E-commerce Retail RAG + MCP 고객 서비스 시스템

전자상거래/소매 시나리오를 위한 다중 소스 검색 증강 생성(RAG) 고객 서비스 시스템입니다. Google ADK로 Agent를 오케스트레이션하고, 상품 카탈로그와 반품/배송 정책을 검색한 후 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 다중 소스 융합 정렬을 거쳐, LLM이 출처가 포함된 컨텍스트를 기반으로 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 하여 환각을 방지합니다.

✨ 핵심 기능

Related MCP server: ecommerce-catalog-agent

📊 2차 개발 성과(이력서에 바로 작성 가능)

RRF 융합 비교 실험 — 동일한 12개 쿼리로 'RRF 융합'과 '직접 연결'의 리콜 효과를 비교:

결론: 상품 카탈로그(강한 소스)의 규모가 정책(약한 소스)보다 훨씬 클 때, 직접 연결하면 정책 문서가 완전히 묻힙니다. RRF 융합 후 관련 문서가 크게 상승합니다. 전체 분석은 docs/RRF对比实验报告.html 참조.

트러블슈팅 기록(면접 가산점) → docs/RAG二开踩坑记录.html

🚀 빠른 시작 — 현장에서 Demo 실행

로컬 Ollama만 있으면 되며, 클라우드 API Key가 필요 없습니다. 5분이면 실행 가능합니다.

# 1. 启动 Ollama 并拉取所需模型（首次）
ollama serve &
ollama pull nomic-embed-text      # 嵌入模型（768维）
ollama pull qwen2.5:3b            # 生成模型

# 2. 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 3.（可选）如预计算嵌入缓存缺失则重建向量库
python scripts/_precompute_embeddings.py

# 4. 启动端到端 Web Demo
python scripts/demo_web.py
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:8080

시도해 볼 질문: do you refund damaged produce, free delivery over 35 dollars.

Demo의 검색은 사전 계산된 임베딩 캐시 embedding_index.json + embeddings_cache.npy(Ollama로 생성)에 의존하며, 메모리 내 코사인 검색 레이어가 내장되어 있어 ChromaDB를 별도로 실행할 필요가 없습니다. Windows에서 단일 머신 영속화의 함정을 피할 수 있습니다.

🧪 비교 실험 재현

python scripts/compare_rrf_vs_join.py

💻 기술 스택

• 오케스트레이션: Google ADK(FunctionTool + SequentialAgent)

• 임베딩/생성: Ollama(nomic-embed-text / qwen2.5:3b), 완전 로컬

• 벡터 검색: 사전 계산된 임베딩 캐시 + NumPy 메모리 내 코사인 검색(기존 ChromaDB 어댑터 레이어 유지)

• 융합 정렬: 자체 개발 RRF(agents/tools/rrf_fusion.py)

• 서비스: FastAPI MCP server(src/mcp_server)

📁 디렉터리 구조

scripts/
  demo_web.py                  # 端到端 Web Demo（问→检→带出处答）
  compare_rrf_vs_join.py       # RRF vs 直接拼接对比实验
  _precompute_embeddings.py    # 预计算嵌入缓存
  chat_rag_demo.py             # 命令行 RAG Demo
src/
  embeddings/ollama_client.py  # embed_text + generate_answer
  rag/
    inmemory_cache.py          # 内存余弦检索层（二开新增）
    vector_store.py            # ChromaDB 适配层（保留）
agents/
  tools/rrf_fusion.py          # RRF 融合算法（二开新增）
  rag_agent.py                 # ADK RAG Agent
  workflows.py                 # ADK 工作流
docs/
  RRF对比实验报告.html          # 二开：对比实验报告
  RAG二开踩坑记录.html          # 二开：踩坑技术博客
configs/                       # 环境变量模板
tests/                         # 含嵌入一致性守卫测试

✅ 테스트

pytest tests/            # 单元测试 + 嵌入一致性守卫
bash scripts/checks.sh   # 静态检查

🌱 향후 방향

• 더 많은 검색 소스(리뷰, 재고)와 리랭킹 Reranker 연동

• 평가 파이프라인 추가(recall@k / groundedness)

• MCP 도구의 RBAC / 속도 제한