대규모 기업의入职培训资料管理는 항상 핵심 과제였습니다. 저는 이전 근무지에서 3만 명 이상의 직원 매뉴얼을 디지털화하는 프로젝트를 진행하면서, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 QA 시스템을 구축한 경험을 공유합니다. 이 튜토리얼은 HolySheep AI 게이트웨이를 활용한 비용 효율적인 구현 방법을 중심으로 설명드리겠습니다.
1. 아키텍처 설계 개요
员工手册问答系统的 핵심 요구사항은 명확했습니다: 정확한 문서 기반 답변, 빠른 응답 속도, 그리고 해외 신용카드 없이도 비용 효율적인 운영이 필요했습니다. HolySheep AI의 경우 Local 결제 지원으로 이러한 문제를 완벽히 해결할 수 있었습니다.
전체 시스템 흐름
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ RAG QA System Architecture │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [사용자 질문] ──▶ [Query Processing] ──▶ [Vector Search] │
│ │ │
│ ▼ │
│ [Document Store] ◀──▶ [Embedding Model] ◀──┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ [Context Assembly] ──▶ [HolySheep AI API] ──▶ [응답 생성] │
│ (GPT-4.1/Claude) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
시스템은 5개의 핵심 모듈로 구성됩니다:
- Document Ingestion Pipeline: PDF/HTML/DOCX 파싱 및 청킹
- Embedding Service: 문서를 벡터로 변환 (text-embedding-3-small)
- Vector Store: ChromaDB 기반 임베딩 저장 및 검색
- Query Engine: 하이브리드 검색 및 컨텍스트 구성
- Generation Service: HolySheep AI API를 통한 답변 생성
2. 문서 전처리 및 임베딩 파이프라인
员工手册의 특성상 긴 문서와 구조화된 헤더 구조를 잘 활용하는 것이 중요합니다. 저는Hierarchical Chunking 전략을 채택하여 섹션 기반 청킹을 구현했습니다.
import hashlib
import re
from typing import List, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
import tiktoken
@dataclass
class DocumentChunk:
chunk_id: str
content: str
metadata: Dict[str, Any]
token_count: int
class HierarchicalChunker:
"""
문서 구조를 고려한 계층적 청킹
- 섹션 단위 분할
- 최대 토큰 제한 (512 tokens)
- 오버랩ping (50 tokens)
"""
def __init__(
self,
max_tokens: int = 512,
overlap_tokens: int = 50,
model_name: str = "text-embedding-3-small"
):
self.max_tokens = max_tokens
self.overlap_tokens = overlap_tokens
self.encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
def chunk_document(
self,
content: str,
metadata: Dict[str, Any]
) -> List[DocumentChunk]:
# 섹션 분할 (헤더 패턴 감지)
sections = self._split_by_headers(content)
chunks = []
current_text = ""
current_tokens = 0
for section in sections:
section_tokens = len(self.encoding.encode(section))
# 섹션이 최대 크기 초과 시 분할
if section_tokens > self.max_tokens:
if current_text:
chunks.append(self._create_chunk(current_text, metadata, chunks))
current_text = ""
current_tokens = 0
# 하위 분할 (문장 단위)
sub_chunks = self._split_by_sentences(section, metadata)
chunks.extend(sub_chunks)
# 현재 청크에 추가
elif current_tokens + section_tokens <= self.max_tokens:
current_text += "\n\n" + section
current_tokens += section_tokens
else:
chunks.append(self._create_chunk(current_text, metadata, chunks))
# 오버랩 적용
overlap_text = self._get_overlap_text(current_text)
current_text = overlap_text + "\n\n" + section
current_tokens = len(self.encoding.encode(current_text))
# 마지막 청크 처리
if current_text.strip():
chunks.append(self._create_chunk(current_text, metadata, chunks))
return chunks
def _split_by_headers(self, text: str) -> List[str]:
"""Markdown/HTML 헤더 패턴으로 분할"""
# # Heading, ## Heading, ### Heading
header_pattern = r'(?=^#{1,6}\s+.+$)'
sections = re.split(header_pattern, text, flags=re.MULTILINE)
return [s.strip() for s in sections if s.strip()]
def _split_by_sentences(self, text: str, metadata: Dict) -> List[DocumentChunk]:
"""긴 섹션을 문장 단위로 분할"""
sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', text)
chunks = []
current = ""
for sent in sentences:
if len(self.encoding.encode(current + sent)) <= self.max_tokens:
current += (" " + sent).strip()
else:
if current:
chunks.append(self._create_chunk(current, metadata, chunks))
current = sent
if current:
chunks.append(self._create_chunk(current, metadata, chunks))
return chunks
def _create_chunk(
self,
text: str,
metadata: Dict,
existing_chunks: List
) -> DocumentChunk:
chunk_id = hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()[:12]
return DocumentChunk(
chunk_id=chunk_id,
content=text,
metadata={**metadata, "chunk_index": len(existing_chunks)},
token_count=len(self.encoding.encode(text))
)
def _get_overlap_text(self, text: str) -> str:
"""토큰 오버랩 계산"""
tokens = self.encoding.encode(text)
overlap_tokens = tokens[-self.overlap_tokens:]
return self.encoding.decode(overlap_tokens)
사용 예시
chunker = HierarchicalChunker(max_tokens=512, overlap_tokens=50)
sample_policy = """
#员工手册 - 公司福利政策
带薪年假
入职满一年后，员工可享受带薪年假。假期天数根据工龄计算：
- 1-3年：5天
- 3-5年：10天
- 5年以上：15天
社会保险
公司为所有全职员工缴纳五险一金，包括：
养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险及住房公积金。
健康体检
每年一次的全面健康体检，费用由公司全额承担。
"""
chunks = chunker.chunk_document(
content=sample_policy,
metadata={
"document_id": "emp-handbook-2024",
"section": "福利政策",
"language": "zh-CN"
}
)
print(f"生成 청크 수: {len(chunks)}")
for chunk in chunks:
print(f" ID: {chunk.chunk_id}, 토큰: {chunk.token_count}")
3. HolySheep AI 기반 임베딩 및 검색 시스템
임베딩 생성에는 HolySheep AI의 text-embedding-3-small 모델을 사용했습니다. 이 모델은 1536차원 벡터를 생성하며, 512 토큰 기준으로 약 0.02센트(한화 약 27원)라는 압도적인 비용 효율성을 보여줍니다.
import chromadb
from chromadb.config import Settings
import httpx
import json
from typing import List, Tuple, Optional
import asyncio
class HolySheepEmbeddingService:
"""
HolySheep AI 게이트웨이 기반 임베딩 서비스
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
model: str = "text-embedding-3-small",
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
):
self.api_key = api_key
self.model = model
self.base_url = base_url
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=60.0)
async def create_embedding(self, text: str) -> List[float]:
"""단일 텍스트 임베딩 생성"""
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/embeddings",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": self.model,
"input": text
}
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
return data["data"][0]["embedding"]
async def create_embeddings_batch(
self,
texts: List[str],
batch_size: int = 100
) -> List[List[float]]:
"""배치 임베딩 생성 (비용 최적화)"""
all_embeddings = []
for i in range(0, len(texts), batch_size):
batch = texts[i:i + batch_size]
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/embeddings",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": self.model,
"input": batch
}
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# 정렬 순서 유지
embeddings_map = {
item["index"]: item["embedding"]
for item in data["data"]
}
all_embeddings.extend([embeddings_map[j] for j in range(len(batch))])
print(f"배치 처리 완료: {i + len(batch)}/{len(texts)}")
return all_embeddings
async def close(self):
await self.client.aclose()
class VectorStoreManager:
"""ChromaDB 기반 벡터 저장소 관리"""
def __init__(self, persist_directory: str = "./chroma_db"):
self.client = chromadb.PersistentClient(
path=persist_directory,
settings=Settings(anonymized_telemetry=False)
)
self.collection = self.client.get_or_create_collection(
name="employee_handbook",
metadata={"description": "员工手册RAG知识库"}
)
def add_documents(
self,
chunks: List[DocumentChunk],
embeddings: List[List[float]]
):
"""문서 청크 및 임베딩 추가"""
self.collection.add(
ids=[chunk.chunk_id for chunk in chunks],
embeddings=embeddings,
documents=[chunk.content for chunk in chunks],
metadatas=[chunk.metadata for chunk in chunks]
)
print(f"문서 추가 완료: {len(chunks)}개 청크")
def search(
self,
query_embedding: List[float],
n_results: int = 5,
filter_metadata: Optional[Dict] = None
) -> List[Tuple[str, float, Dict]]:
"""벡터 유사도 검색"""
results = self.collection.query(
query_embeddings=[query_embedding],
n_results=n_results,
where=filter_metadata,
include=["documents", "metadatas", "distances"]
)
return [
(doc, 1 - dist, meta)
for doc, dist, meta in zip(
results["documents"][0],
results["distances"][0],
results["metadatas"][0]
)
]
def hybrid_search(
self,
query: str,
query_embedding: List[float],
full_text_results: List[Dict],
n_results: int = 5,
alpha: float = 0.7 # 벡터 검색 가중치
) -> List[Dict]:
"""하이브리드 검색 (벡터 + 키워드)"""
# 벡터 검색
vector_results = self.search(query_embedding, n_results * 2)
vector_scores = {
doc: (score, meta)
for doc, score, meta in vector_results
}
# 결과 병합 및 재순위
seen_ids = set()
combined_results = []
# 벡터 점수 우선 적용
for doc, (vector_score, meta) in vector_scores.items():
doc_id = hashlib.md5(doc.encode()).hexdigest()[:12]
if doc_id not in seen_ids:
seen_ids.add(doc_id)
combined_results.append({
"document": doc,
"score": vector_score * alpha,
"metadata": meta,
"source": "vector"
})
# 키워드 매칭 보너스
query_terms = set(query.lower().split())
for result in combined_results:
doc_terms = set(result["document"].lower().split())
keyword_match = len(query_terms & doc_terms) / max(len(query_terms), 1)
result["score"] += keyword_match * (1 - alpha)
# 점수 기준 정렬
combined_results.sort(key=lambda x: x["score"], reverse=True)
return combined_results[:n_results]
메인 실행流程
async def main():
# HolySheep AI 서비스 초기화
embedding_service = HolySheepEmbeddingService(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
)
# 문서 청킹
chunker = HierarchicalChunker()
chunks = chunker.chunk_document(
content=sample_policy,
metadata={"document_id": "emp-handbook-2024"}
)
# 배치 임베딩 생성
texts = [chunk.content for chunk in chunks]
embeddings = await embedding_service.create_embeddings_batch(texts)
# 벡터 저장소 저장
vector_store = VectorStoreManager(persist_directory="./chroma_production")
vector_store.add_documents(chunks, embeddings)
# 검색 테스트
query = "年假有多少天"
query_embedding = await embedding_service.create_embedding(query)
results = vector_store.hybrid_search(
query=query,
query_embedding=query_embedding,
full_text_results=[],
n_results=3
)
print("\n검색 결과:")
for r in results:
print(f" 점수: {r['score']:.3f}")
print(f" 내용: {r['document'][:100]}...")
await embedding_service.close()
asyncio.run(main())
4. RAG 질의응답 시스템 구현
이제 검색 결과를 기반으로 HolySheep AI의 GPT-4.1 모델로 답변을 생성하는 시스템을 구현하겠습니다. 저는 비용 최적화를 위해 상황에 따라 Claude Sonnet과 Gemini Flash 모델도 함께 활용하는 라우팅 로직을 추가했습니다.
import httpx
import json
from typing import Optional, Dict, List
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
import tiktoken
@dataclass
class RAGQuery:
question: str
language: str = "zh-CN" # 中文提问
require_citations: bool = True
max_context_tokens: int = 4000
@dataclass
class RAGResponse:
answer: str
citations: List[Dict]
model_used: str
total_cost_cents: float
latency_ms: int
tokens_used: int
class HolySheepRAGEngine:
"""
HolySheep AI 기반 RAG 질의응답 엔진
- 다중 모델 라우팅
- 비용 추적
- 응답 시간 최적화
"""
# 모델별 비용 (2024 기준)
MODEL_COSTS = {
"gpt-4.1": {"input": 8.0, "output": 32.0}, # $/MTok
"gpt-4o": {"input": 2.5, "output": 10.0},
"claude-sonnet-4": {"input": 4.5, "output": 15.0},
"gemini-2.5-flash": {"input": 2.5, "output": 10.0}
}
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.client = httpx.AsyncClient(timeout=120.0)
self.encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
async def generate_answer(
self,
query: RAGQuery,
context_chunks: List[Dict],
preferred_model: Optional[str] = None
) -> RAGResponse:
"""
RAG 기반 답변 생성
Args:
query: RAGQuery 객체
context_chunks: 검색된 컨텍스트 청크
preferred_model: 선호 모델 (None시 자동 라우팅)
"""
start_time = datetime.now()
# 모델 선택 로직
model = preferred_model or self._route_model(query, context_chunks)
# 컨텍스트 구성
context = self._build_context(context_chunks, query.max_context_tokens)
# 시스템 프롬프트
system_prompt = self._build_system_prompt(query, model)
# 사용자 프롬프트
user_prompt = f"问题: {query.question}\n\n请根据以下员工手册内容回答问题。\n\n{context}"
# API 호출
response = await self._call_llm(
model=model,
system_prompt=system_prompt,
user_prompt=user_prompt
)
# 비용 및 지연 시간 계산
latency_ms = int((datetime.now() - start_time).total_seconds() * 1000)
total_cost = self._calculate_cost(
model,
response["input_tokens"],
response["output_tokens"]
)
return RAGResponse(
answer=response["content"],
citations=self._extract_citations(context_chunks, response["content"]),
model_used=model,
total_cost_cents=total_cost,
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=response["input_tokens"] + response["output_tokens"]
)
def _route_model(
self,
query: RAGQuery,
context_chunks: List[Dict]
) -> str:
"""쿼리 특성 기반 모델 라우팅"""
# 간단한 질문은 빠른 모델 사용
if len(query.question) < 30:
return "gemini-2.5-flash"
# 인용 필요 시 정확도 높은 모델
if query.require_citations:
context_length = sum(
len(self.encoding.encode(c["document"]))
for c in context_chunks
)
if context_length > 3000:
return "claude-sonnet-4" # 긴 컨텍스트 처리 강점
return "gpt-4.1"
# 기본값
return "gemini-2.5-flash"
def _build_context(
self,
chunks: List[Dict],
max_tokens: int
) -> str:
"""컨텍스트 구성 및 토큰 제한"""
context_parts = []
current_tokens = 0
for chunk in chunks:
chunk_tokens = len(self.encoding.encode(chunk["document"]))
if current_tokens + chunk_tokens <= max_tokens:
# 출처 정보 추가
source_note = f"\n[来源: {chunk['metadata'].get('section', '员工手册')}]"
context_parts.append(chunk["document"] + source_note)
current_tokens += chunk_tokens + 10
else:
break
return "\n---\n".join(context_parts)
def _build_system_prompt(self, query: RAGQuery, model: str) -> str:
"""모델별 시스템 프롬프트"""
base_prompt = """你是一个专业的员工手册问答助手。请根据提供的员工手册内容，准确回答员工的问题。
回答要求：
1. 回答必须基于提供的文档内容，不要编造信息
2. 如果文档中没有相关信息，请明确说明"根据员工手册，该信息暂无记录"
3. 回答要简洁明了，使用列表或表格来组织结构化信息
4. 涉及具体政策时，引用相关条款或章节"""
if model == "claude-sonnet-4":
base_prompt += "\n5. 回答结尾请标注信息来源的章节"
return base_prompt
async def _call_llm(
self,
model: str,
system_prompt: str,
user_prompt: str
) -> Dict:
"""HolySheep AI API 호출"""
response = await self.client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
"temperature": 0.3, # 사실 기반 응답을 위한 낮은 온도
"max_tokens": 1000
}
)
response.raise_for_status()
data = response.json()
usage = data.get("usage", {})
return {
"content": data["choices"][0]["message"]["content"],
"input_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0),
"output_tokens": usage.get("completion_tokens", 0)
}
def _calculate_cost(
self,
model: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int
) -> float:
"""비용 계산 (센트 단위)"""
costs = self.MODEL_COSTS.get(model, self.MODEL_COSTS["gpt-4.1"])
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * costs["input"] * 100
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * costs["output"] * 100
return round(input_cost + output_cost, 4)
def _extract_citations(
self,
chunks: List[Dict],
answer: str
) -> List[Dict]:
"""답변에서 출처 추출"""
citations = []
for chunk in chunks:
# 간단한 키워드 매칭으로 관련성 확인
chunk_words = set(chunk["document"].lower().split())
answer_words = set(answer.lower().split())
overlap = chunk_words & answer_words
if len(overlap) > 5: # 5개 이상 공통 단어
citations.append({
"section": chunk["metadata"].get("section", "未知章节"),
"relevance": len(overlap) / len(chunk_words)
})
return citations[:3] # 최대 3개
async def close(self):
await self.client.aclose()
사용 예시 및 벤치마크
async def benchmark():
"""모델별 성능 및 비용 벤치마크"""
engine = HolySheepRAGEngine(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 테스트 컨텍스트
test_context = [
{"document": "带薪年假政策：入职满一年后享受5天年假...",
"metadata": {"section": "假期制度"}},
{"document": "五险一金：公司为全职员工缴纳社保...",
"metadata": {"section": "福利政策"}},
]
test_queries = [
"员工年假有多少天？",
"公司有哪些福利政策？",
"试用期有多长？"
]
results = []
for query_text in test_queries:
query = RAGQuery(question=query_text, require_citations=True)
response = await engine.generate_answer(
query=query,
context_chunks=test_context
)
results.append({
"query": query_text,
"model": response.model_used,
"latency_ms": response.latency_ms,
"cost_cents": response.total_cost_cents,
"tokens": response.tokens_used
})
print(f"\n질문: {query_text}")
print(f"모델: {response.model_used}")
print(f"지연: {response.latency_ms}ms")
print(f"비용: ${response.total_cost_cents:.4f}")
print(f"답변: {response.answer[:200]}...")
# 요약
total_cost = sum(r["cost_cents"] for r in results)
avg_latency = sum(r["latency_ms"] for r in results) / len(results)
print(f"\n=== 벤치마크 결과 ===")
print(f"평균 지연 시간: {avg_latency:.0f}ms")
print(f"총 비용: ${total_cost:.4f}")
await engine.close()
asyncio.run(benchmark())
5. 프로덕션 환경 최적화
5.1 동시성 제어 및 캐싱
실제 운영에서는 수백 명의 직원이 동시에 질의응답 시스템을 사용할 수 있습니다. 저는 Redis 기반 캐싱과 세마포어 기반 동시성 제어를 구현하여 시스템 안정성을 확보했습니다.
import redis.asyncio as redis
import hashlib
import json
from typing import Optional
import asyncio
from collections import OrderedDict
class LRUCache:
"""단순 LRU 캐시 (외부 의존성 없음)"""
def __init__(self, maxsize: int = 1000):
self.cache = OrderedDict()
self.maxsize = maxsize
def get(self, key: str) -> Optional[str]:
if key in self.cache:
self.cache.move_to_end(key)
return self.cache[key]
return None
def set(self, key: str, value: str):
if key in self.cache:
self.cache.move_to_end(key)
else:
if len(self.cache) >= self.maxsize:
self.cache.popitem(last=False)
self.cache[key] = value
def clear(self):
self.cache.clear()
class RAGCacheManager:
"""RAG 응답 캐싱 및 동시성 제어"""
def __init__(
self,
redis_url: str = "redis://localhost:6379",
local_cache_size: int = 1000,
semaphore_limit: int = 50 # 동시 요청 제한
):
self.redis_client: Optional[redis.Redis] = None
self.redis_url = redis_url
self.local_cache = LRUCache(maxsize=local_cache_size)
self.semaphore = asyncio.Semaphore(semaphore_limit)
async def connect(self):
"""Redis 연결"""
try:
self.redis_client = redis.from_url(
self.redis_url,
encoding="utf-8",
decode_responses=True
)
await self.redis_client.ping()
print("Redis 연결 성공")
except Exception as e:
print(f"Redis 연결 실패, 로컬 캐시만 사용: {e}")
self.redis_client = None
def _generate_cache_key(
self,
question: str,
context_hash: str
) -> str:
"""캐시 키 생성"""
combined = f"{question}:{context_hash}"
return f"rag:response:{hashlib.sha256(combined.encode()).hexdigest()[:16]}"
async def get_cached_response(
self,
question: str,
context_hash: str
) -> Optional[Dict]:
"""캐시된 응답 조회"""
cache_key = self._generate_cache_key(question, context_hash)
# 로컬 캐시 먼저 확인
cached = self.local_cache.get(cache_key)
if cached:
return json.loads(cached)
# Redis 확인
if self.redis_client:
try:
cached = await self.redis_client.get(cache_key)
if cached:
self.local_cache.set(cache_key, cached)
return json.loads(cached)
except Exception:
pass
return None
async def cache_response(
self,
question: str,
context_hash: str,
response: Dict,
ttl: int = 3600 # 1시간 TTL
):
"""응답 캐싱"""
cache_key = self._generate_cache_key(question, context_hash)
serialized = json.dumps(response, ensure_ascii=False)
# 로컬 캐시 저장
self.local_cache.set(cache_key, serialized)
# Redis 저장
if self.redis_client:
try:
await self.redis_client.setex(cache_key, ttl, serialized)
except Exception:
pass
async def acquire_slot(self):
"""동시성 제어 슬롯 획득"""
return await self.semaphore.acquire()
def release_slot(self):
"""슬롯 반환"""
self.semaphore.release()
async def close(self):
if self.redis_client:
await self.redis_client.close()
통합 RAG 서비스
class ProductionRAGService:
"""프로덕션용 RAG 서비스"""
def __init__(
self,
api_key: str,
cache_manager: RAGCacheManager
):
self.engine = HolySheepRAGEngine(api_key=api_key)
self.cache = cache_manager
async def query(
self,
question: str,
context_chunks: List[Dict]
) -> RAGResponse:
"""캐싱 및 동시성 제어 적용된 질의응답"""
# 컨텍스트 해시 생성
context_str = json.dumps(context_chunks, sort_keys=True)
context_hash = hashlib.md5(context_str.encode()).hexdigest()[:8]
# 캐시 확인
cached = await self.cache.get_cached_response(question, context_hash)
if cached:
print("캐시 히트!")
return RAGResponse(**cached)
# 동시성 제어
await self.cache.acquire_slot()
try:
# 실제 API 호출
query_obj = RAGQuery(question=question)
response = await self.engine.generate_answer(
query=query_obj,
context_chunks=context_chunks
)
# 캐시 저장
await self.cache.cache_response(
question=question,
context_hash=context_hash,
response={
"answer": response.answer,
"citations": response.citations,
"model_used": response.model_used,
"total_cost_cents": response.total_cost_cents,
"latency_ms": response.latency_ms,
"tokens_used": response.tokens_used
}
)
return response
finally:
self.cache.release_slot()
async def production_demo():
"""프로덕션 시뮬레이션"""
cache = RAGCacheManager(semaphore_limit=10)
await cache.connect()
service = ProductionRAGService(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
cache_manager=cache
)
test_context = [
{"document": "员工年假制度...", "metadata": {"section": "假期"}},
]
# 동시 요청 시뮬레이션
tasks = []
for i in range(20):
task = service.query(
question=f"员工年假有多少天？（问题{i}）",
context_chunks=test_context
)
tasks.append(task)
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(f"\n동시 요청 {len(results)}개 처리 완료")
# 첫 번째 응답만 실제 API 호출, 나머지는 캐시
actual_calls = sum(1 for r in results if r.model_used != "cached")
print(f"실제 API 호출: {actual_calls}회")
await cache.close()
await service.engine.close()
asyncio.run(production_demo())
5.2 스트리밍 응답 구현
사용자 경험 향상을 위해 스트리밍 응답을 구현했습니다. HolySheep AI의 Server-Sent Events(SSE)를 활용하면 토큰이 생성되는 즉시 사용자에게 보여줄 수 있습니다.
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from fastapi.responses import StreamingResponse
import sse_starlette.sse as sse
import json
from typing import AsyncGenerator
app = FastAPI(title="员工手册问答API")
class StreamingRAGEngine:
"""스트리밍 응답 지원 RAG 엔진"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
async def stream_generate(
self,
question: str,
context: str
) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""스트리밍 답변 생성"""
prompt = f"""基于以下员工手册内容回答问题：
{context}
问题: {question}
回答:"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=None) as client:
async with client.stream(
"POST",
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "gpt-4.1",
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
],
"stream": True,
"temperature": 0.3
}
) as response:
async for line in response.aiter_lines():
if line.startswith("data: "):
data = line[6:]
if data == "[DONE]":
break
chunk = json.loads(data)
if "choices" in chunk and len(chunk["choices"]) > 0:
delta = chunk["choices"][0].get("delta", {})
if "content" in delta:
yield delta["content"]
@app.get("/api/chat/stream")
async def chat_stream(question: str, session_id: str):
"""스트리밍 채팅 엔드포인트"""
async def event_generator():
engine = StreamingRAGEngine(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 컨텍스트 조회 (실제로는 DB에서 검색)
context = "员工手册内容..."
yield {
"event": "start",
"data": json.dumps({"status": "started"})
}
async for token in engine.stream_generate(question, context):
yield {
"event": "message",
"data": json.dumps({"token": token})
}
yield {
"event": "end",
"