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README.md

@@ -9,33 +9,25 @@ app_file: app.py
 pinned: false
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-# Megumin Chatbot Spec
-
-## 개요
+# Megumin RAG Chat
 
 메구밍 페르소나로 대화하는 Gradio 기반 챗봇입니다.  
-Google ADK Agent를 사용하며, 답변 전에 RAG로 유사 사례를 찾아 말투와 설정을 참고합니다.
+Google ADK를 사용하며, 메구밍 스타일 데이터와 나무위키 기반 설정 데이터를 함께 검색해 답변합니다.
 
-## 핵심 구성
+## 핵심 요약
 
 - LLM: `gemini-3.1-flash-lite-preview`
 - Agent: Google ADK `LlmAgent`
-- UI: Gradio
 - 검색: Gemini Embedding + FAISS
-- 세션: `InMemorySessionService`
-
-## 동작 방식
-
-1. 사용자의 질문이 들어오면 Agent가 RAG tool을 호출합니다.
-2. 질문 임베딩을 기준으로 FAISS에서 유사 사례 top-3를 찾습니다.
-3. 검색된 답변 사례와 현재 질문을 함께 참고해 메구밍 페르소나로 응답합니다.
-4. 멀티턴 대화에서는 최근 6턴을 유지하고, 그 이전 내용은 짧은 요약으로 압축합니다.
+- UI: Gradio
+- 데이터: 스타일/페르소나용 + 사실/설정용 이중 RAG
 
-## 데이터 구성
+## 현재 특징
 
-- `megumin_qa_dataset.json`: 원본 Q/A 데이터셋
-- `megumin_questions.faiss`: 질문 임베딩 인덱스
-- `megumin_questions_meta.json`: 인덱스와 원문 레코드 매핑 정보
+- 메구밍 페르소나 유지
+- 의미 있는 질문마다 RAG tool 호출
+- 스타일 사례 top-3 + 사실 사례 top-3 동시 참고
+- 최근 6턴 유지, 그 이전은 짧은 요약으로 압축
 
 ## 실행
 
@@ -43,46 +35,55 @@ Google ADK Agent를 사용하며, 답변 전에 RAG로 유사 사례를 찾아
 python app_gradio.py
 ```
 
-Spaces 진입점:
+Hugging Face Spaces 진입점:
 
 ```bash
 python app.py
 ```
 
-## 필수 환경변수
+## Hugging Face 배포
 
-- `GOOGLE_API_KEY`: Gemini API 키
-- `HF_TOKEN`: private dataset repo를 읽을 때 필요
+Spaces에서는 앱 코드와 데이터셋 repo를 분리해서 사용합니다.
 
-권장:
+앱 repo에는 보통 아래만 올리면 됩니다.
 
-```env
-GOOGLE_API_KEY=your_gemini_api_key
-```
+- `app.py`
+- `app_gradio.py`
+- `megumin_agent/`
+- `scripts/`
+- `docs/`
+- `requirements.txt`
+- `README.md`
 
-## 인덱스 생성
+dataset repo에는 아래 파일들을 올리면 됩니다.
 
-원본 JSON에서 FAISS 인덱스를 만들려면:
+- `megumin_qa_dataset.json`
+- `megumin_questions.faiss`
+- `megumin_questions_meta.json`
+- `namuwiki_qa.json`
+- `namuwiki_questions.faiss`
+- `namuwiki_questions_meta.json`
 
-```bash
-python scripts/build_faiss_index.py
-```
+Spaces 런타임은 dataset repo에서 위 파일들을 내려받아 사용합니다.
 
-## 나무위키 QA 변환
+필수 Secret:
 
-선별한 나무위키 문서를 QA JSON으로 변환하려면:
+- `GOOGLE_API_KEY`
+- `HF_TOKEN` (private dataset repo 사용 시)
+
+## 인덱스 생성
 
 ```bash
-python scripts/crawl_namuwiki_to_qa.py --title 메구밍 --title 카즈마
+python scripts/build_faiss_index.py
 ```
 
-변환 규칙:
+이 스크립트는 아래 두 인덱스를 함께 생성합니다.
 
-- `question`: 질문형이 아니라 검색용 소제목 요약
-- `answer`: 약 200자 내외의 중립 요약
-- chunk overlap: 1~2문장
-- 표/이미지 제외
+- 스타일 데이터 인덱스
+- 나무위키 데이터 인덱스
 
-## 배포 메모
+## 주요 문서
 
-Hugging Face Spaces에서는 dataset repo에서 JSON, FAISS, metadata를 런타임에 내려받아 사용합니다.
+- [ADK 개요](docs/Google-ADK.md)
+- [데이터 수집 명세](docs/data-collection-spec.md)
+- [Agent 구조 명세](docs/agent-architecture.md)