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ABAP_INDEXING 을 고객사 사내 LLM(FabriX/Gauss) 으로 돌리기 — 팀원용 가이드

2026-09-21. ABAP_INDEXING 레포(팀원 소유)의 Stage 3(로직 조각 추출)을 고객사 -12 컨테이너에서 FabriX 로 돌리는 절차. 결과(data/index.db)는 CodeAssist 의 abap_index_* 툴이 씀 → 5_django_backend/README.md "ABAP 소스 인덱스 붙이기".

핵심: FabriX 직결 — 헤더 3종만 붙이면 됨

ABAP_INDEXING 의 LLM 클라이언트(summarize/llm_client.py)는 Authorization: Bearer <키> 하나만 보낸다. FabriX 는 그걸 안 받고 커스텀 헤더 3종을 요구한다 → 그대로 붙이면 401. 아래 패치(10줄)로 직결하면 -12 도 게이트웨이도 필요 없다. (값·형식은 CodeAssist 게이트웨이 apps/gateway/fabrix.py 와 9/18 실측 그대로 — Bearer 접두 필수, x-generative-ai-client, body model 고정.)

summarize/llm_client.py 패치

_post_once 에서 body 의 model 과 headers 만 바꾼다:

import os

def _post_once(self, system: str, user: str) -> dict:
    body = {
        "model": os.environ.get("FABRIX_BODY_MODEL", "/mnt/models"),   # FabriX 규격: body 는 고정 경로, 모델은 헤더가 고름
        "temperature": 0.1,
        "messages": [{"role": "system", "content": system}, {"role": "user", "content": user}],
        "response_format": {"type": "json_object"},
    }
    req = urllib.request.Request(
        f"{self.base}/chat/completions",
        data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
        headers={
            "Content-Type": "application/json",
            "x-llm-model-id": self.model,                                        # LLM_MODEL=339
            "x-generative-ai-client": os.environ["FABRIX_CLIENT_KEY"],
            "x-openapi-token": "Bearer " + os.environ["FABRIX_OPENAPI_TOKEN"],   # Bearer 접두 필수(날것은 401)
            "x-generative-ai-user-email": os.environ.get("FABRIX_USER_EMAIL", ""),
        },
        method="POST",
    )
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=settings.llm_timeout_s) as res:
        return json.loads(res.read().decode("utf-8"))

.env (고객사 PC 또는 -12, 어디서 돌리든 같음):

LLM_BASE_URL=https://<FabriX 호스트>/openapi/llm     # CodeAssist .env 의 AAF_FABRIX_BASE_URL 과 같은 값. /chat/completions 는 코드가 붙임
LLM_API_KEY=unused                                 # 클라이언트 생성자가 비어 있으면 에러 내서 아무 값
LLM_MODEL=339                                      # x-llm-model-id. GaussO Flash. Gemma(605/580) 금지 — 30~100배 느림
FABRIX_CLIENT_KEY=...                              # = AAF_FABRIX_CLIENT_KEY
FABRIX_OPENAPI_TOKEN=...                           # = AAF_FABRIX_OPENAPI_TOKEN (Bearer 없이 날것. 코드가 붙임)
FABRIX_USER_EMAIL=                                 # = AAF_FABRIX_USER_EMAIL (비어도 됨)
LLM_CONCURRENCY=2                                  # 429 안 나면 4
LLM_MAX_RETRIES=5
LLM_TIMEOUT_S=180
SUMMARIZE_BACKEND=api

고객사 PC(윈도우)에서 돌리기

cd ABAP_INDEXING
python -m venv .venv; .venv\Scripts\pip install -e ".[dev]"      # pip 안 되면 wheels 로
# data
aw\*.txt 배치 후
$env:PYTHONUTF8="1"
.venv\Scripts\python -m ingest.normalize; .venv\Scripts\python -m parser.run; .venv\Scripts\python -m index.loader
.venv\Scripts\python -m summarize.runner --llm api --program <프로그램명> --limit 3    # 작게 먼저 → 아래 "확인할 것" 1번
.venv\Scripts\python -m summarize.jobs stats
.venv\Scripts\python -m summarize.runner --llm api                                     # 전량 (며칠 갈 수 있음)
.venv\Scripts\python -m index.loader --force

끝나면 data\index.db 를 -12 로 옮겨 거기서 query.api(:8100) 를 띄운다("끝나면" 절). PC 에서 8100 을 띄워도 -12 의 OpenCode 는 못 붙는다(컨테이너 → PC 방향 안 열림).

코드 못 고치는 상황이면 — -12 게이트웨이 경유 (대안)

CodeAssist 백엔드 /api/ito 가 헤더를 대신 얹어준다. 패치 없이 .env 만: LLM_BASE_URL=http://10.196.81.34:8914/api/ito, LLM_API_KEY=x(-12 의 AAF_GATEWAY_KEY), LLM_MODEL=339. -12 백엔드가 떠 있어야 하고 호출이 전부 -12 를 지나니 부하가 거기 걸림. 기본은 위 직결.

-12 에서 준비

전제: CodeAssist 백엔드가 -12 에 떠 있고(curl :8080/api/ito/models 에 모델 3개), .env 의 AAF_FABRIX_* 가 채워져 있음.

# 1) 레포 올리기 (인터넷 없음 — PC 거쳐 scp)
scp -P 8912 -r ABAP_INDEXING root@10.196.81.34:/www/

# 2) 파이썬 — CodeAssist 가 쓰던 offline wheels 에 fastapi·uvicorn·pydantic 은 있음. pydantic-settings 는 없을 수 있음
cd /www/ABAP_INDEXING && python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install --no-index --find-links /www/wheels fastapi "uvicorn[standard]" pydantic pydantic-settings
#   pydantic-settings 없다고 하면: PC 에서 `pip download pydantic-settings --platform manylinux2014_x86_64 --python-version 3.12 --only-binary=:all: -d wheels` 받아서 /www/wheels 에 추가
.venv/bin/pip install --no-index --no-deps -e .

# 3) .env
cp .env.example .env && vi .env

.env 는 위 "핵심" 절과 같음(직결). -12 안에서 돌리면 LLM_BASE_URL 도 FabriX 호스트 그대로.

돌리기

cd /www/ABAP_INDEXING && set -a; . ./.env; set +a
# 소스 수집 파일을 data/raw/*.txt 로 넣은 뒤
.venv/bin/python -m ingest.normalize                     # Stage 1 — LLM 없음
.venv/bin/python -m parser.run                           # Stage 2 — LLM 없음
.venv/bin/python -m index.loader                         # Stage 4
# Stage 3 — 먼저 작게. 프로그램 하나 unit 3개로 FabriX·JSON 응답이 되는지
.venv/bin/python -m summarize.runner --llm api --program <프로그램명> --limit 3
.venv/bin/python -m summarize.jobs stats                 # failed 없는지
# 되면 전량 (nohup 으로, 며칠 걸릴 수 있음)
nohup .venv/bin/python -m summarize.runner --llm api > logs/summarize.log 2>&1 &
.venv/bin/python -m index.loader --force                 # 조각 반영
nohup .venv/bin/python -m query.api > logs/query.log 2>&1 &   # :8100 — CodeAssist 툴이 붙음
curl -s http://127.0.0.1:8100/health

먼저 확인할 것 3개 (안 되면 여기서 걸림)

1. response_format: json_object 를 FabriX 가 받는가. 클라이언트가 이걸 항상 보낸다. FabriX 가 400 을 주면 _post_once 에서 그 줄을 빼고 _extract_json 이 본문에서 JSON 을 파싱하게 둬야 함(파서는 이미 관대함). 확인: 위 --limit 3 실행에서 400 나오는지.
2. 속도·한도. 55본에 조각 3,212개였음 → 1만 본이면 LLM 호출 수십만 번. 339 가 1.9s/호출이면 순차로 며칠. 이금관 팀에 일일 토큰 한도·동시 호출 제한 미리 물어볼 것.
3. 한글 출력. 컨테이너 로케일이 ASCII 라 파이썬이 한글 찍다 죽는다 → 모든 실행 앞에 PYTHONUTF8=1 (CodeAssist 도 그렇게 띄움).

하지 말 것

• 패치 없이 LLM_BASE_URL 에 FabriX 주소만 넣기 — 헤더 없어서 401.
• LLM_MODEL 에 Gemma(605/580) — 텍스트 요약에 이미지 모델 쓸 이유 없고 30~100배 느림.
• -13 의 게이트웨이(8918) 로 붙기 — 컨테이너 간 통신 금지. -12 안의 8080 만.

끝나면

data/index.db 가 커지고(55본에 43MB) :8100/health 에 적재 통계가 나오면, CodeAssist 쪽은 .env 의 ABAP_INDEX_URL=http://127.0.0.1:8100 기본값 그대로라 OpenCode 재시작만 하면 앱이 "출처: 프로그램/unit" 붙은 코드를 답하기 시작함.