FAQ

RAG4U는 ChatGPT 같은 챗봇인가요?

일반 챗봇이라기보다 문서 근거 검색기입니다. 답변을 만들기 전에 로컬 문서에서 관련 청크를 찾고, 답변과 함께 출처를 보여줍니다.

모든 문서를 외부 LLM에 보내나요?

아니요. 원본 문서와 벡터 인덱스는 로컬에 둡니다. openai나 codex provider를 사용할 때도 검색된 일부 청크만 전송합니다.

OpenAI API key 없이 쓸 수 있나요?

검색과 citation 확인은 mock provider로 가능합니다. 현재 로그인된 ChatGPT/Codex 계정을 실험적으로 쓰려면 codex provider를 사용할 수 있습니다. 안정적인 운영형 답변 생성에는 OpenAI API key 또는 승인된 provider를 권장합니다.

Codex provider는 제품용으로 써도 되나요?

권장하지 않습니다. codex provider는 가능성 검증용 실험 기능입니다. 표준 OpenAI API가 아니라 로컬 Codex CLI를 호출합니다.

Top K는 무엇인가요?

질문과 관련 있는 청크를 몇 개 가져올지 정하는 값입니다. 매뉴얼 질문은 3, 정책 질문은 5부터 시작하는 것을 권장합니다.

RAG와 DB tool 중 무엇을 쓰는지는 누가 정하나요?

RAG 검색은 항상 먼저 실행됩니다. Use DB tools를 켠 경우 provider가 질문을 보고 알람, 센서, 정비 같은 운영 데이터가 필요한지 판단해 DB tool을 선택합니다. 정책, 매뉴얼, 절차는 RAG 중심이고 최신 상태나 이력은 DB tool 중심입니다.

Codex에서도 DB tools를 쓸 수 있나요?

네. Codex provider는 tool 선택 JSON을 만들고, RAG4U가 그 결과에 따라 read-only DB tool을 실행합니다. OpenAI provider처럼 native function calling은 아니지만 UI와 API에서는 같은 enable_tools=true 흐름으로 사용할 수 있습니다.

데모 DB가 아니라 실제 DB에도 붙일 수 있나요?

가능합니다. APP_TOOL_DB_URL을 실제 PostgreSQL read-only 계정으로 바꾸고, app/tools/postgres.py의 고정 쿼리를 실제 테이블 구조에 맞추면 됩니다. LLM에게 raw SQL 권한을 주는 방식은 권장하지 않습니다.

근거 없음 답변은 왜 필요한가요?

문서에 없는 내용을 그럴듯하게 답하면 업무에서 위험합니다. 회사 내규, 보안 정책, 매뉴얼 검색에서는 "문서에서 근거를 찾지 못함"이라고 멈추는 동작이 중요합니다.

회사 내부 문서를 바로 넣어도 되나요?

검증 환경에서는 공개 가능한 더미 문서부터 시작하세요. 민감 문서는 외부 provider 전송 정책, 접근 권한, 로그 저장 정책을 먼저 정해야 합니다.

GitHub Pages에 올리면 RAG 앱도 같이 배포되나요?

아니요. GitHub Pages는 정적 문서 사이트만 배포합니다. FastAPI와 Streamlit RAG 앱은 로컬 또는 별도 서버에서 실행해야 합니다.