Merge pull request #4 from chibafes-dev/docs

README.md

@@ -6,4 +6,208 @@ colorTo: green
 sdk: docker
 app_port: 7860
 pinned: false
----
+---
+
+# 千葉大祭団体企画情報の提供&検索システム
+## 目次
+* [APIの仕様](#apiの仕様)
+* [ローカル作業の準備](#ローカル作業の準備)
+    * [1. リポジトリをクローン](#1-リポジトリをクローン)
+    * [2. ローカルで`.env`ファイルを作成](#2-ローカルで-env-ファイルを作成)
+    * [3. 適切なバージョンのPythonを入手する](#3-適切なバージョンのpythonを入手する)
+    * [4. Pythonの仮想環境を作成・有効化](#4-pythonの仮想環境を作成有効化)
+    * [5. ライブラリをインストール](#5-ライブラリをインストール)
+* [開発用サーバーの起動](#開発用サーバーの起動)
+* [仕組み・企画データ更新](#仕組み・企画データ更新)
+
+## APIの仕様
+[`docs/api_spec.md`](./docs/api_spec.md) を参照してください。
+
+## ローカル作業の準備
+### 1. リポジトリをクローン
+```bash
+git clone https://github.com/chibafes-dev/chibafes-website-api-v2.git
+```
+> クローンのためには `Read` 以上のリポジトリ権限が必要です。また、作業をしてプッシュをするには `Write` 以上のリポジトリ権限が必要です。
+
+---
+
+### 2. ローカルで `.env` ファイルを作成
+
+以下の`...`部分を適切な値に変更する。（なんらかの方法で引き継いでもらう。）
+```sh
+# API側 GitHub の secrets と HF Spaces の Secrets の両方に登録
+HF_TOKEN=...
+# HF Spaces の secrets に登録
+API_SECRET_KEY=...
+HF_EMBEDDINGS_REPO_ID=...
+```
+
+> **!!! 注意 !!!**  
+> .envは機密情報なので絶対にリポジトリにプッシュしないこと！！.gitignoreに含まれていることを確認してください。
+
+---
+
+### 3. 適切なバージョンのPythonを入手する
+
+やり方はいくつかありますが、筆者は `pyenv` を使用しました。適切なバージョンがインストールできればなんでもいいですが、ここでは `pyenv` を紹介します。  
+英語が読める人は [公式リポジトリ](https://github.com/pyenv/pyenv?tab=readme-ov-file#a-getting-pyenv) を参考にしてインストールしてください。
+
+---
+
+#### 英語が読めないWindowsユーザー向け（WSL2はLinux向けを確認）
+<details>
+
+残念ながら `pyenv` はWindowsに対応していないので、代わりに `pyenv-win` を使いましょう。
+
+参考：https://github.com/pyenv-win/pyenv-win/blob/master/docs/installation.md#powershell
+
+1. Powershellで以下のコマンドを実行
+    ```powershell
+    Invoke-WebRequest -UseBasicParsing -Uri "https://raw.githubusercontent.com/pyenv-win/pyenv-win/master/pyenv-win/install-pyenv-win.ps1" -OutFile "./install-pyenv-win.ps1"; &"./install-pyenv-win.ps1"
+    ```
+
+    もし `UnauthorizedAccess` エラーが出たら、以下のコマンドを「管理者権限で」実行したのち、上のコマンドを再度試してください。
+    ```powershell
+    Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope LocalMachine
+    ```
+
+2. インストールができたことを確認する
+
+    以下のコマンドを実行：
+    ```powershell
+    pyenv --version
+    ```
+    バージョン情報が出れば成功。
+</details>
+
+#### 英語が読めないMacユーザー向け
+<details>
+
+参考：https://github.com/pyenv/pyenv/blob/master/README.md#macos
+
+1. どうにかしてHomebrewを入れる
+
+    やり方はググってください。
+
+2. Homebrew経由で `pyenv` をインストール
+
+    ```bash
+    brew update
+    brew install pyenv
+    ```
+
+3. シェル環境を整える
+
+    `zsh` を使っている人向けの説明。自分が何を使っているかわからない人は `echo $SHELL` を実行。
+    > 最近のMacだと `zsh` がデフォルトらしいです。敢えて `bash` とか `fish` にするような方には私の説明は不要だと思うので、[公式リポジトリ](https://github.com/pyenv/pyenv/blob/master/README.md#b-set-up-your-shell-environment-for-pyenv) を見てご自身でうまいことやってほしいです。
+
+    以下の3つのコマンドを1行ずつ順に実行する。
+    ```bash
+    echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zshrc
+    echo '[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
+    echo 'eval "$(pyenv init - zsh)"' >> ~/.zshrc
+    ```
+
+4. シェルを再起動する
+
+    ```bash
+    exec "$SHELL"
+    ```
+</details>
+
+#### 英語が読めないLinuxユーザー向け（WSL2含む）
+<details>
+
+参考：https://github.com/pyenv/pyenv/blob/master/README.md#linuxunix
+
+1. 自動インストーラを使用する
+
+    ```bash
+    curl -fsSL https://pyenv.run | bash
+    ```
+</details>
+
+---
+
+#### <全OS共通> Python をインストールする
+1. `.python-version` に記載された Python のバージョンを確認
+
+    ���下例として `3.12.11` の場合を仮定します。
+
+2. `pyenv` で Python をインストールする
+    ```bash
+    pyenv install 3.12.11
+    ```
+
+3. Python のバージョンを切り替え
+
+    `pyenv` が `.python-version` を自動で読み取って切り替えてくれるので操作は不要です。
+
+    以下のコマンドで Python のバージョンを確認しましょう。
+    ```bash
+    pyenv version
+    ```
+    （`versions`ではない）
+
+<details>
+<summary>手動で切り替えたい場合</summary>
+
+このリポジトリ `chibafes-website-api-v2` があるフォルダに移動し、以下のコマンドを実行
+```bash
+pyenv local 3.12.11
+```
+これを実行すると、そのフォルダの中で `3.12.11` が有効化されます。
+> 全部のフォルダで有効化したい場合は `local` の代わりに `global` としてください。
+</details>
+
+---
+
+### 4. Pythonの仮想環境を作成・有効化
+```bash
+python -m venv .venv
+source .venv/bin/activate
+```
+
+---
+
+### 5. ライブラリをインストール
+```bash
+pip install --upgrade pip
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## 開発用サーバーの起動
+### （初回のみ）必要ファイルの作成
+> **!!! 注意 !!!**  
+> **大容量（約6GB）のダウンロードが発生するので、必ずWiFi環境で行うこと！！**
+```bash
+python scripts/build_all.py
+```
+
+### サーバー起動
+```bash
+uvicorn api.main:app --reload
+```
+
+`http://localhost:8000`からアクセスできます。
+
+## 仕組み・企画データ更新
+企画データ更新のためには以下のステップを実行してください。
+1. Google Spreadsheets でデータの整理 → CSVファイルのダウンロード
+2. CSVファイルを `resources/` に設置
+3. `config/files.json` 内 `projects > original_csv` を実際のパス・ファイル名に変更
+    ```json
+    {
+        ...
+        "projects": {
+            "original_csv": "resources/original_projects.csv", // ここを変更
+            "projects_json": "data/generated/projects.json"
+        },
+        ...
+    }
+    ```
+4. `python scripts/build_all.py` を実行 → ローカルで動作確認
+5. GitHubにプッシュ（`main` ブランチにマージ）
+
+詳細な仕組み等は [`docs/project_overview.md`](./docs/project_overview.md) を確認してください。

docs/api_spec.md

@@ -0,0 +1,299 @@
+# フロントエンド向け API 仕様書
+
+本ドキュメントはフロントエンドから本APIを利用するための仕様書です。認証ヘッダ、各エンドポイントの入出力、エラー応答、注意点をまとめています。
+
+ベースURLはデプロイ環境に依存します（例: 同一オリジンの `/api/...` または環境変数 `FASTAPI_URL` で指定）。バージョン付けは現状ありません。
+
+---
+
+## 目次
+
+- [認証](#認証)
+- [エンドポイント一覧](#エンドポイント一覧)
+- [スキーマ定義](#スキーマ定義)
+- [リクエスト/レスポンス例](#リクエストレスポンス例)
+- [エラーとステータスコード](#エラーとステータスコード)
+- [実装メモ（フロントエンド）](#実装メモフロントエンド)
+- [クライアント例](#クライアント例)
+- [環境変数の例（フロントエンド側）](#環境変数の例フロントエンド側)
+
+---
+
+## 認証
+
+本番（HF Spaces・プライベート）では二段階の認証が必要です。
+
+- レイヤ1: HF Spaces へのアクセス（プライベート用）
+  - ヘッダ: `Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>`
+  - 値の例: 環境変数 `API_ACCESS_KEY`（フロントのサーバーサイドに設定）
+  - 失敗時: `401 Unauthorized`（またはプラットフォーム側のエラー）
+
+- レイヤ2: アプリ内APIキー
+  - ヘッダ: `X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>`（ヘッダ名は大小無視: `X-API-Key` でも可）
+  - 値の例: 環境変数 `API_SECRET_KEY`（README 参照）
+  - 対象: `/api/projects`, `/api/details`, `/api/search`
+  - 失敗時: `403 Forbidden`（キー不正または未設定）
+
+推奨: ブラウザから直接APIを呼ばず、Next.js等のサーバーサイド（API Routes や server actions）から呼び出してください。クライアントに秘密鍵を露出しないためです。
+
+---
+
+## エンドポイント一覧
+
+1) ヘルスチェック（認証不要）
+- メソッド/URL: `GET /api/health`
+- リクエスト: なし
+- レスポンス: `200 OK`
+  - 本文: `{ "status": "ok" }`
+
+2) 企画一覧（圧縮レスポンス）
+- メソッド/URL: `GET /api/projects`
+- ヘッダ:
+  - `Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>`
+  - `X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>`
+- レスポンス: `200 OK`
+  - ヘッダ: `Content-Encoding: gzip`, `Content-Type: application/json`
+  - 本文: `ProjectSummary[]`（ブラウザは自動で解凍します）
+
+3) 企画詳細
+- メソッド/URL: `GET /api/details?projectId=<ID>`
+- ヘッダ:
+  - `Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>`
+  - `X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>`
+- クエリ: `projectId`（必須）
+- レスポンス:
+  - 成功: `200 OK` 本文: `ProjectDetail`
+  - 失敗: `404 Not Found`（存在しないID）
+
+4) 検索
+- メソッド/URL: `POST /api/search`
+- ヘッダ:
+  - `Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>`
+  - `X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>`
+- ボディ(JSON): `{ "query": string, "debug": boolean (省略可, 既定:false) }`
+- レスポンス:
+  - 成功: `200 OK`
+    - `debug=false` のとき: `ProjectIds`
+    - `debug=true` のとき: `SearchDebugResponse`
+  - 失敗: `400 Bad Request`（`query` が空）
+
+---
+
+## スキーマ定義
+
+型はすべて JSON オブジェクト（配列含む）です。文字列は UTF-8。日付型はありません。
+
+共通: `genre` の値は次のいずれかです。
+`"パフォーマンス" | "飲食" | "物販" | "展示" | "参加型" | "音楽" | "その他"`
+
+1) ProjectSummary（企画一覧用）
+- `projectId`: string（例: "62000A"）
+- `organization`: string（団体名）
+- `title`: string（企画名）
+- `genre`: string（上記のいずれか）
+- `day1`: boolean
+- `day2`: boolean
+- `day3`: boolean
+- `place`: string
+- `description`: string
+- `prComment`: string
+- `note`: string | null
+- `imageName`: string
+
+2) ProjectDetail（企画詳細用）
+- `projectId`, `organization`, `title`, `genre`, `day1`, `day2`, `day3`, `place`, `description`, `prComment`, `note`, `imageName`: ProjectSummary と同じ
+- 追加フィールド:
+  - `prCommentLong`: string | null
+  - `prImageName1`〜`prImageName5`: string | null
+  - `urlX`, `urlInstagram`, `urlOfficialWebsite`, `urlYoutube`, `urlOther`: string | null
+
+3) ProjectIds（検索の通常応答）
+- `projectIds`: string[]（スコアの高い順）
+
+4) SearchDebugResponse（`debug=true` のとき）
+- `projectIds`: string[]（最終並べ替え順）
+- `scores`: { `projectId`: string, `score`: number }[]（最終スコア）
+- `details`: { 下記 }[]（内部スコアの内訳）
+  - `projectId`: string
+  - `bm25`: number（単語一致の強さ）
+  - `ws_filter_topk`: number（意味類似: ふるい落とし段階）
+  - `ws_rerank_pairavg`: number | null（意味類似: 最終並べ替えに使用）
+  - `org_boost`: number（団体名/読みの一致による加点）
+  - `fused_filter`: number（フィルタ段階の合成スコア）
+  - `fused_final`: number（最終合成スコア = 並べ替え基準）
+
+---
+
+## リクエスト/レスポンス例
+
+1) 企画一覧
+```
+GET /api/projects
+Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>
+X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>
+
+200 OK
+Content-Encoding: gzip
+Content-Type: application/json
+
+[
+  {
+    "projectId": "62000A",
+    "organization": "〇〇サークル",
+    "title": "△△展示",
+    "genre": "展示",
+    "day1": true,
+    "day2": false,
+    "day3": true,
+    "place": "1号館",
+    "description": "…",
+    "prComment": "…",
+    "note": null,
+    "imageName": "image.jpg"
+  }
+]
+```
+
+2) 企画詳細
+```
+GET /api/details?projectId=62000A
+Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>
+X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>
+
+200 OK
+{
+  "projectId": "62000A",
+  "organization": "〇〇サークル",
+  "title": "△△展示",
+  "genre": "展示",
+  "day1": true,
+  "day2": false,
+  "day3": true,
+  "place": "1号館",
+  "description": "…",
+  "prComment": "…",
+  "prCommentLong": null,
+  "note": null,
+  "imageName": "image.jpg",
+  "prImageName1": null,
+  "prImageName2": null,
+  "prImageName3": null,
+  "prImageName4": null,
+  "prImageName5": null,
+  "urlX": null,
+  "urlInstagram": null,
+  "urlOfficialWebsite": null,
+  "urlYoutube": null,
+  "urlOther": null
+}
+```
+
+3) 検索（通常）
+```
+POST /api/search
+Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>
+X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "query": "焼きそば",
+  "debug": false
+}
+
+200 OK
+{
+  "projectIds": ["62000A", "62000B", "62000C"]
+}
+```
+
+4) 検索（デバッグ付き）
+```
+POST /api/search
+Authorization: Bearer <API_ACCESS_KEY>
+X-API-KEY: <API_SECRET_KEY>
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "query": "吹奏楽",
+  "debug": true
+}
+
+200 OK
+{
+  "projectIds": ["62010A", "62003C"],
+  "scores": [
+    {"projectId": "62010A", "score": 0.83},
+    {"projectId": "62003C", "score": 0.78}
+  ],
+  "details": [
+    {
+      "projectId": "62010A",
+      "bm25": 0.62,
+      "ws_filter_topk": 0.55,
+      "ws_rerank_pairavg": 0.57,
+      "org_boost": 0.70,
+      "fused_filter": 0.59,
+      "fused_final": 1.32
+    }
+  ]
+}
+```
+
+---
+
+## エラーとステータスコード
+
+- `400 Bad Request`: `query` が空（検索）
+- `401 Unauthorized`: HF Spaces のプライベートアクセス認証に失敗
+- `403 Forbidden`: アプリ内APIキー認証に失敗（`X-API-KEY`）
+- `404 Not Found`: 企画が見つからない（詳細）
+- `422 Unprocessable Entity`: リクエスト形式が不正（必須フィールド欠落など、FastAPI標準）
+
+---
+
+## 実装メモ（フロントエンド）
+
+- 圧縮レスポンス: `/api/projects` は `Content-Encoding: gzip`。ブラウザの `fetch` は自動解凍します。低レベルHTTPクライアントを使う場合は自動解凍設定を確認してください。
+- 認証ヘッダ: すべての保護エンドポイントに `X-API-KEY` を付けてください。
+- デバッグ検索: チューニング時のみ利用を推奨。ユーザー向けUIでは通常 `debug=false`。
+- 並び順: 検索結果はスコアの高い順です。`projectIds` の順序をそのまま利用してください。
+
+---
+
+## クライアント例
+
+1) fetch（ブラウザ）
+```js
+// 検索
+const res = await fetch(`${process.env.FASTAPI_URL}/api/search`, {
+  method: 'POST',
+  headers: {
+    'Content-Type': 'application/json',
+    // レイヤ1: HF Spaces（プライベート）
+    'Authorization': `Bearer ${process.env.API_ACCESS_KEY}`,
+    // レイヤ2: アプリ内APIキー
+    'X-API-Key': process.env.API_SECRET_KEY,
+  },
+  body: JSON.stringify({ query: '唐揚げ', debug: false }),
+});
+const data = await res.json();
+console.log(data.projectIds);
+```
+
+2) curl
+```bash
+curl -X POST \
+  -H "Authorization: Bearer $API_ACCESS_KEY" \
+  -H "X-API-KEY: $API_SECRET_KEY" \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"query":"焼きそば"}' \
+  "$FASTAPI_URL/api/search"
+```
+
+---
+
+## 環境変数の例（フロントエンド側）
+
+- `FASTAPI_URL`: バックエンドのベースURL（例: `https://<space-name>.<org>.hf.space`）
+- `API_SECRET_KEY`: アプリ内APIキー（バックエンド側 `.env` の `API_SECRET_KEY` と一致させる）
+- `API_ACCESS_KEY`: HF Spaces のプライベートアクセス用トークン（Bearer で送る）

docs/files.md

@@ -1,15 +0,0 @@
-# オフライン生成
-- `cc.ja.300.bin`: OOV（Out of Vocabrary）時に使用 更新不要
-- `generated/`: 毎年更新
-    - `projects.json`: API返却用データ
-        - `scripts/1_build_dict.py`で生成
-    - `bm25_meta.json`: BM25Fメタデータ
-        - `scripts/4_prepare_bm25f_meta.py`で生成
-    - `tf_token.json`: フィールド別TF/トークン
-        - `scripts/5_prepare_tf_token.py`で生成
-    - `synonyms_cache.json`: Sudachi同義語キャッシュ
-        - `scripts/3_build_synonyms_from_sudachi.py`から生成
-    - `word_vocab.json`
-        - `scripts/6_build_word_embeddings.py`で生成
-    - `word_vectors.npz`
-        - `scripts/6_build_word_embeddings.py`で生成

docs/old_index.md

@@ -1,245 +0,0 @@
-```py
-import os
-import sys
-import json
-import gzip
-import logging
-from dotenv import load_dotenv
-from fastapi import FastAPI, Response, Depends, HTTPException, Security, Query
-from fastapi.responses import RedirectResponse
-from fastapi.security import APIKeyHeader
-from pydantic import BaseModel
-from sudachipy import dictionary
-from dataclasses import asdict, fields
-from typing import Optional, Literal, List, Dict
-from pathlib import Path
-
-# デバッグ用
-from contextlib import asynccontextmanager
-from fastapi.routing import APIRoute
-
-# ローカルモジュールのインポート
-from api import search_preprocess
-from api import data_fetch
-from api.search import pipeline as search_pipeline
-from api.model import Project, ProjectSummary, ProjectDetail, ProjectIds
-
-# 親ディレクトリをパスに追加して設定ファイルをインポート
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")))
-from scripts.config import cfg_file, cfg_search_model, cfg_search_params
-
-# --- ロギング設定 ---
-_level_name = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper()
-_level = getattr(logging, _level_name, logging.INFO)
-logging.basicConfig(level=_level, format="%(asctime)s [%(levelname)s]: %(message)s")
-log = logging.getLogger(__name__)
-log.setLevel(_level)
-
-
-# --- グローバル変数 ---
-# このファイルの場所を基準にプロジェクトルートを特定
-PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
-
-# 設定情報
-settings_file = cfg_file()
-settings_search_model = cfg_search_model()
-settings_search_params = cfg_search_params()
-
-# モデルとデータ
-tokenizer_obj = None
-sentence_model = None  # kept for compatibility; no longer used
-all_projects: List[Project] = []  # populated via search_pipeline
-project_map: Dict[str, Project] = {}
-docs_for_search: Dict[str, Dict] = {}
-bm25_meta: Dict = {}
-synonyms_cache: Dict = {}
-custom_synonyms: Dict = {}
-
-
-# --- 初期化処理 ---
-
-
-def initialize_sudachi_tokenizer() -> dictionary.Dictionary:
-    """SudachiPyトークナイザをユーザー辞書と共に初期化する"""
-    sudachi_config_path = PROJECT_ROOT / "scripts/sudachi.json"
-    try:
-        if sudachi_config_path.exists():
-            log.info(
-                "SudachiPy設定ファイルが見つかりました。ユーザー辞書で初期化します。"
-            )
-            with open(sudachi_config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-                config = json.load(f)
-
-            # userDictのパスを絶対パスに変換
-            if "userDict" in config:
-                config["userDict"] = [str(PROJECT_ROOT / p) for p in config["userDict"]]
-
-            # configオブジェクトをJSON文字列に変換して渡す
-            return dictionary.Dictionary(config=json.dumps(config)).create()
-        else:
-            log.info(
-                "SudachiPy設定ファイルが見つかりません。システム辞書のみ使用します。"
-            )
-            return dictionary.Dictionary().create()
-    except Exception as e:
-        log.error(f"SudachiPyの初期化に失敗しました: {e}")
-        raise
-
-
-def load_all_data():
-    """Deprecated: Data is now loaded by api.search.pipeline.initialize()."""
-    log.info("load_all_data() is deprecated; using search_pipeline.initialize().")
-
-
-@asynccontextmanager
-async def lifespan(app: FastAPI):
-    """アプリケーションの起動時と終了時に実行される処理"""
-    # --- 起動時処理 ---
-    global tokenizer_obj, sentence_model, all_projects, project_map
-
-    log.info("アプリケーションを起動します...")
-
-    # 環境変数をロード
-    load_dotenv()
-
-    # トークナイザの初期化
-    tokenizer_obj = initialize_sudachi_tokenizer()
-    search_preprocess.set_tokenizer(tokenizer_obj)
-
-    # 生成物の確保（ローカル or HF Datasets からフェッチ）
-    try:
-        fetch_summary = data_fetch.orchestrate_fetch_and_validate(settings_search_model)
-        missing = fetch_summary.get("missing_before", [])
-        fetched = fetch_summary.get("fetched", {})
-        checks = fetch_summary.get("checks", {})
-        ok_list = [k for k, v in checks.items() if v]
-        log.info(
-            f"DATA PREP: missing_before={missing}, fetched={list(k for k,v in fetched.items() if v)}, checks_ok={ok_list}"
-        )
-        ws_conf = settings_search_model.get("word_sim", {}) or {}
-        ws_enabled = bool(ws_conf.get("enable"))
-        ws_mode = (ws_conf.get("mode") or "avg").lower()
-        ws_ready = (
-            checks.get("word_vectors.npz", False)
-            and checks.get("word_vocab.json", False)
-            and (True if ws_mode != "avg" else checks.get("doc_vectors.npy", False))
-        )
-        if ws_enabled:
-            log.info(f"WORD_SIM: requested mode={ws_mode}, assets_ready={ws_ready}")
-    except Exception as e:
-        log.warning(f"Data fetch/validate step failed: {e}")
-
-    # 検索パイプラインの初期化���データロード含む）
-    search_pipeline.initialize(tokenizer_obj)
-    # 既存エンドポイント互換のためローカル参照も持つ
-    all_projects = search_pipeline.get_projects()
-    project_map = search_pipeline.get_project_map()
-
-    # ルート情報のログ出力
-    for r in app.routes:
-        if isinstance(r, APIRoute):
-            log.info(f"ROUTE {list(r.methods)} {r.path}")
-    log.info(f"DOCS={app.docs_url} OPENAPI={app.openapi_url} REDOC={app.redoc_url}")
-    log.info("アプリケーションの準備が整いました。")
-
-    yield
-
-    # --- 終了時処理 ---
-    log.info("アプリケーションをシャットダウンします。")
-
-
-# --- FastAPIアプリケーション設定 ---
-app = FastAPI(lifespan=lifespan)
-
-# .envファイルから環境変数を読み込む
-load_dotenv()
-
-
-# --- 認証設定 ---
-API_KEY_NAME = "X-API-KEY"
-API_SECRET_KEY = os.getenv("API_SECRET_KEY")
-api_key_header = APIKeyHeader(name=API_KEY_NAME, auto_error=True)
-
-
-async def get_api_key(key: str = Security(api_key_header)):
-    """APIキーを検証する依存関係"""
-    if not API_SECRET_KEY or key != API_SECRET_KEY:
-        raise HTTPException(status_code=403, detail="Could not validate credentials.")
-    return key
-
-
-# --- APIエンドポイント ---
-
-
-@app.get("/", include_in_schema=False)
-def root():
-    """ルートURLへのアクセスはドキュメントへリダイレクト"""
-    return RedirectResponse("/docs")
-
-
-@app.get("/api/health")
-def health_check():
-    """ヘルスチェック用エンドポイント"""
-    return {"status": "ok"}
-
-
-@app.get(
-    "/api/projects",
-    response_model=List[ProjectSummary],
-    dependencies=[Depends(get_api_key)],
-)
-def get_summary_data():
-    """全企画のサマリー情報をGZIP圧縮して返す"""
-    summary_fields = {f.name for f in fields(ProjectSummary)}
-    summaries = [
-        {k: v for k, v in asdict(p).items() if k in summary_fields}
-        for p in search_pipeline.get_projects()
-    ]
-
-    content = json.dumps(summaries, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
-    return Response(
-        content=gzip.compress(content),
-        headers={"Content-Encoding": "gzip", "Content-Type": "application/json"},
-    )
-
-
-@app.get(
-    "/api/details",
-    response_model=ProjectDetail,
-    dependencies=[Depends(get_api_key)],
-)
-def get_project_detail(projectId: str = Query(..., description="取得したい企画のID")):
-    """指定されたIDの企画詳細情報を返す"""
-    project = search_pipeline.get_project_map().get(projectId)
-    if not project:
-        raise HTTPException(status_code=404, detail="Project not found")
-
-    detail_fields = {f.name for f in fields(ProjectDetail)}
-    project_dict = asdict(project)
-    return {key: project_dict[key] for key in detail_fields if key in project_dict}
-
-
-# --- 検索エンドポイント ---
-
-
-class SearchRequest(BaseModel):
-    query: str
-    # fusion は非推奨: 設定ファイルで制御し、ここでは受け取っても無視する
-    fusion: Optional[Literal["add", "mul"]] = None
-    debug: bool = False
-
-
-@app.post(
-    "/api/search",
-    response_model=ProjectIds,
-    dependencies=[Depends(get_api_key)],
-)
-def search(request: SearchRequest) -> ProjectIds:
-    """BM25F中心の新パイプラインで検索し、企画IDを返す。"""
-    if not request.query:
-        raise HTTPException(status_code=400, detail="Query cannot be empty")
-    result_ids = search_pipeline.search(request.query, request.debug)
-    log.info(f"検索完了: {len(result_ids)} 件を返却")
-    return ProjectIds(projectIds=result_ids)
-
-```

docs/project_overview.md

@@ -0,0 +1,224 @@
+# プロジェクトの全体像と調整ガイド
+
+このドキュメントは、千葉大祭の「企画情報の提供＆検索システム」の中身を、初学者向けにやさしく説明したものです。環境構築の手順は README.md にあるので、ここでは仕組みと調整のポイントに絞ります。
+
+---
+
+## 目次
+
+- [1. 全体像（何をしているか）](#1-全体像何をしているか)
+- [2. ディレクトリと主な役割](#2-ディレクトリと主な役割)
+- [3. 検索システムの仕組み（やさしく解説）](#3-検索システムの仕組みやさしく解説)
+- [4. パラメータ解説（どこをどう調整する？）](#4-パラメータ解説どこをどう調整する)
+  - [4.1 search_model.json（主なもの）](#41-search_modeljson主なもの)
+  - [4.2 files.json（主なもの）](#42-filesjson主なもの)
+- [5. データ作成パイプライン（いつ何を再実行？）](#5-データ作成パイプラインいつ何を再実行)
+- [6. API の使い方（超概要）](#6-api-の使い方超概要)
+- [7. よくある調整手順の例](#7-よくある調整手順の例)
+- [8. ちょっとした注意点とチェックリスト](#8-ちょっとした注意点とチェックリスト)
+- [9. 用語ミニ辞典](#9-用語ミニ辞典)
+
+---
+
+## 1. 全体像（何をしているか）
+
+- 企画情報（団体名・企画名・説明など）を CSV から取り込み、検索しやすい形に整えます。
+- Web API（FastAPI）を通じて、検索キーワードから「関係が強い企画」を並べて返します。
+- 検索は「単語の一致（BM25F）」と「意味の近さ（単語ベクトル）」を組み合わせ、必要なら同義語も広げます。
+
+主な流れは次の通りです。
+1) データ作成スクリプトで各種ファイルを生成（後述の scripts/ 参照）
+2) API 起動時に検索用のデータを読み込み（`api/main.py` → `api/search/engine.py`）
+3) リクエストで受け取ったキーワードを分かち書き（SudachiPy）→ 同義語で拡張 → スコアリング → 上位を返す
+
+---
+
+## 2. ディレクトリと主な役割
+
+- `api/`
+  - `main.py`: FastAPI のエントリポイント。エンジン初期化、エンドポイント(`/api/search` など)定義。
+  - `search/engine.py`: 検索の本体。トークン化、同義語展開、BM25F、意味類似スコア、並び替え等。
+
+- `scripts/`（データ作成パイプライン）
+  - `build_all.py`: 0→6 の全ステップを順番に実行するランナー。
+  - `0_download_data.py`: 単語ベクトル（fastText）のダウンロード。
+  - `1_build_dict.py`: Sudachi のユーザー辞書をビルド（任意だが推奨）。
+  - `2_create_projects_data.py`: CSV から `projects.json` を生成。
+  - `3_build_synonyms_from_sudachi.py`: 同義語辞書（Sudachi公式＋カスタム）から、コーパスにある語だけを抜き出してキャッシュ化。
+  - `4_prepare_bm25f_meta.py`: BM25F の IDF や平均長を計算して `bm25_meta.json` に保存。
+  - `5_prepare_tf_token.py`: 各文書のフィールド別 TF/長さを `tf_token.json` に保存。
+  - `6_build_word_embeddings.py`: コーパス語彙に対応する fastText ベクトルを抽出して保存。
+
+- `config/`
+  - `search_model.json`: 検索のふるまい（同義語の有無、重み、しきい値など）の設定。
+  - `files.json`: 各種入力・出力ファイルのパス定義。
+
+- `schemas/`
+  - `projects.py`: API レスポンスのデータ形（一覧・詳細・検索結果の ID 群）。
+  - `tf_token.py`: 検索前処理で使う中間データの形（TF/長さなど）。
+
+- `utils/`
+  - `json.py`: 設定ファイルから値を取得、JSON の安全書き出しなど。
+  - `io.py`: 行ストリーム読み込みなどの小物。
+  - `text_process.py`: 見えない制御文字の除去など。
+
+- その他
+  - `resources/`: 入力素材（CSV、同義語辞書、ストップワード、ユーザー辞書、ベクトル等）。
+  - `Dockerfile`: コンテナ実行向けの定義（概要のみ把握でOK）。
+  - `.github/workflows/deploy_to_hf_space.yaml`: Hugging Face Spaces へのデプロイ用ワークフロー（概要のみ把握でOK）。
+
+---
+
+## 3. 検索システムの仕組み（やさしく解説）
+
+検索は「単語での一致」と「意味の近さ」をミックスして、必要なら「団体名などの前方一致」も加点して並び順を決めます。
+
+1) トークン化（単語に分ける）
+   - SudachiPy を使い、名詞・動詞・形容詞などの重要品詞だけを対象にします。
+   - ストップワード（よく出るが意味が薄い語）や禁止語は除外します。
+
+2) 同義語の拡張（必要に応じて）
+   - 例：「大学祭」→「学園祭」も一緒に検索する、のようにキーワードを広げます。
+   - Sudachi の同義語辞書＋プロジェクト内語彙にあるものだけを採用。出しすぎないように上限を設けます。
+
+3) BM25F で「単語一致の強さ」を計算
+   - BM25 は「その単語がどれくらい珍しいか（IDF）」や「どれくらい繰り返し出るか（TF）」をもとにスコア化します。
+   - F は Field の F。タイトルは重要、長文は少し抑えめ…といった「フィールドごとの重み」を付けられます。
+
+4) 単語ベクトルで「意味の近さ」を計算
+   - fastText などの単語ベクトルを使い、「言い換え」でも近さを捉えます。
+   - 資料がない単語は、fastText の subword 機能で「なんとなくの方向」を推測して補います（OOV対応）。
+   - まずフィルタ用に top-k 集約でざっくり類似度を出し、最終並べ替え時に平均方式でもう一度なめらかに評価します。
+
+5) 団体名などへのブースト（加点）
+   - 入力文字列が「団体名」や「読み」に完全一致／前方一致／部分一致した場合、加点して上に来やすくします。
+
+6) 閾値と上限で絞る → 並べ替え
+   - 弱すぎる候補は捨て、最大件数までに絞って、合成スコアの高い順に返します。
+
+---
+
+## 4. パラメータ解説（どこをどう調整する？）
+
+調整の中心は `config/search_model.json` と `config/files.json` です。まずは `search_model.json` から。
+
+### 4.1 search_model.json（主なもの）
+
+- 同義語関連（`synonyms`）
+  - `enable`: 同義語を使うか。誤ヒットが増えたら false も検討。
+  - `sources.sudachi`: Sudachi の同義語辞書を使うか。
+  - `sources.custom_json`: 追加入力のパス（`resources/synonyms_custom.json`）。独自の言い換えを足せます。
+  - `limits.max_expansions_per_term`: 1語あたり何個まで広げるか。多いほど網羅的、誤ヒットも増えやすい。
+  - `limits.max_query_variants`: 全体の拡張上限。過剰拡張を防ぐ安全弁。
+  - `limits.min_char_len`: これ未満の短い語は拡張しない。
+  - `banlist`: 拡張・検索対象から外す語（例: 「部」「会」など一般的すぎる語）。
+
+- BM25F（`bm25f`）
+  - `k1`/`b`: BM25 の基本パラメータ。通常は標準値（例: 1.2/0.75）から大きく動かさない。
+  - `field_weights`: フィールドごとの重要度。`title` を上げるとタイトル一致が強くなります。
+
+- 意味類似（`word_sim`）
+  - `enable`: 有効化するか。無関係の表現で拾いすぎるなら false を検討。
+  - `alpha`: BM25 と意味類似の混ぜ具合。1.0 に近いほど BM25 寄り、0.0 に近いほど意味寄り。
+  - `topk_k`: フィルタ段階で使う「上位 k 個」をどれだけ拾うか。小さいと厳しめ。
+  - `rerank`: 最終並べ替えに使う類似度の計算方式。`pair_avg` はなめらかで扱いやすい。
+
+- サブワード（`query_subword`）
+  - `enable`: fastText の subword で未知語を補うか。
+  - `oov_weight`: 未知語ベクトルの重み（小さいほど控えめに採用）。
+
+- 団体名ブースト（`organization.boost`）
+  - `exact`/`prefix`/`substring`: それぞれ完全一致／前方一致／部分一致の加点量。
+  - `min_len`: 短すぎる入力で過剰加点しないための最小文字数。
+
+- フィルタ（`filter`）
+  - `min_results`/`max_results`: 返す件数の下限／上限。
+  - `bm25_min`/`word_sim_min`/`fused_min`: それぞれ BM25・意味類似・合成スコアでの最低ライン。
+  - `fused_rel_top_ratio`: 「トップのスコアに対する割合」で足切りする係数。0.5 ならトップの半分未満を落とすイメージ。
+
+調整のコツ（例）
+- 「タイトル一致をもっと強く」→ `bm25f.field_weights.title` を上げる。
+- 「言い換えも拾いたいが誤ヒットが増える」→ `word_sim.alpha` を少し上げる（BM25寄りに）。
+- 「似ている語で広がりすぎる」→ `synonyms.enable=false` か `limits` を厳しめに。
+- 「団体名の指名検索を最優先に」→ `organization.boost.exact` を上げる。
+- 「全体的に弱い」→ `filter.fused_min` を下げるか、`fused_rel_top_ratio` を下げて緩める。
+
+### 4.2 files.json（主なもの）
+
+- `sudachi.*`: Sudachi の設定（設定 JSON、ユーザー辞書、同義語、ストップワード、同義語キャッシュの保存先）。
+- `projects.*`: 入力 CSV と、出力される `projects.json` の場所。
+- `bm25.*`: BM25 のメタ情報（IDF/平均長）と `tf_token.json` の場所。
+- `embeddings.*`: fastText の `.vec` / `.bin` と、抽出した語彙・ベクトルの保存先。
+
+パスを変えると生成物の出力先も変わるので、変更後は該当ステップを作り直してください。
+
+---
+
+## 5. データ作成パイプライン（いつ何を再実行？）
+
+全自動は `python scripts/build_all.py` ですが、調整時は必要な所だけを再実行すると速いです。
+
+- CSV を更新したら → `2`、`3`、`4`、`5`（+ `6` も必要なら）
+- `synonyms_custom.json` を更新したら → `3`
+- `search_model.json` の品詞や `target_fields` を変えたら → `3`、`4`、`5`（+ `6`）
+- `field_weights` やフィルタ閾値だけ変えた → 再ビルド不要（API 再起動のみ）
+- fastText を入れ替えた → `6`
+
+各ステップの要約
+- 0: fastText のダウンロード（大容量。最初だけ）
+- 1: ユーザー辞書ビルド（任意。固有名詞を強くしたいときに）
+- 2: CSV → `projects.json`
+- 3: 同義語キャッシュ生成
+- 4: BM25F メタ情報（IDF/平均長）
+- 5: フィールド別 TF/長さ
+- 6: 語彙ベクトル抽出（`.vec` がある場合）
+
+---
+
+## 6. API の使い方（超概要）
+
+- `GET /api/health`: ヘルスチェック。
+- `GET /api/projects`: 企画一覧（圧縮返却）。
+- `GET /api/details?projectId=...`: 個別企画の詳細。
+- `POST /api/search`（本文: `{ "query": "...", "debug": false }`）: 関連が高い順の `projectIds` を返す。`debug=true` で内部スコアの簡易情報も返却。
+- ヘッダ `X-API-KEY` が必要（キー名のみ言及。値は README 参照）。
+
+---
+
+## 7. よくある調整手順の例
+
+例1: 「タイトル一致を最優先にしたい」
+1) `config/search_model.json` の `bm25f.field_weights.title` を少し上げる（例: 2.0 → 2.5）。
+2) API を再起動して挙動を確認。
+
+例2: 「言い換えの拾いすぎを抑えたい」
+1) `synonyms.enable` を false にする、または `limits.max_expansions_per_term` を下げる。
+2) 適宜 `word_sim.alpha` を上げて BM25 寄りに。
+3) 必要に応じて `scripts/3_build_synonyms_from_sudachi.py` を再実行。
+
+例3: 「“団体名”の指名検索をもっと強く」
+1) `organization.boost.exact` や `prefix` を上げる。
+2) 極端になりすぎたら `filter` の閾値で下支え。
+
+---
+
+## 8. ちょっとした注意点とチェックリスト
+
+- Sudachi の対象品詞（`target_pos_l1`）や対象フィールド（`target_fields`）を変えると、多くの中間データを作り直す必要があります（3,4,5,6）。
+- `.bin`（fastText Subword）は OOV 補助用、`.vec` は語彙ベクトル抽出用です。両方あると最もリッチに動きます。
+- デバッグ時は `POST /api/search` で `debug=true` を使うと、BM25/類似/ブースト/合成の内訳が見られます。
+- 値は README の .env を参照（ここではキー名のみ）。例: `API_SECRET_KEY`, `HF_TOKEN`, `HF_EMBEDDINGS_REPO_ID`。
+
+---
+
+## 9. 用語ミニ辞典
+
+- BM25/BM25F: 単語の一致度をスコア化する仕組み。F はフィールド重み付きの拡張版。
+- IDF: 珍しい単語ほど高い値（差別力がある）。
+- fastText: 単語をベクトルにする技術。未知語も subword で推測可能。
+- OOV: 語彙外（Out-Of-Vocabulary）。手元の語彙にない単語のこと。
+
+---
+
+困ったら、まずは `config/search_model.json` を少しずつ調整して、効果を `debug=true` で確認するのがおすすめです。
+

docs/search_implementation_plan.md

@@ -1,141 +0,0 @@
-# 検索実装計画書（BM25F + fastText OOV, .vec/.bin 運用）
-
-目的
-- BM25F を主軸に、任意の語義近接スコア（fastText 由来の事前生成行列）を融合し、精度と速度を両立する。
-- OOV（語彙外）クエリは fastText のサブワードを `.bin` でランタイム生成して補う。
-- Hugging Face Spaces 無料CPU（RAM 16GB）で安定運用できる構成にする。
-
-結論（運用方針）
-- `.vec`（1.82GB）は「ビルド専用」。語彙を間引いた行列 `word_vectors.npz` と `doc_vectors.npy` を生成して配布する。
-- `.bin`（838MB）は「ランタイムの OOV 専用」。起動時に1回ロードし、未知語のベクトルを生成する。
-- 量子化 `.ftz` は不使用（fastText 公式の quantize は教師ありモデルのみサポート）。
-
----
-
-## 1. 全体アーキテクチャ
-- 検索スコア
-  - BM25F: 既存のトークン化・フィールド重み（`config/search_model.json`）。
-  - 語義近接（word_sim）: `word_vectors.npz/doc_vectors.npy` を利用。`mode=avg|soft` を設定可能。
-  - 融合: `score = alpha * bm25f + (1 - alpha) * word_sim`（`alpha` は 0.6–0.8 目安）。
-- OOV 対応
-  - 既知語: `word_vocab.json + word_vectors.npz` から即時ルックアップ（L2 正規化済）。
-  - 未知語: fastText `.bin` をロードし `get_word_vector` でサブワードから生成（取得後に L2 正規化）。
-  - キャッシュ: OOV 語ベクトルに LRU キャッシュを適用（例: 50k 語）。
-- フォールバック
-  - `.bin` が未配置/取得失敗時: OOV をゼロベクトル扱い → word_sim 寄与が自然に減衰、BM25F 単体でも整合。
-
-## 2. ビルド（ローカル・年次）
-- 入力
-  - `resources/embeddings/cc.ja.300.vec`（1.82GB）：fastText の公開ベクトル、または自前学習の `.vec`。
-  - 注意: `.vec` と `.bin` は必ず同一モデル（同じ学習元/版）を用意する。
-- 実行
-  - `python scripts/build_all.py`（Step 6 が `.vec` を検出した場合に実行）
-- 出力（`data/generated/`）
-  - `projects.json`, `bm25_meta.json`, `tf_token.json`（BM25F 用）
-  - `word_vocab.json`, `word_vectors.npz`, `doc_vectors.npy`（word_sim 用）
-- 配布
-  - Hugging Face Datasets（private）に `generated/` 一式をアップロード。年度タグ（例: `2025.0`）で管理。
-
-## 3. ランタイム（Spaces, 16GB RAM）
-- 起動時取得
-  - Datasets から `generated/` をダウンロード → `data/generated/` へ配置。
-  - Models から `cc.ja.300.bin` をダウンロード → `resources/embeddings/` へ配置。
-- 起動時ロード
-  - `word_vectors.npz/doc_vectors.npy/word_vocab.json` を読み込み。
-  - 設定 `query_subword.enable=true` なら `fasttext.load_model(cc.ja.300.bin)` を1回だけ実行。
-- メモリ目安
-  - `.bin` ロード: 1.0–1.5GB 程度
-  - 事前生成行列ほか: 10–40MB 程度
-  - 余裕を見て合計 1.5–2.5GB 程度（RAM 16GB 内に十分収まる）。
-- コールドスタート
-  - `.bin` の取得（~0.8GB）＋ロードで数十秒〜数分（I/O 依存）。起動時のみ発生。
-
-## 4. クエリ処理フロー（擬似コード）
-1) クエリを正規化 → トークン化（SudachiPy）。
-2) 各トークンについて:
-   - 語彙に存在 → `word_vectors` から取得
-   - なければ（OOV） → `.bin` から `get_word_vector`（あれば LRU から）
-   - ベクトルは L2 正規化
-3) word_sim を計算
-   - `avg`: IDF 加重平均ベクトルと `doc_vectors.npy` のコサイン類似
-   - `soft`: 各クエリ語に対し文書語群との最大コサインを合算（短クエリに強い）
-4) BM25F と融合
-   - `score = alpha * bm25f + (1 - alpha) * word_sim`
-   - OOV が多いクエリは `oov_weight < 1.0` で寄与を減衰可能
-
-## 5. 設定（例: `config/search_model.json`）
-- 主要キー
-  - `bm25f`: 既存のフィールド定義/重み
-  - `word_sim.enable`: `true|false`
-  - `word_sim.mode`: `"soft"|"avg"`（既定は `soft` 推奨）
-  - `word_sim.alpha`: `0.6–0.8` 目安
-  - `query_subword.enable`: `true|false`
-  - `query_subword.path`: `"resources/embeddings/cc.ja.300.bin"`
-  - `query_subword.oov_weight`: `0.6–1.0`（既定 0.8 例）
-  - `query_subword.cache_size`: `50000` など
-
-## 6. 環境変数（Spaces/ローカル）
-- 取得制御
-  - `FETCH_FROM_HF_ON_STARTUP=true`
-  - `DATASET_REPO`, `DATASET_REVISION`, `HF_TOKEN`
-  - `MODEL_REPO`, `MODEL_REVISION`, `MODEL_FILENAME=cc.ja.300.bin`
-- ログ
-  - `LOG_LEVEL=INFO|DEBUG`
-- API
-  - `API_SECRET_KEY`（必須）
-
-## 7. 運用（HF Hub レイアウト）
-- Datasets（private）: `generated/` 一式（年度タグで版管理）
-- Models（private）: `cc.ja.300.bin`（年度非依存、基本更新不要）
-- フォールバック: 取得失敗時は BM25F のみで起動可（word_sim を自動無効化）
-
-## 8. 検証・品質
-- スモーク
-  - `GET /api/health` → 200
-  - `GET /api/projects`（要 `X-API-KEY`）
-- 精度
-  - 代表クエリの MRR/nDCG を比較、`alpha` と `mode` を探索
-  - `.vec`/`.bin` 同一モデルであることを確認（空間ずれ防止）
-- 性能
-  - OOV キャッシュを有効化（ヒット率確認）
-  - 大文字/小文字/正規化の統一でキャッシュ効率を上げる
-
-## 9. 既存ドキュメントとの整合
-- 量子化 `.ftz` は使用しない（fastText 公式の quantize は教師ありのみ）。
-- 該当箇所の表記を `.bin` 前提へ統一（本コミットで主要2ファイルを修正）。
-
-## 10. リスクと対策
-- モデル不一致（`.vec` と `.bin` の学習元が異なる）
-  - 同一ソース/版を必須とし、ハッシュで管理
-- コールドスタート時間
-  - `.bin` は Models（private）からの取得を前提。I/O が遅い場合は Space をスリープさせない運用も検討
-- メモリ
-  - 16GB で十分だが、同時常駐データに注意。OOV キャッシュサイズを調整
-
----
-
-実装タスクリスト（要約）
-1) `.vec` を `resources/embeddings/` に配置し `build_all.py` 実行 → `generated/` 生成
-2) `generated/` を HF Datasets（private, 年度タグ）へアップロード
-3) `.bin` を HF Models（private）へアップロード
-4) 起動時取得ロジックを有効化（環境変数と設定を反映）
-5) `query_subword`（.bin ロード + LRU キャッシュ）を有効化
-6) パラメータ（`alpha`, `mode`, `oov_weight`）をスモーク＋代表クエリでチューニング
-
-## 11. 組織名（organization）フィルタ/ブースト
-- 目的: 固有名詞（団体名）に対して、シンプルな包含一致を検索条件として扱えるようにする。
-- 正規化: NFKC 正規化 → 全角/半角の統一、空白の正規化（連続空白の1個化、前後トリム）。必要に応じてひらがな/カタカナの片寄せは行わない（誤爆回避）。
-- モード
-  - filter: `organization` に部分一致するドキュメントのみを候補集合にする（候補ゼロ時は自動フォールバックで無視するオプションも可）。
-  - boost: 部分一致ドキュメントに定数加点（例: `org_boost=+0.2`）または乗算（例: `org_boost_mul=1.1`）。
-- パラメータ（API; 例）
-  - `org`: 文字列。部分一致の対象
-  - `org_mode`: `filter|boost`（既定 `boost`）
-  - `org_boost`: `0.0–2.0`（既定 `0.2`）
-  - 実装は検索前処理で `organization` フィールドの正規化文字列へ substring 判定を実施
-- 融合との関係
-  - filter: BM25F/word_sim の計算対象集合を限定
-  - boost: 最終スコアに加点（または BM25F スコアに加点）
-- 注意点
-  - 正規化は検索側/索引側で同一処理を適用（ビルド時に `org_norm` を持たせると高速）
-  - 候補ゼロの UX を考慮し、`filter` 選択時のみ `fallback_if_empty=true` を許可

docs/test.md

@@ -1,2063 +0,0 @@
-# 電子
-{
-  "projectIds": [
-    "dummy-01",
-    "dummy-48",
-    "dummy-33",
-    "dummy-25",
-    "dummy-18",
-    "dummy-47",
-    "dummy-36",
-    "dummy-40",
-    "dummy-24",
-    "dummy-21",
-    "dummy-11",
-    "dummy-10",
-    "dummy-02",
-    "dummy-15",
-    "dummy-13",
-    "dummy-17",
-    "dummy-35",
-    "dummy-34",
-    "dummy-38",
-    "dummy-07",
-    "dummy-42",
-    "dummy-31",
-    "dummy-06",
-    "dummy-19",
-    "dummy-45",
-    "dummy-43",
-    "dummy-03",
-    "dummy-30",
-    "dummy-04",
-    "dummy-37",
-    "dummy-23",
-    "dummy-46",
-    "dummy-32",
-    "dummy-08",
-    "dummy-27",
-    "dummy-14",
-    "dummy-09",
-    "dummy-29",
-    "dummy-39",
-    "dummy-20",
-    "dummy-22",
-    "dummy-44",
-    "dummy-05",
-    "dummy-50",
-    "dummy-41",
-    "dummy-28",
-    "dummy-49",
-    "dummy-12",
-    "dummy-26",
-    "dummy-16"
-  ],
-  "scores": [
-    {
-      "projectId": "dummy-01",
-      "score": 3.431400775909424
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-48",
-      "score": 0.12993203103542328
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-33",
-      "score": 0.12524525821208954
-    },
-    {
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-      "score": 0.1251281201839447
-    },
-    {
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-      "score": 0.11960740387439728
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-47",
-      "score": 0.11708493530750275
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-36",
-      "score": 0.11684656143188477
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-40",
-      "score": 0.11507218331098557
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-24",
-      "score": 0.11465374380350113
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-21",
-      "score": 0.11193694919347763
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-11",
-      "score": 0.10999565571546555
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-10",
-      "score": 0.1098007932305336
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-02",
-      "score": 0.10925329476594925
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-15",
-      "score": 0.10827929526567459
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-13",
-      "score": 0.10723763704299927
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-17",
-      "score": 0.10687872767448425
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-35",
-      "score": 0.10368791967630386
-    },
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-      "projectId": "dummy-34",
-      "score": 0.10351861268281937
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-38",
-      "score": 0.1032002866268158
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-07",
-      "score": 0.10318154841661453
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-42",
-      "score": 0.10294974595308304
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-31",
-      "score": 0.10262186080217361
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-06",
-      "score": 0.10227564722299576
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-19",
-      "score": 0.1011614054441452
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-45",
-      "score": 0.10093759745359421
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-43",
-      "score": 0.10040473192930222
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-03",
-      "score": 0.0997525006532669
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-30",
-      "score": 0.09739913791418076
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-04",
-      "score": 0.09715365618467331
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-37",
-      "score": 0.09643036872148514
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-23",
-      "score": 0.09422503411769867
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-46",
-      "score": 0.09410383552312851
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-32",
-      "score": 0.09380743652582169
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-08",
-      "score": 0.09357142448425293
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-27",
-      "score": 0.09273825585842133
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-14",
-      "score": 0.09264349937438965
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-09",
-      "score": 0.09263898432254791
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-29",
-      "score": 0.0914716124534607
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-39",
-      "score": 0.09003062546253204
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-20",
-      "score": 0.08615680038928986
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-22",
-      "score": 0.08371936529874802
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-44",
-      "score": 0.08343670517206192
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-05",
-      "score": 0.08266183733940125
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-50",
-      "score": 0.08221913129091263
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-41",
-      "score": 0.08188144117593765
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-28",
-      "score": 0.07737957686185837
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-49",
-      "score": 0.07631941884756088
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-12",
-      "score": 0.07623115181922913
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-26",
-      "score": 0.0692358985543251
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-16",
-      "score": 0.06431126594543457
-    }
-  ]
-}
-
-# こうさく
-{
-  "projectIds": [
-    "dummy-01",
-    "dummy-19",
-    "dummy-40",
-    "dummy-42",
-    "dummy-25",
-    "dummy-13",
-    "dummy-34",
-    "dummy-48",
-    "dummy-38",
-    "dummy-27",
-    "dummy-02",
-    "dummy-17",
-    "dummy-24",
-    "dummy-35",
-    "dummy-03",
-    "dummy-10",
-    "dummy-45",
-    "dummy-26",
-    "dummy-14",
-    "dummy-33",
-    "dummy-29",
-    "dummy-23",
-    "dummy-50",
-    "dummy-21",
-    "dummy-32",
-    "dummy-36",
-    "dummy-49",
-    "dummy-04",
-    "dummy-30",
-    "dummy-05",
-    "dummy-12",
-    "dummy-15",
-    "dummy-39",
-    "dummy-31",
-    "dummy-37",
-    "dummy-08",
-    "dummy-11",
-    "dummy-09",
-    "dummy-44",
-    "dummy-06",
-    "dummy-43",
-    "dummy-18",
-    "dummy-46",
-    "dummy-20",
-    "dummy-22",
-    "dummy-28",
-    "dummy-41",
-    "dummy-07",
-    "dummy-47",
-    "dummy-16"
-  ],
-  "scores": [
-    {
-      "projectId": "dummy-01",
-      "score": 2.958343744277954
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-19",
-      "score": 0.10967567563056946
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-40",
-      "score": 0.1078089252114296
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-42",
-      "score": 0.10442163795232773
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-25",
-      "score": 0.10362518578767776
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-13",
-      "score": 0.10124309360980988
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-34",
-      "score": 0.10120446979999542
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-48",
-      "score": 0.10025734454393387
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-38",
-      "score": 0.09987800568342209
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-27",
-      "score": 0.09944233298301697
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-02",
-      "score": 0.0974903553724289
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-17",
-      "score": 0.09713833779096603
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-24",
-      "score": 0.09597335755825043
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-35",
-      "score": 0.09521206468343735
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-03",
-      "score": 0.09464053064584732
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-10",
-      "score": 0.09453081339597702
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-45",
-      "score": 0.09366767108440399
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-26",
-      "score": 0.09298509359359741
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-14",
-      "score": 0.09244585782289505
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-33",
-      "score": 0.09236441552639008
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-29",
-      "score": 0.09188427776098251
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-23",
-      "score": 0.0905442014336586
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-50",
-      "score": 0.09030000120401382
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-21",
-      "score": 0.09017764776945114
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-32",
-      "score": 0.09004317224025726
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-36",
-      "score": 0.08987368643283844
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-49",
-      "score": 0.0897449180483818
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-04",
-      "score": 0.08967691659927368
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-30",
-      "score": 0.08961175382137299
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-05",
-      "score": 0.08941705524921417
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-12",
-      "score": 0.08816639333963394
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-15",
-      "score": 0.08616558462381363
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-39",
-      "score": 0.0843149945139885
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-31",
-      "score": 0.08405950665473938
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-37",
-      "score": 0.08368293941020966
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-08",
-      "score": 0.08284597098827362
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-11",
-      "score": 0.08270086348056793
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-09",
-      "score": 0.08264289796352386
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-44",
-      "score": 0.08196865022182465
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-06",
-      "score": 0.08190039545297623
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-43",
-      "score": 0.08157528936862946
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-18",
-      "score": 0.08130253106355667
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-46",
-      "score": 0.07963813096284866
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-20",
-      "score": 0.07923799008131027
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-22",
-      "score": 0.07898101210594177
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-28",
-      "score": 0.07825343310832977
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-41",
-      "score": 0.07740511000156403
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-07",
-      "score": 0.07709077000617981
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-47",
-      "score": 0.07670128345489502
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-16",
-      "score": 0.07050929963588715
-    }
-  ]
-}
-
-# 空想地図
-{
-  "projectIds": [
-    "dummy-02",
-    "dummy-32",
-    "dummy-20",
-    "dummy-27",
-    "dummy-50",
-    "dummy-19",
-    "dummy-31",
-    "dummy-37",
-    "dummy-18",
-    "dummy-21",
-    "dummy-03",
-    "dummy-30",
-    "dummy-39",
-    "dummy-01",
-    "dummy-06",
-    "dummy-09",
-    "dummy-10",
-    "dummy-23",
-    "dummy-11",
-    "dummy-46",
-    "dummy-08",
-    "dummy-35",
-    "dummy-22",
-    "dummy-07",
-    "dummy-17",
-    "dummy-48",
-    "dummy-40",
-    "dummy-47",
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-}
-
-# ジェミニシティ
-{
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-  "scores": [
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-    {
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-    {
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-    {
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-    {
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-    }
-  ]
-}
-
-# ボードゲーム
-{
-  "projectIds": [
-    "dummy-03",
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-    "dummy-05",
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-    "dummy-09",
-    "dummy-08",
-    "dummy-35",
-    "dummy-29",
-    "dummy-36",
-    "dummy-10",
-    "dummy-30",
-    "dummy-39",
-    "dummy-46",
-    "dummy-42",
-    "dummy-24",
-    "dummy-41",
-    "dummy-19",
-    "dummy-47",
-    "dummy-27",
-    "dummy-07",
-    "dummy-06",
-    "dummy-02",
-    "dummy-20",
-    "dummy-44",
-    "dummy-12",
-    "dummy-50",
-    "dummy-22",
-    "dummy-17",
-    "dummy-33",
-    "dummy-49",
-    "dummy-04",
-    "dummy-28",
-    "dummy-16"
-  ],
-  "scores": [
-    {
-      "projectId": "dummy-03",
-      "score": 4.6026997566223145
-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-18",
-      "score": 3.9451470375061035
-    },
-    {
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-    {
-      "projectId": "dummy-31",
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-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-26",
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-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-32",
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-    },
-    {
-      "projectId": "dummy-01",
-      "score": 0.15239496529102325
-    },
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-# LED
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