Question 1

Paperless-ngx가 llama.cpp를 임베딩에 사용할 때 'input (681 tokens) is too large to process. increase the physical batch size' 오류가 발생하는 이유는 무엇인가요?

Accepted Answer

해당 오류는 임베딩 백엔드(llama.cpp)가 설정된 물리적 배치 크기(`-b 512`)보다 큰 입력을 받기 때문에 발생합니다. 해결하려면 llama.cpp 명령에서 배치 크기를 최소 1024로 늘리십시오(예: `-b 1024`). 또는 더 큰 입력 크기를 지원하는 임베딩 모델을 사용하십시오. Paperless-ngx는 현재 `RAG_CHUNK_SIZE`를 1024로 하드코딩하고 있어 컨텍스트 창이 작은 모델에서 이 문제가 발생할 수 있습니다. 향후 업데이트에서 이 값을 조정할 수 있게 될 수 있습니다.

Question 2

PAPERLESS_DB_OPTIONS JSON이 무시되고 데이터베이스 타임아웃이 적용되지 않을 때 paperless.W001을 어떻게 수정하나요?

Accepted Answer

paperless-ngx v3.3.0에서는 경고에 표시된 JSON 형식을 사용하지 마세요:

# v3.3.0에서 파싱되지 않음; 옵션은 조용히 무시됨
PAPERLESS_DB_OPTIONS='{"timeout": "60"}'

대신 key=value 구문을 사용하세요. SQLite의 경우:

PAPERLESS_DB_OPTIONS=timeout=60

PostgreSQL의 경우 연결 타임아웃 옵션은 timeout이 아니라 connect_timeout입니다:

PAPERLESS_DB_OPTIONS=connect_timeout=60

Docker 사용 시:

docker run -e PAPERLESS_DB_OPTIONS=timeout=60 ...
# PostgreSQL:
docker run -e PAPERLESS_DB_OPTIONS=connect_timeout=60 ...

마이그레이션 후 PAPERLESS_DB_TIMEOUT을 완전히 제거하세요. 빈 값(PAPERLESS_DB_TIMEOUT=)으로 설정하지 마세요. v3.3.0은 ValueError: invalid literal for int() with base 10: ''와 함께 실패하기 때문입니다. 이전 변수는 v3.2에서 제거될 것이라는 경고에도 불구하고 v3.3.0에서 여전히 작동하지만, 올바른 PAPERLESS_DB_OPTIONS 형식을 사용하면 경고가 사라지고 설정이 적용됩니다.

Question 3

왜 Paperless-ngx에서 일괄 편집 시 태그가 저장되지 않나요?

Accepted Answer

Paperless-ngx를 ASGI(예: Granian) 환경에서 PostgreSQL 및 psycopg3와 함께 실행할 때 알려진 문제입니다. bulk modify_tags 작업이 M2M 쓰기가 절대 커밋되지 않는 다른 데이터베이스 트랜잭션에서 발생하기 때문에 조용히 실패합니다. 해결 방법: 태그는 문서 상세 보기(PATCH /api/documents/{id}/)에서 편집하면 작업이 성공합니다. 또는 가능하다면 WSGI 서버(예: Gunicorn)로 전환하여 비동기/동기 경계 문제를 회피하세요. 영구적인 수정을 위해 GitHub 이슈 #12699를 추적하세요.

Question 4

gpt-oss:20b 또는 qwen3:14b와 같은 thinking 지원 Ollama 모델을 사용할 때 Paperless-ngx AI 제안이 HTTP 500을 반환하는 문제는 어떻게 해결하나요?

Accepted Answer

이 오류는 Ollama/LlamaIndex 통합이 개별 호출의 `think=False` 옵션을 잘못 처리하여 `message.content`가 비어 있는 상태가 되기 때문에 발생하며, 이로 인해 Paperless-ngx가 예상된 JSON 응답을 파싱하는 중에 실패합니다.

Paperless-ngx 3.1.3의 임시 해결 방법:
1. AI/LLM 설정을 엽니다.
2. Ollama 모델을 `gpt-oss:20b` 또는 `qwen3:14b`에서 `llama3.1:8b` 또는 `gemma3:12b`와 같은 thinking 기능이 없는 모델로 변경합니다.
3. 저장한 후 Suggest를 다시 시도합니다.

Ollama를 직접 호출할 때는 `"think": false`를 전송하는 대신 `think` 매개변수를 생략하세요:

```bash
curl http://<ollama>:11434/api/chat -d '{
  "model": "gpt-oss:20b",
  "messages": [{"role":"user","content":"Return JSON with a field name set to test."}],
  "stream": false,
  "format": {"type":"object","properties":{"name":{"type":"string"}},"required":["name"]}
}'
```

영구적인 해결 방법: 업데이트된 Ollama/LlamaIndex 수정 사항인 `fix(ollama): honor per-call think=False`가 포함된 Paperless-ngx 릴리스로 업그레이드하세요. Docker의 경우:

```bash
docker compose pull
docker compose up -d
```

업그레이드 후 `gpt-oss:20b` 또는 `qwen3:14b`로 다시 전환하고 AI 제안을 다시 테스트하세요.

Question 5

Paperless-ngx를 3.0으로 업그레이드한 후 고급 쿼리를 사용하는 저장된 뷰에서 "Error listing search results" 오류를 해결하는 방법

Accepted Answer

Paperless-ngx 3.0에서 검색 백엔드가 변경되었습니다(Whoosh → Tantivy). 이로 인해 저장된 뷰에서 이전에는 유효했던 일부 고급 쿼리 구문이 더 이상 작동하지 않습니다. 두 가지 해결 방법이 있습니다:

1. `AND NOT field:value` 구문을 부정 연산자 `-field:value`로 대체하세요. 예를 들어 `AND NOT title:2024`를 `AND -title:2024`로 변경하세요.

2. `title:*202[0-3]`과 같은 와일드카드/정규식 문자 클래스 패턴은 제거하세요. 새 검색 백엔드에서는 와일드카드가 아직 지원되지 않습니다. 대신 값을 명시적으로 나열하세요.

올바르게 파싱되고 필터링되는 재작성된 쿼리 예시:
```
tag:steuer AND tag:valentin AND (title:2025 OR (-title:2024 AND -title:2023 AND -title:2022 AND -title:2021 AND -title:2019 AND -title:2018 AND created:2025))
```

영향을 받는 각 저장된 뷰를 편집하고 쿼리 문자열을 그에 맞게 업데이트하세요. 기존 `AND NOT` 동작 및 와일드카드에 대한 완전한 지원은 업스트림 Tantivy 수정과 향후 Paperless-ngx 릴리스에 따라 달라집니다.

Paperless-ngx

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