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- docker-compose.yml: web/api/db(pgvector)/rag/proxy 한 방 기동 - 엔진 어댑터 분리: ENGINE_URL/ENGINE_MODE로 로컬 claude -p ↔ API 전환(코드 무수정 이전) - Caddy: 자동 TLS + SSE flush/WSS 무버퍼(실시간 음성) - DEPLOYMENT.md: 이식/엔진분리/스케일업/외부노출 가이드 - 페이지 레이아웃 시안 6종(login/learner-home/session-review/professor/admin/settings)
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# Vignette RAG 사이드카 — BGE-M3 임베딩 + BGE-reranker-v2-m3
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# CPU로도 동작(20명 규모 충분), GPU 호스트면 nvidia runtime 으로 가속.
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FROM python:3.11-slim
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ENV PYTHONUNBUFFERED=1 HF_HOME=/models
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WORKDIR /app
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COPY requirements-rag.txt ./
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements-rag.txt
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COPY rag/ ./rag/
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EXPOSE 8080
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# 모델은 첫 기동 시 /models 볼륨에 캐시 → 이식 시 볼륨만 옮기면 재다운로드 불필요
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CMD ["uvicorn", "rag.server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
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