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확인합니다.",[1065,1066,1067,1080],"table",{},[1068,1069,1070],"thead",{},[1071,1072,1073,1077],"tr",{},[1074,1075,1076],"th",{},"항목",[1074,1078,1079],{},"설명",[1081,1082,1083,1092,1100,1108,1116,1132,1140,1148,1156,1164,1172,1180],"tbody",{},[1071,1084,1085,1089],{},[1086,1087,1088],"td",{},"대기 갱신",[1086,1090,1091],{},"새로 만들거나 수정한 파일이 AI 검색에 반영되기를 기다리는 상태",[1071,1093,1094,1097],{},[1086,1095,1096],{},"대기 삭제",[1086,1098,1099],{},"삭제한 파일의 검색 데이터가 정리되기를 기다리는 상태",[1071,1101,1102,1105],{},[1086,1103,1104],{},"벡터 삭제 대기",[1086,1106,1107],{},"파일 삭제나 저장소 전환 뒤, 이전 벡터가 원래 저장 위치에서 지워지기를 기다리는 수",[1071,1109,1110,1113],{},[1086,1111,1112],{},"대기 임베딩",[1086,1114,1115],{},"문서에서 글자를 읽었으며 AI 검색 데이터로 만들기를 기다리는 상태",[1071,1117,1118,1121],{},[1086,1119,1120],{},"벡터 DB 저장 수",[1086,1122,1123,1124,1127,1128,1131],{},"선택한 벡터 DB에 현재 공간용으로 실제 저장된 벡터 수. 카드 아래의 ",[1017,1125,1126],{},"로컬 임베딩","은 현재 문서 버전에 대해 로컬 ",[1017,1129,1130],{},"knowledge.db","에 보관된 모델별 임베딩 행 수이며 서로 다를 수 있습니다.",[1071,1133,1134,1137],{},[1086,1135,1136],{},"SQLite 사용량",[1086,1138,1139],{},"지식 인덱싱 기록 DB의 용량. 벡터 DB 용량은 포함하지 않습니다.",[1071,1141,1142,1145],{},[1086,1143,1144],{},"인덱싱 모드",[1086,1146,1147],{},"AI 검색 데이터를 만들 파일의 범위 (예: 전체 인덱싱)",[1071,1149,1150,1153],{},[1086,1151,1152],{},"임베딩 제공자",[1086,1154,1155],{},"사용 중인 AI 임베딩 모델 (예: Ollama bge-m3:latest / 1024d)",[1071,1157,1158,1161],{},[1086,1159,1160],{},"실행 포함 루트",[1086,1162,1163],{},"인덱싱 대상 경로",[1071,1165,1166,1169],{},[1086,1167,1168],{},"팀 체크포인트",[1086,1170,1171],{},"팀 폴더를 마지막으로 확인한 시각",[1071,1173,1174,1177],{},[1086,1175,1176],{},"클라이언트 체크포인트",[1086,1178,1179],{},"개인 폴더를 마지막으로 확인한 시각",[1071,1181,1182,1185],{},[1086,1183,1184],{},"마지막 새로고침",[1086,1186,1187],{},"상태 마지막 갱신 시각",[995,1189,1190,1193,1194,1197],{},[1017,1191,1192],{},"자동 새로고침","을 켜두거나 ",[1017,1195,1196],{},"새로고침"," 버튼으로 현황을 수동으로 갱신할 수 있습니다.",[995,1199,1200,1201,1203,1204,1207,1208,1210],{},"벡터 DB 상태를 확인 중이거나 확인에 실패하면 ",[1017,1202,1120],{},"는 ",[1017,1205,1206],{},"-","로 표시됩니다. 같은 공간에서 서버가 이전 시점의 스냅샷을 잠시 반환하면 화면은 마지막으로 확인한 더 최신 값을 유지하고 오래된 스냅샷 경고를 표시합니다. 팀 공간과 개인 공간을 바꾸면 이전 공간의 값을 즉시 지우며, 새 공간의 조회가 끝날 때까지 알 수 없는 값은 ",[1017,1209,1206],{},"로 표시합니다.",[999,1212,1214],{"id":1213},"시작-전-설정-확인","시작 전 설정 확인",[995,1216,1217],{},"인덱싱을 시작하기 전에 아래 필수 설정을 확인하세요. 각 버튼을 누르면 해당 설정으로 이동합니다.",[1065,1219,1220,1233],{},[1068,1221,1222],{},[1071,1223,1224,1227,1230],{},[1074,1225,1226],{},"필수 설정",[1074,1228,1229],{},"확인할 내용",[1074,1231,1232],{},"이동",[1081,1234,1235,1253,1269,1285],{},[1071,1236,1237,1243,1246],{},[1086,1238,1239],{},[1240,1241,1242],"strong",{},"AI 런타임",[1086,1244,1245],{},"Ollama, LM Studio 등 인덱싱에 사용할 AI 런타임을 선택하고 연결 상태를 확인합니다.",[1086,1247,1248],{},[1249,1250,1252],"a",{"href":1251},"/ko/docs/admin/ai/models/#%EB%A1%9C%EC%BB%AC-ai","AI 런타임 설정하기",[1071,1254,1255,1260,1263],{},[1086,1256,1257],{},[1240,1258,1259],{},"비전 모델(VL)",[1086,1261,1262],{},"PDF와 이미지의 내용을 읽을 비전 모델을 AI 모델 중에서 선택합니다.",[1086,1264,1265],{},[1249,1266,1268],{"href":1267},"/ko/docs/admin/ai/models/#%EB%B9%84%EC%A0%84-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%9A%B0%EC%84%A0%EC%88%9C%EC%9C%84","비전 모델 설정하기",[1071,1270,1271,1276,1279],{},[1086,1272,1273],{},[1240,1274,1275],{},"AI 벡터 DB",[1086,1277,1278],{},"벡터 스토리지를 Local(SQLite), Milvus, Qdrant 등에서 선택하고 연결 정보를 설정합니다.",[1086,1280,1281],{},[1249,1282,1284],{"href":1283},"/ko/docs/admin/knowledge/storage/","AI 벡터 DB 설정하기",[1071,1286,1287,1292,1299],{},[1086,1288,1289],{},[1240,1290,1291],{},"임베딩 모델",[1086,1293,1294,1295,1298],{},"문서를 검색용 벡터로 변환할 모델을 선택합니다. 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Milvus 컬렉션 없음에는 따로 표시되는 오류 내용이 없으므로, 카드를 눌러 벡터 DB 설정으로 이동한 뒤 ",[1249,1334,199],{"href":1335},"/ko/docs/admin/knowledge/milvus/#%EC%BB%AC%EB%A0%89%EC%85%98-%EB%AF%B8%EB%A6%AC-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0","을 참고해 컬렉션을 만드세요. Qdrant 컬렉션이 아직 없을 때는 오류가 아니므로 ",[1017,1338,1339],{},"설정 완료 · 컬렉션은 첫 인덱싱 때 생성","으로 표시됩니다. 자세한 조치는 ",[1249,1342,1344],{"href":1343},"/ko/docs/admin/knowledge/storage-operations/#%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%ED%95%B4%EA%B2%B0","벡터 DB 운영 가이드","를 참고하세요.",[999,1347,1349],{"id":1348},"수집-및-처리-규칙","수집 및 처리 규칙",[995,1351,1352],{},"언제 검색 데이터를 만들지, 어느 폴더의 문서를 AI 검색에 사용할지 정합니다.",[1354,1355,1357],"h3",{"id":1356},"지식-인덱싱-활성화","지식 인덱싱 활성화",[995,1359,1360],{},"전체 지식 인덱싱 기능을 켜거나 끕니다.",[1354,1362,1364],{"id":1363},"인덱싱-모드-설정","인덱싱 모드 설정",[1065,1366,1367,1378],{},[1068,1368,1369],{},[1071,1370,1371,1373,1375],{},[1074,1372,1076],{},[1074,1374,1079],{},[1074,1376,1377],{},"기본값",[1081,1379,1380,1390,1401,1412,1423,1433,1444],{},[1071,1381,1382,1384,1387],{},[1086,1383,1144],{},[1086,1385,1386],{},"인덱싱 범위 및 방식 선택",[1086,1388,1389],{},"전체 인덱싱",[1071,1391,1392,1395,1398],{},[1086,1393,1394],{},"대기 시간(분)",[1086,1396,1397],{},"파일 변경 감지 후 인덱싱 시작까지 대기하는 시간",[1086,1399,1400],{},"20",[1071,1402,1403,1406,1409],{},[1086,1404,1405],{},"최대 동시 작업 수",[1086,1407,1408],{},"동시에 처리할 수 있는 인덱싱 작업 수",[1086,1410,1411],{},"1",[1071,1413,1414,1417,1420],{},[1086,1415,1416],{},"워커 실행 허용",[1086,1418,1419],{},"끄면 변경된 파일은 계속 찾지만 AI 검색 데이터는 만들지 않습니다.",[1086,1421,1422],{},"활성",[1071,1424,1425,1428,1431],{},[1086,1426,1427],{},"고부하 시 자동 일시정지",[1086,1429,1430],{},"서버 사용량이 높으면 인덱싱을 잠시 멈추고, 서버가 안정되면 다시 시작합니다.",[1086,1432,1422],{},[1071,1434,1435,1438,1441],{},[1086,1436,1437],{},"부스트 모드",[1086,1439,1440],{},"파일이 바뀌면 5초 안에 인덱싱을 시작하고 밀린 작업도 즉시 처리합니다. 빠르게 반영하고 싶을 때 활성화합니다.",[1086,1442,1443],{},"비활성",[1071,1445,1446,1449,1452],{},[1086,1447,1448],{},"허용 시간대",[1086,1450,1451],{},"인덱싱을 허용할 시간대를 지정합니다. 비워두면 언제든 인덱싱합니다. 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",[1017,1563,1564],{},"VL 우선, 실패 시 OCR","은 먼저 이미지 이해 AI를 사용하고, 실패하면 문자 인식을 사용한다는 뜻입니다.",[1354,1567,1569],{"id":1568},"pdf이미지-포함-패턴","PDF/이미지 포함 패턴",[995,1571,1572],{},"글자를 읽을 PDF와 이미지 파일의 확장자 또는 경로 규칙을 입력합니다.",[995,1574,1464],{},[1466,1576,1579],{"className":1577,"code":1578,"language":1471},[1469],"*.pdf, *.png, image/**/*\n",[1017,1580,1578],{"__ignoreMap":1474},[1354,1582,1584],{"id":1583},"pdf이미지-제외-패턴","PDF/이미지 제외 패턴",[995,1586,1587],{},"처리하지 않을 PDF와 이미지 파일의 확장자 또는 경로 규칙을 입력합니다. 비워두면 위에서 포함한 파일을 모두 처리합니다.",[995,1589,1464],{},[1466,1591,1594],{"className":1592,"code":1593,"language":1471},[1469],"thumbs.db, *.gif, cache/**\n",[1017,1595,1593],{"__ignoreMap":1474},[999,1597,1599],{"id":1598},"저장-공간별-진행-상태","저장 공간별 진행 상태",[995,1601,1602],{},"각 팀이나 개인 저장 공간별로 자료들이 AI에게 전달되기 위해 얼마나 대기 중인지 확인합니다.",[995,1604,1605],{},"스페이스(team/client)와 사용자 기준으로 검색할 수 있으며, 대기 갱신 수 기준으로 정렬할 수 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안내합니다.","md",{"slug":1727},"/admin/knowledge/indexing/",true,{"title":1730,"description":1731,"ogType":1732,"twitterCard":1733,"keywords":1734},"수집·인덱싱 | Admin Docs","SetFN 지식 서비스에서 수집 범위, 처리 규칙 및 인덱싱 진행 상태를 관리하는 방법을 안내합니다.","article","summary_large_image",[1735,1736,1737,610,1060,1349,1599],"지식 인덱싱","API","PDF","VZwS50K_F8VHJbnLXofVQxviVr1cAuioqHI-Ffd12yE",[1740,1741],{"title":169,"path":170,"stem":171,"children":-1},{"title":179,"path":180,"stem":181,"children":-1},{"title":173,"filename":1743,"content":1744},"indexing","# 수집·인덱싱\r\n\r\n사용자가 올린 문서가 AI 검색에 사용할 수 있는 상태인지 확인합니다. 여기서 만든 검색 데이터는 AI가 관련 문서를 찾아 답변하는 RAG에 사용됩니다.\r\n\r\n## 시작하기 전에\r\n\r\n- 필요 권한: Workspace 관리자\r\n- 임베딩을 실행할 AI 런타임과 모델이 준비되어 있어야 합니다.\r\n- 벡터 검색을 사용하려면 `지식 저장소`의 연결과 임베딩 모델 설정을 완료해야 합니다.\r\n\r\n## 수집·인덱싱 열기\r\n\r\n1. 관리자 페이지에 접속합니다.\r\n2. 왼쪽 메뉴에서 `지식 서비스`를 선택합니다.\r\n3. `수집·인덱싱`을 선택합니다.\r\n\r\n![수집·인덱싱 화면](./_screenshots/admin-knowledge-indexing.png)\r\n\r\n::note\r\n화면에 표시된 수치는 기능을 설명하기 위한 예시입니다.\r\n::\r\n\r\n---\r\n\r\n## 인덱싱 요약\r\n\r\n현재 인덱싱 상태를 한눈에 확인합니다.\r\n\r\n| 항목 | 설명 |\r\n|------|------|\r\n| 대기 갱신 | 새로 만들거나 수정한 파일이 AI 검색에 반영되기를 기다리는 상태 |\r\n| 대기 삭제 | 삭제한 파일의 검색 데이터가 정리되기를 기다리는 상태 |\r\n| 벡터 삭제 대기 | 파일 삭제나 저장소 전환 뒤, 이전 벡터가 원래 저장 위치에서 지워지기를 기다리는 수 |\r\n| 대기 임베딩 | 문서에서 글자를 읽었으며 AI 검색 데이터로 만들기를 기다리는 상태 |\r\n| 벡터 DB 저장 수 | 선택한 벡터 DB에 현재 공간용으로 실제 저장된 벡터 수. 카드 아래의 `로컬 임베딩`은 현재 문서 버전에 대해 로컬 `knowledge.db`에 보관된 모델별 임베딩 행 수이며 서로 다를 수 있습니다. |\r\n| SQLite 사용량 | 지식 인덱싱 기록 DB의 용량. 벡터 DB 용량은 포함하지 않습니다. |\r\n| 인덱싱 모드 | AI 검색 데이터를 만들 파일의 범위 (예: 전체 인덱싱) |\r\n| 임베딩 제공자 | 사용 중인 AI 임베딩 모델 (예: Ollama bge-m3:latest / 1024d) |\r\n| 실행 포함 루트 | 인덱싱 대상 경로 |\r\n| 팀 체크포인트 | 팀 폴더를 마지막으로 확인한 시각 |\r\n| 클라이언트 체크포인트 | 개인 폴더를 마지막으로 확인한 시각 |\r\n| 마지막 새로고침 | 상태 마지막 갱신 시각 |\r\n\r\n`자동 새로고침`을 켜두거나 `새로고침` 버튼으로 현황을 수동으로 갱신할 수 있습니다.\r\n\r\n벡터 DB 상태를 확인 중이거나 확인에 실패하면 `벡터 DB 저장 수`는 `-`로 표시됩니다. 같은 공간에서 서버가 이전 시점의 스냅샷을 잠시 반환하면 화면은 마지막으로 확인한 더 최신 값을 유지하고 오래된 스냅샷 경고를 표시합니다. 팀 공간과 개인 공간을 바꾸면 이전 공간의 값을 즉시 지우며, 새 공간의 조회가 끝날 때까지 알 수 없는 값은 `-`로 표시합니다.\r\n\r\n## 시작 전 설정 확인\r\n\r\n인덱싱을 시작하기 전에 아래 필수 설정을 확인하세요. 각 버튼을 누르면 해당 설정으로 이동합니다.\r\n\r\n| 필수 설정 | 확인할 내용 | 이동 |\r\n|----------|------------|------|\r\n| **AI 런타임** | Ollama, LM Studio 등 인덱싱에 사용할 AI 런타임을 선택하고 연결 상태를 확인합니다. | [AI 런타임 설정하기](/ko/docs/admin/ai/models/#로컬-ai) |\r\n| **비전 모델(VL)** | PDF와 이미지의 내용을 읽을 비전 모델을 AI 모델 중에서 선택합니다. | [비전 모델 설정하기](/ko/docs/admin/ai/models/#비전-모델-우선순위) |\r\n| **AI 벡터 DB** | 벡터 스토리지를 Local(SQLite), Milvus, Qdrant 등에서 선택하고 연결 정보를 설정합니다. | [AI 벡터 DB 설정하기](/ko/docs/admin/knowledge/storage/) |\r\n| **임베딩 모델** | 문서를 검색용 벡터로 변환할 모델을 선택합니다. (예: `bge-m3`) | [임베딩 모델 설정하기](#ai-임베딩-모델-설정) |\r\n\r\n> 여기서는 사용할 모델을 고르기만 합니다. 비전 모델과 임베딩 모델은 [AI 모델 설정](/ko/docs/admin/ai/models/)에서 먼저 내려받아야 인덱싱에 쓸 수 있습니다.\r\n\r\n`AI 벡터 DB` 항목은 설정 여부뿐 아니라 실제 연결 상태까지 확인합니다. 벡터 DB에 접속할 수 없으면 `DB 연결 오류 · 설정 확인 필요`, 컬렉션의 차원이나 거리 계산 방식이 맞지 않으면 `컬렉션 설정 불일치 · 확인 필요`, Milvus에 컬렉션을 아직 만들지 않았으면 `컬렉션 없음 · 먼저 만들어야 합니다`가 경고 색으로 표시됩니다. 연결 오류와 컬렉션 설정 불일치는 카드에 마우스를 올리면 자세한 오류를 볼 수 있습니다. Milvus 컬렉션 없음에는 따로 표시되는 오류 내용이 없으므로, 카드를 눌러 벡터 DB 설정으로 이동한 뒤 [Milvus 연결](/ko/docs/admin/knowledge/milvus/#컬렉션-미리-만들기)을 참고해 컬렉션을 만드세요. Qdrant 컬렉션이 아직 없을 때는 오류가 아니므로 `설정 완료 · 컬렉션은 첫 인덱싱 때 생성`으로 표시됩니다. 자세한 조치는 [벡터 DB 운영 가이드](/ko/docs/admin/knowledge/storage-operations/#문제-해결)를 참고하세요.\r\n\r\n## 수집 및 처리 규칙\r\n\r\n언제 검색 데이터를 만들지, 어느 폴더의 문서를 AI 검색에 사용할지 정합니다.\r\n\r\n### 지식 인덱싱 활성화\r\n\r\n전체 지식 인덱싱 기능을 켜거나 끕니다.\r\n\r\n### 인덱싱 모드 설정\r\n\r\n| 항목 | 설명 | 기본값 |\r\n|------|------|--------|\r\n| 인덱싱 모드 | 인덱싱 범위 및 방식 선택 | 전체 인덱싱 |\r\n| 대기 시간(분) | 파일 변경 감지 후 인덱싱 시작까지 대기하는 시간 | 20 |\r\n| 최대 동시 작업 수 | 동시에 처리할 수 있는 인덱싱 작업 수 | 1 |\r\n| 워커 실행 허용 | 끄면 변경된 파일은 계속 찾지만 AI 검색 데이터는 만들지 않습니다. | 활성 |\r\n| 고부하 시 자동 일시정지 | 서버 사용량이 높으면 인덱싱을 잠시 멈추고, 서버가 안정되면 다시 시작합니다. | 활성 |\r\n| 부스트 모드 | 파일이 바뀌면 5초 안에 인덱싱을 시작하고 밀린 작업도 즉시 처리합니다. 빠르게 반영하고 싶을 때 활성화합니다. | 비활성 |\r\n| 허용 시간대 | 인덱싱을 허용할 시간대를 지정합니다. 비워두면 언제든 인덱싱합니다. (예: 01:00-06:00) | 제한 없음 |\r\n\r\n### 포함 루트\r\n\r\n인덱싱할 폴더 경로를 지정합니다. 비워두면 전체 경로가 대상입니다.\r\n\r\n예시:\r\n\r\n```\r\n/@team/docs\r\n/@client/projects\r\n```\r\n\r\n### AI 임베딩 모델 설정\r\n\r\n문서를 검색 데이터로 바꾸는 AI 모델을 선택합니다.\r\n\r\n| 제공자 | 설명 |\r\n|--------|------|\r\n| Ollama | 로컬에 설치된 Ollama 모델을 사용합니다. (예: bge-m3:latest) |\r\n| ONNX Local CPU | CPU 기반으로 로컬에서 실행되는 ONNX 모델을 사용합니다. |\r\n| ONNX Local GPU | GPU 가속을 사용하는 로컬 ONNX 모델을 사용합니다. |\r\n| Remote API | 외부 API를 통해 임베딩 모델을 사용합니다. |\r\n\r\n모델이 설치되어 있지 않은 제공자는 `사용 가능한 모델 없음`으로 표시됩니다.\r\n\r\n| 항목 | 설명 |\r\n|------|------|\r\n| 벡터 차원 | AI 모델이 사용하는 검색 데이터의 크기입니다. 선택한 모델에 맞춰 자동으로 설정됩니다. (예: 1024) |\r\n| PDF/이미지 추출 전략 | PDF와 이미지에서 글자를 읽는 방법을 선택합니다. `VL 우선, 실패 시 OCR`은 먼저 이미지 이해 AI를 사용하고, 실패하면 문자 인식을 사용한다는 뜻입니다. |\r\n\r\n### PDF/이미지 포함 패턴\r\n\r\n글자를 읽을 PDF와 이미지 파일의 확장자 또는 경로 규칙을 입력합니다.\r\n\r\n예시:\r\n\r\n```\r\n*.pdf, *.png, image/**/*\r\n```\r\n\r\n### PDF/이미지 제외 패턴\r\n\r\n처리하지 않을 PDF와 이미지 파일의 확장자 또는 경로 규칙을 입력합니다. 비워두면 위에서 포함한 파일을 모두 처리합니다.\r\n\r\n예시:\r\n\r\n```\r\nthumbs.db, *.gif, cache/**\r\n```\r\n\r\n## 저장 공간별 진행 상태\r\n\r\n각 팀이나 개인 저장 공간별로 자료들이 AI에게 전달되기 위해 얼마나 대기 중인지 확인합니다.\r\n\r\n스페이스(team/client)와 사용자 기준으로 검색할 수 있으며, 대기 갱신 수 기준으로 정렬할 수 있습니다.\r\n\r\n| 항목 | 설명 |\r\n|------|------|\r\n| 스페이스 | 팀 공간(team) 또는 개인 공간(client) 구분 |\r\n| 사용자 | 개인 공간의 경우 해당 사용자 |\r\n| 대기 갱신 | 새로 만들거나 수정한 파일이 AI 검색에 반영되기를 기다리는 상태 |\r\n| 대기 삭제 | 삭제한 파일의 검색 데이터가 정리되기를 기다리는 상태 |\r\n| 대기 임베딩 | 문서에서 글자를 읽었으며 AI 검색 데이터로 만들기를 기다리는 상태 |\r\n| 임베딩 수 | 완료된 임베딩 총 개수 |\r\n\r\n## AI 학습 데이터 현황\r\n\r\nAI 검색 데이터가 모델별로 얼마나 만들어졌는지 확인합니다. 원본 문서로 AI 모델을 새로 학습시키는 기능은 아닙니다.\r\n\r\n| 항목 | 설명 |\r\n|------|------|\r\n| 제공자 | 임베딩에 사용된 모델 제공자 (예: ollama) |\r\n| 모델 | 사용된 임베딩 모델명 (예: bge-m3:latest) |\r\n| 개수 | 해당 모델로 생성된 임베딩 총 개수 |\r\n\r\n개수 기준으로 정렬해 모델별 검색 데이터 규모를 비교할 수 있습니다.\n",1791199137417]