docs: 임베딩 Gemini Embedding 2 전환 트러블슈팅·계획 문서 추가

- 트러블슈팅: 문제 정의, 현재/기대 상태, 재현 조건, 확인된 사실, 미확정 항목
- 계획: 목표, 범위, 적용 순서, 검증 기준
- 리서치 문서에 후속 문서 링크 추가
- README에 새 문서 등록

Made-with: Cursor

journey/plans/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_계획.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+---
+tags: [plans, embedding, gemini, rag, robeing]
+---
+
+# 임베딩 Gemini Embedding 2 전환 계획
+
+## 상위 원칙
+
+- [로빙 문서 작성 원칙](../../book/300_architecture/312_writing-principles.md)
+- [임베딩 Gemini Embedding 2 전환 문제 오픈](../troubleshooting/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md)
+- [Gemini Embedding 2 리서치: 비용·청킹·도입 검토](../research/rag/260315_Gemini_Embedding_2_리서치_비용_청킹_도입검토.md)
+
+## 상태
+
+- planned
+
+## 목표
+
+- Gemini Embedding 2를 NAS RAG·Company X RAG에 부분 도입 또는 하이브리드 적용합니다.
+- 멀티모달(이미지, PDF) 직접 임베딩으로 캡셔닝 파이프라인 비용·지연을 줄입니다.
+- 기존 ko-sroberta(768d)와의 품질·비용 비교 후 전환 범위를 확정합니다.
+
+## 범위
+
+### 포함
+
+- skill-embedding 또는 skill-rag-file에 Gemini Embedding 2 경로 추가
+- NAS RAG·Company X RAG의 PDF·이미지 임베딩 경로 검토
+- MRL 768d 유지 시 ChromaDB/pgvector 스키마 호환
+- 청킹 전략 Macro-chunking(2,000~4,000 토큰) 검토
+
+### 제외
+
+- rb8001 메모리 768/384 차원 드리프트 해결 (별도 이슈)
+- skill-embedding ko-sroberta 즉시 제거 (과도기 병용 가능)
+
+## 적용 순서
+
+1. **품질·비용 테스트**
+   - `rb8001/scripts/test_gemini_embedding_2.py` 확장 또는 별도 벤치마크
+   - 무료 티어로 PDF·이미지 임베딩 품질 비교
+2. **경로 설계**
+   - skill-embedding에 Gemini 2 옵션 추가 vs skill-rag-file 내부 직접 호출
+   - 하이브리드: 미디어=Gemini 2, 텍스트=ko-sroberta 또는 text-embedding-004
+3. **스키마·청킹**
+   - output_dimensionality=768 확정 시 기존 ChromaDB 호환
+   - 청킹 단위 2,000~4,000 토큰으로 확대 검토
+4. **적용 및 검증**
+   - NAS RAG 또는 Company X RAG 1개 경로에 먼저 적용
+   - Recall·비용 측정 후 확대 여부 결정
+
+## 검증 기준
+
+- PDF·이미지 직접 임베딩 시 검색 Recall이 기존(캡셔닝 파이프라인) 대비 유지 또는 개선
+- 1M 토큰 기준 비용이 예산 내 ($0.25 이하)
+- 기존 768d 컬렉션과 MRL 768d 호환
+
+## 레포별 경계
+
+- 1차: `robeing/skill-rag-file` (Company X, NAS RAG)
+- 2차: `robeing/skill-embedding` (옵션 추가 시)
+- 문서: `robeing/DOCS`

journey/plans/README.md

@@ -35,6 +35,11 @@
 **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)
+**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`
+
 ## ✅ 완료된 항목 (archive 이동 완료)
 
 1. **admin_dashboard_business_integration (251204)** - 완료 → archive 이동

journey/research/rag/260315_Gemini_Embedding_2_리서치_비용_청킹_도입검토.md

@@ -123,3 +123,8 @@ print(response.embeddings[0].values)
 
 - RAG 활용: RETRIEVAL_QUERY vs RETRIEVAL_DOCUMENT 태스크 타입 구분 시 검색 정확도 향상
 - 관련: `251110_gemini_file_search_api_테스트_및_콜드메일_개선방안_평가.md`
+
+## 7. 후속 문서
+
+- [임베딩 Gemini Embedding 2 전환 문제 오픈](../../troubleshooting/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md)
+- [임베딩 Gemini Embedding 2 전환 계획](../../plans/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_계획.md)

journey/troubleshooting/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md

@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+tags: [troubleshooting, embedding, gemini, rag, robeing]
+---
+
+# 임베딩 Gemini Embedding 2 전환 문제 오픈
+
+## 상위 원칙
+
+- [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 임베딩은 현재 `skill-embedding`(ko-sroberta 768d)과 서비스별 혼재 경로를 사용합니다.
+- 멀티모달(이미지, PDF, 오디오) 데이터는 캡셔닝 파이프라인 없이 직접 임베딩할 수 없습니다.
+- 리서치(260315)에서 Gemini Embedding 2 도입이 NAS RAG·Company X에 유리하다고 정리했으나, 실행 계획과 문제 문서가 없어 전환 여부가 미결정 상태입니다.
+
+## 현재 상태
+
+| 항목 | 내용 |
+|------|------|
+| skill-embedding | ko-sroberta(multitask) 768d, 텍스트 전용 |
+| rb8001 메모리 | ChromaDB 768/384 차원 드리프트 잔존 |
+| skill-rag-file | Company X 384d, intent_prototypes pgvector 768d |
+| 멀티모달 | 미지원 (이미지·PDF는 텍스트 추출 후 임베딩) |
+| 청킹 | Micro-chunking(300~500 단어) 위주 |
+
+## 기대 상태
+
+| 항목 | 내용 |
+|------|------|
+| 임베딩 모델 | Gemini Embedding 2 (또는 하이브리드) 도입 |
+| 멀티모달 | PDF·이미지 직접 임베딩 가능 (캡셔닝 파이프라인 생략) |
+| 차원 | MRL로 768d 유지 또는 1536/3072 선택 |
+| 청킹 | Macro-chunking(2,000~4,000 토큰) 전환 검토 |
+| 비용 | 무료 티어·품질 비교 후 부분/하이브리드 적용 |
+
+## 관련 문서
+
+- [Gemini Embedding 2 리서치: 비용·청킹·도입 검토](../research/rag/260315_Gemini_Embedding_2_리서치_비용_청킹_도입검토.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)
+
+## 재현 조건
+
+- NAS RAG, Company X RAG, rb8001 메모리에서 임베딩 품질·비용·멀티모달 요구가 생길 때
+- PDF·이미지 기반 검색 품질 개선이 필요할 때
+
+## 확인된 사실
+
+- 리서치(260315)에서 Gemini Embedding 2 특징·비용·청킹 전략이 정리됨
+- NAS RAG에 부분 도입, 하이브리드(미디어=Gemini 2, 텍스트=저렴) 권장
+- `rb8001/scripts/test_gemini_embedding_2.py`로 API 테스트 스크립트 존재
+
+## 미확정 항목
+
+- skill-embedding 교체 vs Gemini API 직접 호출 병용
+- ChromaDB/pgvector 스키마 차원(768/1536/3072) 확정
+- 비용·품질 A/B 테스트 범위 및 기준

journey/troubleshooting/README.md

@@ -31,6 +31,8 @@
 
 ## 현재 열린 트러블슈팅 우선 문서
 
+- [260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md](./260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_문제오픈.md)
+  - 상태: 열림
 - [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)