Update reg_embedding_system.py

reg_embedding_system.py

@@ -276,8 +276,8 @@ def search_with_metadata_filter(
         params = []
 
         for key, value in metadata_filter.items():
-            logger.info(f"[key] {key}")
-            logger.info(f"[value] {value}")
+            #logger.info(f"[key] {key}")
+            #logger.info(f"[value] {value}")
             if isinstance(value, list): 
                 if not value: 
                     continue
@@ -295,14 +295,14 @@ def search_with_metadata_filter(
             try:
                 cursor.execute(sql_query, params)
                 filtered_ids = {row[0] for row in cursor.fetchall()}
-                logger.info(f"[사전 필터링] {len(filtered_ids)}개 ID 획득 → FAISS 검색 제한")
+                #logger.info(f"[사전 필터링] {len(filtered_ids)}개 ID 획득 → FAISS 검색 제한")
             except Exception as e:
-                logger.info(f"[경고] SQLite 필터링 실패: {e}")
+                #logger.info(f"[경고] SQLite 필터링 실패: {e}")
                 filtered_ids = None
         else:
-            logger.info("[안내] 필터 조건 없음 → 전체 검색")
+            #logger.info("[안내] 필터 조건 없음 → 전체 검색")
     else:
-        logger.info("[안내] 필터 또는 DB 없음 → 전체 검색")
+        #logger.info("[안내] 필터 또는 DB 없음 → 전체 검색")
 
     # === 2. FAISS 벡터 검색 ===
     if filtered_ids and len(filtered_ids) > 0:
@@ -331,11 +331,11 @@ def search_with_metadata_filter(
             if isinstance(doc, Document):
                 vector_docs.append(doc)
 
-        logger.info(f"[벡터 검색] {len(valid_indices)}개 후보 → {len(vector_docs)}개 유효")
+        #logger.info(f"[벡터 검색] {len(valid_indices)}개 후보 → {len(vector_docs)}개 유효")
     else:
         search_k = k * 5
         vector_docs = vector_ret.invoke(query, config={"search_kwargs": {"k": search_k}})
-        logger.info(f"[벡터 검색] 전체 검색 → {len(vector_docs)}개 후보")
+        #logger.info(f"[벡터 검색] 전체 검색 → {len(vector_docs)}개 후보")
 
     # === 3. BM25 검색 ===
     bm25_docs = []
@@ -346,13 +346,13 @@ def search_with_metadata_filter(
             bm25_docs = [d for d in candidates if d.metadata.get('faiss_id') in filtered_ids]
         else:
             bm25_docs = candidates[:k]
-        logger.info(f"[BM25 검색] {len(candidates)}개 후보 → {len(bm25_docs)}개 필터링 후")
+        #logger.info(f"[BM25 검색] {len(candidates)}개 후보 → {len(bm25_docs)}개 필터링 후")
 
     # === 4. 병합 및 최종 k개 반환 ===
     combined = {id(d): d for d in (vector_docs + bm25_docs)}.values()
     final_results = list(combined)[:k]
 
-    logger.info(f"[최종 결과] {len(final_results)}개 문서 반환")
+    #logger.info(f"[최종 결과] {len(final_results)}개 문서 반환")
     return final_results
 
 def get_unique_metadata_values(
@@ -396,7 +396,7 @@ def smart_search_vectorstore(
     # 1. 기본 검색
     basic_results = retriever.invoke(query)
     basic_results = basic_results[:k]
-    logger.info(f"[기본 검색] {len(basic_results)}개 문서 검색 완료")
+    #logger.info(f"[기본 검색] {len(basic_results)}개 문서 검색 완료")
     
     if not enable_detailed_search or not vectorstore or not sqlite_conn:
         logger.info("[안내] 상세 검색 비활성화 또는 컴포넌트 부족 → 기본 검색 결과만 반환")
@@ -421,13 +421,13 @@ def smart_search_vectorstore(
     
     counter = Counter(regulation_parts)
     most_extracted_category = counter.most_common(2)
-    logger.info(f"[빈도 분석] regulation_part 빈도: {dict(counter)}")
-    logger.info(f"[상위 카테고리] {most_extracted_category}")
+    #logger.info(f"[빈도 분석] regulation_part 빈도: {dict(counter)}")
+    #logger.info(f"[상위 카테고리] {most_extracted_category}")
     
     # 3. 상세 검색
     detailed_results = []
     for rank, (category, count) in enumerate(most_extracted_category, 1):
-        logger.info(f"[상세 검색 {rank}순위] '{category}' 카테고리 검색 시작 (빈도: {count})")
+        #logger.info(f"[상세 검색 {rank}순위] '{category}' 카테고리 검색 시작 (빈도: {count})")
         metadata_filter = {'regulation_part': category}
         
         try:
@@ -440,9 +440,9 @@ def smart_search_vectorstore(
                 sqlite_conn=sqlite_conn
             )
             detailed_results.extend(category_results)
-            logger.info(f"[상세 검색 {rank}순위] {len(category_results)}개 추가 문서 검색 완료")
+            #logger.info(f"[상세 검색 {rank}순위] {len(category_results)}개 추가 문서 검색 완료")
         except Exception as e:
-            logger.info(f"[경고] 상세 검색 {rank}순위 실패 ({category}): {e}")
+            #logger.info(f"[경고] 상세 검색 {rank}순위 실패 ({category}): {e}")
             continue
     
     # 4. 결과 병합
@@ -462,7 +462,7 @@ def smart_search_vectorstore(
             final_results.append(doc)
     
     final_results = final_results[:k]
-    logger.info(f"[최종 결과] 기본 {len(basic_results)}개 + 상세 {len(detailed_results)}개 → 중복 제거 후 {len(final_results)}개 반환")
+    #logger.info(f"[최종 결과] 기본 {len(basic_results)}개 + 상세 {len(detailed_results)}개 → 중복 제거 후 {len(final_results)}개 반환")
     
     return final_results