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status: closed
closed_date: 2026-03-21
closed_reason: 260320 다형식문서 RAG 계획으로 흡수 또는 구현 완료
tags: [plans, companyx, rag, answer-composition, scenario, troubleshooting]
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closed_date: 2026-03-21
closed_reason: 260320 다형식문서 RAG 계획으로 흡수 또는 구현 완료

# Company X RAG 답변합성 시나리오·트러블 동시종결 계획

**작성일**: 2026-03-15
**상태**: 닫힘 — 미완료 항목은 260320 계획으로 흡수
**검토일**: 2026-03-17
**갱신일**: 2026-03-20
**종결 사유**: 260320 다형식문서 RAG 계획이 범위를 확장(벡터+키워드+Apache AGE 3중 검색)하여 본 계획의 미완료 항목(5A 배포, 5B 검증)을 흡수. [워크로그](../worklog/260320_companyx_rag_계획통합_260315닫기_260320흡수.md) 참조.
**후속 계획**: [260320 로빙 다형식문서 RAG 적용1 계획](./260320_로빙_다형식문서_RAG_적용1_계획.md)
**목표**: Company X 내부문서 근거응답 경로를 `대표 질문 특례 처리`에서 `공통 계약 기반 답변합성` 구조로 바꾸되, 구현 전에 `현재 NAS 문서 운영 상태 + 현재 임베딩 전제`를 다시 닫고 대응 troubleshooting 문서와 scenario 문서를 함께 닫습니다.

> **2026-03-17 코드 검토 결과 (갱신)**:
> - Phase 1~3(구조 분리, 질문 유형 계약, 근거 채택 판정): **구현 완료**
> - Phase 4(LLM 전환 + Pydantic 출력 검증): **구현 완료** — `_call_llm_companyx_grounding()` + `CompanyXRAGOutput` Pydantic 검증. `settings.DEFAULT_LLM_MODEL`(gpt-5-mini) SSOT 참조.
> - Phase 5A(인덱싱 파이프라인 전환): **코드 전환 완료, 배포 미완료** — PDF 6페이지 분할 → Base64 → `embed_items()`, `task_type`(RETRIEVAL_DOCUMENT/QUERY) 전달, `metadata` pass-through 구현. skill-embedding + skill-rag-file 양쪽 반영.
> - Phase 5B: **미완료** — A 배포 후 진행.
> 상세 내용: [260317_companyx_grounding_코드검토_및_문서현행화](../worklog/260317_companyx_grounding_코드검토_및_문서현행화.md)

## 관련 문서
- [Company X RAG 답변 합성 회귀](../troubleshooting/260312_companyx_rag_answer_composition_regression.md)
- [Company X 내부 문서 RAG 응답 아이디어](../ideas/260312_companyx_내부문서_rag_응답_아이디어.md)
- [Company X 내부 문서 근거응답 사용자 시나리오](../scenarios/260312_companyx_내부문서_근거응답_사용자시나리오.md)
- [Company X RAG 답변합성 시나리오·트러블 동시종결 리서치](../research/260315_companyx_rag_답변합성_시나리오동시종결_리서치.md)
- [Company X RAG 스킬 문서](../../skills/companyx-rag/SKILL.md)

## 연결 구조
- 같은 레벨 입력: `ideas/260312_companyx_내부문서_rag_응답_아이디어.md`, `scenarios/260312_companyx_내부문서_근거응답_사용자시나리오.md`
- 단일 리서치: `research/260315_companyx_rag_답변합성_시나리오동시종결_리서치.md`
- 단일 플랜: 본 문서 1개
- 닫힘 흐름: 본 플랜 완료 기준 충족 시 시나리오/리서치/트러블 동시 닫힘 (아이디어 문서는 종결 상태 유지)

## 1. 이번 계획의 결정
- 현재 코드 기준으로 Phase 1~3(구조 분리, 질문 유형 계약, 근거 채택 판정)은 구현 완료 상태입니다.
- **Phase 4(LLM 전환 + Pydantic 출력 검증)는 구현 완료**입니다. `_call_llm_companyx_grounding()` + `CompanyXRAGOutput` Pydantic 검증 도입.
- 남은 핵심은 `Phase 5A 배포` + `Phase 5B 테스트/검증`입니다.
- **저장 전제 (SSOT)**: PostgreSQL `team_document_chunk`가 `skill-rag-file` 문서 청크의 **Single Source of Truth**입니다. `upload.py`, `reindex.py`, `search.py` 모두 `PostgresDocumentVectorStore`를 사용하며, ChromaDB는 레거시 실험 스크립트(`rebuild_chroma_collection.py`)에서만 쓰이고 운영 API와 분리됩니다. 이 계획에서 "DB 전환" 작업은 없으며, 대신 **스키마 최적화 및 인덱스 재생성** 관점에서 관리합니다.
- **임베딩 전제 갱신**: 컬렉션 차원 `384`는 더 이상 사용하지 않으며, `768`도 Gemini 2 기준으로 **전량 재임베딩**해야 합니다.
- **Go 전환 근거**: 내부 NAS Go 동기화 리서치의 1분 벤치마크는 Go가 Python 대비 **총 사이클 +5~6%** 수준이며, “무조건 큰 폭의 시간 단축”을 보장하지 않습니다.
- **인덱싱 파이프라인 전환**: `skill-rag-file`의 텍스트 변환 후 청킹 방식(pdftotext/PyPDF2/OCR/문자단위 분할)을 Gemini Embedding 2 원본 파일 직접 임베딩으로 전환합니다. 이 계획에서 닫습니다. 텍스트 변환 방식으로 임베딩한 뒤 전환하면 전량 재임베딩이 두 번 발생하므로, 파이프라인 전환이 임베딩보다 반드시 선행합니다.
- **임베딩 전담 원칙**: 임베딩 관련 로직은 `skill-embedding`이 전담합니다. `skill-rag-file`에서 Gemini API를 직접 호출하면 모델 관리와 비용 트래킹이 파편화되므로, PDF/이미지 바이트 입력 엔드포인트를 `skill-embedding`에 추가하는 방향으로 확장합니다.
- 이 문제는 `검색 인프라 확장`보다 `답변 합성 계약 부재` 문제로 다룹니다.
- 질문별 `if` 분기, 질문별 direct answer, 질문별 프롬프트 추가로 닫지 않습니다.
- `Company X grounding` 경로에 공통 계약 3개를 먼저 고정합니다.
  1. 질문 유형 계약
  2. 근거 채택 계약
  3. 근거 부족 시 실패 계약
- 성공 기준은 `검색 hit 존재`가 아니라 `직접 답 + 질문 적합 근거 또는 명시적 부족 안내`로 바꿉니다.

## 2. 범위
- 포함:
  - `skill-rag-file` 인덱싱 파이프라인 → Gemini Embedding 2 원본 파일 직접 임베딩 전환
  - Company X RAG의 현재 임베딩 경로/차원 재검증
  - NAS 최신 문서 동기화본과 검색 컬렉션 반영 상태 확인
  - `rb8001/app/services/companyx_grounding_service.py`
  - Company X 재오픈 기준 질문 20개의 응답 계약
  - `SKILL.md`와 코드 계약 정합화
  - 테스트 보강
- 제외:
  - Company X 전체 문서셋 대규모 확대
  - 다른 RAG 경로 공통화
  - Prompt DB 전면화
  - `skill-rag-file` 자체 리팩토링 (인덱싱 파이프라인 전환 외)

## 3. 공통 계약 고정안

### A. 질문 유형 계약
- 최소 유형은 아래 4개로 고정합니다.
  - 설명형
  - 사실 확인형
  - 수치 확인형
  - 재정리형
- 판단 결과는 코드 내부 enum 또는 동등한 상수로 다룹니다.
- 질문별 문자열 특례가 아니라 유형별 처리로 묶습니다.

### B. 근거 채택 계약
- 검색 결과가 있다고 바로 근거로 채택하지 않습니다.
- 채택 기준:
  - 질문의 핵심 엔티티와 직접 관련이 있어야 합니다.
  - 질문 유형에 맞는 문서여야 합니다.
  - 상위 결과라도 질문과 무관하면 버립니다.
- `relevance_score`는 후보 신호일 뿐, 최종 성공 판정 기준이 아닙니다.

### C. 실패 계약
- 아래 경우는 성공처럼 반환하지 않습니다.
  - 검색 결과 0개
  - 검색 결과는 있으나 질문과 무관
  - 수치/규정 질문인데 단정 가능한 근거가 없음
- 실패 응답은 아래 셋 중 하나로 고정합니다.
  - `문서 없음`
  - `질문과 맞는 문서 미확인`
  - `내부 문서만으로는 단정 불가`

## 4. 구현 원칙
- **인덱싱 파이프라인 전환**: 텍스트 변환 후 청킹하는 현재 방식을 Gemini Embedding 2의 멀티모달 직접 임베딩으로 전환합니다.
  - 대상: PDF, 이미지, docx 등 모든 파일 형식 — 텍스트 추출 없이 원본 파일 직접 임베딩
  - 제한: 텍스트 8,192 토큰, PDF 6페이지 단위, 영상 120초, 오디오 80초
  - 기존 텍스트 추출 파이프라인(pdftotext, PyPDF2, OCR)은 제거 대상
- **RAG 구조 전환**: 현재 규칙 기반 문자열 조합은 RAG가 아닙니다. 검색된 청크를 컨텍스트로 LLM에 전달해 답변을 생성하는 구조로 전환합니다.
  - 플로우: 질문 임베딩 → pgvector 유사도 검색 → 적합 청크 선별 → LLM 컨텍스트 전달 → 답변 생성
  - LLM: 현재 rb8001 기준 모델 사용 (gpt-4o-mini 계열)
  - 근거 부족 시 LLM에게 "문서 없음"을 명시적으로 지시하는 시스템 프롬프트 포함
- **LLM 출력 형식 강제**: LLM 응답을 프롬프트 지시만으로 믿지 않습니다. `Pydantic` typed validation으로 출력 형식을 검증합니다.
  - 근거: [Pydantic AI 도입 기반 LLM 출력 안정화 방향확정 리서치](../research/260313_pydantic_ai_도입_기반_llm_출력_안정화_방향확정_리서치.md) — 프롬프트만으로 형식 일탈을 막지 못함이 실측 확인됨
  - 방식: `Pydantic-only` 우선 (`Pydantic AI`는 의존성 부담으로 2차)
  - **핵심**: 텍스트를 생성하는 것이 아니라 `evidence_docs`와 `failure_reason`을 구조화된 JSON으로 받는 것이 목적입니다. Slack UI나 다른 채널로 전달 시 파싱 에러를 원천 차단합니다.
  - 출력 스키마: `direct_answer(str)`, `evidence_docs(List[str])`, `failure_reason(Optional[str])` 필드 고정
  - 검증 실패 시 성공처럼 반환하지 않습니다. 명시적 실패 응답으로 처리합니다.
- `SKILL.md`의 답변 순서(`direct answer -> evidence documents -> short evidence summary`)를 LLM 프롬프트 계약으로 내립니다.
- 질문별 direct answer 하드코딩을 더 늘리지 않습니다.
- 질문 유형 판정과 근거 채택 판정은 별도 함수로 분리합니다.
- `검색됨`과 `답할 수 있음`을 같은 상태로 취급하지 않습니다.
- 메타 대화(`어떤 부분이 더 필요하신지...`)는 실패 기본 경로로 사용하지 않습니다.

## 5. 구현 단계

> **병렬 실행 구조 — 트랙 A / B / C**
>
> 간섭 없이 3개 트랙으로 분리됩니다.
>
> | 트랙 | 담당 Phase | 건드리는 서비스 | 상태 |
> |------|-----------|----------------|------|
> | A — 인덱싱 파이프라인 | Phase 5A | `skill-embedding` + `skill-rag-file` 인덱싱 경로 (`upload.py`, `reindex.py`) | **코드 완료, 배포 대기** |
> | B — LLM 답변 합성 | Phase 4 (Phase 1~3 구현 완료) | `rb8001/companyx_grounding_service` 전용 | **구현 완료** |
> | C — 테스트·검증 | Phase 5B | A + B 결과물 | **A 배포 후 진행** |
>
> **A와 B가 간섭 없는 이유**: A는 `skill-embedding` API 확장 + `skill-rag-file` 인덱싱 경로(upload/reindex) 수정. B는 `rb8001/companyx_grounding_service`에서 LLM 호출 + Pydantic 검증 추가. 공유 파일 없음.
>
> **A·B 시작 전 1회 합의 필요**: 아래 멀티모달 임베딩 API 규격. 이것만 고정하면 A·B 독립 진행 가능합니다.
>
> **C는 A·B 완료 후**: 선행 의존이 명확하므로 병렬 불가.

### 트랙 A·B 공유 인터페이스 계약: `skill-embedding` 멀티모달 엔드포인트

이 규격은 트랙 A(`skill-embedding` 구현측)와 트랙 B(`rb8001` 소비측)가 독립 개발을 착수하기 위한 합의 기준입니다.

#### 현재 상태 (2026-03-17 코드 확인)

기존 `POST /embed` 엔드포인트가 **이미 멀티모달 입력 구조를 갖고 있습니다**.

- 활성 서비스: `skill-embedding-repo/` (Gemini Embedding 2 기반, `GeminiEmbedder`)
- 레거시 서비스: `skill-embedding/` (ONNX 기반) — 배포 이미지 불일치 의심은 해소됨
- 기존 `EmbedItem` 모델에 `mime_type` + `data_base64` 필드가 이미 존재:
  ```python
  class EmbedItem(BaseModel):
      text: Optional[str] = None
      mime_type: Optional[str] = None       # application/pdf, image/jpeg 등
      data_base64: Optional[str] = None     # Base64 인코딩 바이너리
  ```
- `dimensions`: 환경변수 `EMBEDDING_DIM=768` 고정. 요청별 지정 불가이나 768 고정이므로 문제 없음.
- `MAX_BATCH_SIZE`: 100 (환경변수로 조정 가능)

따라서 **신규 엔드포인트(`/v1/embed/multimodal`)를 만들지 않고, 기존 `POST /embed`를 확장**합니다.

#### 기존 엔드포인트 확장 — **구현 완료**

| 항목 | 구현 내용 |
|------|----------|
| `task_type` | `EmbedRequest.task_type` 필드 추가 → `GeminiEmbedder.encode(task_type=...)` → `EmbedContentConfig(task_type=...)` 전달. skill-rag-file: 인덱싱 시 `RETRIEVAL_DOCUMENT`, 검색 시 `RETRIEVAL_QUERY` 전달. |
| `metadata` pass-through | `EmbedItem.metadata` 필드(dict) 추가 → 임베딩 처리에서 제외 → `EmbedResponse.item_metadata`로 그대로 반환. |

#### 확장 후 Request Payload

```json
{
  "items": [
    {
      "mime_type": "application/pdf",
      "data_base64": "BASE64_ENCODED_STRING",
      "metadata": {
        "file_path": "/mnt/nas/6.Company X/...",
        "page_range": [1, 6],
        "chunk_index": 0
      }
    },
    {
      "mime_type": "image/jpeg",
      "data_base64": "BASE64_ENCODED_STRING",
      "metadata": {
        "file_path": "/mnt/nas/6.Company X/...",
        "chunk_index": 0
      }
    }
  ],
  "task_type": "RETRIEVAL_DOCUMENT"
}
```

| 필드 | 설명 |
|------|------|
| `data_base64` | 파일 바이너리의 Base64 인코딩 문자열. PDF는 6페이지 단위로 분할된 바이너리. |
| `mime_type` | `application/pdf`, `image/png`, `image/jpeg` 등 Gemini가 직접 처리할 수 있는 형식. |
| `metadata` | skill-embedding은 처리하지 않고 결과에 그대로 반환(pass-through). 클라이언트가 결과 매핑에 사용. |
| `task_type` | `RETRIEVAL_DOCUMENT`(인덱싱) 또는 `RETRIEVAL_QUERY`(검색). Gemini Embedding API 최적화 힌트. |

#### 확장 후 Response Payload

기존 `EmbedResponse`에 `metadata` 리스트를 추가합니다:
```json
{
  "embeddings": [[0.123, -0.456, ...]],
  "item_metadata": [
    {
      "file_path": "/mnt/nas/6.Company X/...",
      "page_range": [1, 6],
      "chunk_index": 0
    }
  ],
  "model": "gemini-embedding-2-preview",
  "backend": "gemini",
  "dimensions": 768,
  "processing_time": 1.23
}
```

#### 에러 처리

기존 FastAPI 에러 응답 구조를 유지하되, batch 부분 실패 시:
```json
{
  "error": {
    "code": "UNSUPPORTED_MIME_TYPE | PAYLOAD_TOO_LARGE | EMBEDDING_API_FAILURE",
    "message": "상세 사유",
    "failed_indices": [0, 2]
  }
}
```
- `failed_indices`: batch 중 실패한 input의 인덱스. 성공한 항목은 정상 반환하고 실패 항목만 별도 표시.

#### 역할 분리 원칙
- PDF를 6페이지 단위로 나누는 로직은 `skill-rag-file`이 담당 (파일 시스템 접근 권한 보유)
- `skill-embedding`은 순수하게 '바이너리 → 벡터' 변환만 수행
- 검색 시 질문(텍스트) 임베딩은 기존 `POST /embed`의 `texts` 필드 그대로 사용 (768d 고정, `task_type=RETRIEVAL_QUERY` 추가)

#### 확인 완료 항목
- ~~기존 `/embed` 엔드포인트가 `dimensions=768`을 지원하는지~~ → 환경변수 `EMBEDDING_DIM=768` 고정. 확인 완료.
- ~~skill-embedding 레포 코드(ONNX)와 배포 이미지(Gemini 2) 불일치~~ → `skill-embedding-repo`가 Gemini 2 기반 활성 서비스. 해소.
- Base64 인코딩 시 6페이지 PDF 바이트 크기 → nginx/gunicorn HTTP payload 크기 제한과 맞춰야 함 (구현 시 확인)

### Phase 0. 운영 전제 재검증
- 확인 항목과 결과:

| 항목 | 결과 | 상태 |
|------|------|------|
| Company X RAG 임베딩 차원 | `384d` 폐기, `Gemini Embedding 2 / 768d` 확정 (0_VALUE 정책) | **확정** |
| SKILL.md 전제 | `384d` → `Gemini Embedding 2 / 768d` 갱신 완료 (2026-03-17) | **확정** |
| 저장 경로 (rb8001 메모리) | PostgreSQL `memory_vectors` 등 중심 전환 확인 | **확정** |
| 저장 경로 (skill-rag-file 문서 청크) SSOT | `PostgreSQL team_document_chunk`. `upload.py`, `reindex.py`, `search.py` 모두 `PostgresDocumentVectorStore` 사용 확인. "DB 전환" 아님 — **스키마 최적화 및 인덱스 재생성** 관점으로 관리. | **확정** |
| ChromaDB 레거시 격리 | `rebuild_chroma_collection.py` — 실험용/레거시. 운영 API와 완전 분리됨. 긴급하지 않으나 정리 대상. | **레거시 격리** |
| 인덱싱 파이프라인 | PDF 6페이지 단위 바이너리 직접 임베딩으로 전환 완료 (`IndexingPipelineService`). 비PDF는 텍스트 추출 fallback 유지. `task_type` 구분(RETRIEVAL_DOCUMENT/QUERY) 적용. | **코드 완료, 배포 대기** |
| NAS 동기화 경로 | **확인 완료 (2026-03-17)**. NAS 마운트: `/mnt/nas` (CIFS `//192.168.0.101/home`). Company X 원본: `/mnt/nas/workspace/6.Company X/` (53,249개). 외부→내부 NAS 동기화: cron 2건 (30분 주기 계층형 + 하루 1회 전수조사, Go 바이너리). **단, NAS → skill-rag-file 인덱싱은 자동화 없음** — 현재 수동 upload API 호출만 가능. 업로드 저장소(`/mnt/hdd/data/documents/`)에 114개만 인덱싱된 상태. 1순위 2,957개 투입에는 NAS 경로에서 직접 읽어 upload API를 일괄 호출하는 배치 스크립트 필요. | **확인 완료 (배치 투입 수단 미구현)** |
| 재오픈 질문 20개 재현 | Slack 실응답 재현 미실시 | **미완료** |

- 현재 상태:
  - 임베딩/저장 전제는 확정됨.
  - 인덱싱 파이프라인 코드 전환 완료, 배포 대기.
  - NAS 동기화 경로 확인 완료. NAS 원본 53,249개 중 114개만 인덱싱. **대량 투입 배치 스크립트가 Phase 5A 남은 핵심 작업**.
  - 재오픈 질문 20개 재현은 Phase 5B에서 검증.

### Phase 1. 구조 분리 — **구현 완료**
- `companyx_grounding_service`에서 아래 책임을 분리합니다.
  - 질문 유형 판정
  - query candidate 생성
  - retrieval 결과 수집
  - 근거 채택 판정
  - direct answer 생성
  - failure answer 생성
- 목표:
  - 현재 질문별 특례 분기와 generic fallback이 어디서 작동하는지 코드상 경계를 명확히 나눕니다.

### Phase 2. 질문 유형 계약 도입 — **구현 완료**
- 최소 4개 유형 분류 함수를 추가합니다.
- 재오픈 기준 질문 20개는 각 유형에 명시 매핑돼야 합니다.
- 아래 3개는 대표 매핑 예시입니다.
  - `컴퍼니엑스의 투자사는 몇개야?` -> 수치 확인형
  - `그럼 컴퍼니엑스 내부 규정 상 휴가는 얼마나 쓸 수 있어?` -> 사실 확인형 또는 규정 확인형 성격
  - `오늘전통 프로그램을 Company X가 옐로펀치랑 같이 운영한다는 근거 있어?` -> 사실 확인형

### Phase 3. 근거 채택 판정 — **LLM 위임으로 전환**
- 검색 결과를 그대로 상위 3개 노출하지 않습니다.
- **키워드 기반 룰 필터링은 룰베이스 절제 원칙(헌장.md §B.6)에 따라 제거했습니다.**
- 벡터 유사도 상위 결과를 문서 다양성 기준으로 선택한 뒤, LLM에 컨텍스트로 전달합니다.
- LLM이 컨텍스트를 보고 질문 적합도를 재판단하며, 무관한 청크는 LLM이 `failure_reason`으로 처리합니다.
- `휴가` 질문에 `todaytradition` 청크가 잡히는 경우는 LLM이 `질문과 맞는 문서 미확인`으로 답해야 합니다.

### Phase 4. LLM 기반 답변 생성 + Pydantic 출력 검증 — **구현 완료**
- 현재 `_build_direct_answer()` 규칙 문자열 조합을 LLM 호출로 대체합니다.
- **전체 흐름 (이 Phase가 책임지는 경계)**:
  1. Phase 3에서 선별된 청크 원문(질문과 무관한 청크는 이미 탈락)을 컨텍스트로 조합
  2. 질문 유형별 시스템 프롬프트 + 컨텍스트 + 사용자 질문을 LLM에 전달
  3. LLM은 컨텍스트를 보고 질문에 답할 수 있는지 재판단 — 컨텍스트가 있어도 질문에 답하기 부족하면 `failure_reason`을 채움
  4. LLM 응답을 Pydantic 모델로 검증 (`direct_answer`, `evidence_docs`, `failure_reason`)
  5. 검증 통과 시 구조체를 파싱해 답변 조합 (직접 답 + 근거 문서 목록), Slack/프론트 출력
  6. 검증 실패 시 성공처럼 반환하지 않고 명시적 실패 처리
- **역할 경계**:
  - Phase 3(RAG): 벡터 유사도 기반 질문 적합도 판정 → 무관한 청크 탈락
  - Phase 4(LLM): 컨텍스트 기반 답변 가능 여부 재판단 → 형식 보장
  - 둘은 다른 판정이며 둘 다 필요합니다. Phase 3을 통과했다고 LLM이 무조건 답할 수 있는 것이 아닙니다.
- **Pydantic 출력 스키마**:
  ```python
  class CompanyXRAGOutput(BaseModel):
      direct_answer: str
      evidence_docs: List[str]
      failure_reason: Optional[str] = None
  ```
  - `failure_reason`이 None이 아니면 성공처럼 반환하지 않습니다.
  - 값은 `문서 없음 / 문서 미확인 / 단정 불가` 중 하나로 고정합니다.
  - 검증 실패 시에도 성공처럼 반환하지 않습니다.
- **시스템 프롬프트 골격**:
  - 질문 유형별로 다른 지시를 포함합니다.
  - 근거 부족 시: `"문서에서 직접 답할 수 없으면 failure_reason 필드에 이유를 명시하고 direct_answer는 빈 문자열로 두세요."`
  - 무관한 청크 주의: `"제공된 컨텍스트가 질문과 직접 관련이 없다면 근거로 채택하지 마세요."`
  - 하드코딩 문장 금지: 질문별 특례 문구 삽입 없이 공통 구조로 답변합니다.
- **LLM 호출 위치**: `companyx_grounding_service` 내부에서 호출합니다. `rb8001`의 기존 gpt-4o-mini 호출 경로(LLM 클라이언트)를 재사용합니다. 별도 서비스로 분리하지 않습니다.
- 프롬프트 지시만으로 형식을 믿지 않습니다. Pydantic typed validation이 출력 형식의 최종 보장입니다.
- 질문별 하드코딩 문장을 추가하지 않습니다.

### Phase 5A. 인덱싱 파이프라인 전환 및 Company X 문서 임베딩
- **전환 후 파이프라인 흐름** (`upload.py` / `reindex.py` 기준):
  ```
  text_extractor.extract() → indexing_pipeline.build_index_payloads()
  → [PDF: PyPDF2 6페이지 분할 → Base64 | 비PDF: chunk_text fallback]
  → embedding_service.embed_items(task_type="RETRIEVAL_DOCUMENT")
  → vector_store.replace_document_chunks()
  ```
  - PDF: 6페이지 단위 바이너리 Base64 → `embed_items()` (멀티모달 직접 임베딩). `chunk_text`는 검색 호환용 미리보기 텍스트로 유지.
  - 비PDF: 기존 텍스트 추출 → 청킹 → `embed_items(text=chunk)` fallback.
  - 검색: `embed_text(task_type="RETRIEVAL_QUERY")` — RETRIEVAL_QUERY/DOCUMENT 구분 적용.
  - `task_type` + `metadata` pass-through: skill-embedding API에 구현 완료.
- `skill-rag-file` 인덱싱 파이프라인에서 아래를 제거하고 Gemini Embedding 2 직접 임베딩으로 교체합니다.
  - pdftotext / PyPDF2 텍스트 추출 경로 제거
  - OCR 경로 제거
  - 문자 단위 청킹(`chunk_text`) 제거
  - 대체: PDF 6페이지 단위 직접 임베딩, 이미지 직접 임베딩
- **구현 선택 (확정)**:
  - **임베딩 전담 원칙 유지**: 임베딩 관련 로직은 `skill-embedding`이 전담합니다. `skill-rag-file`에서 Gemini API를 직접 호출하지 않습니다.
  - **API**: 기존 `POST /embed`를 확장 (`task_type` + `metadata` pass-through 추가). 신규 엔드포인트 불필요. 상세는 위 "트랙 A·B 공유 인터페이스 계약" 참조.
  - `skill-rag-file`측 구현: `EmbeddingService`에 `embed_file(file_path, file_type)` 메서드를 신설합니다. 내부적으로 파일을 읽어 Base64 인코딩 후 `POST /embed`의 `items` 필드로 전달합니다.
  - 파일 형식별 처리 분기 (`skill-rag-file`이 담당):
    - PDF: 6페이지 단위로 분할 후 각 분할 바이너리를 Base64 인코딩하여 batch 요청
    - 이미지(PNG/JPEG): 바이트를 Base64 인코딩하여 요청
    - docx 등 Gemini 미지원 형식: 텍스트 추출 유지 → 기존 `POST /embed`의 `texts` 필드 사용
- **chunk_by_tokens 정리**: `chunk_by_tokens()`가 다른 경로에서 사용되는지 확인 후 미사용이면 제거합니다. 사용처가 있으면 문서에 반영합니다.
- **임베딩 대상 (1·2순위)**: 전체 53,249개 중 시나리오 질문 커버리지가 높은 폴더만 우선 임베딩합니다.

| 순위 | 폴더 | 파일 수 | 대상 질문 |
|------|------|---------|-----------|
| 1 | `6.Company X/10. MOU&인증` | 91개 | 옐로펀치 공동운영 근거 |
| 1 | `6.Company X/12. 컴퍼니엑스 소개자료` | 1개 | X-COURSE 정의, 슬로건/미션 |
| 1 | `6.Company X/3. 배치프로그램(X-COURSE, X-HISSTORY 등)` | 2,865개 | X-COURSE, 오늘전통, 프로그램 운영 흐름 |
| 2 | `6.Company X/6. 투자` | 13,018개 | 투자사 수, 투자 건수 수치형 질문 |

- 1순위 합계: 2,957개 (전체의 5.5%). 2순위 포함 시 15,976개 (전체의 30%).
- 파이프라인 전환 완료 후 1순위 → 2순위 순서로 임베딩을 실행합니다.
- 임베딩 완료 후 Phase 0 표의 인덱싱 파이프라인 항목을 **완료**로 갱신합니다.
- 현재 상태: **코드 전환 완료, 배포 미완료**
- 남은 작업:
  1. skill-embedding + skill-rag-file 배포/재기동
  2. ~~NAS 동기화 경로 확인~~ → **확인 완료**. NAS 원본 경로: `/mnt/nas/workspace/6.Company X/`. 인덱싱 저장: `/mnt/hdd/data/documents/`. 자동 동기화 없음 — 수동 upload API만 가능.
  3. **NAS 일괄 투입 배치 스크립트 작성** — `/mnt/nas/workspace/6.Company X/` 하위 1순위 폴더 파일을 순회하며 upload API를 호출하는 스크립트. 현재 114/53,249개만 인덱싱된 상태.
  4. 1순위/2순위 폴더 실제 임베딩 실행
  - pdftotext/OCR 경로는 텍스트 미리보기 생성용으로 잔존 — PDF 직접 임베딩과 병행. 별도 제거 계획 불필요.

### Phase 5B. 테스트 고정 및 검증
- Phase 5A 완료 후 진행합니다.
- **자동화 테스트** (코드):
  - 질문 유형 분류 정확성: 20개 질문 → 4유형 매핑 검증
  - 근거 채택 판정: 무관한 청크 반환 시 `grounding_present=false` 확인
  - 실패 응답 형식: generic 문장(`관련 근거를 찾았습니다`) 금지 확인
  - 성공 응답 형식: `직접 답 + 근거 문서명 + 요약` 구조 확인
  - Pydantic 검증: `CompanyXRAGOutput` 파싱 성공 여부, `failure_reason` 유무에 따른 분기 확인
  - 저장 경로: 임베딩 결과가 `team_document_chunk`(PostgreSQL)에 저장됨을 확인
- **Slack 실응답 검증** (수동, 대표 5개):
  1. `오늘전통 프로그램을 Company X가 옐로펀치랑 같이 운영한다는 근거 있어?` → 직접 답 + MOU 근거
  2. `컴퍼니엑스의 투자사는 몇개야?` → 수치 답 또는 `단정 불가`
  3. `내부 규정 상 휴가는 얼마나 쓸 수 있어?` → 규정 문서 확인 또는 `문서 미확인`
  4. `X-COURSE가 뭐야?` → 설명 + 근거 문서
  5. `근거 문서명만 다시 정리해줘` → 직전 근거 목록 재정리
- **Phase 0 갱신**: NAS 동기화 경로/시점 검증을 끝내면 Phase 0 표에 반영
- **종결 worklog**: 테스트 통과 + Slack 5개 검증 완료 시 종결 worklog 작성
- 테스트는 질문별 예외 성공이 아니라 공통 계약 준수 여부를 검증합니다.
- 현재 상태: **미완료**

## 6. 검증 기준
- Phase 0에서 아래가 먼저 확인돼야 합니다.
  1. Company X RAG의 실제 임베딩 경로와 차원이 문서/런타임 기준으로 식별된다.
  2. NAS 최신 문서 동기화본과 검색 컬렉션 반영 경로가 설명 가능해진다.
  3. 재오픈 기준 질문 20개의 현재 실패 양상이 다시 재현된다.
- 재오픈 기준 질문 20개에서 아래가 확인돼야 합니다.
  1. 직접 답이 먼저 나온다.
  2. 질문과 맞는 근거만 붙는다.
  3. 근거가 부족하면 명시적으로 부족하다고 답한다.
- `검색 hit 있음 = success` 경로가 제거돼야 합니다.
- 질문별 특례 추가 없이도 재오픈 질문셋이 통과해야 합니다.
- `SKILL.md` 요구사항과 실제 응답 형식이 일치해야 합니다.

## 7. 완료 판정 기준
1. `skill-rag-file` 인덱싱 파이프라인이 Gemini Embedding 2 원본 파일 직접 임베딩으로 전환됩니다. (pdftotext/PyPDF2/OCR/문자단위 청킹 제거, `EmbeddingService.embed_file()` 구현, `skill-embedding` API 확장 확인)
2. Company X NAS 문서가 전환된 파이프라인으로 임베딩됩니다.
3. [260312_companyx_rag_answer_composition_regression.md](../troubleshooting/260312_companyx_rag_answer_composition_regression.md)에서 정의한 재현 질문셋이 더 이상 회귀하지 않습니다.
4. [260312_companyx_내부문서_근거응답_사용자시나리오.md](../scenarios/260312_companyx_내부문서_근거응답_사용자시나리오.md)의 재오픈 기준 질문 20개가 기대 결과를 만족합니다.
5. Company X RAG의 현재 임베딩 경로/차원과 NAS 문서 반영 경로가 `research`에 최신 기준으로 반영됩니다.
6. `companyx_grounding_service`에 질문별 direct answer 특례를 추가하지 않고 공통 계약 구조로 바뀝니다.
7. LLM 응답이 Pydantic 모델(`direct_answer`, `evidence_docs`, `failure_reason`)로 검증됩니다. 검증 실패 시 성공처럼 반환하는 경로가 없습니다.
8. 테스트가 추가되고 통과합니다.
9. 실행 결과는 `worklog 1건`으로 마감하고, 시나리오/트러블 문서와 양방향 링크를 연결합니다.

## 8. 후속 경계
- 이 계획이 닫혀도 Company X 전체 문서군 확대나 범용 RAG 정책 공통화는 별도 계획으로 다룹니다.
- `Prompt DB`나 전역 오케스트레이션 구조 변경은 이번 계획 범위 밖입니다.

## 한 줄 결론
- 이번 계획은 `대표 질문 특례 처리 제거` 자체가 아니라, 현재 NAS 문서 운영 상태와 임베딩 전제를 다시 닫은 뒤 Company X 근거응답을 `질문 유형 계약 + 근거 채택 계약 + 실패 계약`으로 재구성해 시나리오와 트러블을 함께 닫는 작업입니다.
