altair823
16ddb1dfc3
README Configuration: provider candle/ollama + arctic 모델(candle CLS / ollama 태그) + endpoint + e5→arctic cascade 경고. ARCHITECTURE: 백엔드 그래프 노드(embedollama) + 임베딩 백엔드 결정표(채택 근거 측정 recall@10 130) + 디렉토리 트리. HANDOFF 1줄. HOTFIXES 2026-06-03 arctic dated entry(레지스트리/pooling/prefix/cascade + 수동 cosine 0.999984 실측 결과). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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20 KiB
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# Architecture
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> kebab 의 내부 구조 — crate 의존성, 디렉토리, 핵심 기술 결정. 사용자 사용법은 [README.md](../README.md), 진척도는 [HANDOFF.md](../HANDOFF.md), frozen 설계 계약은 [docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md](superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md), 머지 후 발견된 deviation 은 [tasks/HOTFIXES.md](../tasks/HOTFIXES.md).
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## 한 줄
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Cargo workspace, 함수 호출 기반 모듈러 모놀리스. UI binary (`kebab-cli`, `kebab-tui`, 미래 `kebab-desktop`) 가 facade crate (`kebab-app`) 만 참조. 도메인 / 파이프라인 / 저장소 / 외부 어댑터가 명확한 boundary 로 분리.
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## 핵심 기술 결정 (lock 됨)
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| 결정 | 값 |
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| 언어 | Rust 2024 (resolver=3, edition 2024) |
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| repo | Cargo workspace (single repo, 함수 호출 기반 모듈러 모놀리스) |
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| 원본 저장 | filesystem + blake3 content-addressable copy (대용량은 reference + checksum) |
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| metadata | SQLite + FTS5 (lexical search + v0.20.1 한국어 형태소 tokenizer via lindera-ko-dic) |
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| vector | LanceDB (embedded, model 별 분리 table) |
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| Markdown parser | `pulldown-cmark`. frontmatter 에 title 없으면 첫 H1 → H2 → 첫 paragraph 80 자 → 파일명 순으로 자동 채움 (`parser_version = md-frontmatter-v2`, 기존 doc 도 다음 ingest 에서 갱신) |
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| embedding | `fastembed-rs` (`multilingual-e5-large`, 1024d, v0.18.0부터 default 업그레이드). opt-in 대안: candle (e5 또는 `snowflake-arctic-embed-l-v2.0`) / Ollama `/api/embed`. arctic = 설명형 query recall 보강 (v0.26.0, 아래 결정표) |
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| 한국어 형태소분석 | `lindera-ko-dic` (FTS5 외부 tokenizer, v0.20.1) — 2자 이상 한국어 query 지원 |
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| LLM | Ollama HTTP (default `gemma4:e4b` ─ OCR / caption 와 family 통일. 사용자가 더 큰 variant `gemma4:26b` 등으로 override 가능) |
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| 음성 ASR | `whisper.cpp` (via `whisper-rs`) — P8 보류, 시스템 dep brainstorm 후 |
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| OCR (image) | Ollama vision LM (default `gemma4:e4b`) — `OcrEngine` trait 으로 Tesseract / Apple Vision 등 future swap (HOTFIXES P6-2) |
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| OCR (PDF, v0.20.0+) | Ollama vision LM (default `qwen2.5vl:3b`) — post-extract enrichment via `kebab-app::pdf_ocr_apply` (H-1 resolution). DCTDecode-only v1 (FlateDecode/CCITTFax skip + warning). family asymmetry vs image OCR: PoC alnum 94.79% (qwen2.5vl) >> 27% (gemma4:e4b 받침), 본 단계에서 PDF OCR 만 qwen2.5vl. |
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| Image caption | Ollama vision LM, runtime gate `image.caption.enabled` (default OFF) |
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| RAG groundedness 검증 | `kebab-nli` 의 mDeBERTa-v3 XNLI 가 `(packed_chunks, generated_answer)` entailment 검사 (fb-41). `[rag] nli_threshold > 0` (default 0 = disabled, production 권장 0.5) 일 때 활성 — 미달 시 `refusal_reason = nli_verification_failed` (LLM self-judge ceiling 보완). 첫 호출 시 ~280 MB ONNX 자동 다운로드 |
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| PDF parser | `lopdf` per-page 텍스트 + scanned-page image extract (`page_image::extract_dctdecode_page_image`, v0.20.0). `chunker_version = "pdf-page-v1"` 하드코딩 (HOTFIXES P7-3). `parser_version = "pdf-text-v1"` 보존 (v0.20 OCR 후에도) — provenance event 로 OCR 사용 차별화. force-reingest 가 v0.19 indexed scanned PDF 의 재처리에 필요. |
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| code parser | `tree-sitter` + `tree-sitter-rust` / `tree-sitter-python` / `tree-sitter-typescript` / `tree-sitter-javascript` / `tree-sitter-go` / `tree-sitter-java` / `tree-sitter-kotlin-ng` — **parser-side** (`kebab-parse-code`), chunker-side 아님 (design §6.3). chunker versions: Rust = `code-rust-ast-v1`, Python = `code-python-ast-v1`, TypeScript = `code-ts-ast-v1`, JavaScript = `code-js-ast-v1`, Go = `code-go-ast-v1`, Java = `code-java-ast-v1`, Kotlin = `code-kotlin-ast-v1`. `ast_chunk_max_lines = 200` 상수 고정 (HOTFIXES 2026-05-19 — Chunker trait 이 per-medium config 미노출). Kotlin grammar 은 `tree-sitter-kotlin-ng` 사용 — bare `tree-sitter-kotlin` 은 tree-sitter 0.21–0.23 에 고착되어 있어 사용 불가. **Tier 2 (p10-2)**: YAML/k8s → `serde_yaml` + `k8s-manifest-resource-v1` (apiVersion+kind per resource), Dockerfile → `dockerfile-file-v1` (whole-file), Cargo.toml/go.mod/.json/.xml/.groovy → `manifest-file-v1` (whole-file). Tier 2 chunkers live in `kebab-chunk`; no tree-sitter grammar needed (structure from file type, not AST). **Tier 3 (p10-3)**: shell scripts (`.sh`/`.bash`/`.zsh`) direct → `code-text-paragraph-v1` (blank-line paragraph segmentation + 80-line / 20-overlap line-window for oversize). Same chunker also serves as fallback when Tier 1/2 emit 0 chunks or Err — non-k8s YAML / invalid YAML / AST extractor failures all picked up. symbol = None; lang preserved from input doc. **Tier 1 family complete (p10-1D)**: C (`tree-sitter-c`, `code-c-ast-v1`, `.c`/`.h`) + C++ (`tree-sitter-cpp`, `code-cpp-ast-v1`, `.cpp`/`.cc`/`.cxx`/`.hpp`/`.hh`/`.hxx`). C symbol = function name only; C++ symbol = `namespace::Class::method` (recursive nesting). `.h` 가 C++ syntax 만나면 tree-sitter-c parse 실패 → Tier 3 fallback. |
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| symbol path 형식 | workspace path → module path: Python = dotted prefix (`kebab_eval.metrics.compute_mrr`), TypeScript/JavaScript = slash-style prefix (`src/Foo.Foo.search`), Go = `package.Func` / `package.(*Receiver).Method`, Java/Kotlin = `com.foo.Foo.bar` (패키지+클래스+메서드/필드), C = 함수명, C++ = `namespace::Class::method`. Rust 1A-2 는 file-scope nesting 만 (workspace prefix 없음, 비일관 수용 — HOTFIXES 2026-05-20). code chunk 은 `citation.kind = "code"` + `citation.lang` + `symbol` + line range, SearchHit 에 `code_lang` + `repo`(`.git` walk-up 디렉토리명) backfill. |
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| TUI | Ratatui + crossterm — Library / Search / Ask / Inspect 패널 (P9-1~4 완료), vim-style NORMAL/INSERT 모드 + `F1` cheatsheet (런타임 키 매핑 권위 소스) |
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| Desktop | Tauri 2 + `pdfjs-dist` (native PDF render backend 금지) — P9-5 |
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| citation 형식 | URI fragment (`path#L12-L34` / `path#p=12` / `path#xywh=0,0,100,50`, W3C Media Fragments) |
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| ID 생성 | `blake3(canonical_json(tuple))[..32]` hex |
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| RRF fusion_score | `[0, 1]` 정규화 — `2 / (k_rrf + 1)` 로 나눠 mode 간 비교 가능 (post-merge hotfix) |
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| ~~doc-side expansion 별칭 (v0.21.0)~~ | **제거됨 (v0.25.0, HOTFIXES 2026-06-03)** — 색인-시 청크당 LLM 별칭 생성 + 별칭 검색 채널을 완전히 제거. 별칭 ROI 음수(cross-lingual 은 e5-large 단독으로 충분, 기여는 설명형 +2 그룹뿐인데 대가가 청크당 색인-시 LLM). V013 마이그레이션이 `chunk_aliases_fts` + `chunks.aliases` DROP. 기존 KB 의 잔존 별칭 벡터는 검색 시 `strip_alias_suffix` 로 본문 chunk 에 매핑(graceful)되거나 `kebab reset` 으로 정리. spec: `docs/superpowers/specs/2026-06-03-remove-doc-expansion-spec.md`. |
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| 파생물 캐시 `derivation_cache` (V012, v0.21.0) | 비싼 ingest 파생물(embedding 벡터)을 청크 **내용 해시** 키로 SQLite 에 캐싱 → 재색인 시 내용 불변 청크는 재계산 skip. `cache_key = blake3(kind ‖ text_blake3 ‖ version_key)[:32]`; version_key 에 model/dimensions 포함 → §9 cascade 와 정합(버전 bump 시 자동 miss). 위치 기반 `chunk_id` 와 달리 내용이 같으면 문서·위치 무관 동일 키. 순수 가산 — `corpus_revision` bump 안 함, 손상/삭제돼도 정확성 영향 0(miss → 재계산). search/ask 는 `kebab.sqlite`+`lancedb` 만으로 동작하므로 외부 서버 색인 후 DB 만 복사하는 이식 워크플로 가능 (HOTFIXES 2026-05-31). (별칭 LLM 캐싱 kind 는 v0.25.0 에서 제거 — embedding kind 만 남음.) |
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| layout | XDG (`~/.local/share/kebab/`, `~/.config/kebab/`, …) |
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전체 frozen 설계는 [docs/superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md](superpowers/specs/2026-04-27-kebab-final-form-design.md) 12 sections 참조.
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## crate 의존성 그래프
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> 그룹 단위 view + 컴포넌트별 상세는 [docs/components/](components/).
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph UI ["UI binary"]
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cli["kebab-cli"]
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tui["kebab-tui"]
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mcp["kebab-mcp<br/>(P9-FB-30)"]
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desktop["kebab-desktop<br/>(P9-5)"]
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end
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app["kebab-app<br/>(facade)"]
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subgraph Ingest ["ingest pipeline"]
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srcfs["kebab-source-fs"]
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pmd["kebab-parse-md"]
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ppdf["kebab-parse-pdf"]
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pimg["kebab-parse-image"]
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paud["kebab-parse-audio<br/>(P8 보류)"]
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pcode["kebab-parse-code<br/>(P10-1A-2 + P10-1B + P10-1C-Go + P10-1C-JK + P10-2 + P10-3 + P10-1D)"]
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chunk["kebab-chunk"]
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end
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subgraph Persist ["persistence"]
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sqlite["kebab-store-sqlite"]
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vector["kebab-store-vector"]
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end
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subgraph Adapters ["traits + adapters"]
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embed["kebab-embed<br/>(trait)"]
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embedlocal["kebab-embed-local<br/>(fastembed, default)"]
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embedcandle["kebab-embed-candle<br/>(candle, e5+arctic, NUMA-safe opt-in)"]
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embedollama["kebab-embed-ollama<br/>(Ollama /api/embed, opt-in)"]
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llm["kebab-llm<br/>(trait)"]
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llmlocal["kebab-llm-local<br/>(Ollama)"]
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search["kebab-search"]
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rag["kebab-rag"]
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nli["kebab-nli<br/>(NLI verifier, fb-41)"]
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end
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eval["kebab-eval"]
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config["kebab-config"]
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core["kebab-core<br/>(domain types)"]
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cli --> app
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tui --> app
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mcp --> app
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desktop --> app
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app --> srcfs
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app --> pmd
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app --> ppdf
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app --> pimg
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app --> paud
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app --> pcode
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app --> chunk
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app --> sqlite
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app --> vector
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app --> embedlocal
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app --> embedcandle
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app --> embedollama
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app --> llmlocal
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app --> search
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app --> rag
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app --> eval
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app --> config
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pmd --> core
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ppdf --> core
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pimg --> core
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paud --> core
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pcode --> core
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embedlocal --> embed
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embedcandle --> core
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embedcandle --> config
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embedollama --> core
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embedollama --> config
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llmlocal --> llm
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rag --> search
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rag --> llm
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rag --> sqlite
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rag --> nli
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app --> nli
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nli --> config
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search --> sqlite
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search --> vector
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search --> embed
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eval --> app
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config --> core
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embed --> core
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llm --> core
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sqlite --> core
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vector --> core
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chunk --> core
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search --> core
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rag --> core
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srcfs --> core
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eval --> core
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```
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UI → store/llm/parse 직접 의존 금지. 모든 user-facing 진입은 `kebab-app` facade 만 통한다 (frozen 설계 §8). `kebab-cli` 가 `--config <path>` flag 를 honor 하려면 `kebab_app::*_with_config(cfg, …)` companion 을 통해 Config 을 명시적으로 thread 하는 패턴 — 자세한 이유는 [tasks/HOTFIXES.md](../tasks/HOTFIXES.md) 의 `--config` 항목.
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`kebab-parse-code` 의 외부 tree-sitter grammar crate 의존: P10-1A-2 에서 `tree-sitter-rust` 추가, P10-1B 에서 `tree-sitter-python` / `tree-sitter-typescript` / `tree-sitter-javascript` 추가, P10-1C-Go 에서 `tree-sitter-go` 추가, P10-1C-JK 에서 `tree-sitter-java` / `tree-sitter-kotlin-ng` 추가, P10-1D 에서 `tree-sitter-c` / `tree-sitter-cpp` 추가. 모두 `kebab-parse-code` 에만 격리 (facade 룰 — UI crate / chunker 가 직접 import 금지). Kotlin 은 `tree-sitter-kotlin-ng` 사용 (bare `tree-sitter-kotlin` 은 tree-sitter 0.21–0.23 에 고착 — 사용 불가). v0.18.0+ 부터 `kebab-source-fs` 는 자체 `code_meta` 모듈 (lang detect + skip helpers + BUILTIN_BLACKLIST) 을 보유, kebab-parse-code 와 분리 (refactor 2026-05-26). v0.19.0 부터 `kebab-parse-md` 가 `kebab-parse-types` (parser intermediate types) + `kebab-normalize` (CanonicalDocument lift) 두 crate 를 흡수 — 24 → 22 crates, design §3.7b 재작성 (HOTFIXES 2026-05-26). v0.20.1 부터 `kebab-search` 가 `lindera-ko-dic` 를 의존해 한국어 FTS5 형태소 tokenizer 지원 — V009 migration 으로 2자 이상 한국어 query 매칭 (Bug #8 closure).
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### 임베딩 백엔드 결정표 (v0.26.0)
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| provider | 모델 | pooling / prefix | 위치 | 언제 |
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|---|---|---|---|---|
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| `fastembed` (기본) | `multilingual-e5-large` | mean / `query:`·`passage:` | in-process (onnxruntime) | 기본. 단일 소켓 호스트 |
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| `candle` | e5 또는 `snowflake-arctic-embed-l-v2.0` | 모델별 (e5=mean, arctic=CLS) / arctic=`query:`·무접두어 | in-process (pure Rust) | NUMA 서버 (onnxruntime 48-스레드 double-free 회피), Apple Silicon Metal GPU |
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| `ollama` | `snowflake-arctic-embed2` 등 | 모델 태그로 추론 / arctic=`query:`·무접두어 | 원격 HTTP (`/api/embed`) | candle 폴백, 측정에 쓴 경로 그대로 재현 |
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**arctic-embed-l-v2.0 채택 근거**: 별칭(doc-side expansion) 제거(v0.25.0) 후 설명형
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query 의 recall 보강책. 측정(`/build/dogfood/logs/2026-06-03-method-measurements.md`)에서
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arctic = recall@10 130/132 (e5 대비 +7, 색인 1회·per-query 0·LLM 0, 용어 무손실).
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candle 이 주 백엔드(in-process, NUMA 안전), Ollama 가 폴백(측정 경로 재현). 두 경로의
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pooling/prefix 정확성은 `kebab-embed-candle/tests/arctic_ollama_parity.rs`
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(candle arctic vs Ollama arctic 코사인>0.99, `#[ignore]`) 로 고정. e5 → arctic 전환은
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`embedding_version` cascade (모델별 벡터 상이) → 재색인 필요. 기본값 e5 유지라 기존
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사용자 무영향. 자세한 내용: [tasks/HOTFIXES.md](../tasks/HOTFIXES.md) 2026-06-03 arctic entry.
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## 디렉토리 구조
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```text
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kebab/
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├── README.md # 사용자 첫 stop (사용법 / Quick start / Mermaid)
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├── HANDOFF.md # 진척도 (phase status / 다음 task)
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├── kebab_local_rust_report.md # 최초 설계 보고서 (방향성 + 근거)
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├── docs/
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│ ├── ARCHITECTURE.md # 이 파일
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│ ├── SMOKE.md # 로컬 워크스페이스 직접 돌려보는 절차
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│ ├── superpowers/
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│ │ ├── specs/
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│ │ │ └── 2026-04-27-kebab-final-form-design.md # frozen design (12 sections)
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│ │ └── plans/
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│ │ └── 2026-04-27-task-decomposition.md # task 분해 implementation plan
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│ └── wire-schema/v1/ # JSON Schema 7 (citation, search_hit, answer, …)
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├── tasks/
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│ ├── INDEX.md # phase 인덱스 + component task 트리
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│ ├── HOTFIXES.md # post-merge dated fix 로그
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│ ├── _template.md # task spec 작성 템플릿
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│ ├── phase-0-skeleton.md … phase-9-ui.md # phase epic (high-level)
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│ ├── p0/p0-1-skeleton.md # component task (1)
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│ ├── p1/p1-1 … p1-6 # (6)
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│ ├── p2/p2-1, p2-2 # (2)
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│ ├── p3/p3-1 … p3-5 # (5 — p3-5 = app-wiring, post-spec 추가)
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│ ├── p4/p4-1 … p4-3 # (3)
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│ ├── p5/p5-1, p5-2 # (2)
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│ ├── p6/p6-1 … p6-4 # (4 — p6-4 = image-ingest-wiring 후속 추가)
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│ ├── p7/p7-1 … p7-3 # (3 — p7-3 = pdf-ingest-wiring 후속 추가)
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│ ├── p8/p8-1, p8-2 # (2 — 보류)
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│ └── p9/p9-1 … p9-5 # (5)
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├── crates/
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│ ├── kebab-core/ kebab-config/ # 도메인 + 설정 (P0). kebab-core/src/derivation.rs = 파생물 캐시 키 순수 함수 (blake3 내용 해시, v0.21.0)
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│ ├── kebab-source-fs/ # 워크스페이스 walk + checksum (P1-1)
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│ ├── kebab-parse-md/ # Markdown frontmatter + blocks + types + ParsedBlock → CanonicalDocument lift (P1-2/3/4 — v0.19.0 흡수)
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│ ├── kebab-chunk/ # heading-aware + pdf-page-v1 + code-*-ast-v1 (Tier 1) + k8s-manifest-resource-v1 + dockerfile-file-v1 + manifest-file-v1 + tier2_shared (P10-2) + code-text-paragraph-v1 (P10-3) chunker (P1-5, P7-2, P10-1A-2, P10-1B, P10-1C-Go, P10-1C-JK, P10-2, P10-3, P10-1D)
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│ │ └── src/
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│ │ ├── code_*_ast_v1.rs # Tier 1 AST chunkers (rust/python/ts/js/go/java/kotlin/c/cpp)
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│ │ ├── code_c_ast_v1.rs # Tier 1 (p10-1D): C top-level fn / struct / enum / union
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│ │ ├── code_cpp_ast_v1.rs # Tier 1 (p10-1D): C++ namespace::Class::method (recursive nesting)
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│ │ ├── k8s_manifest_resource_v1.rs # Tier 2 (p10-2): YAML multi-doc, apiVersion+kind per resource
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│ │ ├── dockerfile_file_v1.rs # Tier 2 (p10-2): whole-file Dockerfile
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│ │ ├── manifest_file_v1.rs # Tier 2 (p10-2): whole-file Cargo.toml / go.mod / .json / .xml / .groovy
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│ │ ├── code_text_paragraph_v1.rs # Tier 3 (p10-3): blank-line paragraph + 80/20 line-window fallback
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│ │ └── tier2_shared.rs # Tier 2 (p10-2): shared oversize fallback + Chunk builder helpers
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│ ├── kebab-store-sqlite/ # SQLite + FTS5 (V001/V002/V003) (P1-6, P2-1, P3-3). src/derivation_cache.rs = derivation_cache 테이블 저장소 (V012, v0.21.0)
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│ ├── kebab-search/ # Lexical + Vector + Hybrid retriever (P2-2, P3-4)
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│ ├── kebab-embed/ kebab-embed-local/ # Embedder trait + fastembed adapter (P3-1, P3-2)
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│ ├── kebab-embed-candle/ # candle (pure-Rust) Embedder, 모델 레지스트리(e5 mean + arctic CLS), NUMA-safe opt-in provider=candle (Track 1, v0.22.0; arctic v0.26.0)
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│ ├── kebab-embed-ollama/ # Ollama /api/embed Embedder, opt-in provider=ollama (arctic 폴백 경로, v0.26.0)
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│ ├── kebab-store-vector/ # LanceDB VectorStore (P3-3, P7-3 follow-up)
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│ ├── kebab-llm/ kebab-llm-local/ # LanguageModel trait + Ollama adapter (P4-1, P4-2)
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│ ├── kebab-rag/ # RAG pipeline (P4-3)
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│ ├── kebab-nli/ # NLI verifier (mDeBERTa-v3 XNLI, fb-41 PR-9a/9b/9c-1)
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│ ├── kebab-eval/ # golden query runner + metrics (P5-1, P5-2)
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│ ├── kebab-parse-image/ # ImageExtractor + Ollama OCR + caption (P6)
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│ ├── kebab-parse-pdf/ # lopdf per-page text extractor (P7-1)
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│ ├── kebab-parse-code/ # tree-sitter AST extractors: Rust (P10-1A-2), Python + TypeScript + JavaScript (P10-1B), Go (P10-1C-Go), Java + Kotlin (P10-1C-JK — java.rs + kotlin.rs), C + C++ (P10-1D — c.rs + cpp.rs); chunker lives in kebab-chunk
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│ ├── kebab-app/ # facade (P0 시그니처 + P3-5/P6-4/P7-3 본체). src/derivation_payload.rs = 캐시 payload 인코딩 (v0.21.0)
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│ ├── kebab-tui/ # Ratatui shell + Library 패널 (P9-1)
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│ ├── kebab-mcp/ # stdio MCP server — tools: schema, doctor, search, ask (P9-FB-30)
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│ └── kebab-cli/ # binary (P0 → 핫픽스로 --config flag wiring 강화)
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├── migrations/ # SQLite refinery V001..V012 (V012 = derivation_cache, v0.21.0)
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└── fixtures/ # 테스트 fixture 트리
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## 외부 AI 통합
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`--json` 플래그 가 모든 명령에 붙어 frozen wire schema v1 (`schema_version` 항상 포함) 을 출력. 외부 도구는 wire 만 의존하면 됨:
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1. **Claude Code / Codex skill** — 얇은 wrapper (`kebab search --json` / `kebab ask --json` 호출). ~50 lines.
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2. **MCP server** — `kebab` 를 stdio MCP server 로 wrap. 모든 LLM client 가 자동으로 사용.
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3. **HTTP wrapper** — `kebab serve --bind 127.0.0.1:7711` (P+, local-only 가치 깨므로 신중).
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wire schema 자체는 [docs/wire-schema/v1/](wire-schema/v1/).
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## 비-목표 (frozen design §11 / §0)
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- 다중 사용자 SaaS, K8s 배포, 원격 vector DB
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- enterprise RBAC/ABAC, 실시간 협업
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- 모든 파일 포맷의 완벽한 parsing
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- agent 가 임의로 파일을 수정하는 자동화
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- multi-workspace (P+ 후순위)
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- LLM-as-judge eval (rule-based `must_contain` 만)
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- visual embedding (CLIP) — P+
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- desktop app `kebab://` protocol handler — P+
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