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DOCS/journey/plans/260316_임베딩_Gemini_Embedding_2_전환_계획.md
happybell80 32094f7438 docs: 임베딩 전환 1차·2차 분리 (6개 문서) 
1차 (로빙, 완전 닫힘 가능):
- 트러블, 리서치, 플랜
- skill-embedding, skill-rag-file, rb8001
- 닫힘 조건 명확

2차 (StarsAndI·GooseCouncil, 열어둠):
- 트러블, 리서치, 플랜
- 카탈로그 5044개 재임베딩 등 비용 큰 항목
- 1차 완료 후 진행

기존 3개 문서: 1차·2차 링크로 리다이렉트

Made-with: Cursor
2026-03-16 13:22:59 +09:00

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tags
tags
plans
embedding
gemini
rag
robeing
deprecated

임베딩 Gemini Embedding 2 전환 계획

1차·2차로 분리됨.

상위 원칙

상태

  • planned

목표

  • Gemini Embedding 2를 0_VALUE 정책에 따라 전수 교체합니다.
  • 멀티모달(이미지, PDF) 직접 임베딩으로 캡셔닝 파이프라인 비용·지연을 줄입니다.
  • 1차: robeing. 2차: StarsAndI·TheGooseCouncil (별도 플랜).

범위

포함

  • skill-embedding 또는 skill-rag-file에 Gemini Embedding 2 경로 추가
  • NAS RAG·Company X RAG의 PDF·이미지 임베딩 경로 검토
  • MRL 768d 유지 시 ChromaDB/pgvector 스키마 호환
  • 청킹 전략 Macro-chunking(2,000~4,000 토큰) 검토

제외

  • rb8001 메모리 768/384 차원 드리프트 해결 (별도 이슈)

적용 순서

  1. 품질·비용 테스트
    • rb8001/scripts/test_gemini_embedding_2.py 확장 또는 별도 벤치마크
    • 무료 티어로 PDF·이미지 임베딩 품질 비교
  2. 경로 설계
  3. 스키마·청킹
    • output_dimensionality=768 확정 시 기존 ChromaDB 호환
    • 청킹 단위 2,000~4,000 토큰으로 확대 검토
  4. 적용 및 검증
    • NAS RAG 또는 Company X RAG 1개 경로에 먼저 적용
    • Recall·비용 측정 후 확대 여부 결정

검증 기준

  • PDF·이미지 직접 임베딩 시 검색 Recall이 기존(캡셔닝 파이프라인) 대비 유지 또는 개선
  • 1M 토큰 기준 비용이 예산 내 ($0.25 이하)
  • 기존 768d 컬렉션과 MRL 768d 호환

플랜 분리

  • 1차: robeing (skill-embedding, skill-rag-file, rb8001). 빨리 닫을 수 있는 핵심 범위.
  • 2차: StarsAndI, TheGooseCouncil. 별도 플랜으로 열기.

레포별 경계

  • 1차: robeing/skill-embedding, robeing/skill-rag-file, robeing/rb8001 (Company X, NAS RAG)
  • 문서: robeing/DOCS