# 로빙 검색 API 구현 현황 **작성일**: 2025-09-14 **작성자**: happybell80 **관련 서비스**: skill-rag (HTTP 외부 스킬) **핵심 기술**: Multi-provider Search API, Query Routing, Caching, RAG ## 1. 검색 프로바이더 계층 구조 ### 1.1 기본 드라이버: Tavily - 검색과 본문 추출 통합 제공 - 월 1,000회 무료 - RAG 파이프라인 단순화 ### 1.2 보조 프로바이더 - **Brave Search API**: 자체 인덱스, 월 2,000회 무료 - **Serper.dev**: Google SERP, 2,500회 무료 - **DuckDuckGo IA**: 즉답형 무료 무제한 - **Exa API**: 심층 분석용 (유료) - **SearxNG**: 자체 호스팅 폴백 ## 2. 의도 분석 현황 & 라우팅 현재 intent_analyzer.py는 LLM으로 명령어 변환(/news, /digest)만 수행, 미사용 상태. 검색 의도 추가: LLM 프롬프트에 "검색 요청은 /search로" 또는 직접 패턴 매칭. ```python # 예시 라우팅 (의도별 외부 호출) def route_by_pattern(query): if "뉴스" in query: return 'news_api' if "언제" in query: return 'duckduckgo' # 즉답 return 'tavily' # 기본 검색 ``` ## 3. 구현 아키텍처 ``` 사용자 → rb8001 → (HTTP) skill-rag ↓ [Query Router] ↓ [Provider Manager] / | | \ Tavily Brave Serper DuckDuckGo ↓ [Result Merger] ↓ [Redis Cache] ``` ## 4. 캐싱 전략 | 쿼리 타입 | TTL | 근거 | |----------|-----|------| | 즉답형 | 24시간 | 변하지 않는 사실 | | 일반 | 6시간 | 적당한 최신성 | | 뉴스 | 30분 | 실시간성 중요 | | 네비게이셔널 | 12시간 | URL 변경 드물음 | ## 5. 비용 최적화 ### 월간 쿼터 배분 (70-20-10) - Tavily: 700회 (기본) - Brave: 200회 (다양성) - Serper/Exa: 100회 (특수 목적) ### 예상 월 비용: $0.05 ## 6. 구현 위치: skill-rag (외부 서비스) rb8001 내부 구현 대신 외부 RAG 스킬(HTTP)로 분리 - 웹 검색 + 파일 RAG 통합 처리 (HTTP 인터페이스) - Phase 1: Tavily + DuckDuckGo 웹 검색 - Phase 2: ChromaDB 파일 검색 통합 - Phase 3: 트래픽 증가 시 스케일아웃 (수평 확장) ## 7. 핵심 차별점 - 다층 프로바이더로 안정성 확보 - 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)