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happybell80 2025-09-14 18:19:29 +09:00
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@ -1,7 +1,7 @@
# 로빙 검색 API 통합 전략
# 로빙 검색 API 구현 현황
**작성일**: 2025-09-09
**작성자**: happybell80 & Claude
**작성일**: 2025-01-14
**작성자**: happybell80
**관련 서비스**: skill-rag (HTTP 외부 스킬)
**핵심 기술**: Multi-provider Search API, Query Routing, Caching, RAG
@ -80,3 +80,27 @@ rb8001 내부 구현 대신 외부 RAG 스킬(HTTP)로 분리
- 쿼리 타입별 최적 API 자동 선택
- 무료 한도 최대 활용으로 비용 최소화
- 캐싱으로 중복 검색 방지
## 8. 현재 구현 상태
### 사용 중인 검색 엔진: Tavily API
- Google이 아닌 Tavily 검색 서비스 사용
- API 키: 환경변수로 설정됨 (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)
- 엔드포인트: https://api.tavily.com/search
### 작동 방식
1. 사용자 검색 요청 → DecisionEngine이 의도 파악
2. CommandHandler → SkillCommands.handle_search() 호출
3. Tavily API로 웹 검색 (최대 5개 결과)
4. 검색 결과를 LLM에 전달하여 한국어 요약 생성
5. 사용자에게 구조화된 답변 제공
### 설정
- search_depth: "basic" (빠른 검색)
- max_results: 5개
- include_answer: true (AI 답변 포함)
- include_raw_content: false (원문 제외)
### 문제점
- Slack ID 사용자는 작동 ✓
- UUID 사용자는 실패 ✗ (DecisionEngine 검증 오류)