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8dfeb007e0 chore(search): PR #219 회차 1 리뷰 반영 — 잔존 dead-cache 주석/help text 정리
리뷰어 지적 6건 + 전체-트리 grep 으로 추가 발견한 동일 부류 4건:
- search --trace help text(CLI main.rs + MCP search tool) "Bypasses cache"
  → "always a fresh retriever run" (없는 캐시 광고 제거)
- corpus_revision 의 실제 소비자는 incremental ingest 가 아니라 cursor
  pagination(stale_cursor) 임을 반영 — HANDOFF 노트 사실 정정 + ingest.rs
  bump 주석/warn 로그 + corpus_revision/search_lexical 테스트 주석 재서술
  (검증: cursor.rs + app.rs:327/333/498 가 유일 소비자, ingest 는 bump 만)
- bulk.rs "LRU cache amortize" → embedder cold-start 만 amortize
- app.rs lexical_index_version "search cache 무효화" 제거
- app-facade README 의 search cache bullet 을 "(제거됨 — 이력)" 표시

잔여 dead-cache 개념 참조 0건(active tree), clippy -D warnings 클린.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-06-26 17:25:03 +00:00
db9090c87b refactor(search): 죽은 search-cache + search --explain scaffold 제거
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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2026-06-26 17:12:55 +00:00
602d752d37 test(app): caption 캐시 b2 헬퍼 추출 + mock-LLM 결정적 게이트 (재실행=LLM 미호출) 2026-06-25 04:43:38 +00:00
141dfbfd3e refactor(app): PDF per-page OCR 캐시 GET 에러 debug 로그 — b1/b2 와 관측성 대칭 (PR #217 회차 1) 2026-06-25 01:34:27 +00:00
68138049ad test(app): paddle 실엔진 이미지 OCR 캐시 #[ignore] 게이트 — 재인덱싱=히트 (b1 e2e) 2026-06-25 01:23:17 +00:00
f375b694b6 test(app): OCR 캐시 mock-engine 결정적 검증 — 재실행=엔진 미호출 + byte-identical + 버전 무효화 2026-06-25 01:13:02 +00:00
e64a56a321 feat(app): PDF 페이지 OCR 캐시 — PdfOcrOpts 캐시 핸들 (b3, parse-crate 의존 무변경) 2026-06-25 01:06:47 +00:00
578e78c83f feat(app): 이미지 caption 결과 캐시 — 바이트 키 caption 네임스페이스 (b2) 2026-06-25 00:56:45 +00:00
6ab503e27f feat(app): 이미지 OCR 결과 캐시 — 바이트 키 ocr 네임스페이스 (b1) 2026-06-25 00:54:20 +00:00
5ed80acf38 feat(app): ocr/caption derivation payload — full-struct serde encode/decode 2026-06-25 00:44:19 +00:00
7ed0151b81 feat(core): derivation_cache_key_bytes — 바이트 키 변형 (OCR/caption 입력용, NFC 없음) 2026-06-25 00:38:03 +00:00
ec2ee25a89 test(app): 캐시-히트 테스트에 단일-자산 격리 단언 추가 (report.new==1) — PR #216 회차 1 2026-06-24 23:53:38 +00:00
7310a8a30a test(app): code 재인덱싱 임베딩 캐시 히트 + byte-identical 검증 (AVX-gated) 2026-06-24 23:38:03 +00:00
ff4f9b782d feat(app): image/pdf/code 임베딩 캐시 hit/miss 로그 — markdown 과 관측성 대칭 2026-06-24 23:25:13 +00:00
2517776b4a feat(app): image/pdf/code 임베딩을 embed_with_cache 경유로 (markdown 패턴 통일) 2026-06-24 23:19:19 +00:00
cebfc893ad refactor: 제거 기능 stale surface 정리 — 세션/wire 필드/rag_multi_turn/crate수 (PR #214 회차 1)
cut 으로 제거된 기능이 diff 밖 contract surface 에 남긴 잔재 정리:
- integrations/claude-code/kebab/SKILL.md: 제거된 --session/session_id 안내,
  answer.v1 의 conversation_id/turn_index 필드 목록, rag-v2 기본 pin, kebab tui
  언급 제거. 기본 템플릿 rag-v4(대체 rag-v3)로 갱신.
- docs/mcp-usage.md: ask 입력 스키마의 session_id, 'Session 관리(multi-turn)'
  섹션 전체(chat_sessions/chat_turns 포함), 예시의 conversation_id/turn_index 제거.
- docs/wire-schema/v1/answer.schema.json + answer_event.schema.json: Answer 가
  더는 방출 않는 conversation_id/turn_index 속성 제거(producer/doc 괴리 해소).
- schema.rs + wire.rs: capabilities.rag_multi_turn true→false(search_cache 와
  동일 처리; frozen v1 맵이라 키는 유지, 값만 flip).
- CLAUDE.md: 24→22 crates(tui+candle crate 제거 반영).
2026-06-24 15:53:50 +00:00
0ae739eeaf fix(config): v4→v5 마이그레이션이 image-only Option OCR 키를 pdf 로 누출 (PR #214 회차 1)
endpoint/det_model/rec_model/dict 는 default None 이라 reconcile 가 pdf 블록에
채우지 않는다(None 은 annotated-default 에서 누락). image 만 설정한 이 키를 공유
[ingest.ocr] 로 끌어올리면 resolve_ocr overlay 가 (medium_has(pdf,key)=false 라)
pdf 로 누출돼, pdf OCR endpoint/asset 경로가 v4 와 달라지고 det/rec/dict 는
ingest_config_signature 에 들어가 강제 재색인까지 유발했다. step_4_to_5 에서
Option 키는 pdf 도 명시한 경우에만 hoist 하도록 OPTION_OCR_KEYS 가드 추가.

기존 round-trip 테스트는 before=Config::from_file(v4) 가 이미 마이그레이션+resolve
를 거친 오염값이라 after==before tautology 였음 — pdf.det_model==None 명시 검증
추가 + 비대칭 image-only-endpoint 회귀 테스트 신설.
2026-06-24 15:46:20 +00:00
00ead29720 refactor(app): ingest 코드를 src/ingest 모듈로 분리 — lib.rs 4331→493줄, API 무변, 재인덱싱 게이트 IDENTICAL 2026-06-24 14:23:32 +00:00
2a0a30aa1c refactor(app): chunk_asset stage 헬퍼 — 청커 선택+tier3 fallback 통합 2026-06-24 13:57:17 +00:00
2bbe2f8ace refactor(app): markdown을 extractor registry 경유로 통일 (extract stage 대칭화)
markdown ingest arm 이 그동안 유일하게 `App::extract_for` extractor
registry 를 우회하고 `kebab_parse_md::{parse_frontmatter, parse_blocks,
build_canonical_document}` free function 을 직접 호출했다 ("the single
biggest asymmetry"). 이를 image/pdf/code 와 동일하게 registry 경유로
통일.

- `kebab-parse-md` 에 `MarkdownExtractor` 신설 — 기존 free function 3종을
  동일 순서·동일 인자로 감싸 `bytes → CanonicalDocument` 생산만 담당.
  fm_span_end / count_lines_in / build_body_hints 헬퍼도 함께 이식.
- `App.extractors` registry 에 등록 (11 → 12 entry), markdown 이 `supports`
  로 발견되도록 첫 entry 로 배치.
- `ExtractContext` 에 `source_id` / `source_trust` 필드 추가 — markdown
  frontmatter 가 per-source trust 기본값을 override 하고 그 precedence 가
  `parse_frontmatter` *내부*에서 결정되므로 ctx 가 carry 해야 함. 다른
  extractor 는 None (post-extract 에서 source_id stamp 유지).
- 핸들러는 추출 stage 만 registry 로 이전 — version stamping / chunking /
  embedding / store 는 그대로. IngestItem.warnings 는 pdf/code 처럼
  `canonical.provenance` 의 Warning 이벤트에서 도출.

byte-identical 검증: parity gate-ingest (all-markdown 183 doc / 7676 chunk)
CHUNKS / SEARCH / ASK 모두 IDENTICAL. clippy 0, kebab-app + kebab-parse-md
test 전체 green.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 13:30:54 +00:00
9f40c88722 refactor(app): fingerprint_and_skip — effective version+skip 결정 중앙화 (4× 복제 제거) 2026-06-24 13:06:42 +00:00
0f9a76997d refactor(app): ingest store 시퀀스를 store_asset 헬퍼로 추출 (4× 중복 제거) 2026-06-24 12:49:09 +00:00
d501ce2626 refactor(app): ingest API 6변종 → 2 (ingest + ingest_with_config{IngestOpts})
summary_only를 IngestOpts에 흡수, progress/cancellable/opts 변종 제거.
재인덱싱 게이트 CHUNKS/SEARCH/ASK byte-IDENTICAL, clippy --all-targets 0.
2026-06-24 12:36:20 +00:00
2dfbbe4f43 refactor(config): consumer들이 &Config 대신 타입 슬라이스 수령 (god-struct 결합 해소) 2026-06-24 11:55:10 +00:00
bf7769cf5a refactor(config): env 97→~25 + 노출 키 109→~30 (표면 정리)
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.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 11:21:11 +00:00
da323af87b refactor(config): OCR 중복 제거 — 공유 [ingest.ocr] 엔진 블록 + v4→v5 마이그레이션
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.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 11:03:39 +00:00
0af9d58c95 test: 삭제된 심볼 참조 정리 (session_id, rag-v1→v4, cache_capacity) — worker cargo check가 test 타깃 미컴파일로 누락 2026-06-24 10:11:13 +00:00
3c3dcc86cd refactor: kebab-tui crate + tui 서브커맨드 제거 (UI=CLI/MCP) 2026-06-24 09:59:54 +00:00
040d17f122 refactor(embed): candle provider/crate 제거 — fastembed+ollama로 충분
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 09:59:13 +00:00
1d32aa645a refactor: multi-turn 세션 제거 (ask --session, chat_sessions/turns) + V015 drop migration 2026-06-24 09:57:12 +00:00
470e94bb2d refactor(app): search LRU 캐시 제거 (p9-fb-19) — 동작 불변, 표면 축소
- App::search() → search_uncached() 직통 (캐시 로직 전체 삭제)
- SearchCacheKey struct + impl 제거
- App.search_cache 필드 + 초기화 블록 제거
- build_cache_key() / clear_search_cache() 제거
- config SearchCfg.cache_capacity + default_cache_capacity() 제거
- CLI clear_search_cache() 호출 제거; --no-cache 플래그는 유지(no-op)
- wire/schema search_cache 값 true → false (필드 유지)
- lru workspace dep + kebab-app direct dep 제거
- unicode-normalization dep 유지 (first_question_title() 에서 사용 중)
2026-06-24 09:48:54 +00:00
7c935c6b96 refactor(rag): legacy 템플릿 rag-v1/v2 제거 — v3/v4만 유지 2026-06-24 09:45:17 +00:00
24ec86c515 feat(rag): rag-v4 — RAG provenance 라벨 (source/trust + 신뢰도 우선 지시)
RAG 프롬프트의 각 [근거] 청크 머리에 출처/trust 라벨을 붙이고
(`[#n] source=jira trust=secondary doc=…`), system prompt 에 "저신뢰 출처를 권위
출처와 충돌 시 discount 하고 [#번호]로 귀속" 2규칙을 더한다. 출처 필터
(`--source`/`--trust-min`)가 못 잡는 생성 측 실패 — 저신뢰(jira) 청크가 권위(wiki)
청크를 답변에서 덮어쓰는 것 — 를 다룬다.

- SearchHit 에 source_id/trust_level(additive optional). lexical/vector build_hit
  가 documents 조인에서 채움(both 동일: trust_level lowercase TEXT →
  serde lowercase round-trip, doc_summary read-back 과 동형). hybrid fusion 전파.
- pack_context 라벨 렌더(버전 무관 항상). SYSTEM_PROMPT_RAG_V4 = rag-v3 8규칙
  verbatim + 2규칙. config 기본 rag-v3→rag-v4. multi-hop synth 도 2규칙 →
  rag-multi-hop-v1→v2(prompt 변경 = 버전 bump, design §9).
- wire: search_hit.v1 에 두 필드 optional additive(required 아님,
  skip_serializing_if=None → 구 소비자 무영향, v2 bump 아님).
- source_id 는 RAG 헤더에 렌더되므로 validate_sources 에 [A-Za-z0-9._-] char 검증.
- opt-out: rag-v3 핀 = v3 system prompt 선택(discount 지시 빠짐, 라벨은 무해히 잔존).

검증: kebab-core/search/rag/config/eval 전 테스트 green(25 바이너리), clippy 0.
독립 코드 리뷰 APPROVE(7위험 PASS — trust round-trip 실 DB 확인; MEDIUM rag-v3
opt-out doc + multi-hop 버전 / LOW source_id 검증 반영). 도그푸딩: 라벨 메커니즘
end-to-end 검증(search --json 이 competing 쿼리에 wiki/primary + jira/secondary 둘
다 정확 라벨로 노출). LLM-judge(답변 비교)는 instruction LLM 부재로 보류(.2/.47
다운 + lemonade /api/generate it-model template 미적용) — 인프라, .2 복구 시 측정.
버전 bump 은 follow-up 들과 배치 릴리스에서 일괄.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 05:48:34 +00:00
ed8ab7cdbe feat(chunk): pdf-page-v1.2 — PDF 페이지 oversize 분할 + 공유 oversize 모듈
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.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 05:47:09 +00:00
727648d21d fix(config): [ingest.chunking] budget floor 검증 (validate_chunking)
`Config::from_file` 에 `validate_chunking()` 추가 — 청킹 budget 의 명백히 깨진
조합을 load 시점에 reject(`validate_sources` 와 동일 패턴, `ConfigInvalid`):

- `target_tokens ≥ 16` (`MIN_CHUNK_TOKENS`)
- `overlap_tokens < target_tokens`
- `max_chunk_tokens ≥ target_tokens`

동기: md-heading-v2(PR #209)의 `max_chunk_tokens` 는 검증이 없어 `0` 같은
오설정이 청커 내부 `budget.max(1)` 클램프에 흡수돼 3-byte 청크 폭주(인덱스
bloat, 무에러)를 냈다 — reviewer 지적. 기존 `target_tokens`/`overlap_tokens`
도 미검증이라 세 필드를 한 번에 floor + 상호 제약으로 막는다.

valid config 무영향(동작·결과 불변), 깨진 config 만 명확한 메시지로 load 실패.
새 config 키·migration·동작 변경 없음 → patch-level. 테스트 6종(defaults pass +
reject 4 + e2e from_file).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 02:12:03 +00:00
58386c4445 feat(chunk): md-heading-v2 — 예산 초과 청크 일반 분할 (oversize-chunk split)
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.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-24 01:10:53 +00:00
58ac62d53a feat(search): provenance 출처 필터 — [[workspace.sources]] 멀티소스 + --source/--source-type
혼합 출처 KB(위키+jira 등)에서 색인은 전부 하되 질의 시 출처로 좁히는 provenance
레버. 전역 trust 곱셈가중(weighted-RRF)은 A/B 에서 반증(θ=0.85 만으로 incident MRR
0.918→0.340 절벽, 점수 압축) — 필터가 see-saw 없는 올바른 레버.

- config [[workspace.sources]] (각 id/root/exclude/trust_level/source_type);
  단일 root 는 implicit `default` source 로 정규화. validate: id 유일·비어있지 않음.
- config schema v3→v4 (step_3_to_4, root→[[workspace.sources]] id=default 미러, 멱등)
- V014 documents.source_id 컬럼+인덱스 (additive, DEFAULT 'default', 재색인 0)
- Metadata.source_id + BodyHints trust precedence(frontmatter > source 기본값 > Primary)
- ingest: --root 미지정 시 resolved_sources() 순회 + doc 마다 source_id/trust stamp
- 검색 SearchFilters.source_type/source_id → lexical + vector 두 site (IN, OR)
- CLI kebab search --source <id> / --source-type <type> (repeatable/comma-sep)

도그푸딩(620 doc, jira400+wiki220): --source wiki 로 개념 질의 MRR 0.780→0.810,
--source jira 로 incident 0.918→0.975. trust precedence 실측(jira=secondary 기본값).

version bump 0.28.0 → 0.29.0 (신규 CLI flag + config 키 + V014 migration → minor).
follow-up: MCP search 필터 미노출 · kebab list source_id 미표시 · RAG provenance 라벨.

자세한 내용: tasks/HOTFIXES.md (2026-06-21), docs/release-notes/v0.29.0-draft.md.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_012Mc6W1fgsrbFKTsqA6P8La
2026-06-21 08:35:19 +00:00
fdf09c369c refactor(config): PR #207 회차 1 반영 — from_file toml::Value 단일 파싱 2026-06-04 13:33:07 +00:00
15e6918cef feat(config): env 이름 보존 RHS 갱신 + pdf paddle 신규 env 6키
apply_env whitelist 의 키 문자열(LHS) 전부 불변, 대입 대상만 self.ingest.*
(불변식 #2). KEBAB_PDF_OCR_{DET_MODEL,REC_MODEL,DICT,SCORE_THRESH,
UNCLIP_RATIO,MAX_BOXES} 신규(image.ocr paddle 패턴 대칭).
게이트: clippy --workspace --all-targets 0, kebab-config/app/eval 테스트 green.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:56:25 +00:00
a8ec354188 test(config): v3 무손실 골든 — 사용자 실제 v2 config relocation+멱등
사용자 실제 config(주석·대안 줄·score_gate=0.3000…1192 포함)를 fixture 로.
값·주석 보존 + v3 파싱 일치 + 멱등 검증.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:48:52 +00:00
2686a4f27d feat(config): from_file load 시 v2→v3 메모리 내 자동 변환(디스크 미변경)
schema_version < CURRENT 이면 migrate_document 경유로 메모리에서 변환 후 파싱.
디스크 파일은 불변(갱신은 kebab config migrate). 일회성 warn. 불변식 #3.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:47:59 +00:00
25e94feab8 feat(config): step_2_to_3 — 미디어 테이블 [ingest.*] relocation + pdf paddle 값 보존
move_table(decor 포함 통째 이동) + move_indexing_keys(병렬도 키) +
copy_image_paddle_to_pdf(v2 비대칭 보존). CURRENT_SCHEMA_VERSION=3.
section_comment 를 ingest.* 경로로 갱신. 멱등.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:47:14 +00:00
7b7330cdf2 feat(config): per-option 인라인 주석(key_comment) — init/reconcile 부착
annotate_table 의 leaf 분기 추가: 스칼라/배열 키 값 뒤에 한 줄 주석 suffix.
dotted path → 주석 매핑(workspace.root, ocr.model, request_timeout 등).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:45:46 +00:00
3d45994693 refactor(config): signature paddle 경로 미디어화 + 바이트 불변 골든
ocr_engine_version_for_sig 가 det/rec/dict 를 호출자(미디어별)로부터 받도록
인자화 — image 는 [ingest.image.ocr], pdf 는 [ingest.pdf.ocr]. v2 의 pdf↔image
paddle 비대칭 제거. engine_version_for_paths 신설(kebab-parse-image). 출력
문자열은 값 기반이라 v2 와 바이트 동일(불변식 #1). test seam + 골든 추가.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:44:27 +00:00
d5c69f6715 refactor(config): v3 경로 call-site sweep (kebab-app/kebab-eval/kebab-parse-image)
부모 경로에 .ingest 삽입(leaf 구조체 불변). src + 테스트 call-site 전부.
kebab-cli 테스트의 v2 TOML fixture 는 from_file 자동변환(T6) 경로 검증용으로 유지.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:40:06 +00:00
148c8b7040 refactor(config): v3 레이아웃 — 미디어 ingest 통합 + pdf paddle 대칭 + float 직렬화
Config 의 indexing/chunking/image/pdf top-level 필드를 ingest: IngestCfg
하나로 통합. leaf 구조체는 불변, 부모 경로만 [ingest.*] 하위로 이동.
PdfOcrCfg 에 paddle 대칭 6키(det/rec/dict/score_thresh/unclip_ratio/
max_boxes) 추가. ser_f32_clean 으로 f32 직렬화 정리(0.3000000119→0.3).
apply_env RHS 를 self.ingest.* 로 갱신(env 키 문자열 LHS 불변).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 12:37:09 +00:00
f3a7222ec5 fix(ocr): PR #206 round-1 리뷰 반영 — 골든 CI 테스트 + PDF 튜닝 문서 + threshold const + mutex 복구
- [MEDIUM] 골든 CI 단위테스트 2건 추가: ctc_greedy_decode_golden (argmax_idx
  one-hot → decoded 문자열 검증), det_box_score_golden (box_score/unclip_rect
  golden corner 검증). 모델/ONNX 불요, CI 상주.
  ctc_greedy_decode를 자유 함수(ctc_greedy_decode_with_dict)로 추출하여 테스트
  가능하게 함.
- [MEDIUM] PDF paddle 튜닝 비대칭 문서화: build_pdf_ocr_engine에 paddle-onnx가
  image.ocr.* 사용(pdf.ocr.* 아님) 이유 명시 + PdfOcrCfg.engine 필드 doc 갱신.
- [MEDIUM] DBNet 이진화 매직넘버 0.3 → DET_BIN_THRESH const 추출 + score_thresh
  기본값 느슨한 이유 1줄 주석.
- [LOW] Mutex poison 복구: det/rec .expect("poisoned") →
  .unwrap_or_else(PoisonError::into_inner). 자산 panic이 ingest abort 안 되도록.
- [LOW] DetBox.score dead field 제거 (box_score 결과는 필터에만 사용, 저장 불요).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 09:13:27 +00:00
3d5bb599e3 feat(ocr): bundle PP-OCRv5 ONNX models (det 4.7MB + rec 13MB)
paddle-onnx engine assets — committed as plain binary blobs (git-lfs not
installed on this host; see .gitattributes for the LFS migration recipe).
NOTICE (Apache-2.0) + korean_dict.txt already tracked. Loaded by default from
this dir or KEBAB_IMAGE_OCR_MODEL_DIR.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 08:36:34 +00:00
375a0693e4 chore(ocr): T11/T12 — clippy clean + docs + v0.27.0 bump
T11: fix 12 clippy lints in paddle_onnx.rs/paddle_e2e.rs (doc overindent,
finish_non_exhaustive, map_or_else, RangeInclusive::contains, cast_lossless,
is_some_and, usize::from). Full-workspace clippy -D warnings = 0.

Smoke (paddle-onnx, real binary): clean_paragraph OCR verbatim-correct, real
per-region confidence (0.99/0.96/0.95), FTS5 lexical hit on Korean(검색)+
English(embedding), parser_version folds |ocr:1:paddle-onnx:<ver>. Big page
<4s inference (5.6s ingest incl. one-time session load).

T12: README [image.ocr].engine + ARCHITECTURE OCR row + SMOKE paddle-onnx config
+ HANDOFF + HOTFIXES dated entry. Workspace version 0.26.2 → 0.27.0 (minor:
new engine value + config keys). .gitattributes: onnx as plain blobs (no git-lfs).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 08:36:19 +00:00
8cc4e6d563 fix(ocr): T10/T11 — unclip edge-offset (CER 0.26→0.005) + e2e gate + error tests
Root cause found at T11 e2e: unclip_rect pushed corners radially from the
centroid. For a wide/short text box the diagonal is near-horizontal, so the box
barely grew in height and clipped character tops (ㄷ→ㄴ, 다→나). Rewrote unclip
as a proper per-edge polygon offset along the rect's own (u,v) axes — height and
width each grow by 2*distance, matching PaddleOCR pyclipper.

Result (synthetic-ocr-bench, real inference): mean gate CER 0.2585 → 0.0049
(clean_paragraph/korean_heavy/numbers_table/tech_terms = 0.0), beating the
0.976 PoC baseline. Big page 3.9s < 5s.

T10: dict-length-mismatch construction error + undecodable-bytes recognize error.
T11 e2e: tests/paddle_e2e.rs CER<=0.05 gate (skips cleanly when assets absent).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-04 08:22:47 +00:00