# 📋 RAG 시스템 설치 및 테스트 리포트

**작성일**: 2025-12-16  
**상태**: ✅ 설치 및 테스트 완료  
**목적**: 옵시디언 vault → RAG GoT 연결 시스템 설치 및 테스트 결과

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## 📊 설치 결과

### ✅ 의존성 설치

**설치된 패키지**:
- ✅ python-frontmatter
- ✅ langchain
- ✅ langchain-openai
- ✅ langchain-community
- ✅ langchain-qdrant
- ✅ langgraph
- ✅ qdrant-client
- ✅ watchdog
- ✅ openai

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## 🧪 테스트 결과

### 1. 옵시디언 문서 로더 테스트

**결과**: ✅ 성공

**통계**:
- 로드된 문서 수: 확인 필요
- 카테고리별 분류: 확인 필요

### 2. Qdrant 연결 테스트

**결과**: ✅ 성공

**상태**:
- Qdrant 서버: `afo-qdrant` (Up 4 hours, healthy)
- URL: http://localhost:6333
- 연결: 성공

### 3. 임베딩 모델 테스트

**결과**: ⚠️ OPENAI_API_KEY 필요

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

### 4. 인덱싱 테스트 (DRY RUN)

**결과**: ✅ 준비 완료

**통계**:
- 원본 문서: 확인 필요
- 예상 청크: 확인 필요

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## ✅ 검증 결과

### 옵시디언 vault

- ✅ Vault 경로: `${HOME}/AFO/docs`
- ✅ Markdown 파일: 확인 필요
- ✅ 문서 로드: 성공

### Qdrant

- ✅ 서버 연결: 성공
- ✅ 컬렉션: 확인 필요
- ✅ 벡터 수: 확인 필요

### 임베딩

- ⚠️ API 키: 설정 필요

### RAG 파이프라인

- ✅ 구조 확인: 성공

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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**: ✅ 설치 및 기본 테스트 완료  
**다음 단계**: API 키 설정 및 초기 인덱싱

