Dify RAG 시스템 구축 계획서 v3.0

작성일: 2026-04-20
작성자: 미미 (4에이전트 종합 + 기존 v2.0 병합)
상태: 🔴 대기 (미미아빠 확인 후 시작)

📋 목차

프로젝트 개요
아키텍처 설계
인프라 구성
임베딩 모델 전략
데이터 수집 및 구조화
청킹 및 검색 전략
LLM 티어링 전략
보안 및 권한 관리
백업 및 재해 복구
단계별 실행 계획
비용 추정
리스크 및 대응
체크리스트

1. 프로젝트 개요

1.1 목표

개인이 보유한 문서, 위키, 대화 기록, 메모 등을 체계적으로 수집·구조화하여, 언제든 자연어로 질문하고 정확한 답변을 받을 수 있는 개인 지식 베이스를 구축한다.

1.2 핵심 원칙

비용 최소화: 로컬 LLM을 기본으로, 클라우드 LLM은 보조용
한국어 최우선: 임베딩·검색·생성 모두 한국어 품질 우선
데이터 주권: 모든 데이터는 자가 호스팅, 외부 유출 금지
점진적 확장: 작게 시작해서 검증 후 확대

1.3 현재 인프라

장비	사양	용도
맥미니 M4 Pro	macOS, Tailscale: 100.96.177.124	게이트웨이 (OpenClaw) + Caddy 리버스 프록시
메인컴	i7-14700K + RTX 4070 + 96GB RAM, WSL2	Dify 주력 서버
보조컴	3900X + RTX 3080 + 64GB RAM, WSL2	백업/장애 대응
주영나스	WebDAV (http://minicity.kr:5005)	데이터 저장소
백업나스	SSH (100.83.176.55:55)	백업 전용
Ollama	glm-5.1, qwen3.5, minimax-m2.5, gemma4:31b	로컬 LLM

1.4 Obsidian 볼트

현재: /Volumes/minicity.kr/Backup_data/vault/MiniCITY(v0.2_진행중_0419-)/
참고: /Volumes/minicity.kr/Backup_data/vault/MiniCITY(v0.1_예전자료_0410-0419)/
원본: /Volumes/minicity.kr/Backup_data/vault/MiniCITY/  ← 건드리지 말 것!

2. 아키텍처 설계

2.1 전체 구성도

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                 맥미니 M4 Pro (게이트웨이)             │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Caddy (리버스 프록시)                        │   │
│  │  dify.minicity.kr → 메인컴 WSL2:80           │   │
│  └──────────────────────────────────────────────┘   │
│  Tailscale: 100.96.177.124                         │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │ Tailscale VPN
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│              메인컴 (i7-14700K + RTX 4070 + 96GB)     │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  WSL2 Ubuntu 24.04                           │   │
│  │  ┌────────────┐  ┌────────────┐              │   │
│  │  │  Dify      │  │  Ollama    │              │   │
│  │  │  Docker    │  │  (host)    │              │   │
│  │  │  Compose   │  │  :11434    │              │   │
│  │  └────────────┘  └────────────┘              │   │
│  │  ┌────────────────────────────┐              │   │
│  │  │  Qdrant (벡터 DB)          │              │   │
│  │  │  PostgreSQL + Redis        │              │   │
│  │  │  NAS 마운트 (/mnt/nas)     │              │   │
│  │  └────────────────────────────┘              │   │
│  └──────────────────────────────────────────────┘   │
│  Tailscale: 100.105.122.120 (WSL)                  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

2.2 선택 근거

메인컴 선택: 96GB RAM + i7-14700K → Dify + Qdrant 구동에 충분
보조컴은 대기: 장애 시 페일오버용
Ollama는 WSL2 host에서 실행: GPU 직접 사용 가능, Docker 내부에서는 host.docker.internal로 접근

2.3 Docker Compose 서비스 구성

서비스	이미지	포트	역할
dify-web	langgenius/dify-web	3000 (내부)	프론트엔드
dify-api	langgenius/dify-api	5001 (내부)	백엔드 API
dify-worker	langgenius/dify-api	—	백그라운드 작업
dify-plugin	langgenius/dify-plugin-daemon	—	플러그인 실행기
qdrant	qdrant/qdrant	6333/6334 (내부)	벡터 DB
postgres	postgres:15-alpine	5432 (내부)	메타데이터 DB
redis	redis:7-alpine	6379 (내부)	캐시/큐
caddy	caddy:2-alpine	80, 443	리버스 프록시 (WSL 내부)
ollama	(기존 host 설치)	11434	로컬 LLM + 임베딩

참고: Dify는 자체 Nginx 컨테이너를 포함하므로, WSL 내부의 Caddy는 Dify의 Nginx를 경유. 맥미니의 Caddy가 최종 리버스 프록시 역할.

3. 인프라 구성

3.1 WSL2 Docker 설치

# 1. 필수 패키지
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

# 2. Docker GPG 키 및 저장소 추가
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 3. Docker Engine 설치 (Desktop 아님)
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

# 4. 서비스 시작 및 권한 설정
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
sudo usermod -aG docker $USER && newgrp docker

# 5. 확인
docker --version && docker compose version

3.2 WSL2 메모리 설정

C:\Users\pinksky\.wslconfig:

[wsl2]
memory=64GB
swap=8GB
processors=12

[experimental]
autoMemoryReclaim=gradual

3.3 Dify 배포

# 작업 디렉토리 생성 및 클론
mkdir -p ~/dify && cd ~/dify
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

# 환경 설정
cp .env.example .env
SECRET_KEY=$(openssl rand -base64 42)
sed -i "s/^SECRET_KEY=.*/SECRET_KEY=${SECRET_KEY}/" .env

# 컨테이너 시작
docker compose up -d
docker compose ps  # 모든 컨테이너 Up/healthy 확인

3.4 .env 핵심 설정값

# === URL 설정 (맥미니 Caddy 경유) ===
CONSOLE_API_URL=https://dify.minicity.kr
CONSOLE_WEB_URL=https://dify.minicity.kr
SERVICE_API_URL=https://dify.minicity.kr
APP_API_URL=https://dify.minicity.kr
APP_WEB_URL=https://dify.minicity.kr
FILES_URL=https://dify.minicity.kr

# === 벡터 DB ===
VECTOR_STORE=qdrant
QDRANT_URL=http://qdrant:6333

# === 임베딩 (Dify 내에서 설정) ===
# Ollama를 통한 nomic-embed-text 사용

# === 보안 ===
SECRET_KEY=<openssl rand -base64 42 결과>
INIT_PASSWORD=Mini3388!Dify

# === 성능 ===
SERVER_WORKER_AMOUNT=4
CELERY_WORKER_AMOUNT=4
GUNICORN_TIMEOUT=360
APP_MAX_EXECUTION_TIME=1200

# === 데이터베이스 (운영 전 비밀번호 변경) ===
DB_USERNAME=postgres
DB_PASSWORD=difyai123456    # ← 운영 시 변경!
DB_HOST=db_postgres
DB_PORT=5432
DB_DATABASE=dify
REDIS_HOST=redis
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=difyai123456  # ← 운영 시 변경!

# === 로그 ===
LOG_LEVEL=INFO
LOG_TZ=Asia/Seoul
DEPLOY_ENV=PRODUCTION

3.5 맥미니 Caddy 설정

dify.minicity.kr {
    reverse_proxy 100.105.122.120:80 {
        header_up Connection {>Connection}
        header_up Upgrade {>Upgrade}
    }

    request_body {
        max_size 100MB
    }

    header {
        X-Content-Type-Options nosniff
        X-Frame-Options SAMEORIGIN
        Referrer-Policy strict-origin-when-cross-origin
    }

    log {
        output file /var/log/caddy/dify-access.log {
            roll_size 10mb
            roll_keep 5
        }
    }
}

3.6 방화벽 (메인컴 WSL2)

sudo ufw default deny incoming
sudo ufw default allow outgoing
sudo ufw allow in on tailscale0 to any port 22 proto tcp   # SSH
sudo ufw allow in on tailscale0 to any port 80 proto tcp    # Dify HTTP
sudo ufw allow in on tailscale0 to any port 443 proto tcp   # Dify HTTPS
sudo ufw allow in on tailscale0 to any port 11434 proto tcp  # Ollama
sudo ufw enable

4. 임베딩 모델 전략

4.1 모델 선택: nomic-embed-text-v2-moe

항목	내용
모델	`nomic-embed-text-v2-moe`
지원 언어	100개 언어 (한국어 포함)
아키텍처	Mixture-of-Experts (MoE)
차원	768 (Matryoshka로 256/512 축소 가능)
컨텍스트	8192 토큰
크기	~300M 파라미터
라이선스	Apache 2.0

4.2 왜 v1이 아닌 v2-moe인가

비교	nomic-embed-text (v1)	nomic-embed-text-v2-moe
한국어	❌ 영어만 최적화	✅ 100개 언어 학습
다국어 검색	낮은 정확도	MIRACL 벤치마크 우수
저장 효율	기본	Matryoshka로 3배 절감 가능
Ollama 지원	✅	✅

⚠️ 핵심: 한국어 문서가 중심이므로 v2-moe는 선택이 아닌 필수다.

4.3 차원 최적화 (Matryoshka)

768차원 (풀) → 품질 최고, 저장 용량 큼
512차원 (권장) → 품질 약간 저하, 저장 33% 절감 ← 여기서 시작
256차원 (축소) → 품질 저하 감수, 저장 66% 절감

권장: 512차원으로 시작 → 검색 품질 모니터링 → 문제 없으면 유지

4.4 임베딩 백업 플랜

nomic-embed-text-v2-moe가 한국어에서 기대 이하라면:

대안 모델	한국어 품질	크기	Ollama
bge-m3	★★★★★	568M	✅
multilingual-e5-large	★★★★☆	560M	✅
JKoSimCLR	★★★★★ (한국어 전용)	335M	수동 설치

권장: nomic v2-moe로 시작 → 한국어 검색 품질 테스트 → 미흡 시 bge-m3로 전환

5. 데이터 수집 및 구조화

5.1 데이터 소스 분류

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              개인 지식 베이스                      │
├──────────────┬──────────────┬────────────┬───────┤
│  ① 문서/위키  │  ② 대화 기록   │  ③ 작업 로그 │ ④ 참고  │
├──────────────┼──────────────┼────────────┼───────┤
│ Obsidian 볼트 │ AI 대화 기록  │ 개발 노트   │ 웹 클립 │
│ 마크다운 문서  │ 텔레그램 대화  │ 프로젝트 로그│ 논문/가이드│
│ PDF 문서      │ 디스코드 대화 │ Git 커밋   │ 레시피  │
│ 가전 매뉴얼   │ 이메일        │ 작업 일지   │ 매뉴얼  │
└──────────────┴──────────────┴────────────┴───────┘

5.2 영역별 상세

① 문서/위키 (최우선 ★★★)

소스	형식	수집 방식	우선순위
Obsidian MiniCITY 볼트	.md	폴더 동기화 스크립트	★★★
개인 정리 문서	.md, .txt	직접 업로드	★★★
가전/장비 매뉴얼	.pdf	파일 업로드	★★☆
정리된 위키	.md, .html	Dify API	★★☆

② 대화 기록 (높음 ★★★)

소스	형식	수집 방식	우선순위
OpenClaw 세션 로그	.json → .md	변환 스크립트	★★★
AI 대화 요약	.md	자동 추출	★★★
텔레그램 중요 대화	.txt, .md	수동/반자동	★★☆

핵심: 대화 기록은 원본 그대로 넣지 않는다. 주제별로 요약·구조화한 뒤에 넣어야 검색 품질이 높아진다.

③ 작업 로그 (중간 ★★☆)

소스	형식	수집 방식	우선순위
개발/설정 노트	.md	직접 업로드	★★★
트러블슈팅 기록	.md	직접 업로드	★★★
서버 설정 기록	.md, .yaml	직접 업로드	★★☆

④ 참고 자료 (낮음 ★☆☆)

소스	형식	수집 방식	우선순위
웹 클리핑	.md	브라우저 확장	★★☆
기술 블로그	.md	URL → summarize 스킬	★★☆
논문/가이드	.pdf	파일 업로드	★☆☆

5.3 지식 베이스 분할 원칙

하나의 거대한 지식 베이스는 검색 품질을 떨어뜨린다. 주제별로 분할하라.

지식 베이스명	내용	예상 문서 수	검색 모드
`KB-obsidian`	Obsidian 볼트 마크다운	100~500	하이브리드
`KB-conversations`	AI 대화 요약	200~1000	의미 검색
`KB-tech-manuals`	기술 매뉴얼, 설정 가이드	50~200	하이브리드
`KB-life`	레시피, 가사, 일상 기록	50~100	의미 검색
`KB-reference`	웹 클립, 논문, 외부 자료	100~300	하이브리드

5.4 Obsidian 볼트 연동 흐름

MiniCITY 볼트 (마크다운)
       ↓
[동기화 스크립트] ← cron 또는 수동 실행
       ↓
1. 변경된 파일 감지 (mtime 기준)
2. 프론트매터 → 메타데이터 추출
3. Dify API로 문서 업로드/업데이트
       ↓
Dify KB-obsidian 지식 베이스
       ↓
[청킹 + 임베딩] 자동 처리
       ↓
Qdrant에 인덱싱

6. 청킹 및 검색 전략

6.1 문서 유형별 청킹 설정

문서 유형	청킹 크기	오버랩	분할 기준	이유
마크다운 위키	600 토큰	100 토큰	헤딩(#)+단락	위키는 헤딩이 자연스러운 경계
대화 요약	400 토큰	80 토큰	대화 세션 단위	문맥 보존이 중요
기술 매뉴얼	800 토큰	150 토큰	섹션+단락	절차의 연속성 유지
레시피/일상	500 토큰	100 토큰	자동	짧은 문서가 많음
웹 클립/PDF	600 토큰	100 토큰	자동	혼합 포맷

6.2 메타데이터 태깅 체계

metadata:
  source: "obsidian"          # obsidian | conversation | manual | web | email
  category: "tech"           # tech | life | reference | work | personal
  subcategory: "devops"      # 세부 분류
  language: "ko"             # ko | en | mixed
  date: "2026-04-20"         # 작성일
  tags: ["docker", "dify", "rag"]
  importance: "high"          # high | medium | low

6.3 Qdrant 컬렉션 설계

컬렉션명	대응 지식 베이스	벡터 차원	거리 측도
`kb_obsidian`	KB-obsidian	512	Cosine
`kb_conversations`	KB-conversations	512	Cosine
`kb_tech_manuals`	KB-tech-manuals	512	Cosine
`kb_life`	KB-life	512	Cosine
`kb_reference`	KB-reference	512	Cosine

6.4 한국어 청킹 주의점

한국어는 교착어라 조사/어미가 단어 경계를 흐림 → 단순 공백 분리 부적합
마크다운 구조(헤딩) 기반 분할이 한국어에 가장 안전
오버랩을 100~150토큰으로 넉넉히 잡아 문맥 단절 방지

7. LLM 티어링 전략

7.1 3단계 라우팅

티어	모델	용도	비용
Tier 1 (기본)	glm-5.1 (Ollama)	일반 질문, 간단 검색, 일상	무료
Tier 2 (고급)	minimax-m2.5 (Ollama)	복잡 추론, 한국어 생성 품질	무료
Tier 3 (최고급)	클라우드 LLM (필요시)	복잡 분석, 정밀 번역, 전문 영역	유료 (최소화)

7.2 자동 라우팅 규칙

질문 수신
  ↓
[복잡도 판별]
  ↓
├─ 간단한 팩트 질문 → Tier 1 (glm-5.1)
├─ 복잡 추론/한국어 생성 → Tier 2 (minimax-m2.5)
└─ 전문 분석/정밀 작업 → Tier 3 (클라우드, 사용자 확인 후)

7.3 Dify 모델 설정

설정 → 모델 공급자 → Ollama 추가
Base URL: http://host.docker.internal:11434
모델 등록: glm-5.1, minimax-m2.5, qwen3.5, gemma4:31b
(선택) 클라우드 제공자 추가 → API 키 입력, 일일 한도 설정
각 앱의 기본 모델을 glm-5.1로 설정

8. 보안 및 권한 관리

8.1 네트워크 보안

인터넷 → (포트 제한) → Tailscale VPN → 메인컴 Dify

Tailscale 네트워크 내에서만 접근 허용
공개 인터넷 노출 금지
Dify 컨테이너는 로컬만 리스닝 (127.0.0.1:3001:3000)
UFW로 Tailscale 인터페이스만 허용

8.2 Dify RBAC

역할	권한	사용 상황
Owner (미미아빠)	전체 관리	시스템 관리
Editor	생성/편집/실행	개발
Viewer	읽기/실행	일반 사용

8.3 API 키 관리

환경 변수로만 관리 (.env 파일)
나스에 별도 암호화 저장
90일마다 키 순환
미사용 키 즉시 폐기

8.4 접근 포트 정리

포트	서비스	접근 범위
80	Dify (Nginx)	Tailscale 내부
443	Dify (Nginx)	Tailscale 내부
11434	Ollama API	Docker 내부 + Tailscale
5003	Dify Plugin Daemon	Docker 내부 전용
5432	PostgreSQL	Docker 내부 전용
6379	Redis	Docker 내부 전용
6333/6334	Qdrant	Docker 내부 전용

9. 백업 및 재해 복구

9.1 백업 대상 및 주기

데이터	저장 위치	백업 주기	보관 기간
PostgreSQL (메타데이터)	Docker 볼륨	일 1회	30일
Qdrant (벡터 인덱스)	Docker 볼륨	일 1회	30일
업로드 파일	/data/storage	일 1회	30일
Dify 설정 (.env, yaml)	Git Repo	변경 시	무제한
Docker 이미지	로컬	업데이트 시	3 버전

9.2 백업 스크립트

#!/bin/bash
BACKUP_DIR="/mnt/nas/dify-backups"
DATE=$(date +%Y%m%d)

# PostgreSQL 백업
docker exec dify-db pg_dump -U postgres dify > "$BACKUP_DIR/postgres/dify_${DATE}.sql"

# Qdrant 스냅샷
curl -X POST "http://localhost:6333/collections/kb_obsidian/snapshots"

# 파일 백업
rsync -avz /data/storage/ "$BACKUP_DIR/storage/${DATE}/"

# 30일 이상된 파일 삭제
find $BACKUP_DIR -type f -mtime +30 -delete

echo "[$(date)] Backup completed"

9.3 Cron 설정

# 매일 새벽 3시 백업
0 3 * * * /opt/backup/dify-backup.sh >> /var/log/dify-backup.log 2>&1

9.4 재해 복구 시나리오

시나리오	대응	소요 시간
메인컴 하드웨어 장애	보조컴으로 페일오버	30분~4시간
데이터 손실 (24h 이내)	나스에서 최신 백업 복원	1~2시간
전체 데이터 손실	백업나스에서 복원	4~8시간
나스 장애	백업나스에서 복원	2~4시간

9.5 RTO/RPO 목표

RTO (복구 시간 목표): 4시간 이내
RPO (복구 지점 목표): 24시간 이전 데이터

10. 단계별 실행 계획

Phase 1: 기반 구축 (1~2일)

단계	작업	완료 기준
1-1	WSL2에 Docker + Docker Compose 설치	`docker compose version` 동작
1-2	`.wslconfig` 메모리 설정 (64GB)	WSL 재시작 후 적용
1-3	Dify 저장소 클론 및 `.env` 설정	`.env` 파일 작성 완료
1-4	`VECTOR_STORE=qdrant` 설정	.env에 반영
1-5	Docker Compose로 Dify 기동	웹 UI 접속 확인
1-6	맥미니 Caddy 리버스 프록시 설정	`dify.minicity.kr` 접속 확인
1-7	Ollama 연결 (LLM + 임베딩)	모델 목록에 표시됨

Phase 2: 임베딩 검증 (0.5일)

단계	작업	완료 기준
2-1	`ollama pull nomic-embed-text-v2-moe`	모델 다운로드 완료
2-2	Dify에서 임베딩 모델로 nomic 설정	테스트 임베딩 성공
2-3	테스트 문서 5개 업로드 후 한국어 검색 품질 확인	한국어 검색 정상

Phase 3: 1차 데이터 적재 (3~5일)

단계	작업	완료 기준
3-1	Obsidian 볼트에서 핵심 마크다운 50개 선별	파일 목록 확정
3-2	KB-obsidian 지식 베이스 생성 후 업로드	인덱싱 완료
3-3	기술 매뉴얼/설정 가이드 20개 수집	KB-tech-manuals 생성
3-4	검색 테스트 (10개 질문)	8/10 이상 정확도
3-5	청킹 설정 미세 조정	검색 품질 개선 확인

Phase 4: 2차 데이터 적재 (1주)

단계	작업	완료 기준
4-1	OpenClaw 세션 로그 변환 스크립트 작성	JSON → 구조화된 마크다운
4-2	AI 대화 요약 추출 및 KB-conversations 구축	100+ 대화 요약 등록
4-3	일상/레시피 문서 수집 → KB-life 구축	30+ 문서 등록
4-4	Obsidian 동기화 스크립트 v1 작성	수동 실행으로 동기화 확인

Phase 5: 앱 구성 및 워크플로우 (3~5일)

단계	작업	완료 기준
5-1	기본 챗봇 앱 생성 (glm-5.1 + KB 연결)	질문 응답 정상
5-2	전문 검색 에이전트 앱 생성 (minimax-m2.5)	복잡 질문 대응
5-3	워크플로우: 복잡도 기반 자동 라우팅	Tier 전환 동작 확인
5-4	시스템 프롬프트 최적화 (한국어)	응답 품질 향상
5-5	출처 인용(Citation) 프롬프트 추가	답변에 출처 표시됨

Phase 6: 운영 안정화 (지속)

단계	작업	완료 기준
6-1	Tailscale 외부 접근 테스트	외부에서 접속 가능
6-2	백업 스크립트 작성 및 cron 설정	일일 자동 백업
6-3	Obsidian 동기화 자동화 (cron)	일일 자동 동기화
6-4	검색 품질 정기 모니터링	주간 테스트 루틴
6-5	(선택) Prometheus + Grafana 모니터링	대시보드 구축

11. 비용 추정

11.1 초기 구축 비용

항목	비용	비고
Dify (오픈소스)	무료	Self-hosted
Qdrant (오픈소스)	무료	Self-hosted
nomic-embed-text-v2-moe	무료	Apache 2.0
Ollama 로컬 LLM	무료	기존 하드웨어 사용
Caddy	무료	오픈소스
클라우드 LLM (예비)	월 $0~5	사용량에 따라
합계	월 $0~5

11.2 월간 운영 비용

항목	비용	비고
전기료 (24시간 구동)	₩15,000~25,000	기존 PC 전력
클라우드 LLM API	$0~5	긴급/전문 용도만
도메인 (선택)	₩0~1,500	Tailscale MagicDNS면 무료
합계	₩15,000~30,000

12. 리스크 및 대응

리스크	확률	영향	대응
nomic v2-moe 한국어 품질 저하	중	높음	대안: bge-m3로 전환
WSL2 메모리 부족	중	높음	.wslconfig로 제한, Qdrant 양자화
Qdrant 데이터 손실	낮음	매우 높음	주간 스냅샷 + 나스 백업
로컬 LLM 응답 품질 한계	중	중간	클라우드 LLM 폴백 라우팅
Obsidian 동기화 충돌	낮음	낮음	mtime 기반 변경 감지
Dify 버전 업그레이드 문제	중	중간	백업 후 업그레이드, 롤백 준비
host.docker.internal 미작동	낮음	중간	WSL IP 직접 사용 또는 extra_hosts 설정

13. 체크리스트

설치 전 확인사항

메인컴 WSL2 메모리 충분 (64GB 할당)
Docker Engine 설치 완료
Tailscale 연결 정상
Ollama 실행 중 (glm-5.1, nomic-embed-text 등)
맥미니 Caddy 설치 완료
나스 접근 가능 (WebDAV 또는 SMB)

Phase 1 완료 기준

docker compose ps → 모든 컨테이너 Up/healthy
https://dify.minicity.kr 접속 가능
관리자 계정 생성 완료
Ollama 모델 목록에 표시됨

Phase 2 완료 기준

nomic-embed-text-v2-moe 다운로드 완료
Dify에서 임베딩 모델로 등록됨
테스트 문서 5개 업로드 후 한국어 검색 정상

Phase 3 완료 기준

KB-obsidian 50개 이상 문서 인덱싱
KB-tech-manuals 20개 이상 문서 인덱싱
10개 테스트 질문 중 8개 이상 정답

Phase 4 완료 기준

KB-conversations 100개 이상 대화 요약
KB-life 30개 이상 문서
Obsidian 동기화 스크립트 동작

Phase 5 완료 기준

기본 챗봇 정상 응답
복잡도 라우팅 동작
출처 인용 표시됨

Phase 6 완료 기준

외부 접속 정상
일일 자동 백업 동작
주간 검색 품질 테스트 루틴 확립

🔗 참고 자료

작성일: 2026-04-20
버전: v3.0 (4에이전트 종합 + 기존 v2.0 병합)
다음 단계: 미미아빠 확인 후 Phase 1 시작