Revert "[Feat] corpus import/embedding batch script 추가 및 분류 조회 안정화 (#38)"

README.md

@@ -43,30 +43,6 @@ python scripts/import_corpus.py /absolute/path/to/file.xlsx
 - 엑셀 시트명은 `jd_embed_corpus`, `question_embed_corpus`를 사용합니다.
 - `source_analysis_id`, `source_question_id` 기준으로 `INSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE` 방식으로 적재합니다.
 
-## Corpus Embedding Sync Script
-
-관리자 API 대신 Python 스크립트로 corpus 임베딩을 일괄 동기화할 수 있습니다.
-
-실행:
-
-```bash
-source .venv/bin/activate
-pip install -r scripts/requirements-corpus-import.txt
-python scripts/sync_corpus_embeddings.py --env-file .env
-```
-
-옵션 예시:
-
-```bash
-python scripts/sync_corpus_embeddings.py --env-file .env --limit 100
-python scripts/sync_corpus_embeddings.py --env-file .env --job-only
-python scripts/sync_corpus_embeddings.py --env-file .env --question-only --batch-size 16
-```
-
-- `.env`의 `DB_URL`, `DB_USERNAME`, `DB_PASSWORD`, `COHERE_API_KEY`를 사용합니다.
-- 기본 모델은 `embed-v4.0`, 기본 배치 크기는 `32`입니다.
-- `mock_job_posting_embeddings`, `mock_question_embeddings` 테이블에 `INSERT ... ON CONFLICT DO UPDATE` 방식으로 적재합니다.
-
 ## CI/CD
 
 - `CI`: `main`, `develop` 브랜치 push 및 PR에서 테스트와 Docker 이미지 빌드를 실행합니다.

scripts/requirements-corpus-import.txt

@@ -1,3 +1,2 @@
 openpyxl>=3.1.0
 psycopg[binary]>=3.1.0
-requests>=2.31.0

src/main/java/com/jobdri/jobdri_api/domain/classification/repository/DetailClassificationRepository.java

@@ -11,14 +11,6 @@
 
 public interface DetailClassificationRepository extends JpaRepository<DetailClassification, Long> {
     List<DetailClassification> findAllByMiddleClassificationId(Long middleClassificationId);
-    @Query("""
-            SELECT dc
-            FROM DetailClassification dc
-            JOIN FETCH dc.middleClassification mc
-            JOIN FETCH mc.classification
-            WHERE dc.id = :id
-            """)
-    Optional<DetailClassification> findWithHierarchyById(@Param("id") Long id);
     Optional<DetailClassification> findByDetailNameIgnoreCase(String detailName);
     long countByDetailNameIgnoreCase(String detailName);