별칭을 줄별 개별 dense 벡터(sentinel `{chunk}#alias#N`)로 색인하고
boilerplate 청크는 별칭 생성을 skip. 묶음 1벡터 방식은 평균화로 특정
표현이 희석돼 오히려 회귀(13/18)했던 것을 폐기. 변형 일관성 14/18 →
16/18, mean_spread@10 0.222 → 0.111 (나무위키 ~1000 문서 CS corpus).
`kebab-core::strip_alias_suffix` 가 suffix 형과 per-alias 형 둘 다 처리.
파생물 캐시(V012): embedding 벡터 + 별칭 LLM 결과를 청크 내용 해시
키로 캐싱해 재색인 시 내용 불변 청크의 재계산을 skip. cache_key =
blake3(kind ‖ text_blake3 ‖ version_key)[:32], version_key 에
model/prompt/dimensions 포함 → §9 cascade 와 정합(버전 bump 시 자동
miss). 측정: 정답 3개 cold 1879s → warm 13s ≈ 145배. 순수 가산이라
corpus_revision bump 없음. search/ask 는 kebab.sqlite+lancedb 만으로
동작 → 외부 서버 색인 후 DB 만 복사하는 이식 워크플로 가능.
V012 schema migration + 신규 surface 로 workspace version 0.20.2 →
0.21.0 (minor) bump. README/HANDOFF/ARCHITECTURE/HOTFIXES sync.
known limitation: stack·svm 설명형 2개 잔존 + grounded 판정이 부분
인용을 grounded 로 오분류(후속 후보).
측정 상세: docs/superpowers/handoffs/2026-05-31-namu-wiki-alias-cache-study.md
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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