API명세서.md

@@ -559,10 +559,10 @@ MCP 서버를 초기화하고 서버 정보 및 지원 기능을 반환합니다
   "result": {
     "contents": [
       {
-    "uri": "memory://recent",
-    "mimeType": "application/json",
+        "uri": "memory://recent",
+        "mimeType": "application/json",
         "text": "{\"message\": \"Resource content for memory://recent\"}"
-    }
+      }
     ]
   }
 }

Rocky9 postgresql-17 설치 명령어.txt

@@ -1,23 +0,0 @@
-dnf install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-9-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
-dnf update -y
-dnf -qy module disable postgresql
-
-dnf install -y postgresql17-server
-
-su - postgres
-/usr/pgsql-17/bin/initdb -D /var/lib/pgsql/17/data/
-exit
-
-systemctl enable --now postgresql-17
-cd /tmp
-git clone --branch v0.8.1 https://github.com/pgvector/pgvector.git
-cd pgvector
-
-dnf config-manager --set-enabled crb
-dnf install -y perl-IPC-Run
-dnf install -y git gcc make postgresql17-devel redhat-rpm-config
-
-PATH=/usr/pgsql-17/bin:$PATH make
-PATH=/usr/pgsql-17/bin:$PATH make install
-
-systemctl restart postgresql-17

database_setup.sql

@@ -1,102 +0,0 @@
--- ============================================
--- Dewey 애플리케이션 데이터베이스 설정 스크립트
--- ============================================
--- 이 스크립트는 postgres superuser로 실행해야 합니다.
--- 실행 방법: psql -U postgres -f database_setup.sql
-
--- 1. dewey 사용자 생성 (이미 존재하면 스킵)
-DO $$
-BEGIN
-    IF NOT EXISTS (SELECT FROM pg_user WHERE usename = 'dewey') THEN
-        CREATE USER dewey WITH PASSWORD '0bk1rWu98mGl5ea3';
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자가 생성되었습니다.';
-    ELSE
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자가 이미 존재합니다.';
-    END IF;
-END $$;
-
--- 2. dewey_memory 데이터베이스 생성 (이미 존재하면 스킵)
-DO $$
-BEGIN
-    IF NOT EXISTS (SELECT FROM pg_database WHERE datname = 'dewey_memory') THEN
-        CREATE DATABASE dewey_memory OWNER dewey;
-        RAISE NOTICE 'dewey_memory 데이터베이스가 생성되었습니다.';
-    ELSE
-        RAISE NOTICE 'dewey_memory 데이터베이스가 이미 존재합니다.';
-    END IF;
-END $$;
-
--- 3. dewey_memory 데이터베이스에 연결
-\c dewey_memory
-
--- 3. pgvector 확장 설치 (superuser 권한 필요)
-CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
-
--- 4. dewey 사용자에게 필요한 최소 권한만 부여
---    (보안을 위해 최소한의 권한만 부여)
-GRANT CONNECT ON DATABASE dewey_memory TO dewey;
-GRANT USAGE ON SCHEMA public TO dewey;
-GRANT CREATE ON SCHEMA public TO dewey;
-
--- 5. 기존 테이블/시퀀스에 대한 권한 부여
-GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO dewey;
-GRANT ALL PRIVILEGES ON ALL SEQUENCES IN SCHEMA public TO dewey;
-
--- 6. 향후 생성될 테이블/시퀀스에 대한 기본 권한 설정
-ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON TABLES TO dewey;
-ALTER DEFAULT PRIVILEGES IN SCHEMA public GRANT ALL ON SEQUENCES TO dewey;
-
--- 7. dewey 사용자가 확장을 생성할 수 없도록 명시적으로 제한
---    (확장 생성은 superuser만 가능하므로 이미 제한되어 있음)
---    하지만 혹시 모를 권한을 명시적으로 제거
-REVOKE CREATE ON DATABASE dewey_memory FROM dewey;
-
--- 8. dewey 사용자가 다른 사용자를 생성하거나 권한을 부여할 수 없도록 제한
---    (이미 dewey는 일반 사용자이므로 불필요하지만 명시적으로 확인)
-DO $$
-BEGIN
-    -- dewey가 superuser인지 확인하고 제거 (혹시 모를 경우 대비)
-    IF EXISTS (
-        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usesuper = true
-    ) THEN
-        ALTER USER dewey WITH NOSUPERUSER;
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 superuser 권한이 제거되었습니다.';
-    ELSE
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 일반 사용자입니다.';
-    END IF;
-    
-    -- dewey가 데이터베이스를 생성할 수 없도록 제한
-    IF EXISTS (
-        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usecreatedb = true
-    ) THEN
-        ALTER USER dewey WITH NOCREATEDB;
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 CREATEDB 권한이 제거되었습니다.';
-    ELSE
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 CREATEDB 권한이 없습니다.';
-    END IF;
-    
-    -- dewey가 다른 사용자를 생성할 수 없도록 제한
-    IF EXISTS (
-        SELECT 1 FROM pg_user WHERE usename = 'dewey' AND usecreaterole = true
-    ) THEN
-        ALTER USER dewey WITH NOCREATEROLE;
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자의 CREATEROLE 권한이 제거되었습니다.';
-    ELSE
-        RAISE NOTICE 'dewey 사용자는 이미 CREATEROLE 권한이 없습니다.';
-    END IF;
-END $$;
-
--- 9. 권한 확인
-\echo '=== dewey 사용자 권한 확인 ==='
-\du dewey
-
-\echo '=== public 스키마 권한 확인 ==='
-\dn+ public
-
-\echo '=== pgvector 확장 확인 ==='
-SELECT extname, extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'vector';
-
-\echo '=== 스크립트 실행 완료 ==='
-\echo 'dewey 사용자는 이제 최소한의 권한만 가지고 있습니다.'
-\echo '애플리케이션은 테이블/인덱스 생성 및 데이터 조작만 가능합니다.'
-

src/main/java/com/pandol365/dewey/api/controller/McpController.java

@@ -180,7 +180,7 @@ public class McpController {
                     toolArguments = params.getArguments();
                 }
 
-                    yield mcpService.callTool(toolName, toolArguments);
+                yield mcpService.callTool(toolName, toolArguments);
             }
             case "resources/list" -> mcpService.listResources();
             case "resources/read" -> {

src/main/java/com/pandol365/dewey/config/DatabaseInitializer.java

@@ -1,162 +0,0 @@
-package com.pandol365.dewey.config;
-
-import lombok.RequiredArgsConstructor;
-import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
-import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
-import org.springframework.core.annotation.Order;
-import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
-import org.springframework.stereotype.Component;
-
-/**
- * 데이터베이스 초기화
- * 프로젝트 시작 시 pgvector 확장 및 테이블 자동 생성
- */
-@Slf4j
-@Component
-@Order(1) // 다른 초기화보다 먼저 실행
-@RequiredArgsConstructor
-public class DatabaseInitializer implements CommandLineRunner {
-
-    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
-
-    @Override
-    public void run(String... args) {
-        try {
-            log.info("=== 데이터베이스 초기화 시작 ===");
-            
-            // 1. pgvector 확장 확인 (확장 생성은 시도만 하고, 실패해도 계속 진행)
-            boolean pgvectorAvailable = checkPgVectorExtension();
-            
-            if (!pgvectorAvailable) {
-                log.warn("pgvector 확장이 설치되지 않았습니다. 벡터 검색 기능을 사용하려면 pgvector 확장을 설치해주세요.");
-                log.warn("설치 방법: PostgreSQL 서버에서 다음 명령어 실행:");
-                log.warn("  psql -U postgres -d dewey_memory -c 'CREATE EXTENSION vector;'");
-                log.warn("또는 dewey 사용자에게 확장 생성 권한 부여 후 애플리케이션 재시작");
-                log.info("=== 데이터베이스 초기화 완료 (pgvector 없음) ===");
-                return;
-            }
-            
-            // 2. memory_embeddings 테이블 생성
-            createMemoryEmbeddingsTable();
-            
-            // 3. 인덱스 생성
-            createVectorIndex();
-            
-            log.info("=== 데이터베이스 초기화 완료 ===");
-            
-        } catch (Exception e) {
-            log.error("데이터베이스 초기화 실패: {}", e.getMessage(), e);
-            // 초기화 실패해도 애플리케이션은 계속 실행 (이미 존재하는 경우 등)
-        }
-    }
-
-    /**
-     * pgvector 확장 확인
-     * @return 확장이 사용 가능하면 true
-     */
-    private boolean checkPgVectorExtension() {
-        try {
-            log.info("pgvector 확장 확인 중...");
-            
-            // 현재 데이터베이스에서 확장이 이미 존재하는지 확인
-            Integer count = jdbcTemplate.queryForObject(
-                "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
-                Integer.class
-            );
-            
-            if (count != null && count > 0) {
-                log.info("pgvector 확장이 이미 설치되어 있습니다.");
-                return true;
-            }
-            
-            // 확장이 없으면 생성 시도
-            log.info("pgvector 확장 생성 시도 중...");
-            try {
-                jdbcTemplate.execute("CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector");
-                
-                // 생성 후 다시 확인
-                count = jdbcTemplate.queryForObject(
-                    "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
-                    Integer.class
-                );
-                
-                if (count != null && count > 0) {
-                    log.info("pgvector 확장 생성 완료");
-                    return true;
-                } else {
-                    log.warn("pgvector 확장 생성 후에도 확인되지 않습니다.");
-                    return false;
-                }
-            } catch (Exception e) {
-                // 확장이 이미 존재하는 경우도 있으므로 다시 확인
-                log.debug("CREATE EXTENSION 실패, 재확인 중: {}", e.getMessage());
-                count = jdbcTemplate.queryForObject(
-                    "SELECT COUNT(*) FROM pg_extension WHERE extname = 'vector'",
-                    Integer.class
-                );
-                
-                if (count != null && count > 0) {
-                    log.info("pgvector 확장이 존재합니다 (생성 시도 중 오류 발생했지만 확장은 존재함)");
-                    return true;
-                }
-                
-                log.warn("pgvector 확장 생성 실패: {}", e.getMessage());
-                log.warn("현재 데이터베이스에 pgvector 확장이 없습니다. 다음 명령어를 실행해주세요:");
-                log.warn("  psql -d dewey_memory -c 'CREATE EXTENSION vector;'");
-                return false;
-            }
-            
-        } catch (Exception e) {
-            log.error("pgvector 확장 확인 중 오류 발생: {}", e.getMessage(), e);
-            return false;
-        }
-    }
-
-    /**
-     * memory_embeddings 테이블 생성
-     */
-    private void createMemoryEmbeddingsTable() {
-        try {
-            log.info("memory_embeddings 테이블 생성 중...");
-            String sql = """
-                CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory_embeddings (
-                  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
-                  memory_id BIGINT NULL,
-                  user_id VARCHAR(255),
-                  memory_text TEXT NOT NULL,
-                  importance INT DEFAULT 1,
-                  created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
-                  embedding VECTOR(768) NOT NULL
-                )
-                """;
-            jdbcTemplate.execute(sql);
-            log.info("memory_embeddings 테이블 생성 완료");
-        } catch (Exception e) {
-            log.warn("memory_embeddings 테이블 생성 실패 (이미 존재할 수 있음): {}", e.getMessage());
-        }
-    }
-
-    /**
-     * 벡터 인덱스 생성 (cosine similarity)
-     */
-    private void createVectorIndex() {
-        try {
-            log.info("벡터 인덱스 생성 중...");
-            // 기존 인덱스가 있으면 삭제 후 재생성 (IF NOT EXISTS는 ivfflat에서 지원 안 함)
-            String dropIndexSql = "DROP INDEX IF EXISTS memory_embeddings_embedding_idx";
-            jdbcTemplate.execute(dropIndexSql);
-            
-            // ivfflat 인덱스 생성 (lists=100은 데이터량에 따라 조정 필요)
-            String createIndexSql = """
-                CREATE INDEX memory_embeddings_embedding_idx 
-                ON memory_embeddings USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) 
-                WITH (lists = 100)
-                """;
-            jdbcTemplate.execute(createIndexSql);
-            log.info("벡터 인덱스 생성 완료");
-        } catch (Exception e) {
-            log.warn("벡터 인덱스 생성 실패 (이미 존재할 수 있음): {}", e.getMessage());
-        }
-    }
-}
-

src/main/java/com/pandol365/dewey/config/EmbeddingConfig.java

@@ -1,16 +0,0 @@
-package com.pandol365.dewey.config;
-
-import org.springframework.boot.web.client.RestTemplateBuilder;
-import org.springframework.context.annotation.Bean;
-import org.springframework.context.annotation.Configuration;
-import org.springframework.web.client.RestTemplate;
-
-@Configuration
-public class EmbeddingConfig {
-
-    @Bean
-    public RestTemplate restTemplate(RestTemplateBuilder builder) {
-        return builder.build();
-    }
-}
-

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/EmbeddingClient.java

@@ -1,128 +0,0 @@
-package com.pandol365.dewey.domain.memory.service;
-
-import lombok.RequiredArgsConstructor;
-import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
-import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
-import org.springframework.stereotype.Component;
-import org.springframework.web.client.RestTemplate;
-import org.springframework.web.util.UriComponentsBuilder;
-
-import java.util.List;
-import java.util.Map;
-
-/**
- * 임베딩 생성 클라이언트
- * all-mpnet-base-v2 (768d) 같은 로컬/외부 서비스에 HTTP 호출
- */
-@Slf4j
-@Component
-@RequiredArgsConstructor
-public class EmbeddingClient {
-
-    private final RestTemplate restTemplate;
-
-    @Value("${embedding.api.base-url:http://localhost:8000}")
-    private String embeddingBaseUrl;
-
-    @Value("${embedding.api.path:/embeddings}")
-    private String embeddingPath;
-
-    @Value("${embedding.api.model:sentence-transformers/all-mpnet-base-v2}")
-    private String embeddingModel;
-
-    /**
-     * 텍스트 임베딩 생성
-     * Infinity API 형식: 요청 { "model": "...", "input": "..." }, 응답 { "data": [{"embedding": [...]}] }
-     */
-    public float[] embed(String text) {
-        try {
-            String url = UriComponentsBuilder.newInstance()
-                    .scheme(extractScheme(embeddingBaseUrl))
-                    .host(extractHost(embeddingBaseUrl))
-                    .port(extractPort(embeddingBaseUrl))
-                    .path(embeddingPath == null ? "/embeddings" : embeddingPath)
-                    .toUriString();
-
-            // Infinity API 요청 형식: {"model": "...", "input": "..."}
-            Map<String, Object> request = Map.of(
-                    "model", embeddingModel != null ? embeddingModel : "sentence-transformers/all-mpnet-base-v2",
-                    "input", text
-            );
-
-            @SuppressWarnings("unchecked")
-            Map<String, Object> resp = restTemplate.postForObject(
-                    url,
-                    request,
-                    Map.class
-            );
-
-            if (resp == null || !resp.containsKey("data")) {
-                throw new IllegalStateException("data field missing in response");
-            }
-
-            Object dataObj = resp.get("data");
-            if (!(dataObj instanceof List<?> dataList) || dataList.isEmpty()) {
-                throw new IllegalStateException("data is not a non-empty list");
-            }
-
-            // data[0].embedding 추출
-            Object firstItem = dataList.get(0);
-            if (!(firstItem instanceof Map<?, ?> firstMap)) {
-                throw new IllegalStateException("data[0] is not a map");
-            }
-
-            Object embObj = firstMap.get("embedding");
-            if (!(embObj instanceof List<?> list)) {
-                throw new IllegalStateException("embedding is not a list");
-            }
-
-            float[] embedding = new float[list.size()];
-            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
-                Object v = list.get(i);
-                if (v instanceof Number num) {
-                    embedding[i] = num.floatValue();
-                } else {
-                    throw new IllegalStateException("embedding element is not numeric");
-                }
-            }
-            return embedding;
-        } catch (Exception e) {
-            log.error("임베딩 생성 실패: {}", e.getMessage(), e);
-            throw new RuntimeException("Failed to generate embedding", e);
-        }
-    }
-
-    // 간단한 URL 파서 (기본값 포함)
-    private String extractScheme(String url) {
-        if (url == null || url.isBlank()) return "http";
-        int idx = url.indexOf("://");
-        return idx > 0 ? url.substring(0, idx) : "http";
-    }
-
-    private String extractHost(String url) {
-        if (url == null || url.isBlank()) return "localhost";
-        String noScheme = url.contains("://") ? url.substring(url.indexOf("://") + 3) : url;
-        int slash = noScheme.indexOf('/');
-        String hostPort = slash >= 0 ? noScheme.substring(0, slash) : noScheme;
-        int colon = hostPort.indexOf(':');
-        return colon >= 0 ? hostPort.substring(0, colon) : hostPort;
-    }
-
-    private Integer extractPort(String url) {
-        if (url == null || url.isBlank()) return null;
-        String noScheme = url.contains("://") ? url.substring(url.indexOf("://") + 3) : url;
-        int slash = noScheme.indexOf('/');
-        String hostPort = slash >= 0 ? noScheme.substring(0, slash) : noScheme;
-        int colon = hostPort.indexOf(':');
-        if (colon >= 0) {
-            String portStr = hostPort.substring(colon + 1);
-            try {
-                return Integer.parseInt(portStr);
-            } catch (NumberFormatException ignored) {
-                return null;
-            }
-        }
-        return null;
-    }
-}
-

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/MemoryVectorStore.java

@@ -1,73 +0,0 @@
-package com.pandol365.dewey.domain.memory.service;
-
-import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.Memory;
-import lombok.RequiredArgsConstructor;
-import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
-import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
-import org.springframework.stereotype.Component;
-import com.pgvector.PGvector;
-
-import java.time.LocalDateTime;
-import java.util.List;
-
-/**
- * PGVector 기반 메모리 벡터 스토어
- * 별도 테이블 memory_embeddings 에 저장/검색
- */
-@Slf4j
-@Component
-@RequiredArgsConstructor
-public class MemoryVectorStore {
-
-    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
-
-    private static final String TABLE_NAME = "memory_embeddings";
-
-    /**
-     * 임베딩과 함께 저장 (permanent 목적)
-     */
-    public void save(String userId, String memoryText, Integer importance, float[] embedding) {
-        try {
-            PGvector pgVector = new PGvector(embedding);
-            jdbcTemplate.update(
-                    "INSERT INTO " + TABLE_NAME + " (user_id, memory_text, importance, created_at, embedding) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
-                    userId,
-                    memoryText,
-                    importance != null ? importance : 1,
-                    LocalDateTime.now(),
-                    pgVector
-            );
-        } catch (Exception e) {
-            log.error("memory_embeddings 저장 실패: {}", e.getMessage(), e);
-            throw new RuntimeException("Failed to store embedding", e);
-        }
-    }
-
-    /**
-     * 코사인 유사도 기반 검색
-     */
-    public List<Memory> search(float[] queryEmbedding, int limit) {
-        try {
-            PGvector pgVector = new PGvector(queryEmbedding);
-            String sql = "SELECT id, user_id, memory_text, importance, created_at, " +
-                    "       (embedding <=> ?) AS distance " +
-                    "FROM " + TABLE_NAME + " " +
-                    "ORDER BY embedding <=> ? " +
-                    "LIMIT ?";
-            return jdbcTemplate.query(sql, (rs, rowNum) -> {
-                Memory m = new Memory();
-                m.setId(rs.getLong("id"));
-                m.setUserId(rs.getString("user_id"));
-                m.setMemoryText(rs.getString("memory_text"));
-                m.setImportance(rs.getInt("importance"));
-                m.setCreatedAt(rs.getTimestamp("created_at").toLocalDateTime());
-                m.setUpdatedAt(null);
-                return m;
-            }, pgVector, pgVector, limit);
-        } catch (Exception e) {
-            log.error("memory_embeddings 검색 실패: {}", e.getMessage(), e);
-            throw new RuntimeException("Failed to search embeddings", e);
-        }
-    }
-}
-

src/main/java/com/pandol365/dewey/domain/memory/service/impl/MemoryServiceImpl.java

@@ -4,8 +4,6 @@ import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.Memory;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.model.TemporaryMemory;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.repository.MemoryRepository;
 import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.MemoryService;
-import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.EmbeddingClient;
-import com.pandol365.dewey.domain.memory.service.MemoryVectorStore;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
 import org.springframework.data.domain.PageRequest;
@@ -31,8 +29,6 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
     
     private final MemoryRepository memoryRepository;
     private final RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
-    private final EmbeddingClient embeddingClient;
-    private final MemoryVectorStore memoryVectorStore;
 
     private static final String TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX = "tempMemory:";
     private static final String USER_TEMP_MEMORY_KEY_PREFIX = "user:tempMemories:";
@@ -63,14 +59,6 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
         redisTemplate.opsForZSet().add(userMemoriesKey, memoryKey, System.currentTimeMillis());
         redisTemplate.expire(userMemoriesKey, ttl);
         
-        // 임베딩 생성 및 PGVector 저장 (실패해도 Redis 저장은 유지)
-        try {
-            float[] embedding = embeddingClient.embed(memoryText);
-            memoryVectorStore.save(userId, memoryText, importance, embedding);
-        } catch (Exception e) {
-            log.warn("임베딩 저장 실패 (계속 진행): {}", e.getMessage());
-        }
-        
         return temporaryMemory;
     }
     
@@ -121,16 +109,10 @@ public class MemoryServiceImpl implements MemoryService {
     @Override
     @Transactional(readOnly = true)
     public List<Memory> searchMemoriesByVector(String query, String userId, Integer limit) {
-        log.info("벡터 기반 메모리 검색: query={}, userId(optional)={}, limit={}", query, userId, limit);
+        log.info("벡터 기반 메모리 검색: query={}, userId={}, limit={}", query, userId, limit);
         
-        int topK = limit != null && limit > 0 ? limit : 5;
-        try {
-            float[] embedding = embeddingClient.embed(query);
-            return memoryVectorStore.search(embedding, topK);
-        } catch (Exception e) {
-            log.error("벡터 검색 실패: {}", e.getMessage(), e);
-            return List.of();
-        }
+        // TODO: 벡터 유사도 검색 구현 (Spring AI PgVectorStore 사용)
+        return List.of();
     }
     
     @Override

src/main/resources/application.properties

@@ -1,7 +1,7 @@
 spring.application.name=dewey
 
 # PostgreSQL
-spring.datasource.url=jdbc:postgresql://192.168.100.230:5432/dewey_memory
+spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/dewey_memory
 spring.datasource.username=dewey
 spring.datasource.password=0bk1rWu98mGl5ea3
 spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver
@@ -15,9 +15,3 @@ spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true
 # Redis
 spring.data.redis.host=localhost
 spring.data.redis.port=6379
-
-# Embedding service
-# all-mpnet-base-v2 768d embedding endpoint (infinity)
-embedding.api.base-url=http://192.168.100.220:8000
-embedding.api.path=/embeddings
-embedding.api.model=sentence-transformers/all-mpnet-base-v2