬로 돈다.
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llm_concurrency: int = 4
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llm_timeout_s: int = 180
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# 429/5xx 재시도 — 동시성을 올리면 429 가 늘어나므로 백오프와 같이 써야 한다
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llm_max_retries: int = 5
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llm_backoff_base: float = 2.0
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llm_backoff_max: float = 60.0
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# /ingest 가 뒤이어 돌리는 요약의 백엔드:
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# api — 환경변수 키로 호출 (키가 유효할 때)
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# file — 프롬프트를 data/llm_jobs/ 에 쌓아두고 사람·에이전트가 채운다 (키 불필요)
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# off — 자동 요약을 하지 않는다 (배치로만 돌린다)
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summarize_backend: str = "api"
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# 임베딩 — 모델 미정(§10). 비워두면 벡터 검색 비활성(FTS만 사용).
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embed_base_url: str = ""
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embed_api_key: str = ""
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embed_model: str = ""
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# 질의 서비스
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index_host: str = "127.0.0.1"
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index_port: int = 8100
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# 데이터 디렉토리
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data_raw: Path = ROOT / "data" / "raw"
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data_normalized: Path = ROOT / "data" / "normalized"
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data_parsed: Path = ROOT / "data" / "parsed"
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data_summaries: Path = ROOT / "data" / "summaries"
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# file 백엔드의 프롬프트/응답 큐 — LLM 키 없이 요약을 돌리는 입구 (summarize/jobs.py)
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data_llm_jobs: Path = ROOT / "data" / "llm_jobs"
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# 위키 (계획서 v4 §5.7 — OKF v0.2 출력, 의미 검색의 1차 대상)
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wiki_dir: Path = ROOT / "wiki"
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# 위키 검색 백엔드: qmd | pg (M3.5 파일럿으로 확정 — 계획서 §6.5)
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# "pg" 는 내장 DB 검색 경로를 뜻함. 현 구현은 SQLite FTS5 (ASSUMPTIONS.md §1).
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wiki_search_backend: str = "pg"
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qmd_url: str = "http://127.0.0.1:8181"
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settings = Settings()
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