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app.py

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-"""
-Hugging Face Spaces (Docker) — Contrastive 질의 임베딩 API.
-
-모델은 HF Hub에서 로드 (환경변수 HF_MODEL_ID, 예: <org>/<model-id>).
-POST로 텍스트 받아 768-dim 벡터 반환. 백엔드 RAG_CONTRASTIVE_EMBEDDING_URL 연동용.
-
-환경변수:
-- HF_MODEL_ID: SentenceTransformer 모델 ID (필수)
-- HF_TOKEN: 비공개 리포 접근용 토큰 (선택)
-"""
-import os
-from typing import List, Union
-
-from fastapi import FastAPI
-from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-from pydantic import BaseModel
-
-MODEL_ID = (os.environ.get("HF_MODEL_ID") or "").strip()
-HF_TOKEN = (os.environ.get("HF_TOKEN") or "").strip() or None
-
-model = None
-
-app = FastAPI(title="Contrastive Embedding API")
-app.add_middleware(CORSMiddleware, allow_origins=["*"], allow_methods=["*"], allow_headers=["*"])
-
-
-class EmbedRequest(BaseModel):
-    """백엔드 contrastive_retriever가 보내는 형식."""
-    inputs: str
-
-
-def load_model():
-    global model
-    from sentence_transformers import SentenceTransformer
-    print(f"[Embed] 모델 로딩: {MODEL_ID}")
-    model = SentenceTransformer(MODEL_ID, token=HF_TOKEN)
-    print("[Embed] 로드 완료.")
-
-
-@app.on_event("startup")
-def startup():
-    if MODEL_ID:
-        load_model()
-    else:
-        print("[Embed] HF_MODEL_ID 미설정. 설정 후 재시작.")
-
-
-@app.post("/")
-def embed(body: EmbedRequest) -> Union[List[List[float]], dict]:
-    """
-    질의 문자열을 768-dim 벡터로 변환.
-    응답: [[float,...]] (백엔드가 기대하는 형식) 또는 {"embedding": [float,...]}
-    """
-    global model
-    if not model:
-        return {"embedding": [], "error": "HF_MODEL_ID not set"}
-    text = (body.inputs or "").strip()
-    if not text:
-        return {"embedding": [], "error": "empty inputs"}
-    vec = model.encode([text], normalize_embeddings=True)
-    # 백엔드: list of list 또는 {"embedding": ...} 둘 다 처리
-    return vec.tolist()
-
-
-@app.get("/health")
-def health():
-    return {"status": "ok", "model_loaded": model is not None}
+"""
+Hugging Face Spaces (Docker) — Contrastive 질의 임베딩 API.
+
+모델은 HF Hub에서 로드 (환경변수 HF_MODEL_ID, 예: <org>/<model-id>).
+POST로 텍스트 받아 768-dim 벡터 반환. 백엔드 RAG_CONTRASTIVE_EMBEDDING_URL 연동용.
+
+환경변수:
+- HF_MODEL_ID: SentenceTransformer 모델 ID (필수)
+- HF_TOKEN: 비공개 리포 접근용 토큰 (선택)
+"""
+import os
+from typing import List, Union
+
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+from pydantic import BaseModel
+
+MODEL_ID = (os.environ.get("HF_MODEL_ID") or "").strip()
+HF_TOKEN = (os.environ.get("HF_TOKEN") or "").strip() or None
+
+model = None
+
+app = FastAPI(title="Contrastive Embedding API")
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_methods=["*"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+
+
+class EmbedRequest(BaseModel):
+    """백엔드 contrastive_retriever가 보내는 형식."""
+    inputs: str
+
+
+def load_model() -> None:
+    global model
+    from sentence_transformers import SentenceTransformer
+
+    print(f"[Embed] 모델 로딩: {MODEL_ID}")
+    model = SentenceTransformer(MODEL_ID, token=HF_TOKEN)
+    print("[Embed] 로드 완료.")
+
+
+@app.on_event("startup")
+def startup() -> None:
+    if MODEL_ID:
+        load_model()
+    else:
+        print("[Embed] HF_MODEL_ID 미설정. 설정 후 재시작.")
+
+
+@app.post("/")
+def embed(body: EmbedRequest) -> Union[List[List[float]], dict]:
+    """
+    질의 문자열을 768-dim 벡터로 변환.
+    응답: [[float,...]] (백엔드가 기대하는 형식) 또는 {"embedding": [float,...]}
+    """
+    global model
+    if not model:
+        return {"embedding": [], "error": "HF_MODEL_ID not set"}
+
+    text = (body.inputs or "").strip()
+    if not text:
+        return {"embedding": [], "error": "empty inputs"}
+
+    vec = model.encode([text], normalize_embeddings=True)
+    # 백엔드: list of list 또는 {"embedding": ...} 둘 다 처리
+    return vec.tolist()
+
+
+@app.get("/")
+def root():
+    """
+    Hugging Face Spaces / 컨테이너 헬스체크용 루트 엔드포인트.
+
+    - GET /            → 200 OK
+    - GET /?logs=...   → 200 OK (path는 / 그대로, query만 다름)
+    - UptimeRobot HTTP(S) 모니터의 HEAD / 도 FastAPI가 자동 처리
+    """
+    return {
+        "status": "ok",
+        "service": "contrastive-embedding",
+        "model_loaded": model is not None,
+    }
+
+
+@app.get("/health")
+def health():
+    """단순 헬스 체크 엔드포인트."""
+    return {"status": "ok", "model_loaded": model is not None}