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type: governance
tags: [terminology, grounding, rag, companyx]
created_date: 2026-03-23
last_verified: 2026-03-23
scope: robeing 프로젝트 전체
upper_principle: /home/admin/0_VALUE/00_Foundations/global-principles.md
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# Grounding 용어집

## Grounding (근거 기반 답변)

LLM이 답변할 때 **내부 문서에서 근거를 찾아 명시**하는 프로세스. 추측이나 외부 지식이 아니라 검색된 문서 내용만을 근거로 답변하고, 어떤 문서가 근거인지 함께 제시한다. 근거가 부족하면 "모른다"고 명시한다.

## RAG (Retrieval-Augmented Generation)

검색(Retrieval) + 생성(Generation)을 결합한 구조. 먼저 관련 문서를 검색하고, 검색 결과를 LLM 컨텍스트에 넣어 답변을 생성한다. Grounding은 RAG의 출력 원칙이다.

## 하이브리드 검색 (Hybrid Search)

여러 검색 방식을 결합하여 결과를 합산하는 검색 구조.

로빙의 현재 하이브리드 검색 축:
- **벡터 검색** (pgvector): 의미 유사도 기반
- **키워드 검색** (tsvector + pg_trgm): 텍스트 매칭 기반
- **파일명 검색** (ILIKE): 파일명 토큰 매칭
- **그래프 검색** (Apache AGE): 문서 관계 기반

## RRF (Reciprocal Rank Fusion)

여러 검색 결과의 순위를 합산하는 알고리즘. `score = 1/(k + rank)`. 로빙에서는 벡터·키워드·파일명·그래프 결과를 RRF로 합산 후 0~1 정규화.

## CompanyXRAGOutput

grounding 응답의 Pydantic 검증 모델.

| 필드 | 설명 |
|------|------|
| `direct_answer` | 1~3문장 답변. 근거 부족 시 빈 문자열 |
| `evidence_docs` | 근거 문서 파일명 목록 |
| `failure_reason` | 답변 불가 사유. 정상이면 null |

## Grounding 경로 진입 조건

| 조건 | 설명 |
|------|------|
| `team_id == COMPANYX_TEAM_ID` | Company X 팀 사용자면 자동 진입 |
| 검색 결과 0건 | failure 응답 반환 후 일반 경로로 fallback |

## 질문 유형 (Question Types)

| 유형 | 트리거 | 예시 |
|------|--------|------|
| `fact_check` | 기본값 | "근거 있어?", "협력 관계야?" |
| `explanatory` | "뭐야?", "설명해줘" | "X-COURSE가 뭐야?" |
| `quantitative` | "몇 개야?", "얼마나?" | "투자사 몇 개야?" |
| `recap` | "다시 정리해줘" | "근거 문서명만 다시" |

## 관련 문서

- [Company X Grounding 파이프라인](../workflow/03_rag/companyx_grounding_pipeline.md) — 워크플로우
- [companyx-rag SKILL.md](../skills/companyx-rag/SKILL.md) — 스킬 계약
- [RAG 검색·Grounding 요청](../workflow/03_rag/rag_search_grounding_request.md) — 검색 워크플로우