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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 AI 플랫폼 최적 오픈소스 제안서
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> **서버**: zio-server (zioinfo.co.kr) | **작성일**: 2026-05-30
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> **현재 사양**: 2 vCPU / 7.8GB RAM / 99GB Disk / Ubuntu 24.04
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> **기설치**: Ollama 0.24.0 + Llama3:8b (4.7GB)
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## 1. 제안 아키텍처
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사용자/메신저 명령
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[GUARDiA ITSM FastAPI]
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[LangChain Orchestration Layer] ← 에이전트 체인, 툴 호출
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↓
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│ RAG 파이프라인 │
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│ ChromaDB (벡터 검색) │
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│ ← GUARDiA KB, 코드베이스, 문서 임베딩 │
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└─────────────────────────────────────┘
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↓
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[Ollama] → Llama3:8b (온프레미스 LLM)
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## 2. LLM / sLLM 추천
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| 순위 | 모델 | RAM 요구 | 특징 | GUARDiA 적합성 |
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| ⭐1 | **llama3:8b** (기설치) | ~5GB | 범용 추론, 한국어 양호 | ✅ 현재 운영 중 |
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| 2 | **qwen2.5:7b** | ~5GB | 한국어 성능 우수, 코드 생성 | ✅ 권장 추가 |
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| 3 | **codellama:7b** | ~4GB | 코드 리뷰, SSH 명령 생성 | ✅ 코드 분석용 |
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| 4 | **mistral:7b** | ~5GB | 빠른 응답, 영어 최적 | 보조 모델 |
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| 5 | llama3.2:3b | ~2.5GB | 경량, 빠름 | 빠른 응답 전용 |
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**현재 서버 RAM 7.8GB 제한으로 동시 2개 모델 한계 → llama3:8b + codellama:7b 조합 권장**
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## 3. AI 프레임워크 추천
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### 3-1. LangChain (핵심 추천 ⭐)
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| 항목 | 내용 |
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| 용도 | 에이전트 체인, 툴 호출, RAG 파이프라인 |
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| GUARDiA 연동 | FastAPI 내부에서 `ChatOllama` 사용 |
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| 패키지 | `langchain`, `langchain-community`, `langchain-ollama` |
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```python
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from langchain_ollama import ChatOllama
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from langchain_core.messages import HumanMessage
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llm = ChatOllama(model="llama3:8b", base_url="http://localhost:11434")
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response = llm.invoke([HumanMessage(content="서버 재시작 명령 생성")])
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```
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### 3-2. LangGraph (에이전트 워크플로우)
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| 항목 | 내용 |
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| 용도 | 복잡한 멀티 에이전트 상태 머신 |
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| GUARDiA 연동 | SR 처리 → 승인 → 배포 플로우 구현 |
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| 패키지 | `langgraph` |
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### 3-3. Haystack (RAG 파이프라인)
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| 항목 | 내용 |
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| 용도 | 문서 검색, Q&A, KB 기반 응답 |
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| GUARDiA 연동 | KB, 운영 메뉴얼 RAG 검색 |
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| 패키지 | `haystack-ai`, `farm-haystack` |
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## 4. 벡터 DB 추천 (별도 문서: 32_벡터DB_제안서.md)
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| 순위 | DB | 특징 | 설치 방식 |
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| ⭐1 | **ChromaDB** | 경량, Python native, 로컬 파일 | pip install |
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| 2 | **Qdrant** | 고성능, REST API, Docker | Docker 컨테이너 |
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| 3 | Weaviate | 풍부한 기능, 무거움 | Docker 컨테이너 |
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| 4 | FAISS | Meta제작, 초고속, 메모리 전용 | pip install |
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**서버 사양(7.8GB RAM) 고려 → ChromaDB (로컬 파일 기반) 1차 권장**
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## 5. 임베딩 모델 추천
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| 모델 | 크기 | 한국어 | 용도 |
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| **nomic-embed-text** | 274MB | 양호 | Ollama 내장, 온프레미스 |
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| all-MiniLM-L6-v2 | 80MB | 미흡 | 영어 최적, 빠름 |
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| bge-m3 | 570MB | 우수 | 다국어 최고 성능 |
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**GUARDiA 권장: `nomic-embed-text` (Ollama 내장, 외부 API 불필요)**
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## 6. 설치 계획 (zio 서버)
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### Phase 1: LangChain + RAG 기반
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```bash
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pip install langchain langchain-community langchain-ollama \
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langchain-chroma chromadb sentence-transformers
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ollama pull nomic-embed-text
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```
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### Phase 2: 추가 모델
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```bash
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ollama pull qwen2.5:7b # 한국어 강화
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ollama pull codellama:7b # 코드 리뷰
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```
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### Phase 3: GUARDiA 코드베이스 학습
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```python
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from langchain_community.document_loaders import DirectoryLoader
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from langchain_chroma import Chroma
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from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
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loader = DirectoryLoader("/opt/guardia/app", glob="**/*.py")
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docs = loader.load()
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embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
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vectordb = Chroma.from_documents(docs, embeddings,
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persist_directory="/opt/guardia/vectordb")
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```
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*GUARDiA ITSM v2.0.0 | (주)지오정보기술 | 2026-05-30*
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