아톨러브

아래의 Flask 애플리케이션 코드는 Qdrant 벡터 데이터베이스와 OpenAI API를 연동하여 간단한 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기반 챗봇 서비스를 구현한 것입니다. 각 부분에 대한 상세 정리와 함께, 더 좋은 코드가 되기 위한 개선 사항 및 추가 코드를 정리합니다.

1. 코드 전체 해설

이 코드는 크게 세 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다: Flask 웹 서버, Qdrant 벡터 데이터베이스 클라이언트, OpenAI API 클라이언트.

1.1. 초기 설정 및 클라이언트 초기화

from flask import Flask, request, jsonify # Flask 웹 프레임워크 관련 모듈
from qdrant_client import QdrantClient # Qdrant 서버와 통신하는 클라이언트
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct # Qdrant 데이터 모델 정의
import uuid # 고유 ID 생성을 위한 모듈 (UUID)
import openai # OpenAI API와 통신하는 클라이언트
from dotenv import load_dotenv # .env 파일에서 환경 변수를 로드하는 모듈
import os # 운영체제 환경 변수에 접근하는 모듈

# .env 파일 로드: 프로젝트 루트 디렉토리에 있는 .env 파일에서 환경 변수를 읽어옵니다.
load_dotenv()
# OpenAI API 키 가져오기: 환경 변수에서 OPENAI_API_KEY를 가져옵니다.
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# API 키 유효성 검사: 만약 API 키가 설정되지 않았다면 ValueError를 발생시켜 앱 시작을 중단합니다.
if not openai_api_key:
    raise ValueError("OPENAI_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
# OpenAI 클라이언트 초기화: 가져온 API 키를 사용하여 OpenAI 서비스에 접근할 수 있도록 클라이언트를 설정합니다.
openai_client = openai.OpenAI(api_key = openai_api_key)

# Qdrant 클라이언트 초기화: Qdrant 서버에 연결합니다.
# host="localhost": Flask 앱과 Qdrant Docker 컨테이너가 같은 EC2 인스턴스에서 실행될 때 사용합니다.
# port=6333: Qdrant의 기본 gRPC 통신 포트입니다.
qdrant_client = QdrantClient(host="localhost", port=6333)
# Qdrant 서버 연결 테스트: 서버에 연결하여 현재 존재하는 컬렉션 목록을 가져와 성공 여부를 출력합니다.
try:
    collections = qdrant_client.get_collections()
    print("Qdrant 클라이언트 연결 및 컬렉션 정보 가져오기 성공: ", collections)
except Exception as e:
    print(f"Qdrant 클라이언트 연결 또는 작업 중 오류 발생: {e}")

# Flask 애플리케이션 초기화: 웹 서버를 생성합니다.
app = Flask(__name__)

해설:

• 필요한 라이브러리들을 임포트합니다.
• .env 파일에서 OPENAI_API_KEY를 로드하고, 유효성을 검사하여 OpenAI 클라이언트를 초기화합니다.
• localhost:6333으로 Qdrant 클라이언트를 초기화하고, Qdrant 서버와의 연결을 테스트합니다. 이는 앱이 시작될 때 Qdrant 연결 상태를 확인하는 좋은 방법입니다.

1.2. Flask 라우트 정의

@app.route("/")
def home():
    return "Welcome to the Flask App!"

@app.route("/test")
def test():
    return "test"

해설:

• @app.route("/"): 웹 서버의 루트 경로(예: http://localhost:5500/)에 대한 GET 요청을 처리하는 home 함수를 정의합니다.
• @app.route("/test"): /test 경로(예: http://localhost:5500/test)에 대한 GET 요청을 처리하는 test 함수를 정의합니다.

1.3. OpenAI 챗봇 API 엔드포인트 (/openaiChat)

@app.route("/openaiChat", methods=["POST"])
def chat():
    data = request.json # POST 요청의 JSON 본문을 파싱합니다.
    question = data.get("question") # JSON에서 'question' 필드 값을 가져옵니다.
    prompt = data.get("prompt") # JSON에서 'prompt' 필드 값을 가져옵니다.

    # OpenAI 챗봇 API 호출: gpt-4o-mini 모델을 사용하여 대화를 생성합니다.
    response = openai_client.chat.completions.create(
        model = "gpt-4o-mini", # 사용할 챗봇 모델 지정
        messages =[ # 대화 기록 (시스템 프롬프트와 사용자 질문)
            {"role": "system", "content": prompt}, # 시스템의 역할과 지시사항
            {"role": "user", "content": question}, # 사용자의 질문
        ],
        temperature = 0.8, # 창의성 조절 (0.0은 보수적, 1.0은 창의적)
        max_tokens = 300, # 생성될 답변의 최대 토큰 수
    )
    # 생성된 답변 반환: OpenAI 응답 객체에서 첫 번째 선택지의 메시지 내용을 추출하여 클라이언트에 반환합니다.
    return response.choices[0].message.content

해설:

• 클라이언트로부터 question과 prompt를 받아 OpenAI gpt-4o-mini 모델로 챗봇 응답을 생성합니다.
• messages 배열에 시스템 프롬프트와 사용자 질문을 넣어 대화 컨텍스트를 제공합니다.
• temperature와 max_tokens로 답변의 특성을 조절합니다.

1.4. Qdrant 포인트 삽입 엔드포인트 (/upsertPoint)

@app.route("/upsertPoint", methods=["POST"])
def upsertPoint():
    data = request.json # POST 요청의 JSON 본문을 파싱합니다.
    inputText = data.get("inputText") # JSON에서 'inputText' 필드 값을 가져옵니다.

    # OpenAI 임베딩 API 호출: 입력 텍스트를 벡터로 변환합니다.
    response = openai_client.embeddings.create(
        input = inputText, # 임베딩할 텍스트
        model = "text-embedding-3-small", # 1536차원 벡터를 생성하는 임베딩 모델
    )
    # PointStruct 생성: Qdrant에 저장할 포인트 객체를 만듭니다.
    points = [
        PointStruct(
            id = str(uuid.uuid4()), # 고유한 UUID를 ID로 사용합니다. (중복 방지)
            vector = response.data[0].embedding, # OpenAI에서 생성된 1536차원 벡터
            payload = {"name": inputText} # 원본 텍스트를 메타데이터(payload)로 저장합니다.
        )
    ]
    # Qdrant에 포인트 삽입/업데이트: 'test3' 컬렉션에 정의된 포인트를 upsert합니다.
    qdrant_response = qdrant_client.upsert(
        collection_name = "test3", # 대상 컬렉션 이름
        points = points, # 삽입할 포인트 리스트
    )
    # print(qdrant_response) # 디버깅을 위해 응답을 출력할 수 있습니다.
    return "OK" # 성공 시 'OK' 문자열 반환

해설:

• 클라이언트로부터 inputText를 받아 OpenAI text-embedding-3-small 모델로 임베딩 벡터를 생성합니다.
• 생성된 벡터와 원본 텍스트를 포함하는 PointStruct를 생성합니다. uuid.uuid4()를 사용하여 고유한 ID를 부여하는 것은 매우 좋은 방법입니다.
• test3 컬렉션에 이 포인트를 upsert합니다.

1.5. Qdrant 포인트 검색 엔드포인트 (/queryPoint)

@app.route("/queryPoint", methods=["POST"])
def queryPoint():
    data = request.json # POST 요청의 JSON 본문을 파싱합니다.
    inputText = data.get("inputText") # JSON에서 검색할 질의 텍스트 'inputText'를 가져옵니다.

    # OpenAI 임베딩 API 호출: 질의 텍스트를 벡터로 변환합니다.
    response = openai_client.embeddings.create(
        input = inputText, # 임베딩할 질의 텍스트
        model = "text-embedding-3-small", # 데이터 삽입 시 사용한 모델과 동일해야 합니다.
    )
    # Qdrant에서 유사한 포인트 검색:
    search_response = qdrant_client.query_points(
        collection_name = "test3", # 검색 대상 컬렉션
        query = response.data[0].embedding, # 변환된 질의 벡터
        limit = 3, # 가장 유사한 상위 3개 포인트 반환
        with_payload = True, # 검색 결과에 페이로드 포함
    )
    # 검색된 포인트들의 페이로드 추출:
    payloads = [point.payload for point in search_response.points]
    print(payloads) # 추출된 페이로드들을 서버 콘솔에 출력 (디버깅용)
    return payloads # 추출된 페이로드 리스트를 JSON 형태로 클라이언트에 반환

해설:

• 클라이언트로부터 inputText를 받아 OpenAI 임베딩 모델로 쿼리 벡터를 생성합니다.
• 생성된 쿼리 벡터를 사용하여 test3 컬렉션에서 가장 유사한 상위 3개의 포인트를 검색합니다.
• 검색된 포인트들에서 payload (메타데이터)만 추출하여 클라이언트에 반환합니다.

1.6. RAG 기반 챗봇 엔드포인트 (/searchChat)

@app.route("/searchChat", methods =['POST'])
def searchChat():
    data = request.json # POST 요청의 JSON 본문을 파싱합니다.
    inputText = data.get("inputText") # JSON에서 사용자 질문 'inputText'를 가져옵니다.

    # OpenAI 임베딩 API 호출: 사용자 질문을 벡터로 변환합니다.
    response = openai_client.embeddings.create(
        input = inputText,
        model = "text-embedding-3-small",
    )
    # Qdrant에서 관련 정보 검색: 사용자 질문 벡터와 유사한 상위 3개 포인트를 'test3' 컬렉션에서 검색합니다.
    search_response = qdrant_client.query_points(
        collection_name ="test3",
        query = response.data[0].embedding,
        limit=3,
        with_payload = True, # 페이로드 포함
    )
    # 검색된 포인트들의 페이로드(참조 정보) 추출:
    payloads = [point.payload for point in search_response.points]

    # OpenAI 챗봇 API 호출 (RAG): 검색된 참조 정보를 기반으로 답변을 생성합니다.
    reference_response = openai_client.chat.completions.create(
        model = "gpt-4o-mini", # 챗봇 모델
        messages = [
            # 시스템 프롬프트: 챗봇의 역할과 답변 생성 지침을 명시합니다.
            {"role": "system", "content":"user 질문에 대해서, Reference를 기반으로 답변해요."},
            # 사용자 프롬프트: 검색된 참조 정보와 실제 사용자 질문을 결합하여 LLM에 전달합니다.
            {"role":"user", "content":"#Reference" + "\n".join(p["name"] for p in payloads)
             + "user 질문" + inputText}, # p["name"]은 페이로드의 'name' 필드 값을 가져옵니다.
        ],
        temperature = 0.8,
        max_tokens = 300,
    )
    # 생성된 답변 반환: LLM이 생성한 답변을 클라이언트에 반환합니다.
    return reference_response.choices[0].message.content

해설:

• 사용자 질문(inputText)을 받아 OpenAI 임베딩 모델로 벡터화합니다.
• 이 벡터를 사용하여 Qdrant에서 관련성이 높은 정보를 검색합니다 (test3 컬렉션에서 상위 3개).
• 검색된 정보(페이로드의 name 필드)를 #Reference 섹션에 넣어 OpenAI 챗봇 모델의 프롬프트로 전달합니다.
• 챗봇은 이 참조 정보를 바탕으로 사용자 질문에 대한 답변을 생성하고 반환합니다. 이것이 바로 RAG의 핵심 원리입니다.

1.7. 앱 실행 (if __name__ == "__main__":)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, port=5500)

해설:

• 이 부분은 스크립트가 직접 실행될 때만 app.run()을 호출하도록 합니다.
• debug=True: 개발 모드를 활성화합니다. 코드 변경 시 자동으로 서버를 재시작하고, 상세한 에러 메시지를 제공합니다. (프로덕션 환경에서는 False로 설정해야 합니다.)
• port=5500: Flask 앱이 5500번 포트에서 리스닝하도록 설정합니다.

2. 더 좋은 코드가 되기 위한 개선 사항 및 추가 코드

현재 코드는 기본적인 기능을 잘 수행하고 있지만, 실제 서비스 환경이나 더 견고한 애플리케이션을 위해서는 몇 가지 개선 사항을 고려할 수 있습니다.

2.1. CORS 설정 추가

프론트엔드(React 앱)가 다른 포트나 도메인에서 Flask 백엔드에 접근할 경우, CORS(Cross-Origin Resource Sharing) 문제가 발생할 수 있습니다.

추가 코드:

# ... (기존 임포트) ...
from flask_cors import CORS # Flask-CORS 라이브러리 임포트

# ... (Qdrant 클라이언트 초기화 아래) ...

app = Flask(__name__)
CORS(app) # Flask 앱에 CORS를 적용합니다.
# 또는 특정 도메인만 허용하려면: CORS(app, resources={r"/*": {"origins": "http://your-frontend-domain.com"}})

설명:

• pip install Flask-Cors로 라이브러리를 설치해야 합니다.
• CORS(app)를 추가하면 모든 도메인에서의 요청을 허용합니다. 보안을 위해 특정 프론트엔드 도메인만 허용하도록 설정하는 것이 좋습니다.

2.2. 에러 핸들링 강화 및 응답 통일

현재는 Flask 내부에서 에러가 발생하면 500 에러가 클라이언트에 그대로 전달됩니다. 사용자에게 더 친화적인 에러 메시지를 제공하고, 모든 API 응답 형식을 통일하는 것이 좋습니다.

추가 코드 (예시):

# ... (app = Flask(__name__) 아래) ...

# 모든 API 응답을 JSON 형태로 통일하기 위한 헬퍼 함수
def create_response(data, status_code=200, message="Success"):
    return jsonify({
        "status": "success" if 200 <= status_code < 300 else "error",
        "message": message,
        "data": data
    }), status_code

# 전역 에러 핸들러 (예시: 500 Internal Server Error)
@app.errorhandler(500)
def handle_internal_server_error(e):
    # 실제 에러 로깅 (예: Sentry, CloudWatch Logs)
    print(f"Server Error: {e}")
    return create_response(None, 500, "서버 내부 오류가 발생했습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.")

# 특정 엔드포인트의 에러 핸들링 예시 (try-except 블록 활용)
@app.route("/upsertPoint", methods=["POST"])
def upsertPoint():
    try:
        data = request.json
        inputText = data.get("inputText")
        if not inputText:
            return create_response(None, 400, "inputText가 필요합니다.")

        response = openai_client.embeddings.create(
            input = inputText,
            model = "text-embedding-3-small",
        )
        points = [
            PointStruct(
                id = str(uuid.uuid4()),
                vector = response.data[0].embedding,
                payload = {"name": inputText}
            )
        ]
        qdrant_response = qdrant_client.upsert(
            collection_name = "test3",
            points = points,
        )
        return create_response({"qdrant_status": qdrant_response.status.ok}, 200, "포인트가 성공적으로 삽입되었습니다.")
    except openai.APIError as e:
        print(f"OpenAI API Error: {e}")
        return create_response(None, 500, f"OpenAI API 오류: {e.code}")
    except Exception as e:
        print(f"Error in upsertPoint: {e}")
        return create_response(None, 500, "포인트 삽입 중 오류가 발생했습니다.")

# 다른 엔드포인트들도 유사하게 try-except 블록과 create_response 함수를 사용하여 에러를 처리하고 응답을 통일할 수 있습니다.

설명:

• create_response 함수를 통해 모든 API 응답을 {"status": "success/error", "message": "", "data": {}}와 같은 일관된 JSON 형식으로 만듭니다.
• @app.errorhandler(500)을 사용하여 서버 내부 오류 발생 시 사용자에게 친화적인 메시지를 반환하도록 합니다.
• 각 엔드포인트 내부에 try-except 블록을 추가하여 OpenAI API 오류, Qdrant 클라이언트 오류 등 특정 예외를 처리하고 적절한 HTTP 상태 코드와 메시지를 반환합니다.

2.3. 비동기 처리 (선택 사항, 성능 개선)

현재 Flask 앱은 동기적으로 요청을 처리합니다. OpenAI API 호출이나 Qdrant 작업은 네트워크 I/O를 포함하므로 시간이 걸릴 수 있습니다. 많은 요청이 동시에 들어올 경우 서버가 블로킹될 수 있습니다. asyncio와 httpx (Qdrant 클라이언트가 내부적으로 사용)를 활용하여 비동기 처리로 전환하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.

추가 코드 (예시, Flask-Asyncio 등 필요):

# ... (기존 임포트) ...
# from flask_cors import CORS # Flask-CORS를 사용한다면 임포트
# from flask_asyncio import FlaskAsyncIO # pip install Flask-AsyncIO

# app = FlaskAsyncIO(__name__) # FlaskAsyncIO로 변경
# CORS(app) # CORS 사용 시

# async def chat(): # async 함수로 변경
#     # ... (내부 로직은 거의 동일) ...
#     response = await openai_client.chat.completions.create(...) # await 추가
#     return response.choices[0].message.content

# if __name__ == "__main__":
#     app.run(debug=True, port=5500)

설명:

• Flask-AsyncIO와 같은 라이브러리를 사용하거나, gunicorn과 같은 비동기 WSGI 서버를 gevent나 eventlet 워커와 함께 사용하는 것을 고려해야 합니다.
• 각 엔드포인트 함수를 async def로 정의하고, 네트워크 I/O가 발생하는 부분(OpenAI, Qdrant 호출)에 await를 붙여 비동기적으로 실행되도록 합니다.

2.4. 로깅 (Logging)

현재 print() 문으로 로그를 출력하고 있지만, 실제 애플리케이션에서는 Python의 logging 모듈을 사용하여 체계적인 로깅을 구현하는 것이 좋습니다.

추가 코드 (예시):

import logging

# 로거 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

# ... (기존 코드) ...

# Qdrant 클라이언트 연결 테스트 부분
try:
    collections = qdrant_client.get_collections()
    logger.info(f"Qdrant 클라이언트 연결 및 컬렉션 정보 가져오기 성공: {collections}")
except Exception as e:
    logger.error(f"Qdrant 클라이언트 연결 또는 작업 중 오류 발생: {e}")

# ... (각 엔드포인트 내에서도 print 대신 logger.info, logger.error 사용) ...

설명:

• logging 모듈을 설정하여 정보, 경고, 에러 메시지를 체계적으로 기록합니다.
• 이는 문제 발생 시 원인 파악과 디버깅에 큰 도움이 됩니다.

2.5. 설정 외부화

collection_name이나 model 이름 같은 설정 값들을 코드 내에 하드코딩하기보다는, 환경 변수나 별도의 설정 파일로 관리하는 것이 좋습니다.

추가 코드 (예시):

# ... (기존 임포트) ...

# .env 파일에서 Qdrant 컬렉션 이름 가져오기
QDRANT_COLLECTION_NAME = os.getenv("QDRANT_COLLECTION_NAME", "test3") # 기본값은 'test3'
OPENAI_EMBEDDING_MODEL = os.getenv("OPENAI_EMBEDDING_MODEL", "text-embedding-3-small")
OPENAI_CHAT_MODEL = os.getenv("OPENAI_CHAT_MODEL", "gpt-4o-mini")

# ... (각 엔드포인트에서 사용) ...
# qdrant_client.upsert(collection_name = QDRANT_COLLECTION_NAME, ...)
# openai_client.embeddings.create(model = OPENAI_EMBEDDING_MODEL, ...)
# openai_client.chat.completions.create(model = OPENAI_CHAT_MODEL, ...)

설명:

• .env 파일에 QDRANT_COLLECTION_NAME=my_rag_collection과 같이 설정하고 코드에서 가져와 사용합니다.
• 코드를 더 유연하게 만들고, 환경에 따라 쉽게 변경할 수 있습니다.

최종 요약:

위 코드는 Flask, Qdrant, OpenAI를 연동하는 기본적인 RAG 시스템의 핵심 로직을 구현하고 있습니다. 추가로 위에서 제안된 개선 사항들은 주로 견고성, 유지보수성, 보안, 성능 측면을 강화하기 위한 것으로, 실제 프로덕션 환경에서는 매우 중요하게 고려되어야 할 부분들입니다. 개발 초기 단계에서는 현재 코드로 충분히 테스트하고 기능을 구현할 수 있습니다.

3. 기본 코드 + 개선 사항 코드

세 가지 Python 코드는 Qdrant 벡터 데이터베이스를 활용한 기본적인 벡터 검색 워크플로우를 보여줍니다. 각 코드가 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체적인 흐름은 어떻게 되는지 상세히 정리합니다.

전체 워크플로우 개요

이 세 가지 코드는 다음과 같은 순서로 실행되어야 하며, 각기 다른 역할을 수행합니다.

1. 첫 번째 코드: Qdrant에 벡터를 저장할 **컬렉션(Collection)**을 생성합니다.
2. 두 번째 코드: OpenAI 임베딩 모델을 사용하여 텍스트를 벡터로 변환한 후, 이 벡터들을 생성된 컬렉션에 **삽입(Upsert)**합니다.
3. 세 번째 코드: 새로운 텍스트를 벡터로 변환한 후, 이 쿼리 벡터와 가장 유사한 벡터들을 컬렉션에서 **검색(Query)**합니다.

이 과정은 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템의 "Retrieval" 부분의 핵심적인 동작 방식과 유사합니다.

1. 첫 번째 코드 해설: Qdrant 컬렉션 생성

이 코드는 Qdrant 서버에 데이터를 저장할 공간인 '컬렉션'을 정의하고 생성합니다.

from qdrant_client import QdrantClient # Qdrant 서버와 통신하기 위한 클라이언트 라이브러리
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams # Qdrant 모델 정의 (거리 측정 방식, 벡터 파라미터)

client = QdrantClient(host="localhost", port=6333) # Qdrant 클라이언트 초기화. 로컬 Qdrant 서버에 연결합니다.

collection_name = "test3" # 생성할 컬렉션의 이름을 'test3'으로 정의합니다.

response = client.create_collection( # Qdrant 클라이언트를 통해 컬렉션을 생성합니다.
    collection_name = collection_name, # 컬렉션 이름 지정
    vectors_config = VectorParams(size = 1536, distance=Distance.COSINE) # 벡터 저장소 설정
    # size = 1536: 이 컬렉션에는 1536차원의 벡터만 저장할 수 있습니다.
    #              이는 OpenAI의 'text-embedding-3-small' 모델이 기본적으로 1536차원 벡터를 생성하기 때문에 이에 맞춰 설정한 것입니다.
    # distance=Distance.COSINE: 벡터 간의 유사도를 코사인 유사도 방식으로 측정합니다.
)

print(response) # 컬렉션 생성 작업의 성공 여부를 출력합니다. (성공 시 True)

코드의 역할:

• Qdrant에 test3라는 이름의 빈 컬렉션을 만듭니다.
• 이 컬렉션은 1536차원의 벡터만 저장할 수 있으며, 벡터 유사도 계산에는 코사인 유사도 방식이 사용됩니다.
• 실행 전제: Qdrant 서버가 localhost:6333에서 실행 중이어야 합니다.
• 실행 결과: 성공 시 True를 출력합니다. (만약 이미 test3 컬렉션이 존재하면 에러가 발생할 수 있으므로, 실제 환경에서는 client.recreate_collection을 사용하는 것이 더 안전합니다.)

2. 두 번째 코드 해설: 텍스트 임베딩 및 Qdrant에 데이터 삽입 (Upsert)

이 코드는 OpenAI 임베딩 모델을 사용하여 텍스트를 고차원 벡터로 변환하고, 이 벡터들과 원본 텍스트 정보를 Qdrant의 test3 컬렉션에 저장합니다.

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct # PointStruct: Qdrant에 저장될 데이터(ID, 벡터, 페이로드) 구조 정의
import openai # OpenAI API와 통신하기 위한 라이브러리
from dotenv import load_dotenv # .env 파일에서 환경 변수를 로드하기 위한 라이브러리
import os # 운영체제 환경 변수에 접근하기 위한 모듈

load_dotenv() # .env 파일(예: .env)에 정의된 환경 변수들을 현재 스크립트의 환경 변수로 로드합니다.
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") # 환경 변수에서 OpenAI API 키를 가져옵니다.
# if not openai_api_key: # API 키가 없는 경우 에러를 발생시키는 로직 (원래 코드에는 없지만 추가 권장)
#     raise ValueError("OPENAI_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")

client = QdrantClient(host= "localhost", port=6333) # Qdrant 클라이언트 초기화
openai_client = openai.OpenAI(api_key= openai_api_key) # OpenAI 클라이언트 초기화. API 키를 사용하여 OpenAI 서비스에 접근합니다.

# 첫 번째 텍스트 리스트를 임베딩합니다.
response = openai_client.embeddings.create(
    input = ["한국인, 미국인, 프랑스인"], # 임베딩할 텍스트입니다. 리스트 형태로 여러 텍스트를 한 번에 임베딩할 수 있습니다.
    model = "text-embedding-3-small", # 사용할 OpenAI 임베딩 모델입니다. 이 모델은 1536차원 벡터를 생성합니다.
)
# 두 번째 텍스트 리스트를 임베딩합니다.
response2 = openai_client.embeddings.create(
    input = ["독일인, 중국인"],
    model = "text-embedding-3-small",
)

points =[ # Qdrant에 저장할 포인트(PointStruct) 리스트를 정의합니다.
    PointStruct( # 첫 번째 포인트: ID 1번
        id = 1, # 포인트의 고유 ID
        vector = response.data[0].embedding, # 첫 번째 임베딩 결과의 벡터 (response.data[0].embedding은 1536차원 벡터)
        payload = {"name": "한국인, 미국인, 프랑스인"}, # 벡터와 연결된 메타데이터. 원본 텍스트를 저장하여 검색 후 활용할 수 있습니다.
    ),
    PointStruct( # 두 번째 포인트: ID 2번
        id =2,
        vector = response2.data[0].embedding, # 두 번째 임베딩 결과의 벡터
        payload ={"name": "독일인, 중국인"},
    ),
]

response = client.upsert( # Qdrant 클라이언트를 통해 정의된 포인트들을 컬렉션에 삽입하거나 업데이트합니다.
    collection_name = "test3", # 포인트를 삽입할 대상 컬렉션 (첫 번째 코드에서 생성한 'test3' 컬렉션)
    points= points, # 삽입할 포인트 리스트
)
# print(response) # upsert 작업의 성공 여부를 출력할 수 있습니다. (성공 시 status: ok)

코드의 역할:

• OPENAI_API_KEY 환경 변수를 로드합니다.
• OpenAI의 text-embedding-3-small 모델을 사용하여 두 개의 텍스트("한국인, 미국인, 프랑스인", "독일인, 중국인")를 각각 1536차원 벡터로 변환합니다.
• 변환된 벡터와 원본 텍스트를 페이로드로 포함하는 두 개의 PointStruct 객체를 생성합니다.
• 이 포인트들을 test3 컬렉션에 upsert (삽입 또는 업데이트)합니다.
• 실행 전제:
  • test3 컬렉션이 첫 번째 코드를 통해 미리 생성되어 있어야 합니다.
  • .env 파일에 OPENAI_API_KEY가 올바르게 설정되어 있어야 합니다.
  • openai 및 python-dotenv 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다 (pip install openai python-dotenv).
• 실행 결과: test3 컬렉션에 두 개의 벡터 데이터가 저장됩니다.

3. 세 번째 코드 해설: Qdrant 컬렉션에서 벡터 검색 (Query)

이 코드는 새로운 질의 텍스트를 벡터로 변환한 후, test3 컬렉션에 저장된 벡터들 중에서 이 질의 벡터와 가장 유사한 벡터들을 찾아 반환합니다.

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct # 필요한 모델 임포트
import openai
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not openai_api_key: # API 키가 없는 경우 에러 발생
    raise ValueError("OPENAI_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
openai_client = openai.OpenAI(api_key=openai_api_key) # OpenAI 클라이언트 초기화

client = QdrantClient(host="localhost", port = 6333) # Qdrant 클라이언트 초기화
try:
    collections = client.get_collections() # Qdrant 서버에 연결하여 현재 존재하는 컬렉션 목록을 가져옵니다.
    print("Qdrant 클라이언트 연결 및 컬렉션 정보 가져오기 성공:", collections) # 연결 성공 메시지와 컬렉션 목록 출력
except Exception as e:
    print(f"Qdrant 클라이언트 연결 또는 작업 중 오류 발생: {e}") # 연결 실패 시 오류 메시지 출력

# 검색할 질의 텍스트를 임베딩합니다.
response = openai_client.embeddings.create(
    input ="한국인이 들어있는 POINT", # 검색 질의 텍스트
    model = "text-embedding-3-small", # 임베딩 모델은 데이터 삽입 시 사용한 모델과 동일해야 합니다.
)
query_vector = response.data[0].embedding # 생성된 쿼리 벡터를 가져옵니다.

search_response = client.query_points( # Qdrant 클라이언트를 사용하여 벡터 유사도 검색을 수행합니다.
    collection_name = "test3", # 검색 대상 컬렉션
    query = query_vector,     # 검색 기준이 되는 쿼리 벡터
    limit = 2,                # 가장 유사한 상위 2개의 결과만 반환
    with_payload = True,      # 검색 결과에 페이로드(메타데이터) 포함
)

print(search_response) # 검색 결과 객체 전체를 출력합니다.
# 이 객체는 search_response.points 속성에 검색된 PointStruct 리스트를 포함합니다.
# 각 PointStruct는 id, vector, payload, score 속성을 가집니다.

코드의 역할:

• OPENAI_API_KEY를 로드하고 OpenAI 클라이언트를 초기화합니다.
• Qdrant 서버에 연결하여 컬렉션 목록을 확인합니다 (연결 상태 확인용).
• 질의 텍스트 "한국인이 들어있는 POINT"를 OpenAI 임베딩 모델로 1536차원 벡터로 변환합니다.
• 변환된 쿼리 벡터를 사용하여 test3 컬렉션에서 가장 유사한 상위 2개의 포인트를 검색합니다.
• 검색된 포인트의 ID, 벡터, 페이로드, 유사도 점수를 포함하는 search_response 객체를 출력합니다.
• 실행 전제:
  • 첫 번째 코드와 두 번째 코드가 성공적으로 실행되어 test3 컬렉션이 생성되고 데이터가 삽입되어 있어야 합니다.
  • openai 및 python-dotenv 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.
• 실행 결과: query_vector와 가장 유사한 test3 컬렉션 내의 포인트들이 반환됩니다. query_vector = "한국인이 들어있는 POINT"는 "한국인, 미국인, 프랑스인" 벡터와 더 유사할 것이므로, id=1인 포인트가 더 높은 점수로 검색될 것입니다.

실행 순서 요약

이 세 가지 코드를 순서대로 실행해야 전체 워크플로우가 정상적으로 작동합니다.

1. 1.py (컬렉션 생성 코드) 실행:
2. python 1.py
3. 2.py (데이터 삽입 코드) 실행:
4. python 2.py
5. 3.py (데이터 검색 코드) 실행:
6. python 3.py

이 과정을 통해 Qdrant를 이용한 벡터 데이터베이스의 기본 동작 방식(컬렉션 생성 - 데이터 삽입 - 데이터 검색)을 이해하실 수 있을 것입니다.

Qdrant 컬렉션 검색을 위한, 파이썬 코드를 바탕으로 각 부분의 의미와 전체적인 동작 흐름을 상세히 설명합니다.

1. 코드의 의미

이 코드는 Qdrant 벡터 데이터베이스에 연결하여, 미리 정의된 test 컬렉션에서 특정 query_vector와 유사한 상위 2개의 포인트를 검색하고, 그 결과(ID, 벡터, 페이로드, 점수)를 출력하는 기능을 수행합니다.

from qdrant_client import QdrantClient # Qdrant 서버와 통신하기 위한 클라이언트 라이브러리를 가져옵니다.
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct # Qdrant 모델 정의를 가져옵니다.
# Distance: 벡터 간 거리 측정 방식 (예: 코사인 유사도)
# VectorParams: 컬렉션 생성 시 벡터의 차원과 거리 방식을 정의
# PointStruct: Qdrant에 저장될 하나의 데이터 단위(ID, 벡터, 페이로드)를 정의

client = QdrantClient(host="localhost", port=6333) # QdrantClient 객체를 생성합니다.
# host="localhost": Qdrant 서버가 현재 이 파이썬 코드를 실행하는 컴퓨터(또는 Docker 컨테이너)에 설치되어 있음을 의미합니다.
# port=6333: Qdrant 서버의 기본 gRPC 통신 포트입니다.

query_vector = [0.5, 0.5] # 검색을 위한 '쿼리 벡터'를 정의합니다.
# 이 벡터는 'test' 컬렉션의 벡터 차원(이 예시에서는 2차원)과 동일해야 합니다.
# 실제 애플리케이션에서는 사용자의 질의(텍스트, 이미지 등)를 임베딩 모델(예: OpenAI의 text-embedding-3-small)을 통해 벡터로 변환하여 이 자리에 사용합니다.

search_response = client.query_points( # Qdrant 클라이언트를 사용하여 컬렉션에서 유사한 포인트를 검색하는 메서드를 호출합니다.
    collection_name = "test", # 검색을 수행할 대상 컬렉션의 이름입니다.
    query = query_vector,     # 검색 기준이 되는 쿼리 벡터입니다. 이 벡터와 가장 유사한 포인트들을 찾습니다.
    limit=2,                  # 검색 결과로 반환할 포인트의 최대 개수를 2개로 제한합니다. (가장 유사한 상위 2개)
    with_payload = True,      # 검색 결과에 각 포인트의 페이로드(메타데이터)를 포함할지 여부를 결정합니다. True로 설정하면 페이로드도 함께 반환됩니다.
)

# 검색 결과는 search_response.points 속성에 PointStruct 객체 리스트 형태로 담겨 있습니다.
for point in search_response.points: # 검색된 각 포인트(PointStruct 객체)를 순회하며 정보를 출력합니다.
    print(f"ID: {point.id}, Vector: {point.vector}, Payload: {point.payload}, Score: {point.score}")
    # point.id: 검색된 포인트의 고유 ID
    # point.vector: 검색된 포인트의 벡터 값
    # point.payload: 검색된 포인트의 페이로드(메타데이터)
    # point.score: 쿼리 벡터와 해당 포인트 벡터 간의 유사도 점수 (0과 1 사이의 값, 1에 가까울수록 유사)

print("\nFull response object:")
print(search_response) # 검색 작업의 전체 응답 객체를 출력합니다.
# 이 객체는 검색된 포인트 리스트 외에 추가적인 정보(예: 시간)를 포함할 수 있습니다.

핵심 개념:

• query_points 메서드: Qdrant에서 벡터 유사도 검색을 수행하는 최신 권장 메서드입니다. 주어진 query 벡터와 collection_name 내의 모든 벡터들을 비교하여 유사도 점수가 높은 순서대로 결과를 반환합니다.
• query 인자: 검색의 기준이 되는 벡터입니다. 이 벡터와 컬렉션 내의 벡터들 간의 유사도를 계산합니다.
• limit: 반환될 검색 결과의 최대 개수를 제한합니다.
• with_payload: 검색 결과에 벡터뿐만 아니라 해당 벡터에 연결된 메타데이터(페이로드)도 함께 포함할지 여부를 결정합니다. RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템에서는 이 페이로드를 LLM에 전달하여 답변을 생성하는 데 활용합니다.
• score: 검색 결과로 반환되는 각 포인트에는 score 속성이 포함됩니다. 이 점수는 쿼리 벡터와 해당 포인트의 벡터 간의 유사도를 나타내며, 컬렉션 생성 시 정의된 distance (여기서는 COSINE) 방식에 따라 계산됩니다. 점수가 높을수록 더 유사하다는 의미입니다.

2. 실행 방법

이 코드를 실행하려면 다음 전제 조건이 충족되어야 합니다.

전제 조건:

1. Qdrant 서버 실행 중: Qdrant 서버가 localhost:6333에서 실행 중이어야 합니다.
   • docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v "$(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z" qdrant/qdrant (AWS EC2에서는 sudo 사용)
2. qdrant-client 라이브러리 설치: Python 환경에 qdrant-client 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.
   • pip install qdrant-client
3. test 컬렉션이 존재하고 데이터가 삽입되어 있어야 함:
   • 이전에 size=2로 생성한 test 컬렉션이 Qdrant에 있어야 합니다.
   • 그리고 client.upsert 코드를 사용하여 이 test 컬렉션에 최소한 두 개의 포인트(id=1, vector=[1,1]과 id=2, vector=[-1,1])가 삽입되어 있어야 합니다.

실행 단계:

1. 위 Python 코드를 search_qdrant_test.py와 같은 이름으로 저장합니다.
2. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고, 해당 파일이 저장된 디렉토리로 이동합니다.
3. 다음 명령어를 입력하여 코드를 실행합니다.
4. python search_qdrant_test.py

3. 올바른 결과 (예상 출력)

코드가 성공적으로 실행되고 test 컬렉션에 예시 포인트들이 삽입되어 있다면, 터미널에는 다음과 유사한 결과가 출력될 것입니다.

ID: 1, Vector: [1.0, 1.0], Payload: {'name': 'Same direction'}, Score: 0.9999999999999999
ID: 2, Vector: [-1.0, 1.0], Payload: {'name': 'Opposite direction'}, Score: 0.0

Full response object:
points {
  id: 1
  payload {
    fields {
      key: "name"
      value {
        string_value: "Same direction"
      }
    }
  }
  vector {
    data: 1.0
    data: 1.0
  }
  score: 0.9999999999999999
}
points {
  id: 2
  payload {
    fields {
      key: "name"
      value {
        string_value: "Opposite direction"
      }
    }
  }
  vector {
    data: -1.0
    data: 1.0
  }
  score: 0.0
}
time_ms: 1 # 또는 다른 작은 숫자

출력 해석:

• query_vector = [0.5, 0.5]와 vector=[1,1]은 같은 방향을 가리키므로 코사인 유사도 점수가 1.0에 매우 가깝게 (0.999...) 나옵니다.
• query_vector = [0.5, 0.5]와 vector=[-1,1]은 서로 직교하는 방향(코사인 유사도 0)이거나, 거의 반대 방향에 가까우므로 점수가 0.0으로 나옵니다.
• limit=2이므로, 가장 유사한 두 개의 포인트가 반환됩니다. 이 예시에서는 두 포인트 모두 반환됩니다.
• with_payload=True이므로 Payload 정보도 함께 출력됩니다.

Python 코드는 Qdrant 컬렉션에 실제 데이터인 **포인트(Point)**를 삽입(Upsert)하는 예시입니다. 각 부분의 의미와 실행 방법, 그리고 올바른 결과를 상세히 설명합니다.

1. 코드의 의미

이 코드는 test라는 이름의 Qdrant 컬렉션에 두 개의 포인트(벡터와 페이로드)를 삽입하거나 업데이트합니다. upsert는 "Update"와 "Insert"의 합성어로, 해당 id를 가진 포인트가 이미 존재하면 업데이트하고, 없으면 새로 삽입합니다.

from qdrant_client import QdrantClient # Qdrant 서버와 통신하기 위한 클라이언트 라이브러리를 가져옵니다.
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct # Qdrant 모델 정의(거리 측정 방식, 벡터 파라미터, 포인트 구조)를 가져옵니다.
# PointStruct: Qdrant에 저장될 하나의 데이터 단위(ID, 벡터, 페이로드)를 정의하는 데 사용됩니다.

client = QdrantClient(host="localhost", port=6333) # QdrantClient 객체를 생성합니다.
# host="localhost": Qdrant 서버가 현재 이 파이썬 코드를 실행하는 컴퓨터(또는 Docker 컨테이너)에 설치되어 있음을 의미합니다.
# port=6333: Qdrant 서버의 기본 gRPC 통신 포트입니다.

points= [ # Qdrant 컬렉션에 삽입할 포인트들의 리스트를 정의합니다. 각 포인트는 PointStruct 객체입니다.
    PointStruct( # 첫 번째 포인트 정의
        id=1, # 포인트의 고유 ID입니다. 정수 또는 문자열이 될 수 있습니다.
        vector=[1,1], # 이 포인트의 벡터입니다. 이전에 'test' 컬렉션을 2차원으로 생성했으므로, 2개의 숫자로 구성됩니다.
        payload={"name": "Same direction"}, # 이 포인트와 관련된 메타데이터(추가 정보)입니다. JSON 객체 형태로 저장됩니다.
    ),
    PointStruct( # 두 번째 포인트 정의
        id=2, # 두 번째 포인트의 고유 ID입니다.
        vector=[-1,1], # 두 번째 포인트의 벡터입니다.
        payload={"name": "Opposite direction"}, # 두 번째 포인트의 메타데이터입니다.
    ),
]

response = client.upsert( # Qdrant 클라이언트를 사용하여 정의된 포인트들을 컬렉션에 삽입/업데이트하는 메서드를 호출합니다.
    collection_name ="test", # 포인트를 삽입할 컬렉션의 이름을 지정합니다. 이전에 생성한 'test' 컬렉션입니다.
    points= points, # 위에서 정의한 포인트 리스트를 전달합니다.
)

print(response) # upsert 작업의 결과를 출력합니다.

핵심 개념:

• 포인트(Point): Qdrant에 저장되는 가장 기본적인 데이터 단위입니다. 각 포인트는 다음 세 가지 주요 구성 요소를 가집니다.
  • id: 포인트의 고유 식별자입니다. (정수 또는 문자열)
  • vector: 검색에 사용될 벡터 임베딩입니다. 이 예시에서는 2차원 벡터를 사용합니다.
  • payload: 벡터와 관련된 추가적인 메타데이터입니다. JSON 형식의 데이터를 저장할 수 있으며, 필터링이나 검색 결과에 표시될 정보로 활용됩니다.
• upsert: update와 insert의 합성어입니다.
  • 만약 지정된 id를 가진 포인트가 컬렉션에 이미 존재하면, 해당 포인트의 벡터와 페이로드를 업데이트합니다.
  • 만약 지정된 id를 가진 포인트가 컬렉션에 존재하지 않으면, 새로운 포인트를 **삽입(생성)**합니다.
• collection_name: 포인트를 삽입할 대상 컬렉션을 명시합니다. 이 컬렉션은 미리 생성되어 있어야 합니다.

2. 실행 방법

이 코드를 실행하려면 몇 가지 전제 조건이 필요합니다.

전제 조건:

1. Qdrant 서버 실행 중: Qdrant 서버가 localhost:6333에서 실행 중이어야 합니다.
   • docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v "$(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z" qdrant/qdrant
2. qdrant-client 라이브러리 설치: Python 환경에 qdrant-client 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.
   • pip install qdrant-client
3. test 컬렉션이 이미 생성되어 있어야 함: 이 코드를 실행하기 전에, size=2로 설정된 test 컬렉션이 Qdrant에 존재해야 합니다. ( client.create_collection 또는 client.recreate_collection 코드를 먼저 실행하여 test 컬렉션을 생성해야 합니다.)

실행 단계:

1. 위 Python 코드를 upsert_points_test.py와 같은 이름으로 저장합니다.
2. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고, 해당 파일이 저장된 디렉토리로 이동합니다.
3. 다음 명령어를 입력하여 코드를 실행합니다.
4. python upsert_points_test.py

3. 올바른 결과 (예상 출력)

코드가 성공적으로 실행되면, Qdrant 서버의 test 컬렉션에 두 개의 포인트가 삽입/업데이트되고 터미널에는 다음과 유사한 결과가 출력될 것입니다.

status {
  ok: true
}
result {
  operation_id: 0
  status: Completed
}

• status { ok: true }: upsert 작업이 성공적으로 완료되었음을 나타냅니다.
• result { operation_id: 0 status: Completed }: 작업이 성공적으로 완료되었고, 해당 작업의 ID를 보여줍니다.

아래 Python 코드는 Qdrant 벡터 데이터베이스에 새로운 컬렉션(Collection)을 생성하는 예시입니다. 각 부분의 의미와 실행 방법, 그리고 올바른 결과를 상세히 설명합니다.

1. 코드의 의미

이 코드는 Qdrant 클라이언트를 사용하여 test라는 이름의 새로운 컬렉션을 생성합니다. 이 컬렉션은 2차원(dimension) 벡터를 저장하며, 벡터 간의 유사도를 측정할 때 코사인 유사도(Cosine Distance) 방식을 사용하도록 설정됩니다.

from qdrant_client import QdrantClient # Qdrant 서버와 통신하기 위한 클라이언트 라이브러리를 가져옵니다.
from qdrant_client.models import Distance, VectorParams # Qdrant 모델 정의(벡터 파라미터, 거리 측정 방식)를 가져옵니다.

client = QdrantClient(host="localhost", port=6333) # QdrantClient 객체를 생성합니다.
# host="localhost": Qdrant 서버가 현재 이 파이썬 코드를 실행하는 컴퓨터(또는 Docker 컨테이너)에 설치되어 있음을 의미합니다.
# port=6333: Qdrant 서버의 기본 gRPC 통신 포트입니다.

collection_name = "test" # 생성할 컬렉션의 이름을 'test'로 정의합니다.

response = client.create_collection( # Qdrant 클라이언트를 사용하여 새로운 컬렉션을 생성하는 메서드를 호출합니다.
    collection_name = collection_name, # 위에서 정의한 컬렉션 이름을 전달합니다.
    vectors_config = VectorParams(size=2, distance=Distance.COSINE) # 벡터 저장소의 설정을 정의합니다.
    # size=2: 이 컬렉션에 저장될 벡터의 차원(dimension)을 2로 설정합니다. 즉, 각 벡터는 [x, y]와 같은 2개의 숫자로 구성됩니다.
    # distance=Distance.COSINE: 벡터 간의 유사도를 측정하는 방식을 코사인 유사도로 설정합니다. 코사인 유사도는 두 벡터가 가리키는 방향이 얼마나 유사한지를 측정하며, 텍스트 임베딩 등에서 많이 사용됩니다.
)

print(response) # 컬렉션 생성 작업의 결과를 출력합니다.

핵심 개념:

• 컬렉션(Collection): Qdrant에서 벡터와 페이로드(메타데이터)를 저장하는 논리적인 단위입니다. 관계형 데이터베이스의 테이블과 유사하다고 볼 수 있습니다.
• 벡터(Vector): 숫자 배열로 표현된 데이터의 특징입니다. 텍스트, 이미지, 오디오 등을 숫자로 변환한 것입니다.
• 차원(Dimension): 벡터를 구성하는 숫자의 개수입니다. (예: [0.1, 0.5]는 2차원, [0.1, 0.2, 0.3, ... , 0.9]는 10차원)
• 거리 측정 방식(Distance Metric): 벡터 간의 유사성 또는 거리를 계산하는 방법입니다.
  • Distance.COSINE (코사인 유사도): 두 벡터 간의 각도 코사인 값을 측정하여 유사도를 판단합니다. 방향이 중요할 때 사용됩니다.
  • Distance.EUCLID (유클리드 거리): 두 벡터 간의 직선 거리를 측정합니다.
  • Distance.DOT (내적): 두 벡터의 내적 값을 사용하여 유사도를 측정합니다.

2. 실행 방법

이 코드를 실행하려면 몇 가지 전제 조건이 필요합니다.

전제 조건:

1. Qdrant 서버 실행 중: Qdrant 서버가 localhost:6333에서 실행 중이어야 합니다. Docker를 사용한다면 다음 명령어로 실행할 수 있습니다.(AWS EC2 인스턴스에서 실행하는 경우, sudo를 붙이고, Flask 앱에서 host="localhost"로 설정한 것처럼 Qdrant Docker도 같은 인스턴스에서 localhost로 접근 가능해야 합니다.)
2. docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v "$(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z" qdrant/qdrant
3. qdrant-client 라이브러리 설치: Python 환경에 qdrant-client 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.
4. pip install qdrant-client

실행 단계:

1. 위 Python 코드를 create_collection_test.py와 같은 이름으로 저장합니다.
2. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고, 해당 파일이 저장된 디렉토리로 이동합니다.
3. 다음 명령어를 입력하여 코드를 실행합니다.
4. python create_collection_test.py

3. 올바른 결과 (예상 출력)

코드가 성공적으로 실행되면, Qdrant 서버에 test 컬렉션이 생성되고 터미널에는 다음과 같은 결과가 출력될 것입니다.

True

이는 컬렉션 생성 작업이 성공했음을 나타내는 불리언 값 True입니다.

발생할 수 있는 예외 상황:

• False 또는 에러 메시지 출력:
  • 만약 test라는 이름의 컬렉션이 이미 Qdrant 서버에 존재한다면, client.create_collection() 메서드는 False를 반환하거나 에러를 발생시킬 수 있습니다.
  • 이 경우, 컬렉션을 다시 생성하려면 먼저 기존 컬렉션을 삭제해야 합니다. client.delete_collection(collection_name="test")를 먼저 호출한 후 create_collection을 시도하거나, client.recreate_collection() 메서드를 사용하는 것이 더 안전합니다.
  • # 컬렉션이 이미 존재할 경우 삭제 후 재 생성 client.recreate_collection( collection_name = collection_name, vectors_config = VectorParams(size=2, distance=Distance.COSINE) )
• 연결 오류 (Timeout 등):
  • Qdrant 서버가 실행 중이지 않거나, host 또는 port 설정이 잘못되었거나, 방화벽/보안 그룹 문제로 인해 Qdrant 서버에 연결할 수 없다면 timed out과 같은 연결 오류가 발생할 수 있습니다.

React의 기본적인 동작 방식, React Router를 이용한 페이지 라우팅, 그리고 Redux Toolkit을 활용한 상태 관리 방법에 대해 상세히 설명합니다. 각 파일이 어떤 역할을 하는지 이해하시면 React 프로젝트의 구조와 흐름을 파악하는 데 도움이 될 것입니다.

1. index.js 파일 : React 앱의 시작점

index.js는 React 애플리케이션의 가장 첫 번째 진입점입니다. 웹 페이지의 HTML과 React 컴포넌트를 연결하고, 전역적으로 필요한 설정(라우터, 상태 관리 등)을 적용하는 역할을 합니다.

import React from 'react'; // React 라이브러리를 가져옵니다. JSX 문법을 사용하기 위해 필수적입니다.
import ReactDOM from 'react-dom/client'; // React DOM 라이브러리를 가져옵니다. 웹 브라우저 DOM과 React를 연결하는 데 사용됩니다.
import './index.css'; // 전역 CSS 파일을 가져옵니다. 앱 전체에 적용될 스타일을 정의합니다.
import App from './App'; // './App.js' 파일에 정의된 App 컴포넌트를 가져옵니다. 이 App 컴포넌트가 React 앱의 최상위 컴포넌트가 됩니다.
import reportWebVitals from './reportWebVitals'; // 웹 성능 측정을 위한 유틸리티 함수를 가져옵니다. (선택 사항)

import {BrowserRouter} from 'react-router-dom'; // React Router DOM 라이브러리에서 BrowserRouter 컴포넌트를 가져옵니다. 웹 애플리케이션의 URL을 관리하여 라우팅을 가능하게 합니다.

import {Provider} from 'react-redux'; // React Redux 라이브러리에서 Provider 컴포넌트를 가져옵니다. Redux 스토어를 React 컴포넌트 트리에 제공하여 모든 하위 컴포넌트가 스토어에 접근할 수 있도록 합니다.
import {store} from './redux/store'; // './redux/store.js' 파일에 정의된 Redux 스토어를 가져옵니다.

const root = ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')); // 웹 페이지의 'root'라는 ID를 가진 DOM 요소를 찾아 React 앱의 렌더링 시작점으로 지정합니다. React 18부터는 createRoot를 사용하여 더 나은 성능을 제공합니다.
root.render(
  <React.StrictMode> {/* React.StrictMode는 개발 모드에서 잠재적인 문제를 감지하기 위한 도구입니다. 프로덕션 빌드에는 영향을 미치지 않습니다. */}
    <BrowserRouter> {/* BrowserRouter는 HTML5 History API를 사용하여 URL을 동기화하고, SPA(Single Page Application)에서 페이지 이동 없이 URL 경로를 변경할 수 있도록 합니다. */}
      <Provider store={store}> {/* Provider는 Redux 스토어를 React 컴포넌트 트리에 주입하는 역할을 합니다. Provider 내부에 있는 모든 컴포넌트는 Redux 스토어의 상태에 접근하고 액션을 디스패치할 수 있습니다. */}
        <App /> {/* App 컴포넌트가 Provider와 BrowserRouter의 자식으로 렌더링됩니다. 즉, App 컴포넌트와 그 하위 컴포넌트들은 라우팅과 Redux 상태 관리를 사용할 수 있게 됩니다. */}
      </Provider>
    </BrowserRouter>

  </React.StrictMode>
);

// 웹 성능 측정을 위한 함수 호출입니다.
reportWebVitals();

다시 정리:

• ReactDOM.createRoot(document.getElementById('root')): React 애플리케이션이 HTML 문서의 어느 부분에 마운트(렌더링)될지 결정합니다. 일반적으로 public/index.html 파일에 <div id="root"></div> 요소가 있습니다.
• root.render(): React 컴포넌트를 실제 DOM에 렌더링하는 역할을 합니다.
• React.StrictMode: 개발 모드에서만 동작하며, 잠재적인 버그나 성능 문제를 감지하는 데 도움을 줍니다.
• BrowserRouter: 웹 애플리케이션의 URL 경로를 관리하여 SPA(Single Page Application)에서 페이지 전환 없이 URL만 변경될 수 있도록 합니다.
• Provider (from react-redux): Redux 스토어를 React 컴포넌트 트리의 모든 자식 컴포넌트가 접근할 수 있도록 제공하는 역할을 합니다.

2. App.js 파일 : 메인 애플리케이션 컴포넌트와 라우팅

App.js는 React 애플리케이션의 최상위 컴포넌트이며, 주로 전역적인 레이아웃을 구성하거나 라우팅을 정의하는 데 사용됩니다.

import logo from './logo.svg'; // 로고 이미지를 가져옵니다. (사용되지 않음)
import './App.css'; // App 컴포넌트의 스타일을 정의하는 CSS 파일을 가져옵니다.

import {Routes, Route} from 'react-router-dom'; // React Router DOM에서 Routes와 Route 컴포넌트를 가져옵니다. 라우팅 정의에 사용됩니다.

import Test1Page from './test1page'; // './test1page/index.jsx' 파일에 정의된 Test1Page 컴포넌트를 가져옵니다.
import Test2Page from './test2page'; // './test2page/index.jsx' 파일에 정의된 Test2Page 컴포넌트를 가져옵니다.


// Routes 컴포넌트는 라우팅을 정의하는 컴포넌트입니다.
// Route 컴포넌트는 각각의 경로와 해당 경로에 렌더링할 컴포넌트를 정의합니다.
// path 속성은 URL 경로를 정의하고, element 속성은 해당 경로에 렌더링할 컴포넌트를 지정합니다.
// '/' 경로는 기본 경로로, 이 경로에 접근하면 Test1Page 컴포넌트가 렌더링됩니다. 홈페이지입니다.
// '/' 요청이 오면, Test1Page를 보여준다는 의미입니다.
function App() { // App이라는 이름의 함수형 컴포넌트를 정의합니다. React 컴포넌트는 대문자로 시작해야 합니다.
  return ( // 컴포넌트가 렌더링할 JSX(JavaScript XML)를 반환합니다.
    <div> {/* 모든 JSX는 하나의 부모 요소로 감싸져야 합니다. 여기서는 <div>를 사용했습니다. */}
      <Routes> {/* Routes 컴포넌트는 여러 Route 컴포넌트들을 감싸며, 현재 URL 경로와 일치하는 첫 번째 Route를 렌더링합니다. */}
        <Route path='/' element={<Test1Page/>}> </Route> {/* URL 경로가 '/'일 때 Test1Page 컴포넌트를 렌더링합니다. 이는 웹사이트의 기본 또는 홈 페이지가 됩니다. */}
        <Route path='/test' element={<Test2Page/>}></Route> {/* URL 경로가 '/test'일 때 Test2Page 컴포넌트를 렌더링합니다. */}
      </Routes>

    </div>
  );
}

export default App; // App 컴포넌트를 외부(index.js)에서 가져다 사용할 수 있도록 내보냅니다.

다시 정리:

• 함수형 컴포넌트: function App() { ... } 형태로 정의된 컴포넌트입니다. React 훅(Hooks)과 함께 현대 React 개발에서 주로 사용됩니다.
• JSX: JavaScript 안에 HTML과 유사한 마크업을 작성할 수 있게 해주는 문법 확장입니다. <div>, <Routes>, <Route> 등이 JSX 요소입니다.
• Routes (from react-router-dom): 여러 Route 컴포넌트들을 감싸는 컨테이너입니다. 현재 URL과 일치하는 Route를 찾아 렌더링합니다.
• Route (from react-router-dom): 특정 path (URL 경로)에 접근했을 때 어떤 element (React 컴포넌트)를 보여줄지 정의합니다.

3. redux/counterSlice.js 파일 : Redux Toolkit의 Slice

counterSlice.js 파일은 Redux Toolkit의 createSlice 함수를 사용하여 Redux 상태(state)의 일부(slice)와 해당 상태를 변경하는 리듀서(reducer) 및 액션(action)을 한 번에 정의합니다.

import {createSlice} from "@reduxjs/toolkit"; // Redux Toolkit에서 createSlice 함수를 가져옵니다.

const counterSlice = createSlice({ // createSlice 함수를 호출하여 새로운 Redux 슬라이스를 생성합니다.
    name: 'counter', // 이 슬라이스의 이름을 정의합니다. 액션 타입 접두사로 사용됩니다 (예: 'counter/increment').
    initialState:{ // 이 슬라이스의 초기 상태(state)를 정의합니다.
        value:0 // 'counter' 슬라이스의 초기 상태는 'value'가 0인 객체입니다.
    },
    reducers:{ // 상태를 변경하는 함수들을 정의합니다. 이 함수들은 '액션 타입'과 '리듀서' 역할을 동시에 수행합니다.
        increment: (state) => { // 'increment'라는 리듀서 함수를 정의합니다. 액션 타입은 'counter/increment'가 됩니다.
            state.value = state.value +1; // Redux Toolkit은 Immer 라이브러리를 내장하고 있어, 상태를 직접 변경하는 것처럼 보이는 코드를 작성해도 내부적으로는 불변성(immutability)을 유지합니다. (뮤테이션처럼 보이지만 실제로는 새로운 상태를 반환)
        },
        decrement: (state) => { // 'decrement'라는 리듀서 함수를 정의합니다. 액션 타입은 'counter/decrement'가 됩니다.
            state.value = state.value -1; // 'value'를 1 감소시킵니다.
        }
    }
})

export const {increment, decrement} = counterSlice.actions; // counterSlice.actions에서 'increment'와 'decrement' 액션 생성자 함수를 추출하여 외부로 내보냅니다. 이 함수들을 호출하면 해당 액션 객체가 생성됩니다.
export default counterSlice.reducer; // counterSlice.reducer는 이 슬라이스에 정의된 모든 리듀서 함수들을 결합한 최종 리듀서 함수입니다. 이 리듀서를 Redux 스토어에 등록합니다.

다시 정리 :

• Redux Toolkit: Redux 개발을 더 쉽고 효율적으로 만들어주는 공식 도구 모음입니다.
• createSlice: Redux Toolkit의 핵심 함수로, 상태 이름(name), 초기 상태(initialState), 그리고 상태를 변경하는 리듀서 함수들(reducers)을 한 번에 정의할 수 있게 해줍니다. 액션 타입, 액션 생성자, 리듀서 로직을 자동으로 생성해 줍니다.
• name: 슬라이스의 고유 이름으로, 생성되는 액션 타입의 접두사로 사용됩니다 (예: counter/increment).
• initialState: 해당 슬라이스의 초기 상태 값입니다.
• reducers: 상태를 변경하는 로직을 담은 함수들입니다. 이 함수들은 state와 action 객체를 인자로 받습니다. Redux Toolkit 덕분에 state.value = state.value + 1처럼 직접 상태를 변경하는 것처럼 코드를 작성해도 불변성이 유지됩니다 (내부적으로 Immer 라이브러리 사용).
• 액션 생성자 (counterSlice.actions): createSlice가 자동으로 생성해 주는 함수들로, 이 함수들을 호출하면 해당 액션 객체(예: { type: 'counter/increment' })가 반환됩니다.
• 리듀서 (counterSlice.reducer): createSlice가 생성하는 최종 리듀서 함수로, Redux 스토어에 등록되어 액션에 따라 상태를 변경합니다.

4. redux/store.js 파일 : Redux 스토어 설정

store.js 파일은 Redux 애플리케이션의 중앙 저장소인 스토어(Store)를 생성하고 설정합니다.

import {configureStore} from "@reduxjs/toolkit"; // Redux Toolkit에서 configureStore 함수를 가져옵니다. 스토어를 생성하는 데 사용됩니다.

import counterReducer from './counterSlice'; // './counterSlice.js' 파일에서 내보낸 기본 리듀서(counterSlice.reducer)를 'counterReducer'라는 이름으로 가져옵니다.

export const store = configureStore({ // configureStore 함수를 호출하여 Redux 스토어를 생성하고 설정합니다.
    reducer: { // 'reducer' 속성에는 애플리케이션의 모든 리듀서들을 객체 형태로 정의합니다.
        // key: value 형태로, 'key'는 상태 트리의 해당 부분의 이름이 되고, 'value'는 해당 부분을 관리하는 리듀서 함수입니다.
        counter: counterReducer // 'counter'라는 이름으로 'counterReducer'를 등록합니다. 이제 Redux 스토어의 상태는 store.counter.value와 같이 접근할 수 있게 됩니다.
    }
})

다시 정리 :

• configureStore (from reduxjs/toolkit): Redux 스토어를 생성하는 가장 권장되는 방법입니다. 여러 리듀서를 자동으로 결합하고, Redux DevTools 확장 프로그램 설정, 미들웨어 추가 등 복잡한 스토어 설정을 간소화합니다.
• reducer: configureStore의 핵심 옵션입니다. 애플리케이션의 전체 상태 트리를 구성하는 리듀서들을 객체 형태로 받습니다. 각 키는 상태 트리의 해당 부분의 이름이 되고, 값은 그 부분을 관리하는 리듀서 함수입니다.
• store: configureStore에 의해 생성된 최종 Redux 스토어 객체입니다. 이 스토어는 index.js의 Provider 컴포넌트에 전달되어 React 앱 전체에서 사용될 수 있게 됩니다.

5. test1page/index.jsx 파일 : React 컴포넌트 예시

React 컴포넌트는 일반적으로 JSX를 반환하며, Redux 상태를 사용한다면 useSelector와 useDispatch 훅을 사용합니다.

아래는 Test1Page가 Redux counter 상태를 읽고 변경하는 간단한 예시입니다.

import React from "react"; // React 라이브러리를 가져옵니다.
import { useSelector, useDispatch } from "react-redux"; // React Redux 훅인 useSelector와 useDispatch를 가져옵니다.
import { increment, decrement } from "../redux/counterSlice"; // Redux 슬라이스에서 정의한 액션 생성자들을 가져옵니다.

const Test1Page = () => { // Test1Page라는 함수형 컴포넌트를 정의합니다.
    // useSelector 훅을 사용하여 Redux 스토어의 상태에서 'counter' 슬라이스의 'value'를 가져옵니다.
    // 이제 'count' 변수는 Redux 스토어의 'counter.value'와 동기화됩니다.
    const count = useSelector((state) => state.counter.value);
    // useDispatch 훅을 사용하여 Redux 스토어에 액션을 디스패치할 수 있는 'dispatch' 함수를 가져옵니다.
    const dispatch = useDispatch();

    return ( // 컴포넌트가 렌더링할 JSX를 반환합니다.
        <div style={{ padding: '20px', textAlign: 'center' }}>
            <h1>Test1Page 입니다 (홈페이지)</h1>
            <p>현재 카운트: {count}</p> {/* Redux 스토어에서 가져온 'count' 값을 표시합니다. */}
            <button
                onClick={() => dispatch(increment())} // 버튼 클릭 시 'increment' 액션을 디스패치합니다.
                style={{ margin: '5px', padding: '10px 20px', fontSize: '16px', cursor: 'pointer' }}
            >
                증가
            </button>
            <button
                onClick={() => dispatch(decrement())} // 버튼 클릭 시 'decrement' 액션을 디스패치합니다.
                style={{ margin: '5px', padding: '10px 20px', fontSize: '16px', cursor: 'pointer' }}
            >
                감소
            </button>
            <p style={{ marginTop: '20px' }}>
                이 페이지는 Redux 상태 관리 예시를 보여줍니다.<br />
                `/test` 경로로 이동하면 다른 페이지를 볼 수 있습니다.
            </p>
        </div>
    );
}

export default Test1Page; // Test1Page 컴포넌트를 외부로 내보냅니다.

핵심 개념:

• useSelector (from react-redux): Redux 스토어의 상태에서 필요한 부분을 선택하여 가져오는 훅입니다. 스토어 상태가 변경되면 컴포넌트가 자동으로 리렌더링됩니다.
• useDispatch (from react-redux): Redux 스토어에 액션을 디스패치(발송)할 수 있는 dispatch 함수를 반환하는 훅입니다. 이 함수를 사용하여 리듀서를 통해 상태를 변경합니다.
• JSX 반환: React 컴포넌트는 최종적으로 화면에 표시될 UI를 JSX 형태로 반환합니다.
• 이벤트 핸들러 (onClick): HTML 요소의 이벤트(예: 클릭)가 발생했을 때 실행될 함수를 지정합니다.

6. test2page/index.jsx 파일 : 간단한 React 컴포넌트

test2page/index.jsx는 가장 기본적인 형태의 함수형 React 컴포넌트를 보여줍니다.

import React from "react"; // React 라이브러리를 가져옵니다. JSX 문법 사용을 위해 필요합니다.

const Test2Page = () => { // Test2Page라는 이름의 함수형 컴포넌트를 정의합니다.
    /* logic 구현 */ // 이 부분에 컴포넌트의 상태 관리, 데이터 가져오기 등의 로직을 구현할 수 있습니다.
    return( // 컴포넌트가 렌더링할 JSX를 반환합니다.
        <div> {/* 단일 부모 요소로 감싸져야 합니다. */}
            Test2Page입니다~~~ {/* 화면에 표시될 텍스트입니다. */}
        </div>
    )
}

export default Test2Page; // Test2Page 컴포넌트를 외부(App.js)에서 가져다 사용할 수 있도록 내보냅니다.

다시 정리 :

• 함수형 컴포넌트: const ComponentName = () => { ... } 형태로 정의되며, return 문 안에 JSX를 포함합니다.
• export default: 이 파일을 가져다 쓰는 다른 파일에서 import ComponentName from './path' 형태로 가져올 수 있도록 합니다.

React 기본 사용법 요약

이 코드들을 통해 React의 기본적인 사용법을 정리하면 다음과 같습니다:

1. 컴포넌트 기반 개발: 모든 UI는 독립적인 컴포넌트(함수형 컴포넌트)로 구성됩니다. 각 컴포넌트는 JSX를 반환하여 UI를 정의합니다.
2. JSX: JavaScript 파일 내에서 HTML과 유사한 문법을 사용하여 UI를 선언적으로 작성합니다.
3. 컴포넌트 트리: index.js에서 App 컴포넌트를 렌더링하고, App 컴포넌트가 다른 컴포넌트들을 포함하는 방식으로 UI가 계층적으로 구성됩니다.
4. React Router: SPA(Single Page Application)에서 URL 경로에 따라 다른 컴포넌트를 보여주는 라우팅 기능을 제공합니다. (BrowserRouter, Routes, Route)
5. Redux Toolkit: 애플리케이션의 전역 상태를 효율적으로 관리하기 위한 라이브러리입니다.
   • Store: 모든 상태가 저장되는 중앙 저장소입니다.
   • Slice: createSlice를 사용하여 상태의 일부(ex: counter), 액션 생성자, 리듀서를 한 번에 정의합니다.
   • Provider: Redux 스토어를 React 컴포넌트 트리에 주입하여 하위 컴포넌트들이 스토어에 접근할 수 있도록 합니다.
   • useSelector: 컴포넌트에서 Redux 스토어의 상태를 읽어올 때 사용합니다.
   • useDispatch: 컴포넌트에서 Redux 스토어에 액션을 보내 상태를 변경할 때 사용합니다.

이 해설이 React의 기본 개념을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.