diff --git a/ideas/250909_로빙_검색_API_통합_전략.md b/ideas/250909_로빙_검색_API_통합_전략.md
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--- a/ideas/250909_로빙_검색_API_통합_전략.md
+++ b/ideas/250909_로빙_검색_API_통합_전략.md
@@ -2,8 +2,8 @@
 
 **작성일**: 2025-09-09  
 **작성자**: happybell80 & Claude  
-**관련 서비스**: rb8001 (SearchService 내부 구현)  
-**핵심 기술**: Multi-provider Search API, Query Routing, Caching
+**관련 서비스**: rb8001 (RAG 스킬 내부 구현)  
+**핵심 기술**: Multi-provider Search API, Query Routing, Caching, RAG
 
 ## 1. 검색 프로바이더 계층 구조
 
@@ -25,7 +25,7 @@
 검색 의도 추가: LLM 프롬프트에 "검색 요청은 /search로" 또는 직접 패턴 매칭.
 
 ```python
-# rb8001/app/services/search_service.py
+# rb8001/app/skills/rag.py
 def route_by_pattern(query):
     if "뉴스" in query: return 'news_api'
     if "언제" in query: return 'duckduckgo'  # 즉답
@@ -35,7 +35,7 @@ def route_by_pattern(query):
 ## 3. 구현 아키텍처
 
 ```
-사용자 → rb8001 내부 SearchService
+사용자 → rb8001 내부 RAG 스킬
          ↓
     [Query Router]
          ↓
@@ -66,12 +66,13 @@ Tavily Brave Serper DuckDuckGo
 
 ### 예상 월 비용: $0.05
 
-## 6. 구현 위치: rb8001/app/services/search_service.py
+## 6. 구현 위치: rb8001/app/skills/rag.py
 
-별도 스킬 서비스 대신 rb8001 내부 SearchService로 구현
-- 의도 분류 후 직접 처리 (네트워크 홉 감소)
-- Phase 1: Tavily + DuckDuckGo 통합
-- Phase 2: 복잡도 증가 시 skill-search 분리 검토
+별도 마이크로서비스 대신 rb8001 내부 RAG 스킬로 구현
+- 웹 검색 + 파일 RAG 통합 처리
+- Phase 1: Tavily + DuckDuckGo 웹 검색
+- Phase 2: ChromaDB 파일 검색 통합
+- Phase 3: 복잡도 증가 시 skill-rag 분리
 
 ## 7. 핵심 차별점