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tags: [troubleshooting, embedding, gemini, rag, robeing]
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# 임베딩 Gemini Embedding 2 전환 문제 오픈

## 상위 원칙

- [로빙 문서 작성 원칙](../../book/300_architecture/312_writing-principles.md)
- [백엔드 PostgreSQL ChromaDB Vector Memory](../../book/300_architecture/330_백엔드_PostgreSQL_ChromaDB_Vector_Memory.md)

## 문제 정의

- 로빙의 임베딩은 현재 `skill-embedding`(ko-sroberta 768d)과 서비스별 혼재 경로를 사용합니다.
- 멀티모달(이미지, PDF, 오디오) 데이터는 캡셔닝 파이프라인 없이 직접 임베딩할 수 없습니다.
- 리서치(260315)에서 Gemini Embedding 2 도입이 NAS RAG·Company X에 유리하다고 정리했으나, 실행 계획과 문제 문서가 없어 전환 여부가 미결정 상태입니다.

## 현재 상태

| 항목 | 내용 |
|------|------|
| skill-embedding | ko-sroberta(multitask) 768d, 텍스트 전용 |
| rb8001 메모리 | ChromaDB 768/384 차원 드리프트 잔존 |
| skill-rag-file | Company X 384d, intent_prototypes pgvector 768d |
| 멀티모달 | 미지원 (이미지·PDF는 텍스트 추출 후 임베딩) |
| 청킹 | Micro-chunking(300~500 단어) 위주 |

## 기대 상태

| 항목 | 내용 |
|------|------|
| 임베딩 모델 | Gemini Embedding 2 (또는 하이브리드) 도입 |
| 멀티모달 | PDF·이미지 직접 임베딩 가능 (캡셔닝 파이프라인 생략) |
| 차원 | MRL로 768d 유지 또는 1536/3072 선택 |
| 청킹 | Macro-chunking(2,000~4,000 토큰) 전환 검토 |
| 비용 | 무료 티어·품질 비교 후 부분/하이브리드 적용 |

## 관련 문서

- [Gemini Embedding 2 리서치: 비용·청킹·도입 검토](../research/rag/260315_Gemini_Embedding_2_리서치_비용_청킹_도입검토.md)
- [rb8001 메모리 ChromaDB 768/384 차원 드리프트](./260312_rb8001_memory_chromadb_768_384_dimension_drift.md)
- [skill-embedding 서비스 구축](./250805_happybell80_skill-embedding서비스구축.md)

## 재현 조건

- NAS RAG, Company X RAG, rb8001 메모리에서 임베딩 품질·비용·멀티모달 요구가 생길 때
- PDF·이미지 기반 검색 품질 개선이 필요할 때

## 확인된 사실

- 리서치(260315)에서 Gemini Embedding 2 특징·비용·청킹 전략이 정리됨
- NAS RAG에 부분 도입, 하이브리드(미디어=Gemini 2, 텍스트=저렴) 권장
- `rb8001/scripts/test_gemini_embedding_2.py`로 API 테스트 스크립트 존재

## 미확정 항목

- skill-embedding 교체 vs Gemini API 직접 호출 병용
- ChromaDB/pgvector 스키마 차원(768/1536/3072) 확정
- 비용·품질 A/B 테스트 범위 및 기준