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# 260316 Ralph Loop 참조 및 RAG 적용

> 출처: Grok 대화 (2026-03-16). SuperGrok 업그레이드.

## 상위 원칙

- [로빙 문서 작성 원칙](../../book/300_architecture/312_writing-principles.md)
- [자가수정 에이전트 프레임워크 및 Workspace CLI 검증 리서치](./260311_자가수정_에이전트_프레임워크_및_workspace_cli_검증_리서치.md)

## 개요

**Ralph Loop**(랄프 루프)는 AI가 테스트 통과할 때까지 코드를 자동 반복·수정하는 루프 기법이다. 심슨스 캐릭터 '랄프 위검'에서 유래—포기하지 않고 계속 시도한다는 의미. 2026년 AI 코딩 트렌드로 부상.

## Facts

### 1. Ralph Loop의 동작

- AI가 코드 작성 → 테스트 실행 → 실패 시 수정 → 반복. 완료 조건 만족 시 종료.
- "한 번에 성공" 대신 "실패하면 다시"를 자동화. 모델 성능 향상으로 실용화됨.

### 2. 실행 도구

| 도구 | 형태 | 특징 |
|------|------|------|
| Continue.dev | VS Code 확장 | 무료, Claude/GPT/Ollama 연동 |
| Cursor | 별도 에디터 | 내장 루프, 유료 플랜 |
| Claude Code + Ralph 스크립트 | CLI | headless, 서버에서 밤새 실행 가능 |
| Aider | CLI | `pip install aider-chat`, 반복 프롬프트 지원 |

### 3. 실행 조건

- **모델**: Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 2.0 등 최신 모델
- **테스트 자동화**: 유닛 테스트, 린트, CI/CD로 "완료 여부" 판단
- **파일 기반 메모리**: 이전 시도·에러 로그를 파일로 유지
- **안전장치**: 최대 반복 횟수(예: 30회), 연속 실패 시 중단
- **비용**: API 호출당 과금. 구독 플랜이면 상대적으로 유리.

### 4. 완성 기준 작성법

완성 기준이 없으면 무한 루프·비용 낭비. 프롬프트 또는 `criteria.md`에 명시:

```
완성 기준 (모두 만족 시 종료):
1. 모든 유닛 테스트 PASS
2. 린트/스타일 점수 9.5 이상
3. 실행 에러 0개
4. 요구사항 100% 구현
5. 최대 30번 반복, 초과 시 마지막 코드 저장 후 중단
```

## Interpretation

### RAG 로깅 시스템 적용 (200GB, pgvector, embedding-004)

- 200GB 로그 → 청킹 → Google text-embedding-004 → pgvector 저장 → 쿼리·답변 파이프라인.
- Ralph Loop로 파이프라인 구축·디버깅 시 "메모리 터짐", "배치 사이즈", "인코딩 에러" 등을 자동 수정 가능.
- **권장**: 전체 200GB 대신 1~5GB 샘플로 먼저 검증 후 확장.

### 완성 기준 예시 (RAG)

1. 1GB 테스트 데이터로 인덱싱 성공 (벡터 1만 개 이상)
2. pgvector에 저장 후, 샘플 쿼리 5개 → 관련 결과 반환
3. 답변이 로그 기반만 사용 (hallucination 없음)
4. 파이프라인 5분 이내, 쿼리당 10초 미만
5. 에러 로그 0개

## Unresolved

- 200GB 전체 인덱싱 시 비용·시간 추정

## 검증

- [ralph_loop_test/](./ralph_loop_test/) — fib(100) 테스트로 실패→수정→통과 루프 검증 완료 (2026-03-16)

## 관련 문서

- [스킬 계약 문서 기반 컨텍스트 오케스트레이션 리서치](./260314_스킬_계약_문서_기반_컨텍스트_오케스트레이션_리서치.md)
- [COT 몬테카를로 지능형 검색 리서치](./260316_COT_몬테카를로_지능형_검색_리서치.md)
