AI RAG Chatbot
RAG Architecture로 블로그 문서를 이해하는 챗봇입니다.
Redis Stack 및 캐시를 최적화하여 최소한의 리소스로 작동합니다.
블로그 콘텐츠 기반 RAG 챗봇
- 블로그 내에서 필요한 내용을 바로 찾기 어려운 문제를 해결하기 위해 검색형 챗봇을 도입했습니다.
- 리소스 제약 환경(1GB 프리 티어) 서버에서도 계속 운영할 수 있게 구조를 단순하게 잡았습니다.
- 증분 색인과 캐시 중심으로 불필요한 재분석을 줄여 클라우드 인프라 비용 리스크를 통제했습니다.
1GB 서버200+ 문서빌드 2분Redis Stack
조직/서비스 관점의 확장 방향
- 사내 IT 헬프데스크 및 규정 안내 봇
- 온보딩용 업무 지식 검색 창구
- 반복되는 운영 문의, 보안 문의를 먼저 받는 1차 응답 채널
개선 계획
- 메신저(Slack/Discord/Google Chat 등)와 연동 가능한 Webhook/API 엔드포인트를 붙일 계획입니다.
- 챗봇이 답변하지 못하거나 사용자가 불만족한 쿼리를 따로 모아 티켓(Jira/Notion)으로 자동 생성하는 워크플로우를 붙일 생각입니다.
- 미해결 질문과 반복 질문을 따로 모아 문서 보완 대상으로 관리하는 운영 화면을 만들 예정입니다.
업데이트 이력
2026-03-14
- 배포 후 챗봇 인덱스를 동기화할 때 API 키를 함께 보내고, 실패가 묻히지 않도록 워크플로우를 고쳤습니다.
2026-03-13
- 문서 배포 시 전체 AI 재분석이 다시 도는 설정을 제거하고 증분 분석 기본 동작으로 되돌렸습니다.
- src/config, src/features, src/store 변경도 프론트 배포 대상으로 잡히도록 deploy 경로 필터를 보완했습니다.
2026-01-26
- 프록시 환경에서도 실제 클라이언트 IP가 남도록 X-Forwarded-For 기반 로깅을 추가했습니다.
2026-01-18
- 챗봇과 인덱싱 엔드포인트에 Redis 기반 레이트리밋과 인증 체크를 붙여 운영 안전장치를 보강했습니다.
2026-01-12
- Spring AI, Spring Boot, Java 버전을 올리고 Redis 기반 Hybrid SearchService를 붙여 검색 흐름을 정리했습니다.
2026-01-11
- Spring Boot 기반 챗봇 서버와 문서 인덱싱 엔드포인트를 처음 추가해 블로그용 RAG 구조를 시작했습니다.