AI Extension · Retrieval

미니 RAG 추가

문서 기반 답변 기능을 작게 시작합니다. 목표는 “그럴듯한 답변”이 아니라 검색 근거와 출처가 있는 답변입니다.

작게 시작하세요

처음부터 모든 문서를 넣지 말고, 자주 묻는 질문 20개를 답할 수 있는 문서만 넣어 검증하세요.

미니 RAG 구현 프롬프트

복사해서 사용하세요

"기존 웹서비스에 미니 RAG 기능을 추가하고 싶어. 아래 프로젝트 정보를 바탕으로 구현 계획과 파일 변경안을 만들어줘. [프로젝트 정보] - 프론트엔드: [React/Vue/기타] - 백엔드: [FastAPI/Hono/기타] - 데이터베이스: [Postgres/Supabase/기타] - 문서 종류: [Markdown/PDF/Notion/기타] - 답변 정책: [출처 필수/권한 필터/모르면 모른다고 답하기] [출력 요구사항] 1) 문서 수집/청킹/임베딩/저장 흐름 2) /ai/ask API 계약 3) 검색 품질 평가 케이스 4) UI에 출처를 표시하는 방식 5) 보안/권한/비용 체크리스트"

위 프롬프트를 복사하여 AI 채팅에 붙여넣으세요.

API 계약 시작점

api-contract.txt

POST /ai/ask
{
  "question": "배포 절차 알려줘",
  "filters": { "project": "choorai" }
}

실행 체크리스트

0/5 완료

문서 소스 확정처음에는 작은 문서 세트로 제한

청킹 전략 결정문서 단락/제목 기준부터 시작

벡터 저장소 선택로컬/pgvector/SaaS 중 하나

검색 API 연결질문과 출처를 함께 반환

검색 평가 작성정답보다 근거 회수율 확인

TL;DR

미니 RAG 작업 시 필요한 최소 기준과 검증 포인트를 빠르게 확인합니다.
실제 프로젝트 환경값(브랜치, 시크릿, URL, 임계치)은 팀 기준에 맞게 치환하세요.

사전 준비 (Prerequisites)

대상 리포지토리와 실행 환경 접근 권한 확인
로컬/CI에서 사용할 기본 명령어(`install`, `build`, `test`) 점검
환경변수/시크릿/배포 대상 정보를 최신 상태로 정리

실행 순서 (Steps)

변경 목표와 범위를 한 줄로 고정한다.
핵심 변경(미니 RAG)을 최소 단위 커밋으로 적용한다.
검증 로그를 남기고 체크리스트/문서를 즉시 업데이트한다.

검증 (Validation)

빌드/테스트가 현재 브랜치에서 재현 가능하게 통과하는지 확인
핵심 경로(사용자 플로우 또는 운영 플로우)를 수동 샘플 점검
ko/en 문서와 링크가 동일 의도를 유지하는지 대조

문제 해결 (Troubleshooting)

오류 발생 시 로그/요청 본문/환경값을 먼저 캡처한다.
권한/환경변수/라우팅/빌드 산출물 순서로 원인을 좁힌다.
임시 조치와 근본 원인 수정을 분리해 기록한다.

미니 RAG 추가

미니 RAG 구현 프롬프트

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실행 체크리스트

TL;DR

사전 준비 (Prerequisites)

실행 순서 (Steps)

검증 (Validation)

문제 해결 (Troubleshooting)

관련 문서 (References)

관련 문서

RAG 기초

Vector DB

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