aidev/exAichatbot_agent
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Deploy: exdev sync 2026-08-13 13:38:36

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2026-08-13 13:38:36 +09:00
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@@ -1,109 +1,109 @@
# 로컬 개발 — exdev AI 연동
로컬에서 **chatbotApi · chatbotApp · exAiChatBot · kakaoChatbotSkill** 을 실행하고,
**LLM / Embedding / Reranker** 는 SSH 터널로, **MongoDB / Qdrant** 는 `stock.exdev.co.kr` 원격 인스턴스를 사용합니다.
## exdev AI 구조
| 포트 | 서비스 | API |
|------|--------|-----|
| 16000 | MLX LLM | `/v1/chat/completions` |
| 16001 | Embedding (MPS) | `/embed` (`EMBED_API_STYLE=tei`) |
| 16002 | Reranker | `/rerank` (`RERANK_API_STYLE=legacy`) |
`https://chatbot.exdev.co.kr` 은 RAG API URL이며 LLM 직접 URL이 아닙니다.
## 한 번에 기동 / 중지
```bash
chmod +x local-dev/*.sh
./local-dev/stop-all.sh # 먼저 중지
./local-dev/start-all.sh # 전체 기동 + 헬스체크
# 옵션
./local-dev/start-all.sh --no-tunnel # AI 터널이 이미 떠 있을 때
./local-dev/start-all.sh --skip-java # Docker(RAG + chatbotApp)만
./local-dev/start-all.sh --no-build # RAG 이미지 빌드 생략
./local-dev/stop-all.sh --tunnel # SSH 터널까지 종료
```
- RAG는 **`docker-compose.local.yml`** 사용 (Mac Docker `:28012` 포트 바인딩)
- Mongo: `stock.exdev.co.kr:27017` / Qdrant: `http://stock.exdev.co.kr:6333/dashboard`
- 로컬 Mongo·Qdrant 컨테이너는 기동하지 않습니다
기동 후 UI: `http://localhost:8089/chatbot/app/`
---
## 1. exdev AI 기동 (서버에서 한 번)
exdev SSH 접속 후:
```bash
bash /Users/aidev/dev/exAIChatbot2.0/scripts/exdev/start-host-ai.sh
curl -s http://127.0.0.1:28012/health # llm/tei_embed/tei_rerank: true 확인
```
## 2. 로컬 SSH 터널
```bash
chmod +x local-dev/start-exdev-ai-tunnel.sh
./local-dev/start-exdev-ai-tunnel.sh
```
터널 확인:
```bash
curl -s http://127.0.0.1:16000/v1/models | head
curl -s http://127.0.0.1:16001/health
curl -s -X POST http://127.0.0.1:16002/rerank \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query":"test","documents":["doc"]}'
```
## 3. exAiChatBot .env
```bash
cp local-dev/env.exdev-ai.template exAiChatBot-chatbot2.0-agent/.env
./local-dev/start-all.sh --skip-java --no-build # RAG만 (원격 Mongo/Qdrant)
curl -s http://127.0.0.1:28012/health
```
RAG 컨테이너는 `.env` 의 `MONGO_HOST` / `QDRANT_HOST` (= `stock.exdev.co.kr`) 로 원격 DB에 접속합니다.
## 4. Java 서비스 + chatbotApp
```bash
# WAS (Mongo → stock.exdev.co.kr)
cd chatbotApi-chatbot2.0-agent
export INTERNAL_TOOL_API_KEY=local-dev-key
export MONGODB_URI='mongodb://exDev:ehfhrhdtk!!@stock.exdev.co.kr:27017/chatbot?authSource=chatbot'
export SKILL_INTERNAL_BASE_URL=http://127.0.0.1:8083
./gradlew bootRun
# Skill
cd kakaoChatbotSkill-chatbot2.0-agent
export AGENT_MODE=agent
export RAG_AGENT_CHAT_URL=http://127.0.0.1:28012/agent/chat
export CHATBOT_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8086/api/
export INTERNAL_TOOL_API_KEY=local-dev-key
./gradlew bootRun
# UI
cd chatbotApp-chatbot2.0-agent
CHATBOT_API_UPSTREAM=http://host.docker.internal:8083/web/ \
CHATBOT_API_HOST=host.docker.internal ./start.sh
```
## api_clients.py 스타일 변수
| 변수 | exdev 값 | 설명 |
|------|----------|------|
| `EMBED_API_STYLE` | `tei` | `/embed` |
| `RERANK_API_STYLE` | `legacy` | `/rerank` |
| `EMBED_API_STYLE` | `openai` | 게이트웨이 `/v1/embeddings` |
| `RERANK_API_STYLE` | `gateway` | 게이트웨이 `/score` |
로컬 exdev 연동 시 **`tei` + `legacy`** 조합을 사용합니다.
# 로컬 개발 — exdev AI 연동
로컬에서 **chatbotApi · chatbotApp · exAiChatBot · kakaoChatbotSkill** 을 실행하고,
**LLM / Embedding / Reranker** 는 SSH 터널로, **MongoDB / Qdrant** 는 `stock.exdev.co.kr` 원격 인스턴스를 사용합니다.
## exdev AI 구조
| 포트 | 서비스 | API |
|------|--------|-----|
| 16000 | MLX LLM | `/v1/chat/completions` |
| 16001 | Embedding (MPS) | `/embed` (`EMBED_API_STYLE=tei`) |
| 16002 | Reranker | `/rerank` (`RERANK_API_STYLE=legacy`) |
`https://chatbot.exdev.co.kr` 은 RAG API URL이며 LLM 직접 URL이 아닙니다.
## 한 번에 기동 / 중지
```bash
chmod +x local-dev/*.sh
./local-dev/stop-all.sh # 먼저 중지
./local-dev/start-all.sh # 전체 기동 + 헬스체크
# 옵션
./local-dev/start-all.sh --no-tunnel # AI 터널이 이미 떠 있을 때
./local-dev/start-all.sh --skip-java # Docker(RAG + chatbotApp)만
./local-dev/start-all.sh --no-build # RAG 이미지 빌드 생략
./local-dev/stop-all.sh --tunnel # SSH 터널까지 종료
```
- RAG는 **`docker-compose.local.yml`** 사용 (Mac Docker `:28012` 포트 바인딩)
- Mongo: `stock.exdev.co.kr:27017` / Qdrant: `http://stock.exdev.co.kr:6333/dashboard`
- 로컬 Mongo·Qdrant 컨테이너는 기동하지 않습니다
기동 후 UI: `http://localhost:8089/chatbot/app/`
---
## 1. exdev AI 기동 (서버에서 한 번)
exdev SSH 접속 후:
```bash
bash /Users/aidev/dev/exAIChatbot2.0/scripts/exdev/start-host-ai.sh
curl -s http://127.0.0.1:28012/health # llm/tei_embed/tei_rerank: true 확인
```
## 2. 로컬 SSH 터널
```bash
chmod +x local-dev/start-exdev-ai-tunnel.sh
./local-dev/start-exdev-ai-tunnel.sh
```
터널 확인:
```bash
curl -s http://127.0.0.1:16000/v1/models | head
curl -s http://127.0.0.1:16001/health
curl -s -X POST http://127.0.0.1:16002/rerank \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query":"test","documents":["doc"]}'
```
## 3. exAiChatBot .env
```bash
cp local-dev/env.exdev-ai.template exAiChatBot-chatbot2.0-agent/.env
./local-dev/start-all.sh --skip-java --no-build # RAG만 (원격 Mongo/Qdrant)
curl -s http://127.0.0.1:28012/health
```
RAG 컨테이너는 `.env` 의 `MONGO_HOST` / `QDRANT_HOST` (= `stock.exdev.co.kr`) 로 원격 DB에 접속합니다.
## 4. Java 서비스 + chatbotApp
```bash
# WAS (Mongo → stock.exdev.co.kr)
cd chatbotApi-chatbot2.0-agent
export INTERNAL_TOOL_API_KEY=local-dev-key
export MONGODB_URI='mongodb://exDev:ehfhrhdtk!!@stock.exdev.co.kr:27017/chatbot?authSource=chatbot'
export SKILL_INTERNAL_BASE_URL=http://127.0.0.1:8083
./gradlew bootRun
# Skill
cd kakaoChatbotSkill-chatbot2.0-agent
export AGENT_MODE=agent
export RAG_AGENT_CHAT_URL=http://127.0.0.1:28012/agent/chat
export CHATBOT_API_BASE_URL=http://127.0.0.1:8086/api/
export INTERNAL_TOOL_API_KEY=local-dev-key
./gradlew bootRun
# UI
cd chatbotApp-chatbot2.0-agent
CHATBOT_API_UPSTREAM=http://host.docker.internal:8083/web/ \
CHATBOT_API_HOST=host.docker.internal ./start.sh
```
## api_clients.py 스타일 변수
| 변수 | exdev 값 | 설명 |
|------|----------|------|
| `EMBED_API_STYLE` | `tei` | `/embed` |
| `RERANK_API_STYLE` | `legacy` | `/rerank` |
| `EMBED_API_STYLE` | `openai` | 게이트웨이 `/v1/embeddings` |
| `RERANK_API_STYLE` | `gateway` | 게이트웨이 `/score` |
로컬 exdev 연동 시 **`tei` + `legacy`** 조합을 사용합니다.