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File metadata and controls

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Design-Code-RAG 셋업 가이드

매번 PC 부팅 후 (WSL 터미널)

sudo service docker start
docker start design-code-es

확인:

curl http://localhost:9200
# → "You Know, for Search" 응답이 나오면 정상

최초 1회 세팅

1. Elasticsearch + Nori (WSL 터미널)

# ES 컨테이너 생성
docker run -d --name design-code-es \
  -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  -e "xpack.security.enabled=false" \
  -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g" \
  elasticsearch:8.17.0

# Nori 한국어 형태소 분석기 설치
docker exec design-code-es bin/elasticsearch-plugin install analysis-nori
docker restart design-code-es

2. Python 패키지 + PATH 등록 (Windows 터미널)

cd C:\MIDAS_Source\design-code-rag
pip install -e .

design-code-rag 명령어가 안 되면 PATH에 Scripts 경로 추가:

# PowerShell에서 실행
$p = "C:\Users\hjm0830\AppData\Roaming\Python\Python314\Scripts"
[Environment]::SetEnvironmentVariable("PATH", "$([Environment]::GetEnvironmentVariable('PATH','User'));$p", "User")

이후 터미널을 새로 열어야 PATH가 적용됩니다.

3. 환경변수

copy .env.example .env

.env 파일에 OpenAI API 키 입력:

OPENAI_API_KEY=sk-...실제키...
ES_URL=http://localhost:9200

사용법

# PDF 인덱싱
design-code-rag ingest data\documents\AIK_G.pdf

# 디렉토리 전체 인덱싱
design-code-rag ingest data\documents\

# 재인덱싱 (기존 데이터 덮어쓰기)
design-code-rag ingest data\documents\AIK_G.pdf --force

# 단일 질문
design-code-rag ask "밑면 전단력 산정 방법은?"

# 대화형 모드
design-code-rag chat
#   /quit    종료
#   /clear   대화 초기화
#   /docs    문서 목록
#   /sources 이전 답변 출처

# 인덱싱된 문서 목록
design-code-rag list

# 문서 삭제
design-code-rag delete AIK_G

# 인덱스 통계
design-code-rag stats

PATH 경고가 나오면 python -m src.cli.app 으로 대체 가능

환경 정보

항목 값
Python 3.14.0
Elasticsearch 8.17.0 (WSL Docker)
LLM GPT-5 Mini (openai v2.x)
Embedding text-embedding-3-small (1536차원)
한국어 분석 Nori (decompound_mode: mixed)
검색 방식 RRF 하이브리드 (BM25 + kNN)