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| title: CertWeb Contrastive Embedding API
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| sdk: docker
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| app_port: 7860
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| # Contrastive Embedding API
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| CertWeb RAG용 **질의 → 768-dim 벡터** 임베딩을 Hugging Face Spaces에서 서빙합니다.
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| 모델은 HF **모델 리포**에서 로드하며, 이 Space 리포에는 모델 파일을 올리지 않습니다.
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| ## 1. 모델 리포에 올리기
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| `HUGGINGFACE_UPLOAD.md` §2 참고: `model.safetensors`, `config.json`, `tokenizer*.json`, `config_sentence_transformers.json`, `modules.json`, `1_Pooling/config.json` 등.
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| ## 2. 이 Space 만들기
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| 1. **New Space** → 이름 예: `certweb-contrastive-embed`, **SDK: Docker** 선택.
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| 2. 아래 **올릴 파일 목록**의 파일만 이 Space 리포에 업로드:
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| - `app.py`, `requirements.txt`, `Dockerfile`, `README.md`
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| 3. Space **Settings** → **Variables**:
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| - `HF_MODEL_ID`: 모델 repo ID (예: `your-org/your-model-id`)
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| - (비공개 리포면) `HF_TOKEN`: HF 토큰
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| ## 3. CertWeb 백엔드에 연결
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| Render `.env`:
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| ```env
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| RAG_CONTRASTIVE_ENABLE=true
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| RAG_CONTRASTIVE_EMBEDDING_URL=https://<your-org>-certweb-contrastive-embed.hf.space
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| ```
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| Space가 제공하는 **API URL** (예: `https://xxx.hf.space` 또는 별도 API 경로)을 그대로 넣으면 됩니다.
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| ## API 규약
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| - **POST /**
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| Body: `{"inputs": "질의 문자열"}`
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| Response: `[[float, ...]]` (768-dim 벡터 1개를 리스트로 감싼 형태)
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| - **GET /health**
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| Response: `{"status": "ok", "model_loaded": true}`
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