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7dayrag

by HamdanProfessional
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7dayrag

프로덕션 지향 RAG + AI 에이전트 워크플로우를 FastAPI 서비스로 제공합니다. 7일 SaaS AI 엔게이지먼트의 레퍼런스 구현체로 구축되었습니다 — 인용을 포함한 비즈니스 데이터 기반 Q&A, 거절 가드레일, 내부 API를 호출하는 도구 사용 에이전트를 제공합니다.

설계 근거와 일별 전달 계획은 ARCHITECTURE.md를 참조하세요.

빠른 시작 (API 키 불필요)

앱은 스텁 모드(결정적 의사 임베딩 + 스크립트 기반 LLM)에서 완전히 오프라인으로 실행됩니다. 나중에 실제 키를 추가하면 자동 장애 조치와 함께 OpenAI/Anthropic으로 전환됩니다.

# 1. Postgres + pgvector
docker compose up -d db

# 2. Python deps
pip install -r requirements.txt

# 3. Configure (or skip: defaults match compose)
copy .env.example .env

# 4. Create schema + load the sample knowledge base
python -m scripts.seed_sample_data

# 5. Serve
uvicorn app.main:app --port 8000 --reload

사용해 보기

# Grounded Q&A with citations
curl -X POST localhost:8000/api/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "What is the uptime SLA for Business plans?"}'

# Agent that calls tools (ticket lookup)
curl -X POST localhost:8000/api/v1/agent/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"task": "Check ticket TICKET-1001 and summarize its status."}'

# Raw hybrid retrieval (debug/tuning)
curl -X POST localhost:8000/api/v1/documents/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "refund window annual plan", "top_n": 3}'

대화형 문서: http://localhost:8000/docs

API

메서드

경로

용도

GET

/healthz, /readyz

활성 상태; 준비 상태(DB + 프로바이더)

POST

/api/v1/documents

문서 업서트 → 청크 → 임베딩 → 인덱싱

POST

/api/v1/documents/search

융합 점수를 사용한 하이브리드 검색

POST

/api/v1/query

근거 기반 Q&A {question} → 답변 + 인용

POST

/api/v1/agent/run

제한된 도구 호출 에이전트, agent_runs에 감사 기록

POST

/api/v1/admin/seed

샘플 KB 재로드

모든 응답에는 x-request-id가 포함됩니다. 오류는 구조화된 {error: {code, message}} 형식입니다.

구성

모든 설정은 환경 변수 / .env(.env.example 참조)를 통해 이루어집니다. 주요 설정:

  • LLM_PROVIDER: openai | anthropic | stub | auto (auto는 PROVIDER_ORDER를 따라 프로바이더별 재시도 + 백오프 및 장애 조치를 수행하며, 키가 없으면 stub으로 종료)

  • OPENAI_BASE_URL: 모든 OpenAI 호환 엔드포인트(Ollama, vLLM, 게이트웨이)를 가리킬 수 있음

  • MIN_VECTOR_SCORE: 이 값 미만의 최고 적중 코사인 점수는 추측 대신 API가 거절

  • TICKETS_API_BASE_URL / ACCOUNTS_API_BASE_URL: 에이전트 도구를 실제 내부 API에 연결; 비어 있으면 내장 샌드박스 데이터 사용

  • REDIS_URL, CACHE_ENABLED, CACHE_TTL_SECONDS, RATE_LIMIT_PER_MINUTE: 캐싱 + 속도 제한; Redis가 없어도 성능만 저하될 뿐 가용성에는 영향 없음

Redis (캐싱 + 속도 제한)

근거 기반 답변은 캐시되며(질문 + 구성 기준 키) /api/v1/*는 클라이언트 IP별로 고정 60초 창으로 속도가 제한됩니다. 응답에는 x-ratelimit-remaining이 포함되며, 한도를 초과하면 구조화된 429가 반환됩니다. /readyz는 Redis 상태를 보고하며, Redis가 다운되면 API는 실패 개방(fail open) 방식으로 동작합니다. 거절 답변만 캐시되지 않습니다(거절은 문서 업데이트에 따라 변경될 수 있음).

docker compose up -d redis   # or just: docker compose up -d  (brings up db+redis+api+n8n)

MCP 서버

동일한 기능을 Claude Desktop 또는 모든 MCP 클라이언트에 노출:

python mcp_server.py        # stdio transport

도구: search_knowledge_base, answer_question, run_agent, lookup_ticket, lookup_account. Claude Desktop 구성 스니펫:

{
  "mcpServers": {
    "7dayrag": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/7dayrag/mcp_server.py"]
    }
  }
}

n8n 워크플로우 자동화

docker compose up -d n8n → http://localhost:5678 열기 → workflows/에서 가져오기:

워크플로우

기능

ticket_triage.json

웹훅 POST /webhook/ticket-triage {ticket_id} → 입력 검증 → 7dayrag 에이전트 실행 → 트리아지 요약 반환(오류 분기 포함). 요약이 응답하는 위치에 Slack/이메일 노드를 교체하세요.

kb_sync.json

야간 일정 → /api/v1/admin/seed를 통해 지식 베이스 재동기화; CMS/Git/S3 소스를 /api/v1/documents에 연결하는 방식으로 교체 가능.

워크플로우는 http://api:8000(compose 네트워크)을 호출합니다. Compose 외부에서 n8n을 실행하는 경우 기본 URL을 http://localhost:8000으로 변경하세요.

활성화 후 트리아지 웹훅 테스트:

curl -X POST localhost:5678/webhook/ticket-triage \
  -H "Content-Type: application/json" -d '{"ticket_id": "TICKET-1001"}'

근거 기반(grounding) 작동 방식

  1. 질문이 임베딩되고(수집과 동일한 모델) 하이브리드 검색을 통해 실행됩니다: pgvector 코사인 top-K + Postgres 전문 검색 top-K, Reciprocal Rank Fusion으로 융합.

  2. 최고 적중의 벡터 점수가 MIN_VECTOR_SCORE 미만이면 → 거절(LLM 호출 없음).

  3. 그렇지 않으면 번호가 매겨진 컨텍스트가 엄격한 규칙과 함께 모델로 전달됩니다: [n]으로 인용, 컨텍스트에서만 답변, 그 외에는 NOT_ENOUGH_CONTEXT로 응답.

  4. 답변의 인용은 소스 문서로 다시 매핑되어 반환됩니다.

테스트

docker compose up -d db      # integration tests need Postgres on :5433
pytest tests -q              # unit + integration; integration skips cleanly without DB
ruff check app tests scripts

21개 테스트: 청킹 불변식, RRF 융합, 임베딩 결정성, 스텁 프로바이더 동작, 에이전트 루프 파싱, 실제 Postgres/pgvector에 대한 엔드투엔드 API 왕복 테스트.

배포 (스테이징)

cp .env.example .env   # add OPENAI_API_KEY
docker compose up -d --build
curl localhost:8000/readyz
curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/seed

AWS: 동일한 이미지 → ECS Fargate + RDS Postgres(pgvector 확장 활성화). DigitalOcean: 드롭릿 + 관리형 Postgres. 비밀은 환경 변수/시크릿 매니저로만 관리.

프로젝트 구조

app/
  api/        FastAPI routes (documents, query, agent, health/admin)
  agent/      tool registry (KB search, ticket/account lookup) + bounded agent loop
  llm/        provider abstraction: openai, anthropic, stub + retry/failover router
  rag/        chunking, ingestion, hybrid retrieval (RRF), grounded generation
  cache.py    Redis: response cache + fixed-window rate limiting (fail-open)
  config.py   env-driven settings · db.py engine/session · db_init.py schema bootstrap
data/sample_docs/*.md    demo knowledge base
scripts/seed_sample_data.py
workflows/*.json         importable n8n automations (ticket triage, KB sync)
mcp_server.py            MCP tool server (stdio) for Claude Desktop / MCP clients
tests/

다음 단계 (엔게이지먼트 이후 백로그)

스트리밍(SSE), 평가 세트로의 피드백 캡처, 리랭커 단계, 멀티테넌트 RLS, 예약 재인덱싱, 프롬프트 버전 관리/A-B 테스트, 비용 대시보드.

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-
license - not tested
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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