docs: grounding 용어집 신설 — 용어 정의, 질문 유형, 진입 조건, 관련 문서 링크

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

01_Terminology/grounding_용어집.md

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+type: governance
+tags: [terminology, grounding, rag, companyx]
+created_date: 2026-03-23
+last_verified: 2026-03-23
+scope: robeing 프로젝트 전체
+upper_principle: /home/admin/0_VALUE/00_Foundations/global-principles.md
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+# Grounding 용어집
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+## Grounding (근거 기반 답변)
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+LLM이 답변할 때 **내부 문서에서 근거를 찾아 명시**하는 프로세스. 추측이나 외부 지식이 아니라 검색된 문서 내용만을 근거로 답변하고, 어떤 문서가 근거인지 함께 제시한다. 근거가 부족하면 "모른다"고 명시한다.
+
+## RAG (Retrieval-Augmented Generation)
+
+검색(Retrieval) + 생성(Generation)을 결합한 구조. 먼저 관련 문서를 검색하고, 검색 결과를 LLM 컨텍스트에 넣어 답변을 생성한다. Grounding은 RAG의 출력 원칙이다.
+
+## 하이브리드 검색 (Hybrid Search)
+
+여러 검색 방식을 결합하여 결과를 합산하는 검색 구조.
+
+로빙의 현재 하이브리드 검색 축:
+- **벡터 검색** (pgvector): 의미 유사도 기반
+- **키워드 검색** (tsvector + pg_trgm): 텍스트 매칭 기반
+- **파일명 검색** (ILIKE): 파일명 토큰 매칭
+- **그래프 검색** (Apache AGE): 문서 관계 기반
+
+## RRF (Reciprocal Rank Fusion)
+
+여러 검색 결과의 순위를 합산하는 알고리즘. `score = 1/(k + rank)`. 로빙에서는 벡터·키워드·파일명·그래프 결과를 RRF로 합산 후 0~1 정규화.
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+## CompanyXRAGOutput
+
+grounding 응답의 Pydantic 검증 모델.
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+| 필드 | 설명 |
+|------|------|
+| `direct_answer` | 1~3문장 답변. 근거 부족 시 빈 문자열 |
+| `evidence_docs` | 근거 문서 파일명 목록 |
+| `failure_reason` | 답변 불가 사유. 정상이면 null |
+
+## Grounding 경로 진입 조건
+
+| 조건 | 설명 |
+|------|------|
+| `team_id == COMPANYX_TEAM_ID` | Company X 팀 사용자면 자동 진입 |
+| 검색 결과 0건 | failure 응답 반환 후 일반 경로로 fallback |
+
+## 질문 유형 (Question Types)
+
+| 유형 | 트리거 | 예시 |
+|------|--------|------|
+| `fact_check` | 기본값 | "근거 있어?", "협력 관계야?" |
+| `explanatory` | "뭐야?", "설명해줘" | "X-COURSE가 뭐야?" |
+| `quantitative` | "몇 개야?", "얼마나?" | "투자사 몇 개야?" |
+| `recap` | "다시 정리해줘" | "근거 문서명만 다시" |
+
+## 관련 문서
+
+- [Company X Grounding 파이프라인](../workflow/03_rag/companyx_grounding_pipeline.md) — 워크플로우
+- [companyx-rag SKILL.md](../skills/companyx-rag/SKILL.md) — 스킬 계약
+- [RAG 검색·Grounding 요청](../workflow/03_rag/rag_search_grounding_request.md) — 검색 워크플로우