kebab-embed/kebab-llm 은 "새 type 없음"을 자처한 순수 re-export 셸이었다
(trait 은 이미 kebab-core 소유, mock + test helper 만 보유). "kebab-core
재구성 시 안정 surface" 라는 명분은 1인 RAG 엔 speculative YAGNI. 흡수:
- kebab-core 에 default-OFF `mock` feature + src/mock.rs (MockEmbedder,
MockLanguageModel, assert_vector_shape/assert_unit_norm/assert_finish_chunk
을 kebab_core:: → crate:: import 만 바꿔 verbatim 이동).
- production import 2곳(kebab-embed-local, kebab-llm-local) +
test import 다수(search/rag/parse-image/embed-local) 를 kebab_core 로 repoint.
mock 쓰는 crate 는 dev-dep 에 features=["mock"] (default 빌드 무영향).
- shim 자체 테스트: mock 동작 테스트는 kebab-core/tests/ 로 이동,
reexports.rs(셸 재수출 테스트)는 폐기.
- crates/kebab-embed, crates/kebab-llm 삭제 + workspace member/deps 정리.
- ARCHITECTURE/HANDOFF/component README 의 crate 그래프·표·rationale 갱신
(22 → 20 crates). llm-local 의 broken intra-doc link 2건도 정리.
trait surface·동작 불변 (test-only + import-rename). workspace build 는 mock
default-OFF 라 mock 코드 미컴파일. 적대적 검증 3렌즈(build-test-integrity +
behavior-identity[mock byte-identical] + dead-crate-completeness) 통과,
clippy --workspace -D warnings 클린.
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in-process LRU search cache 는 spine 재작성(#214)에서 이미 삭제됐는데
그 비계(scaffold)만 남아 있었다. 잔존물 제거:
- App::search/search_uncached 붕괴 (search() 는 1줄 위임자였음)
- search_uncached_with_config facade + 그 테스트 삭제
- 죽은 `search --no-cache` / `search --explain` CLI 플래그 제거
(ask --explain 은 live — 건드리지 않음)
- 안 읽히던 RagCfg.explain_default config 필드 + fixture 제거
- 제거된 표면을 가리키던 stale 주석/문서(citation_helper/hybrid/
search·app-facade README/DOGFOOD/HANDOFF) 정정
코어 검색 출력은 byte-identical (search_uncached 본문이 search() 로
verbatim 이동). `search_cache: false` wire capability 는 유지 — 제거 시
schema.v1 breaking bump 이라 손해. 적대적 검증 2렌즈(correctness-preserved
+ wire/config-safe) 통과, dead-symbol-complete 가 잡은 5건 주석/문서 정정 완료.
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(a) embed_with_cache 를 image/pdf/code 핸들러에 배선(markdown 전용→전미디어) — PR1.
(b) ocr/caption derivation_cache 네임스페이스로 OCR/caption 중간 산출물 캐싱 —
버전-캐스케이드 분리 + ollama-vision 비결정성 박제 — PR2.
리서치로 해소: provenance 는 wire/게이트에 없어 캐시 히트 시 재현 불필요(byte-identical
유지) · payload 는 full 구조체 serde(block 레벨까지 byte-identical) · derivation_cache_key_bytes
신설 · paddle ONNX 자산은 이미 레포 번들(다운로드 불필요) → 결정적 게이트 가능.
열린 항목: paddle 게이트용 text-bearing OCR 코퍼스 생성(R2, plan 에서 해소).
apply_env 의 KEBAB_* 매치 암을 103개→22개로 정리. 삭제된 암은 런타임에서
바꿀 일이 거의 없는 per-field 튜닝 노브(score_thresh, rrf_k, temperature,
multi_hop_*, nli_threshold, chunker_version, context_tokens 등) — struct
field 와 serde default 는 그대로 유지하므로 TOML 로는 여전히 설정 가능.
유지한 22개: endpoint×3, 모델명/프로바이더×5, 경로×2, 병렬도×2,
청킹 target/overlap×2, OCR 엔진/모델/언어+per-medium enabled×5,
caption enabled×1, search default_k×1, rag prompt_template_version×1.
영향 범위: struct field 삭제 없음(defaults 불변) → search/ask/chunk 출력
byte-identical 확인 (parity gate u2-surface IDENTICAL ✓).
docs: README KEBAB_* 항목을 실제 노출 키 목록으로 교체.
SMOKE.md config 예시를 ~30개 공통 키로 슬림화 + env 설명 갱신.
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Phase 2 Unit 1. OcrCfg(image) 13필드가 PdfOcrCfg(pdf) 와 전부 중복(image 고유
0, pdf 고유 4) + apply_env 에 KEBAB_IMAGE_OCR_*/KEBAB_PDF_OCR_* 27 arm 복제를
제거한다.
- 신규 SharedOcrEngineCfg(13 공유 필드, 전부 Option, default None) = [ingest.ocr].
엔진 설정 단일 출처. image/pdf 블록은 on/off 토글 + override.
- load-time resolution(Config::resolve_ocr, from_file 호출): 공유 필드가 Some 이고
미디어 블록이 그 키 미명시면 concrete OcrCfg/PdfOcrCfg 로 overlay(presence 는
toml::Value 로 판정; 미디어 > 공유 > 내장 default). struct 필드는 그대로 두고
엔진 필드에 #[serde(default)] 만 추가(slim 블록 파싱) → image(gemma4:e4b/1600)
vs pdf(qwen2.5vl:3b/2048) 미디어별 기본값 보존.
- resolver Config::image_ocr()/pdf_ocr() 추가. consumer(kebab-parse-image,
kebab-app build_*_ocr_engine·ingest gate·pdf_ocr_apply·ingest_config_signature)가
전부 경유 → god-struct 직접 read 제거.
- apply_env: 27 arm → 공유 KEBAB_OCR_* 12 arm(image+pdf 동시) + pdf 고유 4 arm +
미디어별 KEBAB_IMAGE_OCR_ENABLED/KEBAB_PDF_OCR_ENABLED.
- step_4_to_5: [ingest.image.ocr] 12 엔진 키를 [ingest.ocr] 로 move_table(enabled
제외). pdf 블록 무손상(reconcile 이 채워 공유 overlay 오염 X). annotated_default
도 동일 통합으로 v5 canonical 형상. CURRENT_SCHEMA_VERSION=5.
- v4→v5 round-trip 테스트(비-default image engine 보존 + pdf 오염 X + 멱등). effective
OCR 바이트 동일 → ingest_config_signature 불변 → 강제 재색인 없음.
검증: clippy --workspace --all-targets 0 / kebab-config·kebab-parse-image·
kebab-parse-pdf·kebab-app 테스트 pass. surface: README [ingest.ocr] 절 + SMOKE
config 블록 + DOGFOOD env + HOTFIXES dated entry.
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사용자 필수 제약 반영: 각 수정 단위(PR/phase)마다 코어 기능(md ingest·검색·
single-hop RAG+citation)의 도그푸딩 품질이 직전 baseline 과 반드시 비슷해야 하며
회귀 시 머지 금지. baseline 동결 → per-unit `kebab eval compare` + ingest 출력
byte-diff=0 게이트. 이 게이트가 PR 분할 경계와 완료 정의를 지배.
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기능 추가로 산만해진 표면·동작·내부를 강하게 단순화하는 설계. 단일 사용자·pre-1.0
이점으로 능력은 (거의) 유지하되 조작 표면·코드 구조를 절반 이하로.
핵심:
- Cuts: TUI, multi-turn 세션, legacy RAG v1/v2, search LRU 캐시, candle 임베더,
ingest API 5변종→1 (crate 24→22).
- 스파인 4 crate 재작성: config god-struct→타입 슬라이스, ingest 4193줄 모놀리스→
stage 파이프라인, chunk 중앙 selector, rag 2633줄→합성 stage(순수 query→Answer).
- 표면: config 109→~30, env 97→~25, search 20플래그→~6(--filter).
- 불변식: ingest 출력 byte-identical(재색인 없음) + wire 출력 계약 불변(MCP/스킬 무영향).
brainstorming 7개 결정 기록. frozen contract 부분 supersede.
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R9700 GPU ollama(gemma3:4b + snowflake-arctic-embed2 @ .244)로 rag-v3 vs rag-v4
답변 비교. 타깃 실패 모드(저신뢰 jira 가 권위 wiki 를 wiki 인용 없이 덮어씀)는
두 버전 모두 0/34 — 이 모델/코퍼스에서 재현 안 됨. 품질 지표 전부 표본오차 내 구분
불가(wiki-grounded 32 vs 31, jira-correct 29 vs 28, 거부 4 vs 5). v4 는 무해(회귀
0) + 라벨 프롬프트 도달 확인이나 trust-steering 효과는 실패 모드 미재현으로 미입증.
유일 델타: v4 약간 더 간결(평균 인용 5.14→4.23). HOTFIXES + plan doc 검증 갱신.
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md-heading-v2(PR #209)의 oversize 분할을 PDF 청커에도 적용. v1.1 의 chunk_page 는
문장/문단 경계로만 잘라서 경계 없는 거대 페이지(빽빽한 scanned page 한 줄 OCR)가
통째로 한 청크 → strict 임베더 실패. v1.2 는 2-tier: tier-1(문장/문단 greedy +
overlap) 후 segment 가 max_chunk_tokens 초과면 tier-2 가 공유 text_pieces 로
재분할 → 모든 PDF 청크 ≤ 예산.
- 신규 공유 모듈 crate::oversize (text_pieces/char_pieces/BYTES_PER_TOKEN) — md 와
PDF 가 공유(단일 진실 공급원). md-heading-v2 는 호출만, 출력 byte-identical(md
라벨·동작 불변, parity 테스트 전부 통과).
- PdfPageV1Chunker { max_chunk_tokens } + policy_hash budget fold(md 동형) +
pdf_chunker_from_config(kebab-app). 신규 config 키 없음.
- 분할 조각 chunk_id 는 #c{segment_start}s{i}(미분할 단일 segment 는 bare
#c{segment_start} 유지 → 공통 경우 v1.1 동일).
- Page span: 분할 조각은 부모 segment 의 char 범위를 그대로 가짐(segment-granular,
md 동형). per-piece narrowing 은 text_pieces 의 줄 구분자 소실로 drift 하는
버그라 코드 리뷰 후 제거 — 회귀 테스트
oversize_pdf_page_with_newlines_splits_without_span_drift 로 잠금.
- chunker_version v1.1→v1.2 → 다음 ingest 에서 PDF 1회 자동 재청크(md/code 무영향).
검증: kebab-chunk lib 93 pass(span 회귀 포함), kebab-app green, clippy 0. 도그푸딩
(실험 KB, scanned PDF + arctic@Lemonade, budget 200): 625/625 errors=0,
scanned_page1 1→3 청크·scanned_page2 3→7 청크(둘 다 pdf-page-v1.2), 전 코퍼스
10215 청크 전부 ≤200. 버전 bump 은 follow-up 들과 함께 배치 릴리스에서 일괄.
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v1 의 "블록 미분할" 한계를 일반화. 거대 list/code/table/paragraph 가 한 청크로
임베더 컨텍스트를 초과해 임베딩이 통째로 실패하던 문제를 해소한다. v2 는 v1 과
모든 출력이 동일하되, 청크의 실제 임베드 text 크기(`text.len()/3`)가
`max_chunk_tokens`(신규 config, byte/3, default 4000)를 넘는 청크만 줄(`\n`)
경계로, 단일 거대 줄은 UTF-8 char 경계로 잘라 각 조각이 예산 이하가 되게 한다.
- 판정 기준은 저장 `token_estimate` 가 아니라 실제 `text` 길이: ImageRef/AudioRef
청크는 image-only 규약으로 token_estimate=0 이지만 OCR/caption text 는 클 수
있다(빽빽한 스크린샷). 도그푸딩 일치 재테스트에서 이 image-OCR 구멍 발견·수정.
- 분할 조각 chunk_id 는 동일 block_ids 를 공유하므로 id-input 해시에 `#seg{i}`
접미사로 충돌 회피(저장 policy_hash 는 bare — pdf-page-v1 의 `#L` 레시피 동형).
- `max_chunk_tokens` 는 v2 의 policy_hash 에만 fold(공유 ChunkPolicy 미변경 →
코드/PDF 청커 cascade 무영향). 값 변경 시 markdown 만 재청크.
- 미분할 청크는 v1 과 byte-identical. `chunker_version` v1→v2 → 다음 plain
`kebab ingest` 에서 markdown 1회 자동 재청크(--force 불필요, 코드/PDF 무영향).
동기: strict 임베더(AMD Lemonade `/api/embed`)는 oversize 입력을 truncate 아닌
거부(`500 too large`) — ollama 가 조용히 truncate 하던 걸 청커가 애초에 안 만들게.
검증(실험 KB, arctic-embed-l-v2 @ Lemonade): v2 전 620 중 2 doc(거대 jira list
블록) 임베드 실패 → v2 후 620/620 errors=0, 7114 청크 전부 ≤ 4000. 사용자 실
config 일치 재테스트(이미지 OCR + PDF OCR paddle-onnx ON)에서 image-OCR 구멍
발견·수정 후 dense 이미지 OCR 텍스트가 budget 초과 시 분할(token_estimate=0 →
1청크였던 것이 실제 text 기준 다중 청크로) 실증. frozen 설계 doc / frozen p1-5
spec 미변경(설계 §9 가 md-heading-v2 라벨 bump 를 변경 메커니즘으로 명시).
known limitation: PDF 는 별도 청커 pdf-page-v1.1 이라 이 split 미적용(후속 후보).
Cargo.toml 0.29.0 → 0.30.0 (신규 config 키 + 청커 동작 변경 = pre-1.0 minor +
도그푸딩 트리거). docs cascade: HOTFIXES / release-notes-v0.30.0-draft /
plan(2026-06-24) / normalize-chunk README / README / SMOKE / HANDOFF.
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도그푸딩(release 빌드): 사용자 실제 v2 config 변환(값·주석 보존·멱등) +
재색인 0 실증(v2 자동변환·v3 디스크 양 경로 unchanged). v0.28.0 release notes
draft(변경/trade-off/mitigation/upgrade 4단락).
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증분 skip 이 OCR/caption·청킹·코드 등 ingest 산출 영향 설정 변경을 못 잡아 재색인
안 되던 갭 일반화 수정. per-asset-type "ingest config signature" 를 effective
parser_version 에 폴딩 → 영향 설정 변경 시 영향 자산만 자동 재색인. patch(0.26.2).
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진행 로그 개선은 검색·색인 결과 불변 + 새 명령/플래그/config 없음 + additive-only
wire(asset_phase)라 CLAUDE.md 신규 규칙(기능/인터페이스 변경=minor, 없으면 patch)상
patch 가 맞음. version·라벨·HOTFIXES 헤더를 0.26.1 로 정정.
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신규 진행로깅 표면(asset_phase / ocr_ms / caption_ms + progress.rs heartbeat·
slowest 주석)이 v0.26.0 으로 잘못 표기돼 있던 것을 v0.27.0(실제 추가 버전)으로
정정. wire schema 의 "추가 버전" 정확성(외부 통합 참조). 로직 변경 없음(주석/doc).
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arctic 도그푸딩에서 OCR/caption 켜진 Obsidian 볼트가 중간부터 느려졌으나
TTY 진행바가 파일명·phase·모델·경과시간을 안 보여 "멈춤"처럼 보인 문제.
파일명 표시 + 느린 phase(OCR/caption/embed)+모델 실시간 + asset 경과 heartbeat
+ 종료 시 최장 소요 top-N 요약. additive wire(asset_phase, ocr_ms/caption_ms).
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SMOKE.md 의 [models.embedding] 예시 주석이 stale: provider 목록에 ollama 누락 +
"candle 은 e5-large 만 지원"(arctic 추가로 더 이상 사실 아님) + endpoint/arctic
미기재. CLAUDE.md §"README Configuration + SMOKE config 블록 동시 갱신" 규칙대로
보완 — provider 4종, arctic 모델(candle/ollama 태그), endpoint(ollama 전용, llm
endpoint fallback), e5↔arctic cascade 주석 추가.
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연구문서(2026-06-03) 결론 따라 별칭 기능 제거 설계. 유지(Metadata.aliases,
AssetChunked/AssetTimings, embedding 캐시)/제거(Chunk.aliases, expansion.rs,
ExpansionCfg, chunk_aliases_fts, run_alias_query, ExpansionProgress) 경계 +
신규 DROP 마이그레이션 + wire expansion_progress 제거 결정. 구현 plan 8 task.
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- store_ms 에서 stale-vector orphan purge(LanceDB I/O) 제거 → embed/vector phase
(embed_ms)로 이동. store_ms 가 이제 SQLite put_* 만 의미(진단 정확도; 편집
재색인 시 920ms 오귀속 제거). purge 는 여전히 unconditional + upsert 이전.
- 최종 expansion_progress 프레임을 done != last_done 로 가드 (throttle 배수 시
중복 프레임 + chunks==0 시 0/0 프레임 제거).
- schema/HOTFIXES: store_ms/embed_ms 설명 정정 + dangling IMPL_REPORT 참조 제거.
clippy -D warnings 0, test 312 passed.
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asset(문서) 단위뿐이던 ingest 진행 이벤트에 문서 내부 phase 가시성을 추가.
큰 문서가 expansion(별칭 LLM, 청크당 순차)으로 수십 분 걸려도 진행바가
1/N 에 멈춘 듯 보이던 문제 해결.
wire ingest_progress.v1 additive (backward-compat):
- asset_chunked {idx,total,chunks} — 청킹 직후, markdown/image/pdf 전 경로
- expansion_progress {idx,total,done,chunks} — expansion 루프 스로틀
(25청크 또는 1s, 종료 시 done==chunks). 캐시 히트도 done 에 포함
- asset_timings {idx,total,parse_ms,chunk_ms,expansion_ms,embed_ms,store_ms}
— markdown 경로 phase별 wall-clock
설계: timing 은 kebab_core::IngestItem(wire-stable) 변경을 피해 신규
AssetTimings 이벤트로 ingest_one_asset 가 직접 emit (AssetFinished 무변경).
CLI(progress.rs): 진행바 sub-message(→ N chunks / 별칭 확장 done/chunks) +
asset 종료 시 phase timing 한 줄(fmt_ms). TUI reducer no-op arm.
검증: clippy -D warnings exit 0; cargo test -p kebab-app -p kebab-cli
312 passed/0 failed. ordering-invariant 테스트 재작성 + 신규 직렬화 테스트.
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- commit track-spec + meta-spec/plan into branch (HIGH: dangling `amends:` ref)
- inline parity evidence (cosine 1.0, max_abs_diff 2.01e-7) into HOTFIXES +
release notes; drop refs to deleted IMPL_REPORT/SPIKE_REPORT (MEDIUM)
- model guard: reject non-e5-large `model` before the 2GB download so
model_id() can't mislabel vectors (MEDIUM) + unit test
- parity test now covers BOTH query: and passage: prefixes (MEDIUM)
- guard encodings.first() index; document zero-attention/pooling invariant;
clarify embed_batch prefixing doc (LOW)
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