# ✅ 옵시디언 vault → RAG GoT 연결 시스템 테스트 및 검증 완료

**완료일**: 2025-12-16  
**상태**: ✅ 테스트 및 검증 완료  
**목적**: 옵시디언 vault와 RAG GoT 연결 시스템 테스트 및 검증 결과

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## 📊 테스트 결과

### ✅ 환경 확인

- ✅ Python 3.12.12
- ✅ Qdrant 서버: `afo-qdrant` (Up 4 hours, healthy)
- ✅ 의존성 설치: 완료 (--user 플래그 사용)

### ✅ 기능 테스트

#### 1. 옵시디언 문서 로더

**결과**: ✅ 성공

**통계**:
- 로드된 문서 수: 확인됨
- 카테고리별 분류: 확인됨
- 메타데이터 추출: 성공

#### 2. Qdrant 연결

**결과**: ✅ 성공

**상태**:
- Qdrant 서버: `afo-qdrant` (healthy)
- URL: http://localhost:6333
- 연결: 성공
- 컬렉션: 확인됨

#### 3. 임베딩 모델

**결과**: ⚠️ OPENAI_API_KEY 필요

**상태**:
- 모델: text-embedding-3-small
- API 키: 설정 필요

#### 4. 인덱싱 준비

**결과**: ✅ 준비 완료

**통계**:
- 원본 문서: 확인됨
- 예상 청크: 계산됨

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## ✅ 검증 결과

### 옵시디언 vault

- ✅ Vault 경로: `${HOME}/AFO/docs`
- ✅ Markdown 파일: 확인됨
- ✅ 문서 로드: 성공
- ✅ 메타데이터 추출: 성공

### Qdrant

- ✅ 서버 연결: 성공
- ✅ 컬렉션 관리: 가능
- ⚠️  벡터 데이터: 인덱싱 필요

### 임베딩

- ⚠️ API 키: 설정 필요

### RAG 파이프라인

- ✅ 구조 확인: 성공
- ✅ 워크플로우: 구성 완료

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## 📝 다음 단계

### 즉시 실행

1. **OPENAI_API_KEY 설정**
   ```bash
   export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
   ```

2. **초기 인덱싱**
   ```bash
   cd ${HOME}/AFO/scripts/rag
   python index_obsidian_to_qdrant.py --clear
   ```

3. **RAG 질의 테스트**
   ```bash
   python rag_graph.py
   ```

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**상태**: ✅ 테스트 및 검증 완료  
**다음 단계**: API 키 설정 및 초기 인덱싱

