diff --git a/troubleshooting/250807_happybell80_캐시완전제거및함수형전환.md b/troubleshooting/250807_happybell80_캐시완전제거및함수형전환.md
index 8885ee5..821f4a8 100644
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@@ -214,6 +214,58 @@ results = collection.query(
 - 모델 다운로드 제거
 - 벡터 일치로 정확도 향상
 
+## 오후 12시 04분
+
+### ChromaDB 컬렉션 재생성으로 완전 해결
+
+**근본 원인 발견**:
+- 기존 컬렉션이 DefaultEmbeddingFunction(ONNX)로 생성되어 있었음
+- get_or_create_collection은 기존 설정을 변경하지 않음
+- HTTPEmbeddingFunction 설정이 계속 무시됨
+
+**서버팀 작업**:
+```bash
+# 서버에서 컬렉션 재생성
+- 5개 컬렉션 삭제 (잘못된 ONNX 설정)
+- 4개 컬렉션 재생성 (HTTPEmbeddingFunction)
+```
+
+**최종 코드 수정**:
+```python
+# storage.py:108-112 - embedding_function 파라미터 제거
+results = collection.query(
+    query_texts=[query],
+    n_results=n_results,
+    where={"user_id": user_id}
+    # embedding_function 파라미터 제거 (1.0.15 미지원)
+)
+```
+
+**최종 성능 개선**:
+- 전체 응답: 6-20초 → 1.77초 (91% 개선)
+- ChromaDB 검색: ~100ms
+- Mistral 선택: ~200ms
+- Gemini 생성: ~1.4초 (정상)
+
+## 교훈
+
+1. **ChromaDB 버전별 API 차이**
+   - 1.0.15: query()에 embedding_function 파라미터 없음
+   - 최신 버전과 문서가 다를 수 있음
+
+2. **get_or_create_collection의 함정**
+   - 이미 존재하는 컬렉션의 설정은 변경 안 됨
+   - 잘못된 설정이 계속 유지됨
+
+3. **ONNX 모델 위치의 중요성**
+   - 중앙 서비스(8015): 1개 모델 공유
+   - 각 로빙: 개별 모델 다운로드 (79.3MB × N)
+
+4. **성능 문제 디버깅**
+   - 첫 실행 vs 이후 실행 구분
+   - 숨겨진 다운로드 확인
+   - 임베딩 함수 일치 검증
+
 ## 다음 작업
 
 - [ ] 남은 하드코딩 환경변수화