- RRF 점수(0.01~0.03)가 threshold(0.35)와 스케일 불일치 확인
- vector_score OR 조건으로 우회되지만 relevance_score 기준 정렬에 영향
- 실측 데이터 추가 (hybrid rrf=0.032 vs vector=0.775)
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- keyword recall 0: simple 토크나이저가 한국어 조사 분리 불가 (실측 recall 27%)
- grounding 실패 3계층: 검색(8건), 라우팅 마커(3건), LLM 판단(정상)
- prefix 매칭(:*) 적용 시 recall 27%→90% 즉시 개선 가능
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- SKILL.md: ChromaDB 병행 → pgvector 단일 운영, 대표 파일 2개 → 200개 인덱싱 현황으로 갱신
- 1차 계획: 완료 조건에 본문 미추출(99.7%) 미완료 상태 명시, 1:1 대응 차이 수치 반영
- 적용1 계획: 샘플 질문 16개 검증 결과 기록 테이블 추가
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Gemini 대화 기반 — 인제션 아키텍처, 가치 판단 필터링, 프롬프트 DB 시너지,
위키 통합, 사업화 검토, 핵심 비판 4가지, RBAC 구현 전략 정리
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프롬프트 과잉 서비스 유도, OpenAI 대화 이력 미전달, 감정 constraints 무조건 주입 확인.
해결 방안 3단계 제안 (프롬프트 v2 + 이력 전달 + JSON 강제 선택적)
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- 현재 상태를 리서치 링크 기반으로 갱신 (약 40개 → 24건 확정)
- Phase 1 완료 항목 표시
- Phase 2 실행 경로를 리서치 §6, §9 링크로 구체화
- SSOT 원칙: 상세는 리서치에만 두고 계획은 링크+요약
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리서치 Fact 17: PDF만이 아닌 이미지/docx 등 모든 파일 형식을 텍스트
변환 없이 직접 임베딩해야 함을 명시. 현재 텍스트 변환 파이프라인이
Gemini Embedding 2 전환의 의미를 절반 이상 버리는 것임을 지적.
계획 Phase 0: 인덱싱 파이프라인 전환 항목 추가 (미완료).
계획 구현 원칙: 멀티모달 직접 임베딩 전환 플로우 및 기존 텍스트 추출
파이프라인 제거 방향 명시.
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리서치 Fact 7: 현재 구조는 RAG가 아님을 명시. 검색만 있고 LLM 생성이
없는 규칙 기반 문자열 조합임을 지적. LLM 기반 전환 필요 방향 추가.
리서치 결론: 가장 근본 원인으로 RAG 구조 부재 추가. 구현 항목 4가지로 갱신.
계획 구현 원칙: RAG 전환 플로우(임베딩→검색→청크선별→LLM→답변) 명시.
계획 Phase 4: 규칙 문자열 조합 → LLM 호출로 대체하는 구체적 플로우 추가.
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리서치 Fact 14: skill-rag-file 문서 청크가 여전히 ChromaDB에 저장 중이며
운영 원칙(PostgreSQL 중심)과 불일치 상태임을 명시.
계획 Phase 0 표: rb8001 메모리(확정)와 skill-rag-file 청크(미완료) 저장
경로를 분리해 pgvector 전환 필요 항목으로 추가.
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- SKILL.md: 384d → Gemini Embedding 2 / 768d 전환 반영, PostgreSQL 저장 경로, NAS 원본 경로 추가
- 트러블슈팅: 존재하지 않는 worklog 참조 제거, 실제 코드 검토 기반 종결 근거로 교체, 잔여 조건 명시
- 시나리오: 상태를 구현완료_검증대기로 갱신, 구현 반영 상태 추가, 닫힘까지 남은 작업 4건 구체화
- 리서치: Unresolved 6건 중 확정 3건 닫기(임베딩 차원, 적합도 판정, 수치형 판정), 미확정 3건만 잔류
- 계획: Phase 0을 표 형식으로 현행화(확정/인지/미완료 구분), Phase 5 자동화+수동 검증 구체화
- 아이디어: 후속 진행 상태 및 임베딩 전환 확정 사항 추가
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Gemini Embedding 2 전환 후에도 skill-rag-file 청킹 로직(char_per_token=4,
영어 기준 고정값)이 그대로이며, PDF 직접 임베딩 경로가 미구현 상태임을
미완료 항목에 명시.
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