DOCS/troubleshooting/250915_skill-rag-file_초기_구축.md

skill-rag-file RAG 시스템 초기 구축

작성일: 2025-09-15

작성자: Claude (51123 서버 관리자)

관련 문서: RAG 파일 처리 아키텍처

1. 구현 사항

PostgreSQL 테이블 생성 (51123)

• 테이블명: team_document
• 주요 컬럼: team_id, filename, file_hash, storage_path, text_content, metadata
• 인덱스: idx_team_doc_hash (team_id, file_hash) UNIQUE
• 외래키: team_id → team(id)
• metadata 활용: uploaded_by를 JSONB에 저장 (삼각형 의존성 회피)

파일 저장 구조 설정

• 51123 디렉토리: /mnt/hdd/data/documents/
• 51124 마운트: /mnt/51123data/ (SSHFS)
• SSHFS 명령: sshfs -o IdentityFile=/home/admin/.ssh/id_rsa_deploy,reconnect,uid=$(id -u),gid=$(id -g) admin@192.168.219.45:/mnt/hdd/data /mnt/51123data -p 51123
• 권한: admin:xusers (읽기/쓰기 가능)

서비스 구성

• 서비스명: skill-rag-file
• 포트: 8508
• 저장 경로: /mnt/51123data/documents/{team_id}/YYYY-MM/
• Gitea 레포: https://git.ro-being.com/ivada_Ro-being/skill-rag-file

2. 핵심 결정 사항

저장 위치 변경

• 기존 계획: /mnt/hdd/uploads/
• 변경: /mnt/hdd/data/documents/ (업계 표준 준수)
• 이유: data/ 구조가 더 확장 가능 (logs/, models/ 추가 가능)

uploaded_by 처리

• 문제: user → team, team_document → team, team_document → user (삼각형)
• 해결: uploaded_by 컬럼 제거, metadata JSONB에 기록
• 조회: metadata->>'uploaded_by'

SSHFS 활용

• 기존: /mnt/51123logs (로그 전용)
• 추가: /mnt/51123data (데이터/문서 전용)
• 장점: 51124 로컬 쓰기 → 51123 HDD 직접 저장

3. 다음 단계

1. skill-rag-file 프로젝트 구조 설정
2. FastAPI 기본 서버 구현 (/upload, /search, /healthz)
3. PyPDF2, python-docx 텍스트 추출
4. ChromaDB team_{team_id}_documents 컬렉션 설정
5. Docker 컨테이너화 (포트 8508)