어디살지 POC chat-v2 — 전수 누락 점검 (29 항목) + OpenRouter 한계

5축 컴포넌트 × 각 옵션·파라미터 vs 공식 권장 · 2026-05-19

핵심 발견 — OpenRouter wrapper 가 공식 옵션 일부 무시

Gemini Embedding task_type 무시 — query/doc 같은 텍스트 cosine = 1.0 (비대칭 임베딩 적용 안 됨)
Cohere Rerank documents=dict[] + rank_fields 미지원 (ZodError 400 — string[] 만 허용)
두 P0 옵션 적용은 직접 provider 호출로 전환 시에만 가능 (Vertex AI key + Cohere key)
이미 적용한 P0 — area_keywords MatchText + PREFIX tokenizer index → area@10 11% → 43% (4배)

1. 전수 매트릭스 — 29 항목 (5축)

#	축	옵션·파라미터	현재	공식 권장	등급	비고
A1	Qdrant	area_keywords MatchText	✅ 적용	FieldCondition+MatchText	DONE	area@10 ↑4배
A2	Qdrant	address PREFIX index	✅ 적용	한국어 부분 매칭	DONE	"강남" → "강남구" 매칭
A3	Qdrant	deposit·rent·room_count·property_type 인덱스	❌ 0개	numeric/keyword 인덱스	P1	N 증가 시 필수
A4	Qdrant	Sparse vector (BGE-M3 native)	❌ 별도 BM25	dense+sparse native fusion	P2	현재 RRF 도 우수
A5	Qdrant	Quantization (INT8 SQ)	❌	큰 컬렉션	P3	N=100 불요
A6	Qdrant	search_params.ef (runtime)	❌	recall 튜닝	P2	ef_construct=100 기본
A7	Qdrant	with_vectors (MMR 시만)	✅	OK	OK
A8	Qdrant	score_threshold	0.0 (env)	dynamic	OK	0.30 → 0.0 적용
B1	Gemini Emb	task_type RETRIEVAL_QUERY/DOC	❌ OpenRouter 무시	비대칭 임베딩 ↑5-10%	P0	provider 직접 호출 필요
B2	Gemini Emb	output_dimensionality (Matryoshka)	3072 고정	1024 truncate	P2	비용 1/3
B3	Gemini Emb	title (document)	❌	문서 핵심 키워드 boost	P3
B4	Gemini Emb	batch_size	32	≤100 (quota)	OK
C1	Cohere Rerank	rank_fields=[address,description]	❌ OpenRouter 미지원	필드별 가중	P0	Cohere 직접 호출 필요
C2	Cohere Rerank	return_documents=True	False	디버깅 시 활성	P3
C3	Cohere Rerank	max_chunks_per_doc	❌	긴 문서 분할	P3
D1	Hybrid	RRF k	60	60 표준	OK
D2	Hybrid	candidate_pool SearchService	top_k×3	top_k×5-10	P1	recall ↑
D3	Hybrid	candidate_pool qdrant_adapter	60 고정	top_k 비율	P2
D4	Hybrid	MMR λ	0.85 (정확도 우선)	0.7~0.85	OK
D5	Hybrid	reranker top_n	top_k×3	OK	OK
E1	BM25	tokenizer Kiwi	✅ Kiwi 형태소	한국어 적합	OK
E2	BM25	k1, b	기본 (1.5, 0.75)	도메인 튜닝 가능	P3
F1	Groq	tool_choice="required"	"auto"	단발 sanity 모드	P1	tool 호출률 ↑
F2	Groq	parallel_tool_calls	❌	검색+회상 동시	P2
F3	Groq	temperature 호출별	0.1~0.7 적정	호출별	OK
G1	Agent	system prompt (라우팅 11 분기)	✅ 정교	OK	OK
G2	Agent	tool description 강화	✅ 적용	OK	DONE	"매물 보여줘" 명시
G3	Agent	tool 최대 3 호출	✅	OK	OK
H1	Session	Redis TTL (24h/90d)	✅	OK	OK	session/profile 분리
H2	Session	shown_ids 자동 제외	✅	OK	OK
I1	관측성	Sentry / OTel / Prometheus	❌ 0 라이브러리	sentry-sdk[fastapi]	P1	프로덕션 전 필수

2. OpenRouter wrapper 한계 — 직접 검증

옵션	공식 (provider 직접)	OpenRouter wrapper	증거
Gemini `task_type`	RETRIEVAL_QUERY vs RETRIEVAL_DOCUMENT 다른 임베딩	무시	같은 텍스트 두 호출 `cosine = 1.0000`
Cohere `documents=dict[]` + `rank_fields`	필드별 가중 평가	미지원 (string[] 만)	`HTTP 400 ZodError "expected string, received object"`
Gemini `output_dimensionality` (Matryoshka)	128~3072 dim truncate	미검증 (옵션 보내도 응답 dim 3072 추정)	—

해결: P0 옵션을 실제 적용하려면 OpenRouter 우회 — Google AI Studio Gemini API key + Cohere API key 직접 사용. 어댑터 코드에 task_type 옵션 호출은 남겨둠 (OpenRouter 가 미래 지원 시 자동 활성).

3. 우선순위 매트릭스

우선	항목	이유	예상 효과
P0	시드 N=100 → 300+	area×type 매물 부족이 ceiling	area@10 43% → 80%+
P0	Gemini task_type — provider 직접 호출	OpenRouter 무시 확인	대칭 → 비대칭 임베딩 ↑5-10%
P0	Cohere rank_fields — 직접 호출	OpenRouter 미지원	지역·의미 가중 분리
P1	Qdrant payload 인덱스 (deposit/rent/room_count/property_type)	filter 자주 쓰는 필드	N 늘면 속도 ↑
P1	SearchService candidate_pool top_k×3 → ×8	RRF/Rerank 입력 풀 확대	recall ↑
P1	Sentry + OTel 도입	관측성 0	운영 가시성
P1	Groq tool_choice="required" sanity env	단발 tool 호출률 33%	측정 정확도 ↑
P2	Embedding dim 3072 → 1024 (Matryoshka)	OpenRouter 검증 필요	비용·메모리 1/3
P2	Sparse vector (Qdrant native)	현재 BM25 별도	fusion 단순화
P3	Cohere return_documents / max_chunks	디버깅·긴 문서	운영 개선
P3	BM25 k1·b 튜닝	도메인 최적화	marginal

4. variant (dense/hybrid/full) — full 이 항상 best 인가?

variant	구성	지연	비용	유즈케이스
dense	Qdrant cosine top-K + MMR	~150ms	0	대량 데이터 / 비용 민감
hybrid	+ BM25 RRF	~250ms	0	키워드 정확 매칭 필요
reranker	+ Cohere rerank	~400ms	Cohere API	의미 정확도 우선
full	dense + BM25 + Rerank + MMR	~500ms	Cohere API	품질 최우선 (현 기본값)

측정 (8 쿼리): dense vs hybrid vs full area@10 모두 43.4% 동일 — 시드 N=100 작아 변별 미미. ceiling 도달 후엔 full이 비용·지연만 추가. 시드 N≥300 후 재측정 필요. 현 기본값 variant="full" 합리 — POC 단계 품질 우선.

5. 적용된 변경 (코드)

파일	변경	상태
`qdrant_adapter.py`	area_keywords MatchText filter + _ensure_text_index(PREFIX)	✅ 적용
`.env`	POC_SCORE_THRESHOLD=0.0	✅ 적용
`openrouter_gemini_adapter.py`	task_type 옵션 호출 (provider 미지원 — no-op)	⚠ 미래 호환
`openrouter_cohere_adapter.py`	rank_fields 시도 후 revert (ZodError 400)	↺ revert

1. 전수 매트릭스 — 29 항목 (5축)

2. OpenRouter wrapper 한계 — 직접 검증

3. 우선순위 매트릭스

4. variant (dense/hybrid/full) — full 이 항상 best 인가?

5. 적용된 변경 (코드)

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