mediforme-chatbot-rag

mediforme Chatbot RAG Service — FastAPI + pgvector

Mediforme 챗봇의 Retrieval-Augmented Generation 서비스입니다. FDA openFDA 및 MFDS 의약품 라벨을 임베딩하고, Java 챗봇(backend_medi)이 질문 시 근거 청크를 retrieve 해 응답에 주입하도록 돕습니다.

설계 배경

전체 설계 문서 및 의사결정은 백엔드 위키에 있습니다.

• 5.6 Chatbot RAG 도입 설계 (Phase B)
• 측정 기반 근거 — A vs B 베이스라인 리포트 (PR #59)

관련 레포

• medi4me/backend_medi — Java Spring Boot 백엔드 (이 서비스를 HTTP 호출)
• medi4me/frontend_medi — Android 클라이언트
• medi4me/ai_pill_classifier — 약 이미지 분류 AI

기술 스택

영역	선택
언어·런타임	Python 3.12
웹 프레임워크	FastAPI
벡터 DB	Postgres + pgvector
임베딩	text-embedding-3-large (1순위) / BGE-M3 (전환 검토)
패키지 매니저	uv
Lint/Format	ruff
타입 체크	mypy
테스트	pytest
컨테이너	Docker (multi-stage) + docker-compose

API 계약

POST /retrieve
{
  "drug_id": "tylenol",              // optional
  "category": "contraindications",   // optional
  "query": "타이레놀 먹으면 안 되는 사람",
  "top_k": 5
}

→ 200 OK
{
  "chunks": [
    {
      "text": "Do not use if you have severe hepatic impairment...",
      "source": "fda_label",
      "drug_name": "Tylenol",
      "section": "contraindications",
      "similarity": 0.87
    }
  ]
}

로컬 개발

요구사항

• Python 3.12+
• Docker (pgvector 실행용)
• uv (권장, 선택 사항 — pip 로도 동작)

설정

# 1) 가상환경·의존성 설치
uv sync

# 2) 환경변수 설정
cp .env.example .env
# .env 에 OPENAI_API_KEY, DATABASE_URL 등 채우기

# 3) pgvector 기동
docker compose up -d db

# 4) 서비스 기동
uv run uvicorn mediforme_chatbot_rag.main:app --reload

테스트

uv run pytest
uv run ruff check .
uv run mypy src

인덱스 ingest

FAISS 인덱스를 채우려면 ingest CLI 를 실행합니다. 약 단발 또는 시드 파일 기반 둘 다 지원합니다.

# 시드 파일로 한 번에 (권장)
uv run python -m mediforme_chatbot_rag.ingestion.run \
  --fda-drugs-file data/seed_fda.txt \
  --mfds-drugs-file data/seed_mfds.txt

# 단발 ingest
uv run python -m mediforme_chatbot_rag.ingestion.run \
  --fda-drug tylenol --mfds-drug 타이레놀

# 출력 위치 오버라이드
uv run python -m mediforme_chatbot_rag.ingestion.run \
  --fda-drugs-file data/seed_fda.txt --output data/index_v2

기본 출력은 Settings.index_dir (data/index). MFDS 사용 시 MFDS_API_KEY, openFDA 키 활용 시 OPENFDA_API_KEY 가 필요합니다.

프로젝트 구조

src/mediforme_chatbot_rag/
├── main.py            # FastAPI 엔트리 (APIRouter 마운트)
├── core/
│   └── config.py      # 환경변수 설정
└── api/
    ├── health.py      # GET /healthz
    └── retrieve.py    # POST /retrieve (Phase C-3 구현)

tests/                 # pytest
scripts/               # 라벨 ingestion 파이프라인 (Phase C-2)

현재 상태

• C-0 설계 확정 (위키 5.6)
• C-1 레포·인프라 스켈레톤 (본 커밋)
• C-2 Ingestion — FDA openFDA 페처 + 섹션 청크 + 임베딩 + 저장
• C-3 Retrieval — /retrieve 엔드포인트
• C-4 평가 연동 — backend_medi eval/chatbot-rag/runners/version_c_rag.py
• C-5 측정 + A/B/C 3-way 리포트
• C-6 Java 통합 — ChatbotRagClient 포트 + HttpRagClient 어댑터

라이선스

MIT — LICENSE 참고.