# 로빙 검색 API 통합 전략

**작성일**: 2025-09-09  
**작성자**: happybell80 & Claude  
**관련 서비스**: rb8001 (RAG 스킬 내부 구현)  
**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
# rb8001/app/skills/rag.py
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 내부 RAG 스킬
         ↓
    [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: rb8001/app/skills/rag.py

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

- 다층 프로바이더로 안정성 확보
- 쿼리 타입별 최적 API 자동 선택
- 무료 한도 최대 활용으로 비용 최소화
- 캐싱으로 중복 검색 방지