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type, tags, status, closed_date, closed_reason, depends_on, closing_criteria
| type | tags | status | closed_date | closed_reason | depends_on | closing_criteria | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| plans |
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closed | 2026-03-22 | P0 파일명 보조 검색 + A1 chunk_text 교정 + A3 추가 인덱싱. 17/17 전수 통과(100%). P1 대화 맥락 전달은 후속 과제. | 260321_하이브리드검색_품질개선_계획.md | A1 고유번호증 검색 적중 + B1 후속 질문 답변 성공 + 기존 PASS 회귀 없음 |
260322 검색 품질 2차 — 파일명 보조 검색 + 대화 맥락 전달
목적
- A1(이미지 PDF 검색 미적중)을 파일명 기반 보조 검색으로 해소한다.
- B 유형(대화 맥락 미연결)을 이전 grounding 결과 전달로 해소한다.
원인 → 조치 매핑
| # | 원인 | 조치 | 서버 | 우선순위 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 이미지 PDF chunk_text가 깨져서 키워드/벡터 검색 모두 실패 | team_document.filename 기반 보조 키워드 매칭 추가 |
24 (skill-rag-file) | P0 |
| 2 | 후속 질문에서 이전 검색 결과 미참조 | try_companyx_grounding()에 이전 grounding 결과(문서명 목록) 전달 |
24 (rb8001) | P1 |
작업 상세
P0: 파일명 보조 검색
postgres_vector_store.py의hybrid_search()또는 별도 메서드에서team_document.filename ILIKE '%쿼리키워드%'결과를 RRF에 합산- 벡터/키워드 검색이 못 잡는 이미지 PDF를 파일명으로 보완
- 기존 검색 결과와 RRF 합산하므로 회귀 위험 낮음
P1: 대화 맥락 전달
message_service.py에서 이전 grounding 결과의grounding_doc_ids와message를 저장- 후속
try_companyx_grounding()호출 시 이전 문서명 목록을 컨텍스트로 전달 - LLM 프롬프트에 "이전 대화에서 참조한 문서: [목록]" 추가
검증 기준
- A1: "고유번호증 보여줘" → 고유번호증 파일 기반 답변
- B1: "서면의결서 찾아줘" → 성공 → "이 문서 내용 말해줘" → 성공
- 기존 16개 샘플 PASS 유지
닫는 조건
- A1 + B1 통과 + 기존 회귀 없음