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- 37개 파일 IP → zioinfo.co.kr 치환 (소스/매뉴얼/설정/하네스) - Manager DrConsole/NetworkConsole/CsapConsole 빌드 + /var/www/manager/ 배포 - 테스트: Manager HTTP 200, ITSM 신규 API 7개 전체 200 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# GUARDiA 벡터 데이터베이스 제안서
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> **서버**: zio-server (zioinfo.co.kr) | **작성일**: 2026-05-30
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## 1. 벡터 DB 비교
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| DB | 설치 | 메모리 | 영속성 | REST API | 한국어 | GUARDiA 적합성 |
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|----|------|--------|--------|---------|--------|--------------|
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| **ChromaDB** | pip | 낮음 | 파일 기반 | ❌ (Python) | ✅ | ⭐ 1순위 |
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| **Qdrant** | Docker | 중간 | 볼륨 | ✅ | ✅ | ⭐ 2순위 |
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| FAISS | pip | 낮음 | 없음(메모리) | ❌ | ✅ | 빠른 검색 |
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| Weaviate | Docker | 높음 | 볼륨 | ✅ | ✅ | 대규모 용 |
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| Milvus | Docker | 높음 | 볼륨 | ✅ | ✅ | 엔터프라이즈 |
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## 2. 최종 선택: ChromaDB
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### 선택 이유
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- **설치 간편**: `pip install chromadb` 한 줄
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- **서버 RAM 절약**: 7.8GB RAM 환경에 최적
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- **Python 직접 통합**: GUARDiA FastAPI와 완벽 연동
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- **로컬 파일 영속**: 별도 서비스 불필요
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- **Ollama 임베딩 연동**: `nomic-embed-text` 온프레미스 임베딩
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### 설치 및 설정
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```bash
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# 설치
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/opt/guardia/venv/bin/pip install chromadb langchain-chroma
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# 디렉터리
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mkdir -p /opt/guardia/vectordb
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```
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### GUARDiA 연동 코드
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```python
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import chromadb
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from chromadb.config import Settings
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# 클라이언트 초기화
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client = chromadb.PersistentClient(
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path="/opt/guardia/vectordb",
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settings=Settings(anonymized_telemetry=False)
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)
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# 컬렉션 생성
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collection = client.get_or_create_collection(
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name="guardia_kb",
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metadata={"hnsw:space": "cosine"}
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)
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# 문서 추가
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collection.add(
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documents=["서버 재시작 절차: systemctl restart guardia"],
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metadatas=[{"type": "kb", "category": "deployment"}],
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ids=["kb-001"]
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)
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# 유사도 검색
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results = collection.query(
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query_texts=["guardia 서비스 재시작하는 방법"],
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n_results=3
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)
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```
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## 3. 2순위: Qdrant (Docker)
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RAM이 충분하거나 REST API가 필요한 경우 추천합니다.
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```bash
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docker run -d --name qdrant \
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-p 6333:6333 \
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-v /opt/guardia/qdrant:/qdrant/storage \
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qdrant/qdrant
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```
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## 4. GUARDiA 코드베이스 학습 계획
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### 학습 데이터 소스
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| 소스 | 내용 | 문서 수 예상 |
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| `/opt/guardia/app/routers/*.py` | API 라우터 코드 | ~70개 |
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| `/opt/guardia/app/core/*.py` | 비즈니스 로직 | ~38개 |
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| `/opt/guardia/app/models.py` | 데이터 모델 | 1개 (대용량) |
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| `/opt/guardia/app/static/` | UI 코드 | ~20개 |
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| `C:/GUARDiA/manual/*.md` | 운영 문서 | ~32개 |
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### 임베딩 스크립트
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```python
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# /opt/guardia/app/scripts/embed_codebase.py
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from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader, TextLoader
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from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
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from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
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from langchain_chroma import Chroma
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loader = DirectoryLoader("/opt/guardia/app", glob="**/*.py",
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loader_cls=TextLoader, loader_kwargs={"encoding": "utf-8"})
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docs = loader.load()
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splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
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chunks = splitter.split_documents(docs)
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embeddings = OllamaEmbeddings(
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model="nomic-embed-text",
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base_url="http://localhost:11434"
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)
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vectordb = Chroma.from_documents(
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chunks, embeddings,
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persist_directory="/opt/guardia/vectordb",
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collection_name="guardia_codebase"
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)
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print(f"임베딩 완료: {len(chunks)}개 청크")
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```
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*GUARDiA ITSM v2.0.0 | (주)지오정보기술 | 2026-05-30*
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