# Gemini CLI 마스터하기(심화): v18 - RAG의 첫걸음: 로컬 파일 및 폴더 검색

이전 단계에서 에이전트와 음성으로 소통하는 방법을 배웠습니다. 이제는 에이전트가 여러분의 질문에 답할 때, 일반적인 지식뿐만 아니라 **여러분이 가지고 있는 특정 문서나 데이터**를 기반으로 답변하게 하는 방법을 알아보겠습니다. 이것이 바로 **RAG(검색 증강 생성, Retrieval Augmented Generation)**의 핵심이며, 이번 포스팅에서는 로컬 파일 및 폴더를 활용한 RAG의 첫걸음을 떼어봅니다.

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## 1. RAG(검색 증강 생성)란 무엇이며, 왜 필요한가?

대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하여 놀라운 지식을 가지고 있지만, 다음과 같은 한계점이 있습니다.

*   **최신 정보 부족:** 학습 시점 이후의 정보는 알지 못합니다.
*   **사적인 정보 부족:** 여러분의 회사 내부 문서, 개인적인 프로젝트 파일 등은 알지 못합니다.
*   **환각(Hallucination):** 때로는 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 지어낼 수 있습니다.

RAG는 이러한 LLM의 한계를 극복하기 위해, 답변을 생성하기 전에 관련성 높은 정보를 외부 지식 기반(여기서는 로컬 파일)에서 **검색(Retrieval)**하여 LLM에 **증강(Augmented)**된 형태로 전달하는 기술입니다. 이를 통해 LLM은 검색된 정보를 바탕으로 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 **생성(Generation)**하게 됩니다.

## 2. 로컬 RAG의 핵심 구성 요소

로컬 파일 기반의 RAG는 다음과 같은 과정을 거칩니다.

1.  **지식 기반 (Knowledge Base):** 답변의 원천이 되는 로컬 파일 및 폴더들 (PDF, 텍스트, 마크다운 등).
2.  **인덱싱 (Indexing):** 파일 내용을 LLM이 이해할 수 있는 숫자 벡터(임베딩)로 변환하고, 이를 효율적으로 검색할 수 있는 '벡터 데이터베이스'에 저장하는 과정입니다. 제공된 코드 스니펫에서 `FAISS.load_local`, `indexed_folders`, `get_folder_hash`는 이 인덱싱 과정과 관련이 깊습니다.
    *   **`FAISS`:** Facebook AI Similarity Search의 약자로, 벡터 간의 유사도를 빠르게 검색하는 라이브러리입니다.
    *   **`get_folder_hash`:** 폴더 내용이 변경되었는지 효율적으로 확인하여, 변경된 파일만 다시 인덱싱할 때 사용될 수 있습니다.
3.  **검색 (Retrieval):** 사용자의 질문을 벡터로 변환한 후, 이 벡터와 가장 유사한(관련성 높은) 문서 조각(청크)들을 벡터 데이터베이스에서 찾아냅니다. `similarity_search_with_relevance_scores`는 이 유사도 검색과 관련이 있습니다.
4.  **증강 및 생성 (Augmentation & Generation):** 검색된 관련 문서 조각들과 원래 질문을 LLM에 함께 전달하여, LLM이 이 정보를 기반으로 최종 답변을 생성합니다.

## 3. Gemini CLI로 로컬 RAG 구현하기 (개념적 워크플로우)

### 단계 1: 로컬 지식 기반 준비

에이전트에게 질의하고 싶은 문서들을 하나의 폴더에 모읍니다. 예를 들어, 프로젝트 관련 모든 문서를 `~/my_project_docs/` 폴더에 넣어둡니다.

```
~/my_project_docs/
├── architecture_design.md
├── user_manual.pdf
├── meeting_notes.txt
└── requirements.docx
```

### 단계 2: 폴더 인덱싱 (CLI 명령어)

Gemini CLI의 특정 명령어를 사용하여 이 폴더를 인덱싱합니다. (CLI의 구현에 따라 명령어는 다를 수 있으나, 개념적으로는 다음과 같습니다.)

```bash
gemini index --folder ~/my_project_docs --name my-project-kb
```

*   **설명:** 이 명령어는 `~/my_project_docs` 폴더 내의 모든 지원되는 파일을 읽고, 그 내용을 임베딩 벡터로 변환하여 `my-project-kb`라는 이름으로 로컬 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 이후 `get_folder_hash`와 같은 메커니즘을 통해 폴더 내용 변경 시 효율적으로 인덱스를 업데이트할 수 있습니다.

### 단계 3: 인덱싱된 지식 기반에 질의하기

이제 에이전트에게 `my-project-kb`라는 이름의 인덱스를 사용하여 질문합니다.

```bash
gemini ask "아키텍처 설계 문서에서 '보안 취약점'에 대한 내용을 설명해 줘." --kb my-project-kb
```

*   **작동 방식:**
    1.  Gemini CLI는 사용자의 질문을 임베딩 벡터로 변환합니다.
    2.  `my-project-kb` 인덱스에서 질문 벡터와 가장 유사한 문서 조각들을 검색합니다 (`similarity_search_with_relevance_scores`).
    3.  검색된 문서 조각들과 사용자의 원래 질문을 조합하여 Gemini LLM에 전달합니다.
    4.  LLM은 검색된 정보를 기반으로 '아키텍처 설계 문서'에 명시된 '보안 취약점'에 대한 내용을 정확하게 답변합니다.

## 4. 로컬 RAG의 활용 사례

*   **개인 비서:** 개인적인 메모, 일기, 자료를 인덱싱하여 "지난주 회의에서 결정된 주요 사항은 뭐였지?"와 같은 질문에 답변.
*   **프로젝트 관리:** 프로젝트 계획서, 기술 문서, 회의록을 인덱싱하여 "이 기능의 요구사항은 무엇이었어?"와 같은 질문에 답변.
*   **학습 도구:** 학습 자료(논문, 교재)를 인덱싱하여 특정 개념에 대한 질문에 답변.

## 5. 요약

로컬 파일 및 폴더 검색을 통한 RAG는 Gemini CLI를 여러분의 특정 데이터에 대한 '전문가'로 변모시킵니다. 이 기술을 통해 LLM의 일반적인 지식을 넘어, 정확하고 개인화되며 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

로컬 파일과 폴더를 활용하여 에이전트의 지식을 확장하는 방법을 배웠으니, 다음 단계에서는 더 나아가 **개발자들이 사용하는 코드베이스 전체를 컨텍스트로 활용**하여 개발 작업에 도움을 받는 방법에 대해 알아보겠습니다.