🧩 **1. 전체 인프라 구조 (3지점 멀티사이트)**

[!warning] 이 파일은 Microsoft 365 Copilot이 아닌 RAG 서버/인프라 구축 진행상황입니다. 코파일럿 3지점 운영 내용은 별도 작성 예정입니다.

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🧩 1. 전체 인프라 구조 (3지점 멀티사이트)

🟦 아지트

• 맥미니 (M4 Pro / 64GB)

  • SSH + Chrome Remote

  • RAG 서버 구축 중 (FastAPI + Chroma + ingest + LLM 연동 직전)

• 메인컴 (i14700 + RTX 3090 + 96GB)

  • SSH(Wsl+Win) + RDP

  • 향후 Heavy GPU Worker 예정

• 공유기: pinksky.kr

👉 아지트 = AI 개발 + Heavy GPU 연산 중심지

🟩 집

• 서브컴 (3900X + RTX 3080 + 32GB)

  • SSH + RDP

  • 향후 보조 GPU Worker 가능

• 개인 NAS (Synology 8TB)

  • WebDAV로 맥미니 연결 완료

  • mount는 macFUSE 보안 정책 때문에 보류

• 공유기: minicity.kr

👉 집 = 보조 GPU + 개인 데이터 저장소

🟥 회사

• 서버컴 (5700G + 128GB + RTX 5060 + 30TB)

  • RDP

  • 대규모 스토리지 + 문서 저장소

• Proxmox + 헤놀로지 2대 (회사NAS + 백업NAS)

• 공유기: gwenc.kr

👉 회사 = 대규모 스토리지 + 백업 허브

🟨 네트워크

• 모든 지점 Tailscale로 연결

• 각 공유기 원격 포트 열림

• 각 NAS 관리자 페이지 접근 가능

• 각 머신 SSH/RDP 가능

👉 이미 완성된 멀티사이트 AI 인프라

🧠 2. 우리가 구축한 RAG 서버 진행 상황

✔ 프로젝트 위치

코드

~/projects/rag-server

✔ 구조

코드

app.py
ingest.py
data/
chroma_db/
.venv/

✔ 현재 상태

• .venv 정상

• FastAPI 정상 구동

• 외부(Tailscale) 접속 가능 (--host 0.0.0.0)

• Swagger UI 정상

• /query 정상 작동

• Chroma DB 정상

• ingest 정상

• context 반환 정상

• LLM 연동 직전 단계

🔥 3. 다음 단계 (아직 안 한 부분)

1) Ollama 설치 및 테스트

코드

ollama run llama3.2

2) app.py에 LLM 호출 코드 추가

→ context + question → LLM → answer 생성

3) FastAPI 재실행 후 /query 테스트

→ answer가 실제 LLM 응답으로 채워짐

4) OpenClaw 중앙 에이전트 연결 → OpenClaw 게이트웨이 구동 중 (맥미니)

→ 맥미니가 “중앙 두뇌” 역할

5) 메인컴/서브컴 Worker 확장 (선택)

→ GPU 분산 처리

🧱 4. 멀티노드 관련 결론

• 지금은 맥미니 단일 노드 안정화가 먼저

• 에이전트가 불안정한 상태에서 멀티노드 붙이면 문제만 커짐

• 맥미니 완성 → 메인컴(3090) → 서브컴(3080) → 회사 서버 순으로 확장

🟩 5. 다음에 이어서 작업할 때 이렇게 말하면 됨

👉 “지난번 RAG 서버 구축 이어서 하자”

이 한 줄이면 내가 지금까지의 모든 컨텍스트를 그대로 이어서 Ollama 연동 → RAG 완성 단계부터 바로 진행해줄 수 있어.