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