2026년 6월 22일 월요일2026 년 6 월 22 일
- Godot 공식문서 RAG 분류기용 로컬 PostgreSQL 세팅을 추가함
- Docker Compose 기반으로
pgvector/pgvector:pg16 컨테이너를 실행하도록 정리
- DB payload 컬럼은
docs_chunks.jsonl, api_mapping.jsonl, label_prototypes.jsonl의 필드명과 맞추는 방향으로 정리
docs_chunks, api_mapping, label_prototypes, ingest_reports 테이블과 keyword/exact 검색용 인덱스를 정의- embedding 컬럼은 열어두고, 실제 vector index는 임베딩 모델 차원 확정 후 별도 migration으로 만들기로 정리
- DB 세팅 문서: docs/database/2026-06-22-local-postgres-setup.md
- Markdown -> JSONL 변환기와 로컬 DB 주입 준비 과정을 회고로 기록함
- 공식문서 Markdown을 바로 DB에 넣지 않고 JSONL 중간 산출물로 변환해서 미리보기/검증하는 흐름을 정리
- 변환 결과를
docs_chunks, api_mapping, label_prototypes로 나누고, 로컬 PostgreSQL에 넣기 쉬운 구조로 잡은 이유를 기록
- 회고: docs/retrospectives/2026-06-22.md
- 레포지토리를 공개했다가 다시 비공개로 전환한 이유와 공개에 대한 고민을 회고로 정리함
- 현재 실력에 대한 불안 때문에 공개가 부담스러웠지만, 기록을 공유하는 것이 누군가의 발판이 되고 나 자신의 성장 속도도 높일 수 있다고 판단
- Oracle Cloud 24GB VRAM 환경에 로컬 LLM endpoint를 띄워 GitHub workflow/PR 리뷰 자동화에 붙이려던 계획도 함께 정리
- Oracle Cloud 계정 분실과 RunPod 세팅 번거로움 때문에 LLM 기반 PR 리뷰 자동화는 나중에 다시 잡기로 함
- 오늘 남은 작업은 공식문서 약 1,500개 Markdown을 JSONL로 변환하고 로컬 DB에 밀어넣는 것에 집중하기로 함
- 파일 하나를 변환하는 데 생각보다 시간이 걸려서 오늘 안에 1,500개를 모두 끝낼 수 있을지는 아직 불확실함
- 현재 로그 기준으로 약 1시간 9분 동안
done 39개 + deferred 4개, 총 43개 파일이 처리됨
- 평균 속도는 파일 1개당 약 1.6분이며, 전체 1,570개 변환에는 계산상 약 42시간이 걸릴 것으로 예상
- 내일과 모레는 시간이 안 될 가능성이 높아, 이후 이어서 할 검증 계획을 정리함