[Feat] 벡터 검색 인프라 구축 - OpenSQL+pgvector 및 bge-m3 임베딩 서버

docker-compose.yml

@@ -1,6 +1,8 @@
 services:
   postgres:
-    image: tmaxopensql/postgres:14.6
+    build:
+      context: ./docker/opensql
+      dockerfile: Dockerfile
     platform: linux/amd64
     container_name: local-opensql
     environment:
@@ -41,10 +43,29 @@ services:
     networks:
       - docgrid-local
 
+  embedding-server:
+    build:
+      context: ./embedding-server
+      dockerfile: Dockerfile
+    container_name: docgrid-embedding
+    ports:
+      - "8000:8000"
+    volumes:
+      - huggingface-cache:/root/.cache/huggingface
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "python3", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 5
+      start_period: 120s
+    networks:
+      - docgrid-local
+
 networks:
   docgrid-local:
 
 volumes:
   opensql_data:
     name: opensql_data
   minio-data:
+  huggingface-cache:

docker/opensql/Dockerfile

@@ -0,0 +1,16 @@
+FROM tmaxopensql/postgres:14.6
+
+USER root
+
+RUN curl -L https://github.com/pgvector/pgvector/archive/refs/tags/v0.8.0.tar.gz \
+        -o /tmp/pgvector.tar.gz \
+    && tar -xzf /tmp/pgvector.tar.gz -C /tmp \
+    && cd /tmp/pgvector-0.8.0 \
+    && make PG_CONFIG=/usr/pgsql-14/bin/pg_config \
+    && make install PG_CONFIG=/usr/pgsql-14/bin/pg_config \
+    && rm -rf /tmp/pgvector.tar.gz /tmp/pgvector-0.8.0
+
+COPY init-and-start.sh /usr/local/bin/init-and-start.sh
+RUN chmod +x /usr/local/bin/init-and-start.sh
+
+CMD ["/usr/local/bin/init-and-start.sh"]

docker/opensql/init-and-start.sh

@@ -0,0 +1,24 @@
+#!/bin/bash
+set -e
+
+PGDATA="${PGDATA:-/var/lib/pgsql/14/data}"
+
+# Temporarily start postgres (local socket only) for initialization
+pg_ctl start -D "$PGDATA" -l /tmp/pg_init.log -o "-h ''" -w
+
+# Create docgrid database if not exists
+psql -d postgres -tc "SELECT 1 FROM pg_database WHERE datname = 'docgrid'" | grep -q 1 \
+    || psql -d postgres -c "CREATE DATABASE docgrid OWNER docgrid;"
+
+# Enable pgvector in docgrid database
+psql -d docgrid -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"
+
+# Allow TCP connections from any host (needed for host-machine Spring Boot)
+grep -qxF "host all all 0.0.0.0/0 trust" "$PGDATA/pg_hba.conf" \
+    || echo "host all all 0.0.0.0/0 trust" >> "$PGDATA/pg_hba.conf"
+
+# Stop temp postgres cleanly before handing off
+pg_ctl stop -D "$PGDATA" -m fast -w
+
+# Start postgres in foreground (replaces this process)
+exec postgres

docker/opensql/vars.yml

@@ -1,10 +1,6 @@
-pg_owner: app
-pg_group: app
-pg_superuser: app
-pg_superuser_password: local_password
+pg_owner: docgrid
+pg_group: docgrid
+pg_superuser: docgrid
+pg_superuser_password: docgrid1234
 pg_database: postgres
-pg_databases:
-  - name: app
-    owner: app
-    encoding: UTF-8
 use_system_user: false

docs/kangcheolung-#35-embedding-server.md

@@ -0,0 +1,181 @@
+# 벡터 검색 인프라 구축 (#35)
+
+## 1. OpenSQL + pgvector 구성
+
+### 배경
+
+벡터 검색 기능 구현에 pgvector 확장이 필요하다.
+공식 `pgvector/pgvector` Docker 이미지가 있지만, 대회 요구사항이 **OpenSQL(tmaxopensql) 기반**이라 교체할 수 없었다.
+`tmaxopensql/postgres:14.6` 이미지에는 pgvector가 포함되어 있지 않아서 직접 컴파일해서 설치하는 방식을 택했다.
+
+### 해결 방법
+
+`docker/opensql/Dockerfile`을 새로 만들어 `tmaxopensql/postgres:14.6` 위에 pgvector 0.8.0을 소스에서 빌드해 설치했다.
+기존 이미지 안에 `gcc`, `make`, `pg_config`가 모두 있어서 별도 도구 설치 없이 컴파일이 가능했다.
+
+```dockerfile
+FROM tmaxopensql/postgres:14.6
+
+USER root
+
+RUN curl -L https://github.com/pgvector/pgvector/archive/refs/tags/v0.8.0.tar.gz \
+        -o /tmp/pgvector.tar.gz \
+    && tar -xzf /tmp/pgvector.tar.gz -C /tmp \
+    && cd /tmp/pgvector-0.8.0 \
+    && make PG_CONFIG=/usr/pgsql-14/bin/pg_config \
+    && make install PG_CONFIG=/usr/pgsql-14/bin/pg_config \
+    && rm -rf /tmp/pgvector.tar.gz /tmp/pgvector-0.8.0
+
+COPY init-and-start.sh /usr/local/bin/init-and-start.sh
+RUN chmod +x /usr/local/bin/init-and-start.sh
+
+CMD ["/usr/local/bin/init-and-start.sh"]
+```
+
+### init-and-start.sh
+
+OpenSQL entrypoint는 Ansible을 실행해 PostgreSQL을 초기화한다.
+Ansible 완료 후 CMD로 지정한 `init-and-start.sh`가 실행되며 아래 작업을 수행한다.
+
+1. postgres를 로컬 소켓으로 임시 시작
+2. `docgrid` DB 생성 (없으면)
+3. `docgrid` DB에 `vector` 확장 활성화
+4. 외부 TCP 접속 허용을 위해 `pg_hba.conf`에 항목 추가
+5. postgres 정지 후 foreground로 재시작
+
+```bash
+pg_ctl start -D "$PGDATA" -l /tmp/pg_init.log -o "-h ''" -w
+
+psql -d postgres -tc "SELECT 1 FROM pg_database WHERE datname = 'docgrid'" | grep -q 1 \
+    || psql -d postgres -c "CREATE DATABASE docgrid OWNER docgrid;"
+
+psql -d docgrid -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;"
+
+grep -qxF "host all all 0.0.0.0/0 trust" "$PGDATA/pg_hba.conf" \
+    || echo "host all all 0.0.0.0/0 trust" >> "$PGDATA/pg_hba.conf"
+
+pg_ctl stop -D "$PGDATA" -m fast -w
+exec postgres
+```
+
+### 트레이드오프 — pg_hba.conf 규칙 범위
+
+현재 `host all all 0.0.0.0/0 trust`로 설정되어 있다.
+로컬 개발 환경에서는 문제없지만, 포트가 외부 네트워크에 노출되는 상황(공용 와이파이, 시연 환경 등)에서는 인증 없이 접속이 가능해질 수 있다.
+시연 전에는 `192.168.65.1/32` 또는 실제 Docker 브리지 대역으로 범위를 좁히는 것을 권장한다.
+
+### 참고 — Ansible 재실행 동작
+
+OpenSQL entrypoint는 컨테이너가 새로 생성될 때마다 Ansible을 실행한다 (볼륨 유지 여부와 무관).
+이미 초기화된 경우 대부분의 태스크가 skip되지만 전체 플레이가 돌기 때문에 약 5분이 소요된다.
+`docker compose build` 후 재시작 시에도 동일하게 발생하므로, Dockerfile 변경은 확실한 사항만 모아서 한 번에 반영하는 것이 좋다.
+
+---
+
+## 2. 임베딩 서버 구축
+
+### 설계 배경
+
+pgvector 기반 벡터 검색을 위해 텍스트를 1024차원 벡터로 변환하는 임베딩 서버가 필요했다.
+Spring Boot에서 직접 모델을 실행하기 어렵기 때문에 Python 서버를 별도 서비스로 분리하고 HTTP로 통신하는 구조를 채택했다.
+
+모델은 **BAAI/bge-m3**를 사용한다. 다국어(한국어 포함) 지원, 1024차원 dense vector 출력, pgvector HNSW 인덱스와의 궁합이 선택 이유다.
+
+### 구현 구조
+
+```
+embedding-server/
+├── main.py          # FastAPI 앱
+├── requirements.txt # 의존성 (버전 고정)
+└── Dockerfile       # python:3.11-slim 기반
+```
+
+Spring Boot와 같은 `docgrid-local` Docker 네트워크에 올라가며, `http://docgrid-embedding:8000`으로 통신한다.
+
+### API 명세
+
+#### GET /health
+
+서버 및 모델 로드 상태 확인.
+
+**Response 200**
+```json
+{ "status": "ok" }
+```
+
+**Response 503** — 모델 미로드 시
+```json
+{ "detail": "Model not loaded" }
+```
+
+#### POST /embed
+
+텍스트를 1024차원 벡터로 변환.
+
+**Request**
+```json
+{ "text": "검색할 텍스트" }
+```
+
+**Response 200**
+```json
+{ "vector": [0.012, -0.034, ..., 0.087] }
+```
+
+**Response 503** — 모델 미로드 시
+```json
+{ "detail": "Model not loaded" }
+```
+
+### 주요 설계 결정
+
+#### FastAPI 선택
+
+async 기반으로 Spring Boot에서 동시 요청이 들어올 때 안정적으로 처리한다.
+Swagger UI가 자동 생성되어 별도 설정 없이 `http://localhost:8000/docs`에서 확인 가능하다.
+
+#### 모델 런타임 다운로드 + 볼륨 캐시
+
+빌드 시 모델을 이미지에 포함하면 이미지 크기가 3GB 이상 커진다.
+대신 첫 컨테이너 시작 시 HuggingFace에서 다운로드하고 `huggingface-cache` Docker 볼륨에 캐시한다.
+두 번째 실행부터는 볼륨에서 로드하므로 다운로드 없이 빠르게 뜬다.
+
+```yaml
+volumes:
+  - huggingface-cache:/root/.cache/huggingface
+```
+
+#### 의존성 버전 고정
+
+`FlagEmbedding==1.2.11`이 최신 `transformers`(4.47+)를 끌어오면 `torch 2.4.1`과 DTensor import 충돌이 발생한다.
+`transformers==4.44.2`로 고정해서 해결했다.
+
+`peft` 패키지는 `FlagEmbedding`의 reranker 모듈이 의존하지만 자동 설치되지 않아 명시적으로 추가했다.
+
+```
+FlagEmbedding==1.2.11
+torch==2.4.1
+transformers==4.44.2
+peft==0.12.0
+```
+
+#### healthcheck — curl 대신 python3 urllib
+
+`python:3.11-slim`에는 `curl`이 없다.
+별도 패키지 설치 없이 Python 표준 라이브러리로 healthcheck를 구현했다.
+
+```yaml
+test: ["CMD", "python3", "-c", "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health')"]
+```
+
+### 로컬 실행 방법
+
+```bash
+docker compose build embedding-server
+docker compose up -d embedding-server
+```
+
+- 첫 실행 시 bge-m3 모델 다운로드로 약 10~15분 소요 (약 3GB)
+- `docker logs -f docgrid-embedding` 으로 진행 상태 확인
+- `Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000` 로그가 뜨면 준비 완료
+- 이후 재시작은 볼륨 캐시에서 로드하므로 빠름

embedding-server/Dockerfile

@@ -0,0 +1,10 @@
+FROM python:3.11-slim
+
+WORKDIR /app
+
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY main.py .
+
+CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

embedding-server/main.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+from contextlib import asynccontextmanager
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel
+import logging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+model: BGEM3FlagModel | None = None
+
+
+@asynccontextmanager
+async def lifespan(app: FastAPI):
+    global model
+    logger.info("Loading BAAI/bge-m3 model...")
+    model = BGEM3FlagModel("BAAI/bge-m3", use_fp16=True)
+    logger.info("Model loaded.")
+    yield
+    model = None
+
+
+app = FastAPI(lifespan=lifespan)
+
+
+class EmbedRequest(BaseModel):
+    text: str
+
+
+class EmbedResponse(BaseModel):
+    vector: list[float]
+
+
+@app.get("/health")
+def health():
+    if model is None:
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="Model not loaded")
+    return {"status": "ok"}
+
+
+@app.post("/embed", response_model=EmbedResponse)
+def embed(req: EmbedRequest):
+    if model is None:
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="Model not loaded")
+    result = model.encode([req.text], batch_size=1, max_length=8192)
+    vector = result["dense_vecs"][0].tolist()
+    return EmbedResponse(vector=vector)

embedding-server/requirements.txt

@@ -0,0 +1,7 @@
+fastapi==0.115.0
+uvicorn==0.30.6
+FlagEmbedding==1.2.11
+torch==2.4.1
+transformers==4.44.2
+peft==0.12.0
+numpy==1.26.4