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위치",[1059,1065,1066],{},"컬렉션 준비",[1059,1068,1069],{},"권장 환경",[1071,1072,1073,1088,1105,1119],"tbody",{},[1056,1074,1075,1079,1082,1085],{},[1076,1077,1078],"td",{},"Automatic (SQLite)",[1076,1080,1081],{},"SpaceBuilder 서버 내부 파일",[1076,1083,1084],{},"필요 없음",[1076,1086,1087],{},"기본값. 임베딩 모델을 선택하면 내장 SQLite 저장소를 사용합니다.",[1056,1089,1090,1093,1100,1102],{},[1076,1091,1092],{},"Local (SQLite)",[1076,1094,1095,1096,1099],{},"지정한 경로의 ",[1024,1097,1098],{},"local_vectors.db"," 파일",[1076,1101,1084],{},[1076,1103,1104],{},"벡터 약 5만 개 이하의 소규모 환경. 저장 경로를 직접 정하고 싶을 때 사용합니다.",[1056,1106,1107,1110,1113,1116],{},[1076,1108,1109],{},"Qdrant",[1076,1111,1112],{},"외부 Qdrant 서버",[1076,1114,1115],{},"자동 생성",[1076,1117,1118],{},"벡터가 많거나 검색 데이터를 별도 서버로 분리할 때",[1056,1120,1121,1124,1127,1132],{},[1076,1122,1123],{},"Milvus",[1076,1125,1126],{},"외부 Milvus 서버",[1076,1128,1129],{},[1002,1130,1131],{},"미리 만들어야 함",[1076,1133,1134],{},"이미 Milvus를 운영 중이거나 대규모 클러스터가 필요할 때",[995,1136,1137,1138,1141],{},"벡터 수는 문서 수가 아니라 ",[1002,1139,1140],{},"문서 조각(청크) 수","입니다. 문서는 형식에 따라 섹션, 페이지, 행 단위로 나눈 뒤 한국어 기준 약 700~1,000자 크기로 다시 나눠 저장합니다. 긴 문서 하나가 수십 개의 벡터가 될 수 있습니다.",[995,1143,1144],{},"외부 벡터 DB의 설치와 연결 방법은 각 문서를 참고하세요.",[1015,1146,1147,1153],{},[1018,1148,1149,1152],{},[1040,1150,191],{"href":1151},"/ko/docs/admin/knowledge/qdrant/"," — Docker 컨테이너 하나로 설치할 수 있어 가볍습니다. 별도 서버를 처음 구성한다면 Qdrant를 권장합니다.",[1018,1154,1155,1158],{},[1040,1156,199],{"href":1157},"/ko/docs/admin/knowledge/milvus/"," — 메모리 8GB 이상의 별도 서버를 권장합니다. 컬렉션을 직접 만들어야 합니다.",[1160,1161,1162],"note",{},[995,1163,1164,1165,1044,1169,1172],{},"임베딩 모델이 준비되지 않으면 어떤 드라이버를 선택해도 벡터 검색은 동작하지 않고, 키워드 검색만 사용합니다. 드라이버와 함께 ",[1040,1166,1168],{"href":1167},"/ko/docs/admin/knowledge/indexing/","지식 인덱싱",[1024,1170,1171],{},"시작 전 설정 확인","을 모두 완료하세요.",[1010,1174,1176],{"id":1175},"local-sqlite-운영","Local (SQLite) 운영",[995,1178,1179,1180,1182],{},"Local 드라이버는 외부 서비스 없이 SQLite 파일 하나(",[1024,1181,1098],{},")로 벡터 검색을 운영합니다.",[1050,1184,1185,1195],{},[1053,1186,1187],{},[1056,1188,1189,1192],{},[1059,1190,1191],{},"항목",[1059,1193,1194],{},"내용",[1071,1196,1197,1210,1221,1229],{},[1056,1198,1199,1202],{},[1076,1200,1201],{},"저장 파일",[1076,1203,1204,1207,1208],{},[1024,1205,1206],{},"데이터 경로"," 아래의 ",[1024,1209,1098],{},[1056,1211,1212,1214],{},[1076,1213,1206],{},[1076,1215,1216,1217,1220],{},"기본값은 ",[1024,1218,1219],{},"vectordb_local","입니다. 상대 경로는 SpaceBuilder 설정 파일이 있는 폴더를 기준으로 합니다.",[1056,1222,1223,1226],{},[1076,1224,1225],{},"검색 방식",[1076,1227,1228],{},"저장된 벡터를 모두 비교하는 방식입니다. 1024차원 기준 1만 개에서 약 10ms가 걸리며, 데이터가 늘수록 검색 시간도 늘어납니다.",[1056,1230,1231,1234],{},[1076,1232,1233],{},"권장 규모",[1076,1235,1236],{},"벡터 약 5만 개 이하. 이를 넘으면 Qdrant 또는 Milvus로 전환을 권장합니다.",[995,1238,1239,1242,1243,1246],{},[1024,1240,1241],{},"벡터 DB 운영 현황","에는 ",[1024,1244,1245],{},"local_vectors.db 사용량","이 함께 표시됩니다.",[1050,1248,1249,1258],{},[1053,1250,1251],{},[1056,1252,1253,1255],{},[1059,1254,1191],{},[1059,1256,1257],{},"의미",[1071,1259,1260,1268],{},[1056,1261,1262,1265],{},[1076,1263,1264],{},"DB 파일 / WAL / SHM",[1076,1266,1267],{},"SQLite 본 파일과 쓰기 로그 파일의 크기",[1056,1269,1270,1273],{},[1076,1271,1272],{},"DB 내부 재사용 가능 공간",[1076,1274,1275],{},"데이터 삭제로 비었지만 아직 파일 크기에서 빠지지 않은 공간입니다. 새 데이터가 저장될 때 이 공간을 먼저 다시 사용합니다.",[1277,1278,1279],"warning",{},[995,1280,1281],{},"같은 서버에서 여러 SpaceBuilder 프로젝트를 실행한다면 프로젝트마다 다른 데이터 경로를 사용하세요. 실행 중인 다른 프로젝트가 같은 경로를 쓰고 있으면 설정 화면에 경고가 표시됩니다.",[1010,1283,1285],{"id":1284},"저장소나-임베딩-모델을-바꿀-때","저장소나 임베딩 모델을 바꿀 때",[995,1287,1288,1289,1292],{},"아래 항목 중 하나라도 바꾸고 저장하면, SpaceBuilder가 변경을 감지해 ",[1002,1290,1291],{},"원본 전체 재인덱싱을 자동으로 시작","합니다.",[1015,1294,1295,1298],{},[1018,1296,1297],{},"드라이버, 엔드포인트, 컬렉션, 데이터 경로",[1018,1299,1300],{},"임베딩 모델, 벡터 차원",[995,1302,1303],{},"전환은 다음 순서로 진행됩니다.",[1305,1306,1307,1310,1313,1316],"ol",{},[1018,1308,1309],{},"새 설정을 저장합니다.",[1018,1311,1312],{},"인덱싱 스케줄러가 변경을 감지하고 원본 전체 재인덱싱을 요청합니다.",[1018,1314,1315],{},"모든 문서를 새 설정으로 다시 임베딩해 새 저장소에 저장합니다.",[1018,1317,1318,1319,1322],{},"모든 문서가 새 저장소에 저장되고 검색 검증까지 끝나면, 이전 벡터를 ",[1002,1320,1321],{},"원래 저장돼 있던 곳에서"," 삭제합니다.",[1324,1325,1327],"h3",{"id":1326},"전환-중-검색","전환 중 검색",[1015,1329,1330,1333,1336],{},[1018,1331,1332],{},"변경을 감지하기 전까지는 벡터 검색을 잠시 멈추고 키워드 검색만 사용합니다.",[1018,1334,1335],{},"재인덱싱 중에는 새 저장소를 검색합니다. 아직 새 저장소로 옮겨지지 않은 문서는 벡터 검색 결과에 나오지 않을 수 있습니다.",[1018,1337,1338],{},"재인덱싱이 끝나면 새 설정으로 만든 벡터만 검색합니다.",[995,1340,1341],{},"문서가 많으면 재인덱싱에 오래 걸릴 수 있으므로, 사용자가 적은 시간대에 전환하세요.",[1324,1343,1345],{"id":1344},"전환할-때-주의할-점","전환할 때 주의할 점",[1015,1347,1348,1358,1364],{},[1018,1349,1350,1353,1354,1357],{},[1002,1351,1352],{},"이전 외부 저장소는 정리가 끝날 때까지 켜두세요."," Qdrant나 Milvus에서 다른 저장소로 옮겼다면, 이전 벡터 삭제가 끝날 때까지 이전 서버에 접속할 수 있어야 합니다. 접속할 수 없으면 정리 작업이 ",[1024,1355,1356],{},"기존 저장 대상에 연결할 수 없음","으로 계속 재시도됩니다.",[1018,1359,1360,1363],{},[1002,1361,1362],{},"벡터 차원을 바꾸면 컬렉션도 새로 지정하세요."," 이미 만들어진 Qdrant·Milvus 컬렉션은 차원을 바꿀 수 없습니다. 차원이 다른 컬렉션에는 저장할 수 없습니다.",[1018,1365,1366,1369],{},[1002,1367,1368],{},"이전 설정으로 되돌려도 다시 인덱싱합니다."," A → B → A로 되돌리면 처음 A의 데이터를 재사용하지 않고 새로 인덱싱합니다.",[1010,1371,1373],{"id":1372},"운영-상태-확인","운영 상태 확인",[1324,1375,1241],{"id":1376},"벡터-db-운영-현황",[995,1378,1379,1381],{},[1040,1380,1043],{"href":1042}," 화면 상단에서 확인합니다.",[1050,1383,1384,1392],{},[1053,1385,1386],{},[1056,1387,1388,1390],{},[1059,1389,1191],{},[1059,1391,1257],{},[1071,1393,1394,1402,1410,1418,1426],{},[1056,1395,1396,1399],{},[1076,1397,1398],{},"연결 상태",[1076,1400,1401],{},"벡터 저장소에 접속할 수 있는지 여부",[1056,1403,1404,1407],{},[1076,1405,1406],{},"벡터 스토어",[1076,1408,1409],{},"사용 중인 드라이버와 유형(내장형·서비스형)",[1056,1411,1412,1415],{},[1076,1413,1414],{},"데이터(엔티티) 수",[1076,1416,1417],{},"이 인스턴스(현재 SpaceBuilder)가 저장한 벡터 수. 같은 저장소를 쓰는 다른 인스턴스의 데이터는 포함하지 않습니다.",[1056,1419,1420,1423],{},[1076,1421,1422],{},"컬렉션 수",[1076,1424,1425],{},"Local은 1(첫 인덱싱 전에는 0), Qdrant·Milvus는 해당 서버의 전체 컬렉션 수",[1056,1427,1428,1431],{},[1076,1429,1430],{},"컬렉션 구성",[1076,1432,1433],{},"저장소의 차원과 거리 계산 방식이 설정과 맞는지 여부",[995,1435,1436,1438],{},[1024,1437,1430],{},"에는 다음 중 하나가 표시됩니다.",[1050,1440,1441,1450],{},[1053,1442,1443],{},[1056,1444,1445,1448],{},[1059,1446,1447],{},"표시",[1059,1449,1257],{},[1071,1451,1452,1460,1468,1480],{},[1056,1453,1454,1457],{},[1076,1455,1456],{},"정상 (차원·거리 설정 일치)",[1076,1458,1459],{},"컬렉션을 사용할 수 있습니다.",[1056,1461,1462,1465],{},[1076,1463,1464],{},"아직 생성되지 않음 · 첫 인덱싱 때 자동으로 만들어집니다",[1076,1466,1467],{},"Qdrant 컬렉션이 아직 없습니다. 오류가 아니며, 첫 인덱싱 때 만들어집니다.",[1056,1469,1470,1473],{},[1076,1471,1472],{},"컬렉션이 없습니다 · Milvus에 컬렉션을 먼저 만들어야 합니다",[1076,1474,1475,1476,1479],{},"Milvus 컬렉션은 자동으로 만들어지지 않습니다. ",[1040,1477,199],{"href":1478},"/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 만드세요.",[1056,1481,1482,1485],{},[1076,1483,1484],{},"컬렉션 설정 확인 필요",[1076,1486,1487],{},"차원이나 거리 계산 방식이 맞지 않습니다. 함께 표시되는 오류 내용을 확인하세요.",[1324,1489,1491],{"id":1490},"지식-인덱싱-화면","지식 인덱싱 화면",[995,1493,1494,1496],{},[1040,1495,1168],{"href":1167},"의 인덱싱 요약에서 진행 상황을 확인합니다.",[1050,1498,1499,1507],{},[1053,1500,1501],{},[1056,1502,1503,1505],{},[1059,1504,1191],{},[1059,1506,1257],{},[1071,1508,1509,1517,1525,1533],{},[1056,1510,1511,1514],{},[1076,1512,1513],{},"대기 갱신",[1076,1515,1516],{},"새로 만들거나 수정한 파일이 인덱싱을 기다리는 수",[1056,1518,1519,1522],{},[1076,1520,1521],{},"대기 임베딩",[1076,1523,1524],{},"글자 추출이 끝나 벡터로 바뀌기를 기다리는 수",[1056,1526,1527,1530],{},[1076,1528,1529],{},"임베딩 수",[1076,1531,1532],{},"SpaceBuilder가 기록한 현재 임베딩 수. 전환이나 재인덱싱 중에는 벡터 DB의 데이터(엔티티) 수와 다를 수 있습니다.",[1056,1534,1535,1538],{},[1076,1536,1537],{},"벡터 삭제 대기",[1076,1539,1540],{},"파일 삭제나 저장소 전환 뒤 원래 저장 위치에서 지워지기를 기다리는 벡터 수",[995,1542,1543],{},"이전 벡터 삭제에 실패하면 정리 재시도 목록에 저장 대상과 사유가 표시됩니다. 재시도 간격은 점점 늘어나며 최대 5분입니다.",[1050,1545,1546,1556],{},[1053,1547,1548],{},[1056,1549,1550,1553],{},[1059,1551,1552],{},"사유",[1059,1554,1555],{},"의미와 조치",[1071,1557,1558,1565,1573,1581],{},[1056,1559,1560,1562],{},[1076,1561,1356],{},[1076,1563,1564],{},"이전 벡터 DB 서버가 꺼져 있거나 접속할 수 없습니다. 이전 서버를 다시 켜면 자동으로 이어서 정리합니다.",[1056,1566,1567,1570],{},[1076,1568,1569],{},"원격 삭제 실패",[1076,1571,1572],{},"벡터 DB가 삭제 요청을 거부했습니다. 벡터 DB 서버 상태와 로그를 확인하세요.",[1056,1574,1575,1578],{},[1076,1576,1577],{},"이전 저장 요청 결과 확인 중",[1076,1579,1580],{},"결과가 확인되지 않은 저장 요청이 남아 있어 삭제 완료를 기다리는 중입니다. 대부분 자동으로 해소됩니다.",[1056,1582,1583,1586],{},[1076,1584,1585],{},"삭제 완료 기록 실패",[1076,1587,1588],{},"삭제는 됐지만 SpaceBuilder에 완료를 기록하지 못했습니다. 다음 주기에 다시 시도합니다.",[1010,1590,1592],{"id":1591},"재인덱싱과-초기화","재인덱싱과 초기화",[995,1594,1595,1597],{},[1040,1596,1043],{"href":1042},"의 관리자 전용 영역에서 실행합니다. 두 작업 모두 원본 파일은 삭제하지 않습니다.",[1050,1599,1600,1613],{},[1053,1601,1602],{},[1056,1603,1604,1607,1610],{},[1059,1605,1606],{},"작업",[1059,1608,1609],{},"동작",[1059,1611,1612],{},"사용 시점",[1071,1614,1615,1626],{},[1056,1616,1617,1620,1623],{},[1076,1618,1619],{},"전체 데이터 다시 인덱싱",[1076,1621,1622],{},"모든 원본 문서를 다시 읽고 나누고 임베딩해서 검색 데이터를 새로 만듭니다.",[1076,1624,1625],{},"추출 규칙을 바꿨거나 검색 품질이 떨어졌을 때",[1056,1627,1628,1631,1638],{},[1076,1629,1630],{},"초기화(벡터 삭제 후 재인덱싱)",[1076,1632,1633,1634,1637],{},"현재 저장소에서 ",[1002,1635,1636],{},"이 인스턴스의 벡터만"," 지우고, 원본 전체 재인덱싱을 요청합니다.",[1076,1639,1640],{},"저장소 데이터가 꼬였거나 처음부터 다시 만들고 싶을 때",[1015,1642,1643,1649,1652],{},[1018,1644,1645,1646,1648],{},"두 작업 모두 요청을 접수하는 것이며, 완료는 ",[1040,1647,1168],{"href":1167},"에서 확인합니다.",[1018,1650,1651],{},"초기화하면 새 인덱스가 준비될 때까지 벡터 검색이 제한됩니다.",[1018,1653,1654],{},"같은 Qdrant·Milvus 컬렉션을 쓰는 다른 인스턴스의 데이터는 초기화해도 지워지지 않습니다.",[1010,1656,1658],{"id":1657},"여러-인스턴스가-벡터-db-하나를-함께-쓸-때","여러 인스턴스가 벡터 DB 하나를 함께 쓸 때",[995,1660,1661],{},"인스턴스는 따로 설치해 운영하는 SpaceBuilder 하나를 말합니다. 인스턴스마다 고유한 인스턴스 격리 키가 있고, 저장하는 벡터에는 이 키가 함께 기록됩니다. 그래서 같은 컬렉션을 함께 써도 검색, 통계, 초기화는 각 인스턴스의 데이터 안에서만 이루어집니다.",[995,1663,1664,1665,1668,1669,1672,1673,1676],{},"다만 백업, 용량 관리, 삭제를 인스턴스별로 하려면 ",[1002,1666,1667],{},"컬렉션을 인스턴스마다 따로 쓰는 것","을 권장합니다. 기본 컬렉션 이름(",[1024,1670,1671],{},"knowledge_vectors",")을 쓰면 설정 화면에 경고와 함께 이 인스턴스의 권장 이름(",[1024,1674,1675],{},"setfn_knowledge_...",")이 표시됩니다.",[1010,1678,1680],{"id":1679},"백업과-복원","백업과 복원",[995,1682,1683],{},"지식 데이터 백업은 SpaceBuilder 서버를 멈춘 뒤 명령어로 실행합니다. 서버가 실행 중이면 백업과 복원이 거부됩니다. 복원은 같은 인스턴스, 같은 홈 폴더에서 만든 백업만 할 수 있습니다.",[1685,1686,1691],"pre",{"className":1687,"code":1688,"language":1689,"meta":1690,"style":1690},"language-bash shiki shiki-themes github-light github-dark monokai","# 백업 (대상 폴더는 아직 없는 새 경로여야 합니다)\n~/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-backup \u003C백업 폴더>\n\n# 복원\n~/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-restore \u003C백업 폴더>\n","bash","",[1024,1692,1693,1702,1722,1729,1735],{"__ignoreMap":1690},[1694,1695,1698],"span",{"class":1696,"line":1697},"line",1,[1694,1699,1701],{"class":1700},"s8-w5","# 백업 (대상 폴더는 아직 없는 새 경로여야 합니다)\n",[1694,1703,1705,1709,1713,1716,1719],{"class":1696,"line":1704},2,[1694,1706,1708],{"class":1707},"sC2Qs","~",[1694,1710,1712],{"class":1711},"sMOD_","/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-backup ",[1694,1714,1715],{"class":1707},"\u003C",[1694,1717,1718],{"class":1711},"백업 폴더",[1694,1720,1721],{"class":1707},">\n",[1694,1723,1725],{"class":1696,"line":1724},3,[1694,1726,1728],{"emptyLinePlaceholder":1727},true,"\n",[1694,1730,1732],{"class":1696,"line":1731},4,[1694,1733,1734],{"class":1700},"# 복원\n",[1694,1736,1738,1740,1743,1745,1747],{"class":1696,"line":1737},5,[1694,1739,1708],{"class":1707},[1694,1741,1742],{"class":1711},"/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-restore ",[1694,1744,1715],{"class":1707},[1694,1746,1718],{"class":1711},[1694,1748,1721],{"class":1707},[1050,1750,1751,1761],{},[1053,1752,1753],{},[1056,1754,1755,1758],{},[1059,1756,1757],{},"대상",[1059,1759,1760],{},"백업 포함 여부",[1071,1762,1763,1771,1781],{},[1056,1764,1765,1768],{},[1076,1766,1767],{},"지식 인덱싱 기록(팀·개인 공간)",[1076,1769,1770],{},"포함",[1056,1772,1773,1778],{},[1076,1774,1775,1776],{},"Local의 ",[1024,1777,1098],{},[1076,1779,1780],{},"SpaceBuilder 홈 또는 설정 폴더 안에 있을 때만 포함",[1056,1782,1783,1786],{},[1076,1784,1785],{},"Qdrant·Milvus의 벡터",[1076,1787,1788],{},"포함하지 않음 (원본에서 다시 만드는 파생 데이터)",[995,1790,1791,1792,1794,1795,1797],{},"복원 후에는 서버를 시작하고 ",[1040,1793,1043],{"href":1042},"에서 ",[1024,1796,1619],{},"을 실행하세요. 백업 이후 외부 벡터 DB에 저장됐던 벡터는 복원 과정에서 정리 대상으로 넘어가, 서버 시작 후 원래 저장 위치에서 자동으로 삭제됩니다.",[1010,1799,1801],{"id":1800},"문제-해결","문제 해결",[1050,1803,1804,1814],{},[1053,1805,1806],{},[1056,1807,1808,1811],{},[1059,1809,1810],{},"증상",[1059,1812,1813],{},"확인할 내용",[1071,1815,1816,1827,1840,1857,1868,1881,1891],{},[1056,1817,1818,1824],{},[1076,1819,1820,1821],{},"연결 상태가 ",[1024,1822,1823],{},"연결 안됨",[1076,1825,1826],{},"엔드포인트 주소와 포트, 방화벽, 벡터 DB 서버 실행 여부를 확인하세요.",[1056,1828,1829,1837],{},[1076,1830,1831,1833,1834],{},[1024,1832,1484],{},"와 ",[1024,1835,1836],{},"collection dimension is ..., expected ...",[1076,1838,1839],{},"컬렉션 차원과 설정한 벡터 차원이 다릅니다. 새 컬렉션 이름을 지정하세요.",[1056,1841,1842,1850],{},[1076,1843,1844,1833,1846,1849],{},[1024,1845,1484],{},[1024,1847,1848],{},"unnamed dense vector"," 관련 오류",[1076,1851,1852,1853,1856],{},"Qdrant 컬렉션을 Hybrid 또는 named vector로 만들었습니다. ",[1040,1854,191],{"href":1855},"/ko/docs/admin/knowledge/qdrant/#%EC%BB%AC%EB%A0%89%EC%85%98%EC%9D%84-%EC%A7%81%EC%A0%91-%EB%A7%8C%EB%93%A4-%EB%95%8C-%EC%A3%BC%EC%9D%98%ED%95%A0-%EC%A0%90","을 참고하세요.",[1056,1858,1859,1862],{},[1076,1860,1861],{},"데이터(엔티티) 수가 늘지 않음",[1076,1863,1864,1865,1867],{},"지식 인덱싱이 켜져 있는지, 허용 시간대 밖이 아닌지, ",[1024,1866,1171],{},"이 모두 완료됐는지 확인하세요.",[1056,1869,1870,1875],{},[1076,1871,1872,1874],{},[1024,1873,1171],{},"의 AI 벡터 DB에 경고 표시",[1076,1876,1877,1878,1880],{},"벡터 DB 연결 오류, 컬렉션 설정 불일치, 또는 Milvus 컬렉션 없음입니다. 연결 오류와 설정 불일치는 카드에 마우스를 올리면 자세한 오류가 보입니다. Milvus 컬렉션 없음에는 따로 표시되는 오류 내용이 없으니 ",[1040,1879,199],{"href":1478},"을 참고해 컬렉션을 만드세요. 카드를 누르면 벡터 DB 설정으로 이동합니다.",[1056,1882,1883,1888],{},[1076,1884,1885,1886],{},"벡터 DB에 인증이 걸려 있어 ",[1024,1887,1823],{},[1076,1889,1890],{},"벡터 DB 설정에서 API 키(Qdrant·Milvus) 또는 사용자 이름과 비밀번호(Milvus)를 입력하고 저장하세요.",[1056,1892,1893,1896],{},[1076,1894,1895],{},"정리 재시도가 계속 쌓임",[1076,1897,1898,1899,1902],{},"이전 저장소에 접속할 수 있는지 확인하세요. ",[1040,1900,1373],{"href":1901},"#%EC%A7%80%EC%8B%9D-%EC%9D%B8%EB%8D%B1%EC%8B%B1-%ED%99%94%EB%A9%B4","의 사유별 조치를 참고하세요.",[1010,1904,1906],{"id":1905},"관련-문서","관련 문서",[1015,1908,1909,1913,1917,1921,1925],{},[1018,1910,1911],{},[1040,1912,1043],{"href":1042},[1018,1914,1915],{},[1040,1916,191],{"href":1151},[1018,1918,1919],{},[1040,1920,199],{"href":1157},[1018,1922,1923],{},[1040,1924,1168],{"href":1167},[1018,1926,1927],{},[1040,1928,287],{"href":1929},"/ko/docs/admin/system-admin/background-service/",[1931,1932,1933],"style",{},"html pre.shiki code .s8-w5, html code.shiki .s8-w5{--shiki-default:#6A737D;--shiki-dark:#6A737D;--shiki-sepia:#88846F}html pre.shiki code .sC2Qs, html code.shiki .sC2Qs{--shiki-default:#D73A49;--shiki-dark:#F97583;--shiki-sepia:#F92672}html pre.shiki code .sMOD_, html code.shiki .sMOD_{--shiki-default:#24292E;--shiki-dark:#E1E4E8;--shiki-sepia:#F8F8F2}html .default .shiki span {color: var(--shiki-default);background: var(--shiki-default-bg);font-style: 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점검하고, 백업·복원하는 운영 방법을 설명합니다.","md",{"slug":1956},"/admin/knowledge/storage-operations/",{"title":1958,"description":1953,"ogType":1959,"twitterCard":1960,"keywords":1961},"지식 저장소 운영하기 | Admin Docs","article","summary_large_image",[1962,1962,1963,1109,1123,1964,1965],"벡터 DB","SQLite","재인덱싱","백업","uX2j2JkCyWxyd0zP8nLu5rocMhvc_ZZU83BcuEQMZXA",[1968,1969],{"title":183,"path":184,"stem":185,"children":-1},{"title":191,"path":192,"stem":193,"children":-1},{"title":187,"filename":1971,"content":1972},"storage-operations","# 지식 저장소 운영하기\r\n\r\n벡터 DB는 문서를 AI가 검색할 수 있는 형태(벡터)로 바꿔 저장하는 곳입니다. 지식 인덱싱이 만든 검색 데이터가 여기에 저장되고, AI 문서 검색과 RAG 답변이 이 데이터를 사용합니다.\r\n\r\n벡터 DB에 저장되는 데이터는 원본 문서에서 언제든 다시 만들 수 있는 **파생 데이터**입니다. 벡터 DB를 바꾸거나 초기화해도 워크스페이스의 원본 파일은 바뀌지 않습니다.\r\n\r\n---\r\n\r\n## 시작하기 전에\r\n\r\n- 필요 권한: Workspace 관리자\r\n- `지식 서비스` > `지식 저장소`에서 현재 드라이버와 연결 상태를 확인합니다.\r\n- 저장소 전환이나 초기화는 검색 결과가 다시 준비될 때까지 영향을 줄 수 있으므로 작업 시간을 정합니다.\r\n\r\n## 벡터 저장소 선택\r\n\r\n[벡터 DB 설정](/ko/docs/admin/knowledge/storage/)의 `드라이버`에서 선택합니다.\r\n\r\n| 드라이버 | 저장 위치 | 컬렉션 준비 | 권장 환경 |\r\n|----------|-----------|-------------|-----------|\r\n| Automatic (SQLite) | SpaceBuilder 서버 내부 파일 | 필요 없음 | 기본값. 임베딩 모델을 선택하면 내장 SQLite 저장소를 사용합니다. |\r\n| Local (SQLite) | 지정한 경로의 `local_vectors.db` 파일 | 필요 없음 | 벡터 약 5만 개 이하의 소규모 환경. 저장 경로를 직접 정하고 싶을 때 사용합니다. |\r\n| Qdrant | 외부 Qdrant 서버 | 자동 생성 | 벡터가 많거나 검색 데이터를 별도 서버로 분리할 때 |\r\n| Milvus | 외부 Milvus 서버 | **미리 만들어야 함** | 이미 Milvus를 운영 중이거나 대규모 클러스터가 필요할 때 |\r\n\r\n벡터 수는 문서 수가 아니라 **문서 조각(청크) 수**입니다. 문서는 형식에 따라 섹션, 페이지, 행 단위로 나눈 뒤 한국어 기준 약 700~1,000자 크기로 다시 나눠 저장합니다. 긴 문서 하나가 수십 개의 벡터가 될 수 있습니다.\r\n\r\n외부 벡터 DB의 설치와 연결 방법은 각 문서를 참고하세요.\r\n\r\n- [Qdrant 연결](/ko/docs/admin/knowledge/qdrant/) — Docker 컨테이너 하나로 설치할 수 있어 가볍습니다. 별도 서버를 처음 구성한다면 Qdrant를 권장합니다.\r\n- [Milvus 연결](/ko/docs/admin/knowledge/milvus/) — 메모리 8GB 이상의 별도 서버를 권장합니다. 컬렉션을 직접 만들어야 합니다.\r\n\r\n::note\r\n임베딩 모델이 준비되지 않으면 어떤 드라이버를 선택해도 벡터 검색은 동작하지 않고, 키워드 검색만 사용합니다. 드라이버와 함께 [지식 인덱싱](/ko/docs/admin/knowledge/indexing/)의 `시작 전 설정 확인`을 모두 완료하세요.\r\n::\r\n\r\n## Local (SQLite) 운영\r\n\r\nLocal 드라이버는 외부 서비스 없이 SQLite 파일 하나(`local_vectors.db`)로 벡터 검색을 운영합니다.\r\n\r\n| 항목 | 내용 |\r\n|------|------|\r\n| 저장 파일 | `데이터 경로` 아래의 `local_vectors.db` |\r\n| 데이터 경로 | 기본값은 `vectordb_local`입니다. 상대 경로는 SpaceBuilder 설정 파일이 있는 폴더를 기준으로 합니다. |\r\n| 검색 방식 | 저장된 벡터를 모두 비교하는 방식입니다. 1024차원 기준 1만 개에서 약 10ms가 걸리며, 데이터가 늘수록 검색 시간도 늘어납니다. |\r\n| 권장 규모 | 벡터 약 5만 개 이하. 이를 넘으면 Qdrant 또는 Milvus로 전환을 권장합니다. |\r\n\r\n`벡터 DB 운영 현황`에는 `local_vectors.db 사용량`이 함께 표시됩니다.\r\n\r\n| 항목 | 의미 |\r\n|------|------|\r\n| DB 파일 / WAL / SHM | SQLite 본 파일과 쓰기 로그 파일의 크기 |\r\n| DB 내부 재사용 가능 공간 | 데이터 삭제로 비었지만 아직 파일 크기에서 빠지지 않은 공간입니다. 새 데이터가 저장될 때 이 공간을 먼저 다시 사용합니다. |\r\n\r\n::warning\r\n같은 서버에서 여러 SpaceBuilder 프로젝트를 실행한다면 프로젝트마다 다른 데이터 경로를 사용하세요. 실행 중인 다른 프로젝트가 같은 경로를 쓰고 있으면 설정 화면에 경고가 표시됩니다.\r\n::\r\n\r\n## 저장소나 임베딩 모델을 바꿀 때\r\n\r\n아래 항목 중 하나라도 바꾸고 저장하면, SpaceBuilder가 변경을 감지해 **원본 전체 재인덱싱을 자동으로 시작**합니다.\r\n\r\n- 드라이버, 엔드포인트, 컬렉션, 데이터 경로\r\n- 임베딩 모델, 벡터 차원\r\n\r\n전환은 다음 순서로 진행됩니다.\r\n\r\n1. 새 설정을 저장합니다.\r\n2. 인덱싱 스케줄러가 변경을 감지하고 원본 전체 재인덱싱을 요청합니다.\r\n3. 모든 문서를 새 설정으로 다시 임베딩해 새 저장소에 저장합니다.\r\n4. 모든 문서가 새 저장소에 저장되고 검색 검증까지 끝나면, 이전 벡터를 **원래 저장돼 있던 곳에서** 삭제합니다.\r\n\r\n### 전환 중 검색\r\n\r\n- 변경을 감지하기 전까지는 벡터 검색을 잠시 멈추고 키워드 검색만 사용합니다.\r\n- 재인덱싱 중에는 새 저장소를 검색합니다. 아직 새 저장소로 옮겨지지 않은 문서는 벡터 검색 결과에 나오지 않을 수 있습니다.\r\n- 재인덱싱이 끝나면 새 설정으로 만든 벡터만 검색합니다.\r\n\r\n문서가 많으면 재인덱싱에 오래 걸릴 수 있으므로, 사용자가 적은 시간대에 전환하세요.\r\n\r\n### 전환할 때 주의할 점\r\n\r\n- **이전 외부 저장소는 정리가 끝날 때까지 켜두세요.** Qdrant나 Milvus에서 다른 저장소로 옮겼다면, 이전 벡터 삭제가 끝날 때까지 이전 서버에 접속할 수 있어야 합니다. 접속할 수 없으면 정리 작업이 `기존 저장 대상에 연결할 수 없음`으로 계속 재시도됩니다.\r\n- **벡터 차원을 바꾸면 컬렉션도 새로 지정하세요.** 이미 만들어진 Qdrant·Milvus 컬렉션은 차원을 바꿀 수 없습니다. 차원이 다른 컬렉션에는 저장할 수 없습니다.\r\n- **이전 설정으로 되돌려도 다시 인덱싱합니다.** A → B → A로 되돌리면 처음 A의 데이터를 재사용하지 않고 새로 인덱싱합니다.\r\n\r\n## 운영 상태 확인\r\n\r\n### 벡터 DB 운영 현황\r\n\r\n[벡터 DB 설정](/ko/docs/admin/knowledge/storage/) 화면 상단에서 확인합니다.\r\n\r\n| 항목 | 의미 |\r\n|------|------|\r\n| 연결 상태 | 벡터 저장소에 접속할 수 있는지 여부 |\r\n| 벡터 스토어 | 사용 중인 드라이버와 유형(내장형·서비스형) |\r\n| 데이터(엔티티) 수 | 이 인스턴스(현재 SpaceBuilder)가 저장한 벡터 수. 같은 저장소를 쓰는 다른 인스턴스의 데이터는 포함하지 않습니다. |\r\n| 컬렉션 수 | Local은 1(첫 인덱싱 전에는 0), Qdrant·Milvus는 해당 서버의 전체 컬렉션 수 |\r\n| 컬렉션 구성 | 저장소의 차원과 거리 계산 방식이 설정과 맞는지 여부 |\r\n\r\n`컬렉션 구성`에는 다음 중 하나가 표시됩니다.\r\n\r\n| 표시 | 의미 |\r\n|------|------|\r\n| 정상 (차원·거리 설정 일치) | 컬렉션을 사용할 수 있습니다. |\r\n| 아직 생성되지 않음 · 첫 인덱싱 때 자동으로 만들어집니다 | Qdrant 컬렉션이 아직 없습니다. 오류가 아니며, 첫 인덱싱 때 만들어집니다. |\r\n| 컬렉션이 없습니다 · Milvus에 컬렉션을 먼저 만들어야 합니다 | Milvus 컬렉션은 자동으로 만들어지지 않습니다. [Milvus 연결](/ko/docs/admin/knowledge/milvus/#컬렉션-미리-만들기)을 참고해 만드세요. |\r\n| 컬렉션 설정 확인 필요 | 차원이나 거리 계산 방식이 맞지 않습니다. 함께 표시되는 오류 내용을 확인하세요. |\r\n\r\n### 지식 인덱싱 화면\r\n\r\n[지식 인덱싱](/ko/docs/admin/knowledge/indexing/)의 인덱싱 요약에서 진행 상황을 확인합니다.\r\n\r\n| 항목 | 의미 |\r\n|------|------|\r\n| 대기 갱신 | 새로 만들거나 수정한 파일이 인덱싱을 기다리는 수 |\r\n| 대기 임베딩 | 글자 추출이 끝나 벡터로 바뀌기를 기다리는 수 |\r\n| 임베딩 수 | SpaceBuilder가 기록한 현재 임베딩 수. 전환이나 재인덱싱 중에는 벡터 DB의 데이터(엔티티) 수와 다를 수 있습니다. |\r\n| 벡터 삭제 대기 | 파일 삭제나 저장소 전환 뒤 원래 저장 위치에서 지워지기를 기다리는 벡터 수 |\r\n\r\n이전 벡터 삭제에 실패하면 정리 재시도 목록에 저장 대상과 사유가 표시됩니다. 재시도 간격은 점점 늘어나며 최대 5분입니다.\r\n\r\n| 사유 | 의미와 조치 |\r\n|------|-------------|\r\n| 기존 저장 대상에 연결할 수 없음 | 이전 벡터 DB 서버가 꺼져 있거나 접속할 수 없습니다. 이전 서버를 다시 켜면 자동으로 이어서 정리합니다. |\r\n| 원격 삭제 실패 | 벡터 DB가 삭제 요청을 거부했습니다. 벡터 DB 서버 상태와 로그를 확인하세요. |\r\n| 이전 저장 요청 결과 확인 중 | 결과가 확인되지 않은 저장 요청이 남아 있어 삭제 완료를 기다리는 중입니다. 대부분 자동으로 해소됩니다. |\r\n| 삭제 완료 기록 실패 | 삭제는 됐지만 SpaceBuilder에 완료를 기록하지 못했습니다. 다음 주기에 다시 시도합니다. |\r\n\r\n## 재인덱싱과 초기화\r\n\r\n[벡터 DB 설정](/ko/docs/admin/knowledge/storage/)의 관리자 전용 영역에서 실행합니다. 두 작업 모두 원본 파일은 삭제하지 않습니다.\r\n\r\n| 작업 | 동작 | 사용 시점 |\r\n|------|------|-----------|\r\n| 전체 데이터 다시 인덱싱 | 모든 원본 문서를 다시 읽고 나누고 임베딩해서 검색 데이터를 새로 만듭니다. | 추출 규칙을 바꿨거나 검색 품질이 떨어졌을 때 |\r\n| 초기화(벡터 삭제 후 재인덱싱) | 현재 저장소에서 **이 인스턴스의 벡터만** 지우고, 원본 전체 재인덱싱을 요청합니다. | 저장소 데이터가 꼬였거나 처음부터 다시 만들고 싶을 때 |\r\n\r\n- 두 작업 모두 요청을 접수하는 것이며, 완료는 [지식 인덱싱](/ko/docs/admin/knowledge/indexing/)에서 확인합니다.\r\n- 초기화하면 새 인덱스가 준비될 때까지 벡터 검색이 제한됩니다.\r\n- 같은 Qdrant·Milvus 컬렉션을 쓰는 다른 인스턴스의 데이터는 초기화해도 지워지지 않습니다.\r\n\r\n## 여러 인스턴스가 벡터 DB 하나를 함께 쓸 때\r\n\r\n인스턴스는 따로 설치해 운영하는 SpaceBuilder 하나를 말합니다. 인스턴스마다 고유한 인스턴스 격리 키가 있고, 저장하는 벡터에는 이 키가 함께 기록됩니다. 그래서 같은 컬렉션을 함께 써도 검색, 통계, 초기화는 각 인스턴스의 데이터 안에서만 이루어집니다.\r\n\r\n다만 백업, 용량 관리, 삭제를 인스턴스별로 하려면 **컬렉션을 인스턴스마다 따로 쓰는 것**을 권장합니다. 기본 컬렉션 이름(`knowledge_vectors`)을 쓰면 설정 화면에 경고와 함께 이 인스턴스의 권장 이름(`setfn_knowledge_...`)이 표시됩니다.\r\n\r\n## 백업과 복원\r\n\r\n지식 데이터 백업은 SpaceBuilder 서버를 멈춘 뒤 명령어로 실행합니다. 서버가 실행 중이면 백업과 복원이 거부됩니다. 복원은 같은 인스턴스, 같은 홈 폴더에서 만든 백업만 할 수 있습니다.\r\n\r\n```bash\r\n# 백업 (대상 폴더는 아직 없는 새 경로여야 합니다)\r\n~/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-backup \u003C백업 폴더>\r\n\r\n# 복원\r\n~/SetFnSpaceBuilder admin knowledge-restore \u003C백업 폴더>\r\n```\r\n\r\n| 대상 | 백업 포함 여부 |\r\n|------|----------------|\r\n| 지식 인덱싱 기록(팀·개인 공간) | 포함 |\r\n| Local의 `local_vectors.db` | SpaceBuilder 홈 또는 설정 폴더 안에 있을 때만 포함 |\r\n| Qdrant·Milvus의 벡터 | 포함하지 않음 (원본에서 다시 만드는 파생 데이터) |\r\n\r\n복원 후에는 서버를 시작하고 [벡터 DB 설정](/ko/docs/admin/knowledge/storage/)에서 `전체 데이터 다시 인덱싱`을 실행하세요. 백업 이후 외부 벡터 DB에 저장됐던 벡터는 복원 과정에서 정리 대상으로 넘어가, 서버 시작 후 원래 저장 위치에서 자동으로 삭제됩니다.\r\n\r\n## 문제 해결\r\n\r\n| 증상 | 확인할 내용 |\r\n|------|-------------|\r\n| 연결 상태가 `연결 안됨` | 엔드포인트 주소와 포트, 방화벽, 벡터 DB 서버 실행 여부를 확인하세요. |\r\n| `컬렉션 설정 확인 필요`와 `collection dimension is ..., expected ...` | 컬렉션 차원과 설정한 벡터 차원이 다릅니다. 새 컬렉션 이름을 지정하세요. |\r\n| `컬렉션 설정 확인 필요`와 `unnamed dense vector` 관련 오류 | Qdrant 컬렉션을 Hybrid 또는 named vector로 만들었습니다. [Qdrant 연결](/ko/docs/admin/knowledge/qdrant/#컬렉션을-직접-만들-때-주의할-점)을 참고하세요. |\r\n| 데이터(엔티티) 수가 늘지 않음 | 지식 인덱싱이 켜져 있는지, 허용 시간대 밖이 아닌지, `시작 전 설정 확인`이 모두 완료됐는지 확인하세요. |\r\n| `시작 전 설정 확인`의 AI 벡터 DB에 경고 표시 | 벡터 DB 연결 오류, 컬렉션 설정 불일치, 또는 Milvus 컬렉션 없음입니다. 연결 오류와 설정 불일치는 카드에 마우스를 올리면 자세한 오류가 보입니다. Milvus 컬렉션 없음에는 따로 표시되는 오류 내용이 없으니 [Milvus 연결](/ko/docs/admin/knowledge/milvus/#컬렉션-미리-만들기)을 참고해 컬렉션을 만드세요. 카드를 누르면 벡터 DB 설정으로 이동합니다. |\r\n| 벡터 DB에 인증이 걸려 있어 `연결 안됨` | 벡터 DB 설정에서 API 키(Qdrant·Milvus) 또는 사용자 이름과 비밀번호(Milvus)를 입력하고 저장하세요. |\r\n| 정리 재시도가 계속 쌓임 | 이전 저장소에 접속할 수 있는지 확인하세요. [운영 상태 확인](#지식-인덱싱-화면)의 사유별 조치를 참고하세요. |\r\n\r\n## 관련 문서\r\n\r\n- [벡터 DB 설정](/ko/docs/admin/knowledge/storage/)\r\n- [Qdrant 연결](/ko/docs/admin/knowledge/qdrant/)\r\n- [Milvus 연결](/ko/docs/admin/knowledge/milvus/)\r\n- [지식 인덱싱](/ko/docs/admin/knowledge/indexing/)\r\n- [백그라운드 서비스](/ko/docs/admin/system-admin/background-service/)\n",1791199137757]