Degraded와 fail-soft 저장소

DB가 죽었을 때 전체를 죽일 것인가, 품질을 낮춰 계속할 것인가의 문제다. 검색은 후자가 맞다. 근거가 조금 부족해도 답을 주는 게 낫다.
이게 Fail-soft의 저장소 버전이다.

세 가지 실패와 대응

무엇이 죽나	대응	결과
MongoDB	canonical seed로 폴백	카탈로그 정본으로 계속 검색
Qdrant	벡터 채널만 건너뜀	BM25 + 구조화 채널로 계속
둘 다	완화 → core block set	최소 후보라도 제공

Python
try:
    docs = await get_catalog_store().list_all_blocks()
    if docs:
        result = {d["block_id"]: d for d in docs if d.get("block_id")}
except PyMongoError as exc:
    logger.debug("CatalogReadRepository MongoDB fallback: %s", exc)

if not result:
    from ai_agent.workflow.data.catalog.block_data import BLOCK_CATALOG
    result = {...}
    source = "canonical_seed_fallback"

제일 중요한 규칙 — 조용히 숨기지 않는다

TEXT
vector               Qdrant 의미 검색
mongo_snapshot       Mongo projection 조회 또는 seed fallback
bm25_lexical         정확 어휘 검색
category_structured  category 규칙 검색

각 채널의 상태를 정상 / 빈 결과 / degraded로 나눠 남긴다. mongo_snapshot=degraded와 실제 결과 개수를 함께 기록한다.

폴백이 성공했다고 정상인 척하면, 운영에서 몇 주 동안 seed로만 돌고 있었다는 걸 아무도 모른다. 조용한 성공이 조용한 0건보다 위험하다.

채널-로컬 저하 플래그

Python
def _vector_search_available(service) -> bool:
    return bool(getattr(service, "vector_available", True))

def retrieve_vector_block_ids(service, user_prompt, *, k, score_threshold):
    if not _vector_search_available(service):
        logger.info("[catalog_rag] Qdrant degraded 상태라 vector 검색을 건너뜁니다.")
        return []
    try:
        results = store.similarity_search_with_score(user_prompt, k=k)
    except Exception as search_error:
        _mark_vector_degraded(service, search_error)     # 이 채널만 저하로 표시
        return []

저하 상태는 프로세스 로컬이다. 죽은 Qdrant에 매 요청 붙어 타임아웃을 반복하지 않는다.
실패가 채널 밖으로 안 나간다. 벡터가 죽어도 hybrid 검색 전체는 계속 돈다.
짧은 timeout(motor 5초)이 전제다. 30초를 기다리면 fail-soft가 의미를 잃는다.

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한 줄 정리

fail-soft는 품질을 낮춰 계속하되, 낮췄다는 사실을 반드시 남기는 것이다.

Degraded와 fail-soft 저장소

Degraded와 fail-soft 저장소

세 가지 실패와 대응

제일 중요한 규칙 — 조용히 숨기지 않는다

채널-로컬 저하 플래그

한 줄 정리

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