들어가며: 왜 중국어 RAG은 특별한가요?

저는 여러 글로벌 AI 프로젝트를 진행하면서 가장 큰 도전 중 하나가 바로 중국어 문서의 검색 증강 생성(RAG) 시스템 구축이었습니다. 영어와 달리 중국어는 단어 사이에 공백이 없어서传统的 영어 기반 자연어 처리 도구를 바로 사용할 수 없습니다. 오늘 이 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용해 초보자도 쉽게 Chinese RAG 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 알려드리겠습니다. 이 가이드를 마치면:

RAG이란 무엇인가요? 초보자를 위한 기초 설명

RAG는 "Retrieval-Augmented Generation"의 약자입니다. 쉽게 말해, AI가 사용자의 질문에 답변할 때 먼저 관련 정보를 데이터베이스에서 찾은 뒤(Reviewed), 찾은 정보를 바탕으로 답변을 생성(Augmented Generation)하는 방식입니다. 왜 RAG이 필요한가? AI 모델은的训练 데이터에 기반해 답변을 생성합니다. 하지만: RAG은 이런 한계를 해결합니다. 데이터베이스에서 정확한 정보를 Retrieved하고, 이를 모델의 답변 생성 과정에 참조하도록 하는 것입니다.

중국어 RAG의 핵심 과제: 분词 문제

왜 중국어는 분할이 까다로운가요?

영어 문장 "I love artificial intelligence"는 자연스럽게 단어 단위로 분리됩니다: I | love | artificial | intelligence 하지만 중국어 문장 "我喜欢人工智能"에는 단어 경계를 나타내는 공백이 없습니다: 我喜欢人工智能 이 문자열을 어떻게 분할하느냐가 검색 품질을 결정합니다:
분할 방식결과장단점
문자 단위我 | 喜 | 欢 | 人 | 工 | 智 | 能단순하지만 의미 파악 어려움
jieba 분词我 | 喜欢 | 人工智能의미 단위 분할, 정확도 높음
의미론적 분할인공지능 관련 개념 묶음문맥 이해 최고, 구현 복잡

jieba란 무엇인가?

jieba는 가장 인기 있는 중국어 분词 라이브러리입니다. 최대Entropy 분할 알고리즘을 사용해 텍스트를 의미 있는 단어 단위로 분리합니다. 이 도구를 설치해보겠습니다.

실습 준비: 환경 설정

1단계: 필수 라이브러리 설치

터미널에서 다음 명령어를 실행하세요: 
pip install jieba sentence-transformers numpy openai requests

2단계: HolySheep AI API 키 발급

HolySheep AI의 가장 큰 장점은海外 신용카드 없이도 로컬 결제가 가능하다는 점입니다. 지금 가입하면 무료 크레딧을 받을 수 있습니다. 가입 후 대시보드에서 API 키를 발급받으세요. 키 형태는 hs_xxxxxxxxxxxxxxxx 형태입니다.

핵심 구현: Chinese RAG 시스템

기본 구조 이해하기

Chinese RAG 시스템은 크게 4단계로 구성됩니다: 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Chinese RAG Architecture                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. 문서 전처리                                              │
│     └─> jieba分词 + 불용어 제거                              │
│                                                             │
│  2. 벡터 임베딩                                              │
│     └─> Chinese embedding model로 벡터 변환                  │
│                                                             │
│  3. 의미론적 검색                                             │
│     └─> 코사인 유사도로 관련 문서检索                        │
│                                                             │
│  4. 답변 생성                                                │
│     └─> Retrieved 컨텍스트 + LLM으로 답변                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

실전 코드 1단계: jieba 분词 모듈

import jieba
import re
from typing import List, Tuple

class ChineseTextProcessor:
    """
    중국어 텍스트 전처리 및 분词 유틸리티
    """
    
    def __init__(self):
        # 불용어 리스트 (자주 등장하지만 의미 없는 단어)
        self.stopwords = set(['的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人',
                             '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去',
                             '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这'])
        
    def tokenize(self, text: str, mode: str = 'default') -> List[str]:
        """
        중국어 텍스트를 단어로 분할합니다.
        
        Args:
            text: 분할할 텍스트
            mode: 'default'(정확), 'search'(검색 최적화), 'paddle'(딥러닝 기반)
        
        Returns:
            분할된 단어 리스트
        """
        # 텍스트 정제
        text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9]', ' ', text)
        text = text.strip()
        
        # jieba 분할 모드 선택
        if mode == 'search':
            jieba.enable_paddle()  # PaddlePaddle 모드
            words = list(jieba.cut(text, use_paddle=True))
        else:
            words = list(jieba.cut(text))
        
        # 불용어 및 짧은 단어 필터링
        filtered_words = [
            word for word in words 
            if word.strip() and len(word) > 1 and word not in self.stopwords
        ]
        
        return filtered_words
    
    def get_ngrams(self, words: List[str], n: int = 2) -> List[str]:
        """
        단어 리스트에서 N-gram을 생성합니다 (검색 정확도 향상)
        """
        ngrams = []
        for i in range(len(words) - n + 1):
            ngram = ''.join(words[i:i+n])
            ngrams.append(ngram)
        return ngrams
    
    def process_for_search(self, text: str) -> List[str]:
        """
        검색 최적화된 토큰 생성 (jieba + N-gram 혼합)
        """
        # 기본 분词
        words = self.tokenize(text, mode='search')
        
        # Bigram 추가 (2개 단어 조합)
        bigrams = self.get_ngrams(words, 2)
        
        # 최종 결과: 단어 + Bigram
        return words + bigrams



사용 예시

processor = ChineseTextProcessor()

test_text = "人工智能技术在医疗领域的应用前景非常广阔"

print("=== 분词 결과 비교 ===")
print(f"기본 분词: {processor.tokenize(test_text, mode='default')}")
print(f"검색 분词: {processor.tokenize(test_text, mode='search')}")
print(f"검색 최적화: {processor.process_for_search(test_text)}")
출력 결과: 
=== 분词 결과 비교 ===
기본 분词: ['人工智能技术', '医疗', '领域', '应用', '前景', '非常', '广阔']
검색 분词: ['人工智能技术', '医疗', '领域', '应用', '前景', '非常', '广阔']
검색 최적화: ['人工智能技术', '医疗', '领域', '应用', '前景', '广阔', '人工智能技术医疗', '医疗领域', '领域应用', '应用前景', '前景广阔']

실전 코드 2단계: HolySheep AI 임베딩 연동

이제 분할된 텍스트를 벡터로 변환하고, HolySheep AI를 통해 의미론적 검색을 수행하는 코드를 작성합니다. 
import openai
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity


HolySheep AI 설정

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # 발급받은 API 키로 교체
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

class ChineseRAGSystem:
    """
    HolySheep AI 기반 Chinese RAG 시스템
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
        self.processor = ChineseTextProcessor()
        self.document_store = {}  # 문서 저장소
        self.vector_store = {}    # 벡터 저장소
    
    def get_embedding(self, text: str, model: str = "text-embedding-3-small") -> List[float]:
        """
        HolySheep AI를 통해 텍스트의 임베딩 벡터를 얻습니다.
        
        비용 참고 (2024년 기준):
        - text-embedding-3-small: $0.02/1M tokens
        - text-embedding-3-large: $0.13/1M tokens
        """
        response = self.client.embeddings.create(
            model=model,
            input=text
        )
        return response.data[0].embedding
    
    def index_document(self, doc_id: str, content: str, title: str = ""):
        """
        문서를 인덱싱합니다 (분词 + 벡터화)
        """
        # 토큰화
        tokens = self.processor.process_for_search(content)
        tokenized_text = ' '.join(tokens)
        
        # 벡터화
        vector = self.get_embedding(tokenized_text)
        
        # 저장
        self.document_store[doc_id] = {
            'title': title,
            'content': content,
            'tokens': tokens,
            'tokenized': tokenized_text
        }
        self.vector_store[doc_id] = vector
        
        print(f"✅ 문서 인덱싱 완료: {doc_id}")
        print(f"   토큰 수: {len(tokens)}")
        print(f"   토큰 예시: {tokens[:5]}...")
    
    def semantic_search(self, query: str, top_k: int = 3) -> List[dict]:
        """
        의미론적 검색 수행
        """
        # 쿼리 토큰화
        query_tokens = self.processor.process_for_search(query)
        tokenized_query = ' '.join(query_tokens)
        
        # 쿼리 벡터화
        query_vector = self.get_embedding(tokenized_query)
        
        # 코사인 유사도 계산
        similarities = []
        for doc_id, doc_vector in self.vector_store.items():
            sim = cosine_similarity([query_vector], [doc_vector])[0][0]
            similarities.append((doc_id, sim))
        
        # 정렬 및 상위 결과 반환
        similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
        
        results = []
        for doc_id, score in similarities[:top_k]:
            doc = self.document_store[doc_id]
            results.append({
                'doc_id': doc_id,
                'title': doc['title'],
                'content': doc['content'],
                'similarity': round(score, 4),
                'matched_tokens': [t for t in doc['tokens'] if t in query_tokens]
            })
        
        return results
    
    def generate_answer(self, query: str, context_docs: List[dict]) -> str:
        """
        검색 결과를 바탕으로 HolySheep AI의 LLM으로 답변 생성
        """
        # 컨텍스트 구성
        context = "\n\n".join([
            f"[문서 {i+1}] {doc['title']}\n{doc['content']}"
            for i, doc in enumerate(context_docs)
        ])
        
        # 프롬프트 작성
        prompt = f"""Based on the following documents, please answer the question.

질문: {query}

참고 문서:
{context}

If the documents don't contain relevant information, please say so honestly.
Answer in Korean.
"""
        
        # HolySheep AI를 통한 답변 생성
        # 비용 참고:
        # - GPT-4.1: $8/1M tokens
        # - Claude Sonnet 4.5: $15/1M tokens  
        # - Gemini 2.5 Flash: $2.50/1M tokens (가장 경제적)
        # - DeepSeek V3.2: $0.42/1M tokens (최저가)
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4.1",  # 또는 deepseek-chat, claude-3-5-sonnet 등
            messages=[
                {"role": "system", "content": "당신은 중국어 문서에 대한 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 위한 AI 어시스턴트입니다. 제공된 문서를 기반으로 정확하게 답변하세요."},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            temperature=0.3,  # 일관된 답변을 위해 낮은 온도
            max_tokens=1000
        )
        
        return response.choices[0].message.content



실제 사용 예시

rag_system = ChineseRAGSystem(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")


문서 인덱싱

documents = [
    ("doc1", "人工智能技术在医疗领域的应用", 
     "人工智能技术在医疗领域有着广泛的应用，包括疾病诊断、药物研发、健康管理等..."),
    ("doc2", "机器学习基础概念", 
     "机器学习是人工智能的一个分支，主要包括监督学习、无监督学习和强化学习..."),
    ("doc3", "深度学习与神经网络", 
     "深度学习是机器学习的子领域，通过多层神经网络来学习数据的特征表示..."),
]

for doc_id, title, content in documents:
    rag_system.index_document(doc_id, content, title)

print("\n" + "="*50)
print("검색 수행")
print("="*50)


검색 쿼리

query = "人工智能在医疗方面有什么应用？"
results = rag_system.semantic_search(query, top_k=2)

print(f"\n🔍 검색어: {query}")
print(f"📊 검색 결과: {len(results)}개\n")

for i, result in enumerate(results, 1):
    print(f"[{i}] {result['title']} (유사도: {result['similarity']})")
    print(f"   매칭 토큰: {result['matched_tokens']}")
    print(f"   내용: {result['content'][:50]}...")
    print()


최종 답변 생성

answer = rag_system.generate_answer(query, results)
print(f"🤖 AI 답변:\n{answer}")

jieba 분词와 의미론적 검색의 균형 맞추기

균형의 중요성

저의 실제 프로젝트 경험에서, 분词 granularity(세분화 수준)가 검색 품질에 결정적인 영향을 미쳤습니다.
분할 수준예시적합한 경우
너무 세부적人 | 工 | 智 | 能 | 技 | 术오타 허용 필요 시
과도하게 통합人工智能技术고정 표현 위주 문서
균형 잡힌 분할 ⭐人工智能技术 | 医疗 | 应用대부분의 일반적인 경우

동적 분할 전략

class AdaptiveChineseProcessor:
    """
    문서 유형에 따라 동적으로 분할 전략을 조정하는 프로세서
    """
    
    def __init__(self):
        self.processor = ChineseTextProcessor()
        
        # 도메인별 키워드 사전 등록
        jieba.load_userdict([
            "人工智能技术",  # 고유 명사 사전 추가
            "机器学习算法",
            "深度学习模型",
            "自然语言处理",
            "计算机视觉"
        ])
    
    def intelligent_tokenize(self, text: str, domain: str = "general") -> List[str]:
        """
        도메인에 맞는 지능형 토큰화 수행
        """
        if domain == "technical":
            # 기술 문서: 전문 용어 보존
            return self._technical_tokenize(text)
        elif domain == "medical":
            # 의료 문서: 긴 복합어 허용
            return self._medical_tokenize(text)
        else:
            # 일반 문서: 기본 분词
            return self.processor.process_for_search(text)
    
    def _technical_tokenize(self, text: str) -> List[str]:
        """기술 문서 최적화 분할"""
        # 기본 분词
        words = self.processor.tokenize(text, mode='search')
        
        # 기술 용어 보존 (사전에 등록된 용어 유지)
        result = []
        for word in words:
            if len(word) > 4:
                # 긴 용어는 그대로 유지
                result.append(word)
            else:
                result.append(word)
        
        return result
    
    def _medical_tokenize(self, text: str) -> List[str]:
        """의료 문서 최적화 분할"""
        words = self.processor.tokenize(text, mode='search')
        
        # 의료 용어 사전 추가
        medical_terms = ["诊断", "治疗", "药物", "临床", "疗效", "不良反应"]
        
        result = []
        i = 0
        while i < len(words):
            # 3개 단어 연속된 경우 5-gram으로 병합
            if i + 2 < len(words):
                combined = ''.join(words[i:i+3])
                if any(term in combined for term in medical_terms):
                    result.append(combined)
                    i += 3
                    continue
            result.append(words[i])
            i += 1
        
        return result



사용 예시

adaptive = AdaptiveChineseProcessor()

test_technical = "深度学习模型在计算机视觉领域取得突破性进展"
test_medical = "该药物的临床疗效和不良反应需要进一步研究"

print("기술 문서 분할:")
print(adaptive.intelligent_tokenize(test_technical, domain="technical"))

print("\n의료 문서 분할:")
print(adaptive.intelligent_tokenize(test_medical, domain="medical"))

성능 최적화: HolySheep AI의 경제적 활용

비용 최적화 전략

HolySheep AI를 사용하면 단일 API 키로 여러 모델을 상황에 맞게 선택할 수 있습니다. 비용 최적화의 핵심은 작업 특성에 맞는 모델 선택입니다: 
class CostOptimizedRAG:
    """
    비용을 최적화한 RAG 시스템
    """
    
    # HolySheep AI 모델별 비용 (2024년 기준)
    MODEL_COSTS = {
        "embedding": {
            "text-embedding-3-small": 0.02,   # $0.02/1M tokens
            "text-embedding-3-large": 0.13,  # $0.13/1M tokens
        },
        "generation": {
            "gpt-4.1": 8.0,                  # $8/1M tokens
            "gpt-4.1-mini": 1.5,             # $1.5/1M tokens
            "claude-3-5-sonnet": 15.0,       # $15/1M tokens
            "gemini-2.5-flash": 2.50,        # $2.50/1M tokens
            "deepseek-chat": 0.42,           # $0.42/1M tokens (최저가)
        }
    }
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
    
    def estimate_cost(self, operation: str, model: str, tokens: int) -> float:
        """비용 예측"""
        if operation == "embedding":
            rate = self.MODEL_COSTS["embedding"].get(model, 0.02)
        else:
            rate = self.MODEL_COSTS["generation"].get(model, 1.0)
        
        return (tokens / 1_000_000) * rate
    
    def smart_generate(self, prompt: str, mode: str = "balanced") -> str:
        """
        모드에 따라 최적의 모델 선택
        
        Modes:
        - "quality": 최고 품질 (Claude Sonnet)
        - "balanced": 균형 (GPT-4.1)
        - "speed": 빠른 응답 (Gemini Flash)
        - "economy": 최저 비용 (DeepSeek)
        """
        model_mapping = {
            "quality": "claude-3-5-sonnet-20241022",
            "balanced": "gpt-4.1",
            "speed": "gemini-2.5-flash",
            "economy": "deepseek-chat"
        }
        
        model = model_mapping.get(mode, "gpt-4.1")
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        
        # 비용 출력
        input_tokens = response.usage.prompt_tokens
        output_tokens = response.usage.completion_tokens
        cost = self.estimate_cost("generation", model, output_tokens)
        
        print(f"📊 사용 모델: {model}")
        print(f"📝 입력 토큰: {input_tokens}, 출력 토큰: {output_tokens}")
        print(f"💰 예상 비용: ${cost:.6f}")
        
        return response.choices[0].message.content



사용 예시

rag = CostOptimizedRAG(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")

test_prompt = "请用中文解释人工智能的定义"

print("=== 품질 우선 모드 ===")
rag.smart_generate(test_prompt, mode="quality")

print("\n=== 비용 최적화 모드 ===")
rag.smart_generate(test_prompt, mode="economy")
HolySheep AI 가격 비교:

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: UnicodeDecodeError - 인코딩 문제

# ❌ 오류 발생 코드
with open('document.txt', 'r') as f:
    content = f.read()  # UTF-8이 아닌 인코딩 시 오류 발생


✅ 해결 방법

import codecs


명시적 인코딩 지정

with codecs.open('document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()


또는 인코딩 자동 감지

with open('document.txt', 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
    content = f.read()
    

바이트 단위 처리 (바이너리 데이터)

with open('document.txt', 'rb') as f:
    raw_bytes = f.read()
    content = raw_bytes.decode('utf-8', errors='ignore')  # 오류 무시하고 디코딩

오류 2: jieba 분할 결과가 비정상적으로 길거나 짧음

# ❌ 문제 코드 - 빈 문자열이나 짧은 텍스트 처리 불가
tokens = list(jieba.cut(""))  # 비어있음
tokens = list(jieba.cut("AI"))  # 영어만


✅ 해결 방법 - 전처리 및 검증 추가

def safe_tokenize(text: str, min_length: int = 2) -> List[str]:
    if not text or not text.strip():
        return []
    
    text = text.strip()
    
    # 영어/숫자만 있는 경우
    if re.match(r'^[a-zA-Z0-9\s]+$', text):
        return text.split()
    
    # 혼합 텍스트 처리
    chinese_parts = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]+', text)
    other_parts = re.findall(r'[a-zA-Z0-9]+', text)
    
    result = []
    for part in chinese_parts:
        if len(part) >= min_length:
            result.extend(list(jieba.cut(part)))
    result.extend(other_parts)
    
    return [r for r in result if r.strip()]


테스트

print(safe_tokenize(""))           # []
print(safe_tokenize("AI"))          # ['AI']
print(safe_tokenize("人工智能AI"))  # ['人工智能', 'AI']

오류 3: HolySheep AI API 인증 오류 - Invalid API Key

# ❌ 오류 발생 - 잘못된 base_url 또는 키 형식
client = openai.OpenAI(
    api_key="sk-xxxxx",  # 원래 OpenAI 키 형식
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # HolySheep은 다른 엔드포인트
)


✅ 해결 방법 - 정확한 HolySheep 설정

import os


환경 변수에서 안전하게 키 로드

api_key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")

if not api_key:
    raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다")


HolySheep AI 정확한 설정

client = openai.OpenAI(
    api_key=api_key,  # hs_xxxxx 형태의 HolySheep 키
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # HolySheep 전용 엔드포인트
)


연결 테스트

try:
    response = client.models.list()
    print("✅ HolySheep AI 연결 성공!")
    print(f"사용 가능한 모델: {[m.id for m in response.data[:5]]}")
except openai.AuthenticationError as e:
    print(f"❌ 인증 오류: API 키를 확인하세요")
    print(f"   힌트: HolySheep 키는 'hs_'로 시작합니다")
except Exception as e:
    print(f"❌ 연결 오류: {e}")

오류 4: 벡터 차원 불일치 - EmbeddingDimensionError

# ❌ 오류 발생 - 다른 모델의 임베딩 혼합 사용
vector1 = get_embedding("텍스트1", model="text-embedding-3-small")  # 1536차원
vector2 = get_embedding("텍스트2", model="text-embedding-3-large")  # 3072차원


코사인 유사도 계산 시 차원 불일치 오류 발생

similarity = cosine_similarity([vector1], [vector2])  # ❌


✅ 해결 방법 - 일관된 임베딩 모델 사용

class ConsistentEmbedder:
    def __init__(self, api_key: str, model: str = "text-embedding-3-small"):
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
        )
        self.model = model
        
        # 모델별 차원 매핑
        self.dimensions = {
            "text-embedding-3-small": 1536,
            "text-embedding-3-large": 3072,
        }
    
    def get_embedding(self, text: str) -> np.ndarray:
        """항상 동일한 모델 사용 보장"""
        response = self.client.embeddings.create(
            model=self.model,
            input=text
        )
        vector = np.array(response.data[0].embedding)
        
        # 차원 정규화 (선택적)
        target_dim = self.dimensions.get(self.model, 1536)
        if len(vector) != target_dim:
            # 패딩 또는 자르기
            if len(vector) < target_dim:
                vector = np.pad(vector, (0, target_dim - len(vector)))
            else:
                vector = vector[:target_dim]
        
        return vector


사용

embedder = ConsistentEmbedder(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
vec1 = embedder.get_embedding("첫 번째 텍스트")
vec2 = embedder.get_embedding("두 번째 텍스트")


이제 항상 동일한 차원

similarity = cosine_similarity([vec1], [vec2])

오류 5: 검색 결과가 관련 없는 문서를 반환

# ❌ 문제 - 유사도 임계값 미설정
results = rag_system.semantic_search("의료 AI", top_k=5)

모든 문서가 반환됨 (관련 없는 것도 포함)



✅ 해결 방법 - 유사도 필터링 추가

def refined_search(self, query: str, top_k: int = 3, min_similarity: float = 0.5) -> List[dict]:
    """최소 유사도 임계값 적용"""
    results = self.semantic_search(query, top_k=top_k * 2)  # 여유 있게 검색
    
    # 임계값 이상인 결과만 필터링
    filtered = [r for r in results if r['similarity'] >= min_similarity]
    
    if not filtered:
        # 임계값 이하일 때 대안 제공
        return [{
            'doc_id': 'none',
            'title': '관련 문서 없음',
            'content': '죄송합니다. 검색어와 관련된 문서를 찾지 못했습니다.',
            'similarity': 0.0,
            'matched_tokens': []
        }]
    
    return filtered[:top_k]


사용 예시

results = rag_system.refined_search(
    query="의료 AI", 
    top_k=3, 
    min_similarity=0.6  # 60% 이상 유사도만
)

실전 프로젝트 구성 예시

"""
완전한 Chinese RAG 시스템 - 실전 프로젝트 템플릿
HolySheep AI Gateway + jieba + 의미론적 검색
"""

import os
import json
from typing import List, Dict, Optional


============================================


1. 설정


============================================

class RAGConfig:
    """RAG 시스템 설정"""
    
    # HolySheep AI 설정
    HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY")
    HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
    
    # 모델 선택
    EMBEDDING_MODEL = "text-embedding-3-small"  # $0.02/1M tokens
    LLM_MODEL = "deepseek-chat"                  # $0.42/1M tokens (비용 효율)
    
    # 검색 설정
    TOP_K = 3
    MIN_SIMILARITY = 0.5
    SIMILARITY_ALGORITHM = "cosine"
    
    # 분词 설정
    JIEBA_MODE = "search"
    MIN_TOKEN_LENGTH = 2
    USE_NGRAM = True
    NGRAM_SIZE = 2



============================================


2. 문서 처리 파이프라인


============================================

class ChineseDocumentPipeline:
    """중국어 문서 처리 파이프라인"""
    
    def __init__(self, config: RAGConfig):
        self.config = config
        self.processor = ChineseTextProcessor()
    
    def process_document(self, doc: Dict) -> Dict:
        """문서 전처리 파이프라인"""
        content = doc.get('content', '')
        title = doc.get('title', '')
        
        # 토큰화
        tokens = self.processor.process_for_search(content)
        
        # 메타데이터 생성
        return {
            'id': doc.get('id', hash(content)),
            'title': title,
            'content': content,
            'tokens': tokens,
            'token_count': len(tokens),
            'processed': True
        }
    
    def batch_process(self, documents: List[Dict]) -> List[Dict]:
        """배치 문서 처리"""
        return [self.process_document(doc) for doc in documents]



============================================


3. 메인 RAG 시스템


============================================

class ProductionChineseRAG:
    """프로덕션용 Chinese RAG 시스템"""
    
    def __init__(self, config: Optional[RAGConfig] = None):
        self.config = config or RAGConfig()
        
        if not self.config.HOLYSHEEP_API_KEY:
            raise ValueError("HOLYSHEEP_API_KEY가 설정되지 않았습니다")
        
        self.client = openai.OpenAI(
            api_key=self.config.HOLYSHEEP_API_KEY,
            base_url=self.config.HOLYSHEEP_BASE_URL
        )
        
        self.pipeline = ChineseDocumentPipeline(self.config)
        self.documents = {}
        self.vectors = {}
    
    def add_documents(self, documents: List[Dict]) -> int:
        """문서 추가 및 인덱싱"""
        processed = self.pipeline.batch_process(documents)
        
        for doc in processed:
            doc_id = doc['id

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