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docs: coldmail DB 초기 데이터 설정 완료 반영

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- pgvector extension 설치 완료 표시
- coldmail_embedding_clusters 초기 데이터 저장 완료
- centroid 상세: coldmail 36단어 평균, normal 20단어 평균, 각 384차원
- 구현 준비 완료 상태

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
happybell80 2025-10-14 16:16:27 +09:00
parent 75f2a850e4
commit badbf93be3
1 changed files with 3 additions and 3 deletions
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troubleshooting/251014_claude_coldmail_filter_tokenization_issue.md
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@ -48,9 +48,9 @@
- **환경변수**: SKILL_EMBEDDING_URL (emotion_classifier.py:9, embedding_client.py:14 참고) - **환경변수**: SKILL_EMBEDDING_URL (emotion_classifier.py:9, embedding_client.py:14 참고)
**DB**: coldmail_embedding_clusters 테이블 (51123 서버) **DB**: coldmail_embedding_clusters 테이블 (51123 서버)
- pgvector extension 설치: CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector; - ✅ pgvector extension 설치 완료
- 스키마: id UUID PRIMARY KEY, embedding VECTOR(384), label TEXT, created_at TIMESTAMP - ✅ 스키마: id UUID PRIMARY KEY, embedding VECTOR(384), label TEXT, created_at TIMESTAMP
- 초기 데이터: coldmail centroid 1개 + normal centroid 1개 (기존 coldmail_classifier 56단어 기반 계산) - ✅ 초기 데이터: coldmail centroid(36단어 평균) + normal centroid(20단어 평균), 각 384차원
- 목적: 의미 유사도 비교용 클러스터 중심점 저장 (학습 안함, 정적 참조) - 목적: 의미 유사도 비교용 클러스터 중심점 저장 (학습 안함, 정적 참조)
- 기존 테이블과 독립: coldmail_classifier는 단어 빈도 학습용(동적), 서로 참조 없음 - 기존 테이블과 독립: coldmail_classifier는 단어 빈도 학습용(동적), 서로 참조 없음