lee-hyeon-cheolandClaude Fable 5.1
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Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>
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# ABAP_INDEXING 을 고객사 사내 LLM(FabriX/Gauss) 으로 돌리기 — 팀원용 가이드
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2026-09-21. ABAP_INDEXING 레포(팀원 소유)의 Stage 3(로직 조각 추출)을 고객사 -12 컨테이너에서 FabriX 로 돌리는 절차.
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결과(`data/index.db`)는 CodeAssist 의 `abap_index_*` 툴이 씀 → `5_django_backend/README.md` "ABAP 소스 인덱스 붙이기".
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## 핵심: FabriX 에 직접 붙이지 말고 CodeAssist 게이트웨이를 거친다
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ABAP_INDEXING 의 LLM 클라이언트(`summarize/llm_client.py`)는 `Authorization: Bearer <키>` 하나만 보낸다.
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FabriX 는 그걸 안 받고 `x-openapi-token` / `x-generative-ai-client` / `x-llm-model-id` 세 헤더를 요구한다 → 직접 붙이면 **401**.
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CodeAssist 백엔드의 `/api/ito/chat/completions` 는 OpenAI 호환 입구고, 저 헤더를 알아서 얹어 FabriX 로 넘긴다(401 시 형식 재시도 포함).
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그러니 **`LLM_BASE_URL` 을 게이트웨이로** 주면 인덱싱 코드는 한 줄도 안 고쳐도 된다.
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```
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summarize.runner ──OpenAI 호환(Bearer)──▶ Django :8080/api/ito ──FabriX 헤더──▶ FabriX (x-llm-model-id=339)
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```
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## 고객사 PC(윈도우)에서 돌릴 때 — -12 게이트웨이 경유
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인덱싱은 고객사 PC 에서 돌리고, LLM 호출만 -12 의 CodeAssist 게이트웨이(바깥 포트 8914)로 보낸다. 헤더는 게이트웨이가 얹으니 코드 수정 없음.
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(-12 백엔드가 떠 있어야 함: `curl http://10.196.81.34:8914/api/ito/models` 에 모델 3개.)
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```ini
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# ABAP_INDEXING/.env (고객사 PC)
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LLM_BASE_URL=http://10.196.81.34:8914/api/ito
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LLM_API_KEY=x # -12 .env 의 AAF_GATEWAY_KEY. 비어 있으면 아무 값
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LLM_MODEL=339 # GaussO Flash. Gemma(605/580) 금지 — 30~100배 느림
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LLM_CONCURRENCY=2 # 429 안 나면 4
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LLM_MAX_RETRIES=5
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LLM_TIMEOUT_S=180
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SUMMARIZE_BACKEND=api
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```
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```powershell
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cd ABAP_INDEXING
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python -m venv .venv; .venv\Scripts\pip install -e ".[dev]" # 고객사 PC 가 pip 되면. 안 되면 wheels 로
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# data
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aw\*.txt 배치 후
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$env:PYTHONUTF8="1"
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.venv\Scripts\python -m ingest.normalize; .venv\Scripts\python -m parser.run; .venv\Scripts\python -m index.loader
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.venv\Scripts\python -m summarize.runner --llm api --program <프로그램명> --limit 3 # 작게 먼저 → 아래 "확인할 것" 1번
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.venv\Scripts\python -m summarize.jobs stats
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.venv\Scripts\python -m summarize.runner --llm api # 전량 (며칠 갈 수 있음)
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.venv\Scripts\python -m index.loader --force
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```
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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).
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### 게이트웨이 없이 FabriX 직결하고 싶으면 (팀원 레포 수정)
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`summarize/llm_client.py` `_post_once` 의 headers 를 이렇게 바꾸면 -12 없이도 됨. 값은 CodeAssist `.env` 의 `AAF_FABRIX_*` 와 같음.
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```python
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headers={
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"Content-Type": "application/json",
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"x-llm-model-id": self.model, # LLM_MODEL=339
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"x-generative-ai-client": os.environ["FABRIX_CLIENT_KEY"],
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"x-openapi-token": "Bearer " + os.environ["FABRIX_OPENAPI_TOKEN"], # Bearer 접두 필수(실측)
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"x-generative-ai-user-email": os.environ.get("FABRIX_USER_EMAIL", ""),
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}
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# body["model"] 은 "/mnt/models" 로 고정 (FabriX 규격). LLM_BASE_URL 은 …/openapi/llm 까지.
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```
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## -12 에서 준비
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전제: CodeAssist 백엔드가 -12 에 떠 있고(`curl :8080/api/ito/models` 에 모델 3개), `.env` 의 `AAF_FABRIX_*` 가 채워져 있음.
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```bash
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# 1) 레포 올리기 (인터넷 없음 — PC 거쳐 scp)
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scp -P 8912 -r ABAP_INDEXING root@10.196.81.34:/www/
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# 2) 파이썬 — CodeAssist 가 쓰던 offline wheels 에 fastapi·uvicorn·pydantic 은 있음. pydantic-settings 는 없을 수 있음
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cd /www/ABAP_INDEXING && python3 -m venv .venv
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.venv/bin/pip install --no-index --find-links /www/wheels fastapi "uvicorn[standard]" pydantic pydantic-settings
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# 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
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.venv/bin/pip install --no-index --no-deps -e .
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# 3) .env
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cp .env.example .env && vi .env
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```
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`.env` 에 이렇게:
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```ini
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LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:8080/api/ito # CodeAssist 게이트웨이. 뒤에 /chat/completions 를 클라이언트가 붙임
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LLM_API_KEY=x # CodeAssist .env 의 AAF_GATEWAY_KEY 값. 비어 있으면 아무 값(x)
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LLM_MODEL=339 # x-llm-model-id. 텍스트 요약이라 GaussO Flash(339). 581(Think) 은 4배 느림, Gemma 는 쓰지 말 것
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LLM_CONCURRENCY=2 # FabriX 가 429 를 어떻게 주는지 모름 — 2 로 시작해서 429 안 나면 4
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LLM_MAX_RETRIES=5
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LLM_TIMEOUT_S=180
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SUMMARIZE_BACKEND=api
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```
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`LLM_MODEL` 이 곧 `x-llm-model-id` 다 — 게이트웨이는 body 의 `model` 이 허용 목록(`AAF_FABRIX_MODELS`)에 있으면 그 id 로 보낸다. 목록에 없는 이름이면 기본(`AAF_FABRIX_MODEL_ID`)으로 간다.
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## 돌리기
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```bash
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cd /www/ABAP_INDEXING && set -a; . ./.env; set +a
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# 소스 수집 파일을 data/raw/*.txt 로 넣은 뒤
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.venv/bin/python -m ingest.normalize # Stage 1 — LLM 없음
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.venv/bin/python -m parser.run # Stage 2 — LLM 없음
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.venv/bin/python -m index.loader # Stage 4
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# Stage 3 — 먼저 작게. 프로그램 하나 unit 3개로 게이트웨이·JSON 응답이 되는지
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.venv/bin/python -m summarize.runner --llm api --program <프로그램명> --limit 3
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.venv/bin/python -m summarize.jobs stats # failed 없는지
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# 되면 전량 (nohup 으로, 며칠 걸릴 수 있음)
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nohup .venv/bin/python -m summarize.runner --llm api > logs/summarize.log 2>&1 &
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.venv/bin/python -m index.loader --force # 조각 반영
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nohup .venv/bin/python -m query.api > logs/query.log 2>&1 & # :8100 — CodeAssist 툴이 붙음
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curl -s http://127.0.0.1:8100/health
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```
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## 먼저 확인할 것 3개 (안 되면 여기서 걸림)
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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).
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확인: 위 `--limit 3` 실행에서 400 나오는지.
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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.
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3. **한글 출력.** 컨테이너 로케일이 ASCII 라 파이썬이 한글 찍다 죽는다 → 모든 실행 앞에 `PYTHONUTF8=1` (CodeAssist 도 그렇게 띄움).
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## 하지 말 것
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- `LLM_BASE_URL` 에 FabriX 주소 직접 넣기 — 401.
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- `LLM_MODEL` 에 Gemma(605/580) — 텍스트 요약에 이미지 모델 쓸 이유 없고 30~100배 느림.
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- -13 의 게이트웨이(8918) 로 붙기 — 컨테이너 간 통신 금지. -12 안의 8080 만.
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## 끝나면
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`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.
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