docs: 임베딩 전환 1차·2차 분리 (6개 문서)

1차 (로빙, 완전 닫힘 가능): - 트러블, 리서치, 플랜 - skill-embedding, skill-rag-file, rb8001 - 닫힘 조건 명확 2차 (StarsAndI·GooseCouncil, 열어둠): - 트러블, 리서치, 플랜 - 카탈로그 5044개 재임베딩 등 비용 큰 항목 - 1차 완료 후 진행 기존 3개 문서: 1차·2차 링크로 리다이렉트 Made-with: Cursor
2026-03-16 13:22:59 +09:00 · 2026-03-16 13:22:59 +09:00 · 32094f7438
commit 32094f7438
parent db277adeae
12 changed files with 484 additions and 12 deletions
--- a/journey/plans/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md
+++ b/journey/plans/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md
@ -0,0 +1,61 @@
+---
+tags: [plans, embedding, gemini, rag, robeing, 1차]
+---
+
+# 임베딩 1차: 로빙 Gemini 2 전환 계획
+
+## 상위 원칙
+
+- [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 문제 오픈](../troubleshooting/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md)
+- [임베딩 1차 로빙 현황 및 SSOT 리서치](../research/rag/260316_임베딩_1차_로빙_현황_SSOT_리서치.md)
+
+## 상태
+
+- planned
+
+## 목표
+
+- 로빙(skill-embedding, skill-rag-file, rb8001)을 Gemini Embedding 2, 768d로 전환한다.
+- 멀티모달(이미지, PDF) 직접 임베딩을 지원한다.
+- 1차 완료 시 해당 문제·리서치·플랜을 완전히 닫는다.
+
+## 범위
+
+### 포함
+
+- skill-embedding → Gemini 2 전환 또는 skill-rag-file 내부 직접 Gemini API 호출
+- NAS RAG·Company X RAG PDF·이미지 임베딩 경로
+- MRL 768d, ChromaDB/pgvector 스키마 호환
+- 청킹 Macro-chunking(2,000~4,000 토큰) 검토
+
+### 제외
+
+- rb8001 메모리 768/384 차원 드리프트 (별도 이슈)
+- StarsAndI, TheGooseCouncil (2차 플랜)
+
+## 적용 순서
+
+1. 품질·비용 테스트 (`test_gemini_embedding_2.py` 확장)
+2. 경로 설계 (skill-embedding vs skill-rag-file 직접 호출)
+3. 스키마·청킹 (output_dimensionality=768)
+4. 적용 및 검증 (Company X RAG 또는 NAS RAG 1개 경로)
+5. worklog 작성 후 닫힘 선언
+
+## 검증 기준 (닫힘 조건)
+
+- skill-embedding 또는 skill-rag-file이 Gemini 2, 768d로 동작
+- rb8001이 새 임베딩 경로 참조
+- ChromaDB·pgvector 768d 통일
+- Company X RAG, NAS RAG 새 경로 동작
+- PDF·이미지 직접 임베딩 Recall 유지 또는 개선
+- 1M 토큰 비용 $0.25 이하
+
+## 닫힘 선언
+
+- worklog에서만 선언한다.
+- 본 문서 상태를 `completed`로 갱신하고 worklog 링크를 추가한다.
+
+## 관련 문서
+
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 전환 계획](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_계획.md)
--- a/journey/plans/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_계획.md
+++ b/journey/plans/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_계획.md
@ -0,0 +1,55 @@
+---
+tags: [plans, embedding, gemini, starsandi, goosecouncil, 2차]
+---
+
+# 임베딩 2차: StarsAndI·TheGooseCouncil Gemini 2 전환 계획
+
+## 상위 원칙
+
+- [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 전환 문제 오픈](../troubleshooting/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md)
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 계획](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md) (1차 완료 후 진행)
+
+## 상태
+
+- planned (1차 완료 후 실행)
+
+## 목표
+
+- StarsAndI·TheGooseCouncil를 Gemini 2, 768d로 전환한다.
+- 1차(로빙) 완료 후 진행. 닫기 비용이 큰 항목 포함.
+
+## 범위
+
+### 포함
+
+- StarsAndI: recommend.py, add_star_embeddings.py, 카탈로그 5044개 재임베딩
+- TheGooseCouncil: calibrate_value_model.py, test_value_state_decision.py, .env.local
+
+### 제외
+
+- 로빙 (1차에서 처리)
+
+## 적용 순서 (1차 완료 후)
+
+1. StarsAndI add_star_embeddings.py → Gemini 2 전환
+2. StarsAndI 카탈로그 5044개 재임베딩 (153MB JSON)
+3. StarsAndI recommend.py _embed_text() 전환, len(emb)==768
+4. TheGooseCouncil API 경로 전환
+5. 검증 및 worklog
+
+## 검증 기준
+
+- StarsAndI 추천 품질 유지
+- TheGooseCouncil 캘리브레이션·테스트 동작
+- 768d 통일
+
+## 열어둠
+
+- 일정·우선순위는 1차 완료 후 확정
+- 비용(카탈로그 재임베딩) 검토 후 실행
+
+## 관련 문서
+
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 계획](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 현황 리서치](../research/rag/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_현황_리서치.md)
--- a/journey/plans/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_계획.md
+++ b/journey/plans/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_계획.md
@ -1,9 +1,15 @@
 ---
-tags: [plans, embedding, gemini, rag, robeing]
+tags: [plans, embedding, gemini, rag, robeing, deprecated]
 ---

 # 임베딩 Gemini Embedding 2 전환 계획

+> **1차·2차로 분리됨.**  
+> - [1차: 로빙](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md) (완전 닫힘 가능)  
+> - [2차: StarsAndI·GooseCouncil](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_계획.md) (열어둠)
+
+---
+
 ## 상위 원칙

 - [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
@ -20,7 +26,7 @@ tags: [plans, embedding, gemini, rag, robeing]

 - Gemini Embedding 2를 0_VALUE 정책에 따라 전수 교체합니다.
 - 멀티모달(이미지, PDF) 직접 임베딩으로 캡셔닝 파이프라인 비용·지연을 줄입니다.
- robeing·StarsAndI·TheGooseCouncil 등 전체 프로젝트에 적용합니다.
+- 1차: robeing. 2차: StarsAndI·TheGooseCouncil (별도 플랜).

 ## 범위

@ -56,8 +62,12 @@ tags: [plans, embedding, gemini, rag, robeing]
 - 1M 토큰 기준 비용이 예산 내 ($0.25 이하)
 - 기존 768d 컬렉션과 MRL 768d 호환

+## 플랜 분리
+
+- **1차**: robeing (skill-embedding, skill-rag-file, rb8001). 빨리 닫을 수 있는 핵심 범위.
+- **2차**: StarsAndI, TheGooseCouncil. 별도 플랜으로 열기.
+
 ## 레포별 경계

- 1차: `robeing/skill-rag-file` (Company X, NAS RAG)
- 2차: `robeing/skill-embedding` (옵션 추가 시)
+- 1차: `robeing/skill-embedding`, `robeing/skill-rag-file`, `robeing/rb8001` (Company X, NAS RAG)
 - 문서: `robeing/DOCS`
--- a/journey/plans/README.md
+++ b/journey/plans/README.md
@ -35,10 +35,15 @@
 **목표**: Company X 내부문서 근거응답을 질문별 특례 처리에서 공통 계약 기반 답변합성 구조로 전환
 **참고**: `plans/260315_companyx_rag_답변합성_시나리오동시종결_계획.md`

-### 5. 임베딩 Gemini Embedding 2 전환 (260316)
+### 5. 임베딩 1차: 로빙 Gemini 2 전환 (260316)
 **상태**: planned
-**목표**: NAS RAG·Company X RAG에 Gemini Embedding 2 부분/하이브리드 도입, 멀티모달 직접 임베딩
-**참고**: `plans/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_계획.md`
+**목표**: skill-embedding, skill-rag-file, rb8001 → Gemini 2, 768d. 완전 닫힘 가능.
+**참고**: `plans/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md`
+
+### 6. 임베딩 2차: StarsAndI·TheGooseCouncil 전환 (260316)
+**상태**: planned (1차 완료 후)
+**목표**: StarsAndI 카탈로그 재임베딩, TheGooseCouncil API 전환. 열어둠.
+**참고**: `plans/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_계획.md`

 ## ✅ 완료된 항목 (archive 이동 완료)

--- a/journey/research/README.md
+++ b/journey/research/README.md
@ -16,7 +16,9 @@
 - [Company X RAG 답변합성 시나리오·트러블 동시종결 리서치 (260315)](./260315_companyx_rag_답변합성_시나리오동시종결_리서치.md)
 - [스킬 계약 문서 기반 컨텍스트 오케스트레이션 리서치 (260314)](./260314_스킬_계약_문서_기반_컨텍스트_오케스트레이션_리서치.md)
 - [Ralph Loop 참조 및 RAG 적용 (260316)](./260316_Ralph_Loop_참조_및_RAG_적용.md)
- [임베딩 전체 프로젝트 현황 및 SSOT 리서치 (260316)](./rag/260316_임베딩_전체프로젝트_현황_및_SSOT_리서치.md)
+- [임베딩 1차 로빙 현황 SSOT (260316)](./rag/260316_임베딩_1차_로빙_현황_SSOT_리서치.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 현황 (260316)](./rag/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_현황_리서치.md)
+- [임베딩 전체 프로젝트 현황 및 SSOT (260316, 인덱스)](./rag/260316_임베딩_전체프로젝트_현황_및_SSOT_리서치.md)

 ### [기억(Memory)](./memory/README.md)
 - 장단기 기억 메커니즘
--- a/journey/research/rag/260316_임베딩_1차_로빙_현황_SSOT_리서치.md
+++ b/journey/research/rag/260316_임베딩_1차_로빙_현황_SSOT_리서치.md
@ -0,0 +1,82 @@
+---
+tags: [research, embedding, ssot, robeing, 1차]
+---
+
+# 임베딩 1차: 로빙 현황 및 SSOT 리서치
+
+**작성일**: 2026-03-16  
+**목적**: 로빙 임베딩 전환(1차)에 필요한 현황·영향 범위·SSOT 방안 정리. 완전 닫힘 가능하도록 범위 한정.
+
+---
+
+## 1. 상위 문서
+
+- [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 문제 오픈](../../troubleshooting/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md)
+- [Gemini Embedding 2 리서치: 비용·청킹·도입 검토](./260315_Gemini_Embedding_2_리서치_비용_청킹_도입검토.md)
+
+---
+
+## 2. 로빙 임베딩 현황 (1차 범위)
+
+| 구성요소 | 모델/경로 | 차원 | 비고 |
+|----------|-----------|------|------|
+| skill-embedding | ko-sroberta(multitask) | 768 | ONNX 로컬, 포트 8515 |
+| skill-rag-file | skill-embedding HTTP 호출 | 768 (fallback) | EMBEDDING_SERVICE_URL |
+| rb8001 | SKILL_EMBEDDING_URL | 768 | 메모리 ChromaDB |
+| Company X RAG | skill-rag-file 경유 | 384 | intent_prototypes pgvector 768d |
+| intent_prototypes | pgvector | 768 | PostgreSQL |
+
+**차원 드리프트**: rb8001 메모리 768/384 혼재. [260312_rb8001_memory_chromadb_768_384_dimension_drift](../../troubleshooting/260312_rb8001_memory_chromadb_768_384_dimension_drift.md) 참조.
+
+---
+
+## 3. 영향 범위 (1차 전수)
+
+| 레포/서비스 | 파일/경로 | 영향 내용 |
+|-------------|-----------|-----------|
+| skill-embedding | 전체 | ONNX→Gemini 2 전환, /embed, docker-compose, 포트 8515 |
+| skill-rag-file | `app/services/embedding.py` | EmbeddingService 호출 경로 |
+| skill-rag-file | `app/api/upload.py` | chromadb_client, embedding_service |
+| skill-rag-file | `app/core/config.py` | EMBEDDING_SERVICE_URL |
+| skill-rag-file | `docker-compose.yml` | EMBEDDING_SERVICE_URL |
+| rb8001 | `app/core/config.py` | EMBEDDING_DIM, SKILL_EMBEDDING_URL |
+| rb8001 | `app/state/database.py` | ChromaDB, memory_manager |
+| rb8001 | `app/services/brain/intent_store.py` | intent_prototypes pgvector |
+| rb8001 | `docker-compose.yml` | SKILL_EMBEDDING_URL |
+| rb8001 | `scripts/migrate_chromadb_collections.py` | ChromaDB 차원 마이그레이션 |
+| DOCS | `skills/companyx-rag/SKILL.md` | Default embedding path 문서 |
+| DOCS | `book/300_architecture/330_*.md` | ChromaDB 768차원 설계 |
+| ivada-infra | skill-embedding 배포 | .env.deploy, 23/24 서버 |
+
+---
+
+## 4. 사실(Facts)
+
+- robeing skill-embedding은 ko-sroberta 768d, 포트 8515
+- skill-rag-file은 EMBEDDING_SERVICE_URL로 skill-embedding 호출
+- 기존 데이터 적음 → 전수 교체 기술 부채 낮음
+- 0_VALUE 임베딩 정책: Gemini 2, 768d, 멀티모달
+
+---
+
+## 5. 해석(Interpretation)
+
+- skill-embedding을 Gemini 2로 전환하면 skill-rag-file·rb8001은 URL만 유지하고 모델은 자동 반영
+- skill-rag-file 내부 직접 Gemini API 호출도 가능. 경로 설계 선택 필요
+
+---
+
+## 6. 미확정 항목(Unresolved)
+
+- skill-embedding 교체 vs skill-rag-file 내부 직접 Gemini API 호출
+- 청킹 단위 확대 적용 시점
+
+---
+
+## 7. 관련 문서
+
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 문제 오픈](../../troubleshooting/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md)
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 계획](../../plans/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 현황 리서치](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_현황_리서치.md)
+- [rb8001 메모리 ChromaDB 768/384 차원 드리프트](../../troubleshooting/260312_rb8001_memory_chromadb_768_384_dimension_drift.md)
--- a/journey/research/rag/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_현황_리서치.md
+++ b/journey/research/rag/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_현황_리서치.md
@ -0,0 +1,79 @@
+---
+tags: [research, embedding, starsandi, goosecouncil, 2차]
+---
+
+# 임베딩 2차: StarsAndI·TheGooseCouncil 현황 리서치
+
+**작성일**: 2026-03-16  
+**목적**: 2차 전환(StarsAndI, TheGooseCouncil)에 필요한 현황·비용·영향 범위 정리. 1차 완료 후 진행.
+
+---
+
+## 1. 상위 문서
+
+- [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 전환 문제 오픈](../../troubleshooting/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md)
+- [임베딩 1차 로빙 현황 및 SSOT 리서치](./260316_임베딩_1차_로빙_현황_SSOT_리서치.md)
+
+---
+
+## 2. StarsAndI 현황
+
+| 구성요소 | 모델/경로 | 차원 | 비고 |
+|----------|-----------|------|------|
+| recommend.py | OpenAI text-embedding-3-small | 1536 | 사용자 발화 임베딩 |
+| 카탈로그 임베딩 | candidates_merged_projection_embeddings_v1.json | 1536 | 5044개 별, 153MB |
+| add_star_embeddings.py | OpenAI text-embedding-3-small | 1536 | 카탈로그 생성 스크립트 |
+
+**용도**: 별 추천. 사용자 발화 ↔ 카탈로그 cosine 유사도.
+
+**전환 비용**: 카탈로그 5044개 전체 재임베딩, 153MB JSON 재생성, add_star_embeddings.py Gemini 2 전환.
+
+---
+
+## 3. TheGooseCouncil 현황
+
+| 구성요소 | 모델/경로 | 차원 | 비고 |
+|----------|-----------|------|------|
+| calibrate_value_model.py | OpenAI text-embedding-3-small | 1536 | OPENAI_EMBEDDING_MODEL env |
+| test_value_state_decision.py | 동일 | 1536 | 테스트용 |
+
+**용도**: 가치 평가·캘리브레이션.
+
+---
+
+## 4. 영향 범위 (2차)
+
+| 프로젝트 | 파일/경로 | 영향 내용 |
+|----------|-----------|-----------|
+| StarsAndI | recommend.py | _embed_text() Gemini 호출, len(emb)==768 |
+| StarsAndI | add_star_embeddings.py | Gemini 2로 전환 |
+| StarsAndI | candidates_merged_projection_embeddings_v1.json | 5044개 768d 재생성 |
+| StarsAndI | time_recommend_*.py | _embed_text, _top_k_by_embedding |
+| TheGooseCouncil | calibrate_value_model.py | OPENAI_EMBEDDING_MODEL → Gemini |
+| TheGooseCouncil | test_value_state_decision.py | 동일 |
+| TheGooseCouncil | .env.local | OPENAI_EMBEDDING_MODEL |
+
+---
+
+## 5. 사실(Facts)
+
+- StarsAndI 카탈로그 5044개, 153MB, .gitignore
+- add_star_embeddings.py는 candidates_merged_projection_embedded_v1.json 출력 (manifest는 embeddings_v1 참조 가능)
+- TheGooseCouncil는 tests·캘리브레이션용
+
+---
+
+## 6. 미확정 항목(Unresolved)
+
+- StarsAndI 카탈로그 재임베딩 비용 (5044 × 평균 토큰 × $0.25/1M)
+- 2차 전환 우선순위 및 일정
+- TheGooseCouncil 전환 검증 기준
+
+---
+
+## 7. 관련 문서
+
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 전환 문제 오픈](../../troubleshooting/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 전환 계획](../../plans/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_계획.md)
+- [임베딩 전체 프로젝트 현황 및 SSOT 리서치](./260316_임베딩_전체프로젝트_현황_및_SSOT_리서치.md)
--- a/journey/research/rag/260316_임베딩_전체프로젝트_현황_및_SSOT_리서치.md
+++ b/journey/research/rag/260316_임베딩_전체프로젝트_현황_및_SSOT_리서치.md
@ -1,9 +1,15 @@
 ---
-tags: [research, embedding, ssot, robeing, starsandi, goosecouncil, workspace]
+tags: [research, embedding, ssot, robeing, starsandi, goosecouncil, workspace, index]
 ---

 # 임베딩 전체 프로젝트 현황 및 SSOT 리서치

+> **1차·2차로 분리됨.**  
+> - [1차: 로빙 현황 SSOT](./260316_임베딩_1차_로빙_현황_SSOT_리서치.md)  
+> - [2차: StarsAndI·GooseCouncil 현황](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_현황_리서치.md)
+
+---
+
 **작성일**: 2026-03-16  
 **목적**: 워크스페이스 전체 임베딩 사용 현황 조사, 0_VALUE 정책에 따른 SSOT 설정 방안 정리

--- a/journey/troubleshooting/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md
+++ b/journey/troubleshooting/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md
@ -0,0 +1,98 @@
+---
+tags: [troubleshooting, embedding, gemini, rag, robeing, 1차]
+---
+
+# 임베딩 1차: 로빙 Gemini 2 전환 문제 오픈
+
+## 상위 원칙
+
+- [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
+- [로빙 문서 작성 원칙](../../book/300_architecture/312_writing-principles.md)
+- [백엔드 PostgreSQL ChromaDB Vector Memory](../../book/300_architecture/330_백엔드_PostgreSQL_ChromaDB_Vector_Memory.md)
+
+## 문제 정의
+
+**로빙의 임베딩 구조가 0_VALUE 임베딩 정책과 불일치한다.**
+
+0_VALUE 정책은 Gemini Embedding 2, 768d, 전수 교체, 멀티모달을 요구한다. 로빙 현재 구현은 이를 충족하지 않는다. (1차 범위: robeing만. StarsAndI·TheGooseCouncil는 [2차](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md))
+
+### 왜 문제인가
+
+- **상태함수=벡터 철학**: 임베딩은 정보의 상태(ψ)를 벡터로 표현한다. ko-sroberta·텍스트 전용 구조는 이 표현을 제한한다.
+- **멀티모달 미지원**: PDF·이미지는 캡셔닝 파이프라인을 거쳐야 하므로 비용·지연·정보 손실이 발생한다.
+- **차원 혼재**: 768/384 드리프트는 검색 품질·유지보수 부담을 증가시킨다.
+
+### 현상(증상)
+
+| 현상 | 내용 |
+|------|------|
+| 모델 | ko-sroberta(multitask) 768d, 텍스트 전용 |
+| 경로 | skill-embedding + 서비스별 혼재 (skill-rag-file 384d, intent_prototypes 768d) |
+| 차원 | rb8001 메모리 ChromaDB 768/384 드리프트 잔존 |
+| 멀티모달 | 미지원 |
+| 청킹 | Micro-chunking(300~500 단어) 위주 |
+
+## 현재 상태
+
+- skill-embedding: ko-sroberta 768d
+- skill-rag-file: Company X 384d, intent_prototypes pgvector 768d
+- rb8001 메모리: ChromaDB 768/384 차원 드리프트
+- 기존 데이터: 적음 → 전수 교체 시 기술 부채 거의 없음
+
+## 기대 상태 (1차 닫힘 기준)
+
+| 항목 | 내용 |
+|------|------|
+| 모델 | Gemini Embedding 2 |
+| 차원 | 768 (MRL) |
+| 적용 | robeing 전역 (skill-embedding, skill-rag-file, rb8001) |
+| 멀티모달 | PDF·이미지 직접 임베딩 |
+| 청킹 | Macro-chunking(2,000~4,000 토큰) 검토 |
+
+## 영향 범위 (1차)
+
+- skill-embedding (전체, /embed)
+- skill-rag-file (embedding.py, upload.py, config, docker-compose)
+- rb8001 (memory_manager, intent_store, database.py, config, docker-compose)
+- ChromaDB 컬렉션, intent_prototypes pgvector
+- migrate_chromadb_collections.py
+- DOCS/skills/companyx-rag, 330_백엔드 설계 문서
+- ivada-infra skill-embedding 배포
+
+## 닫힘 조건
+
+1. skill-embedding 또는 skill-rag-file이 Gemini 2, 768d로 동작한다.
+2. rb8001이 새 임베딩 경로를 참조한다.
+3. ChromaDB·pgvector 스키마가 768d로 통일된다.
+4. Company X RAG, NAS RAG가 새 경로로 동작한다.
+5. worklog에서 닫힘 선언한다.
+
+## 재현 조건
+
+- NAS RAG, Company X RAG, rb8001 메모리에서 임베딩 요청 시
+- 0_VALUE 임베딩 정책과 로빙 구현을 대조할 때
+
+## 확인된 사실
+
+- 0_VALUE 임베딩 정책 확정: Gemini 2, 768d, 전수 교체, 멀티모달
+- 리서치(260315)에서 Gemini Embedding 2 특징·비용·청킹 전략 정리됨
+- `rb8001/scripts/test_gemini_embedding_2.py` API 테스트 스크립트 존재
+- 기존 데이터 적음 → 전수 교체 부담 낮음
+
+## 미확정 항목
+
+- skill-embedding 교체 vs skill-rag-file 내부 직접 Gemini API 호출
+- 청킹 단위 확대 적용 시점
+
+## 이 문서가 여는 리서치
+
+- [임베딩 1차 로빙 현황 및 SSOT 리서치](../research/rag/260316_임베딩_1차_로빙_현황_SSOT_리서치.md)
+- [Gemini Embedding 2 리서치: 비용·청킹·도입 검토](../research/rag/260315_Gemini_Embedding_2_리서치_비용_청킹_도입검토.md)
+
+## 관련 문서
+
+- [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 계획](../plans/260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_계획.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 전환 문제 오픈](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md)
+- [rb8001 메모리 ChromaDB 768/384 차원 드리프트](./260312_rb8001_memory_chromadb_768_384_dimension_drift.md)
+- [skill-embedding 서비스 구축](./250805_happybell80_skill-embedding서비스구축.md)
--- a/journey/troubleshooting/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md
+++ b/journey/troubleshooting/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md
@ -0,0 +1,62 @@
+---
+tags: [troubleshooting, embedding, gemini, starsandi, goosecouncil, 2차]
+---
+
+# 임베딩 2차: StarsAndI·TheGooseCouncil Gemini 2 전환 문제 오픈
+
+## 상위 원칙
+
+- [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 문제 오픈](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md) (1차 완료 후 이어짐)
+
+## 문제 정의
+
+**StarsAndI·TheGooseCouncil의 임베딩이 0_VALUE 정책과 불일치한다.**
+
+0_VALUE 정책은 Gemini 2, 768d, 전수 교체를 요구한다. 1차(로빙) 완료 후 2차로 진행. 닫기 비용이 큰 항목을 포함한다.
+
+### 왜 2차로 분리했는가
+
+- **StarsAndI**: 카탈로그 5044개 재임베딩(153MB JSON), add_star_embeddings.py 전환, 비용·시간 부담
+- **TheGooseCouncil**: 가치 평가·캘리브레이션용 임베딩, 전환 검증 필요
+
+### 현상(증상)
+
+| 프로젝트 | 모델 | 차원 | 비고 |
+|----------|------|------|------|
+| StarsAndI | OpenAI text-embedding-3-small | 1536 | 사용자 발화 + 카탈로그 5044개 |
+| TheGooseCouncil | OpenAI text-embedding-3-small | 1536 | calibrate_value_model, test_value_state_decision |
+
+## 현재 상태
+
+- StarsAndI: recommend.py, add_star_embeddings.py, 153MB 카탈로그 JSON
+- TheGooseCouncil: tests/, .env.local, OPENAI_EMBEDDING_MODEL
+
+## 기대 상태 (2차)
+
+- Gemini 2, 768d
+- StarsAndI: 카탈로그 전체 재임베딩, _embed_text() 전환
+- TheGooseCouncil: API 경로 전환
+
+## 영향 범위 (2차)
+
+**StarsAndI**: recommend.py, add_star_embeddings.py, candidates_merged_projection_embeddings_v1.json(5044개 재생성), time_recommend_*.py, usage_repository.py, Recommend_Pipeline.md
+
+**TheGooseCouncil**: calibrate_value_model.py, test_value_state_decision.py, .env.local
+
+## 닫힘 조건 (2차, 열어둠)
+
+- 1차 완료 후 2차 플랜 실행
+- StarsAndI 카탈로그 재임베딩 완료, recommend.py 전환
+- TheGooseCouncil 전환 완료
+- 일정·우선순위는 2차 플랜에서 확정
+
+## 이 문서가 여는 리서치
+
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 현황 리서치](../research/rag/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_현황_리서치.md)
+
+## 관련 문서
+
+- [임베딩 1차 로빙 Gemini 2 전환 문제 오픈](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md)
+- [임베딩 2차 StarsAndI·GooseCouncil 전환 계획](../plans/260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_계획.md)
+- [임베딩 전체 프로젝트 현황 및 SSOT 리서치](../research/rag/260316_임베딩_전체프로젝트_현황_및_SSOT_리서치.md)
--- a/journey/troubleshooting/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md
+++ b/journey/troubleshooting/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md
@ -1,9 +1,15 @@
 ---
-tags: [troubleshooting, embedding, gemini, rag, robeing]
+tags: [troubleshooting, embedding, gemini, rag, robeing, deprecated]
 ---

 # 임베딩 Gemini Embedding 2 전환 문제 오픈

+> **1차·2차로 분리됨.**  
+> - [1차: 로빙](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md) (완전 닫힘 가능)  
+> - [2차: StarsAndI·TheGooseCouncil](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md) (열어둠)
+
+---
+
 ## 상위 원칙

 - [0_VALUE 임베딩 정책](https://github.com/happybell80/0_VALUE/blob/main/02_Governance/embedding-policy.md)
--- a/journey/troubleshooting/README.md
+++ b/journey/troubleshooting/README.md
@ -31,8 +31,10 @@

 ## 현재 열린 트러블슈팅 우선 문서

- [260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md](./260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md)
-  - 상태: 열림
+- [260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md)
+  - 상태: 열림 (완전 닫힘 가능)
+- [260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md)
+  - 상태: 열림 (1차 완료 후 진행)
 - [260311_naverworks_briefing_insight_preamble_leak.md](./260311_naverworks_briefing_insight_preamble_leak.md)
  - 상태: 열림
 - [260311_prompt_db_partial_adoption_and_hardcoded_prompts.md](./260311_prompt_db_partial_adoption_and_hardcoded_prompts.md)
@ -63,3 +65,7 @@
  - rb8001 사용자 메모리 컬렉션에 남아 있는 768/384 차원 드리프트와 Company X RAG 검증 시 동시 관찰된 에러 기록
 - [260312_companyx_rag_answer_composition_regression.md](./260312_companyx_rag_answer_composition_regression.md)
  - Company X RAG 연결은 되었지만 Slack 실응답에서 직접 답과 질문 적합 근거 선별이 깨진 회귀 기록
+- [260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md](./260316_임베딩_1차_로빙_Gemini2_전환_문제오픈.md)
+  - 로빙 임베딩 0_VALUE 정책 불일치, Gemini 2 전환 (완전 닫힘 가능)
+- [260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md](./260316_임베딩_2차_StarsAndI_GooseCouncil_전환_문제오픈.md)
+  - StarsAndI·TheGooseCouncil 임베딩 전환 (1차 완료 후, 열어둠)