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@@ -11,24 +11,24 @@ pinned: false
 
 # Megumin RAG Chat
 
-메구밍 페르소나로 대화하는 Gradio 기반 챗봇입니다.  
-Google ADK를 사용하며, 메구밍 스타일 데이터와 나무위키 기반 설정 데이터를 함께 검색해 답변합니다.
+메구밍과 직접 대화하는 느낌으로 만든 캐릭터 챗봇입니다.  
+메구밍의 말투와 감정선을 유지하면서, 코노스바 설정 정보와 유사 대화 사례를 함께 참고해 답합니다.
 
-## 핵심 요약
+## 바로 써보기
 
-- LLM: `gemini-3.1-flash-lite-preview`
-- Agent: Google ADK `LlmAgent`
-- 검색: Gemini Embedding + FAISS
-- UI: Gradio
-- 데이터: 스타일/페르소나용 + 사실/설정용 이중 RAG
+이런 질문으로 시작해보세요.
 
-## 현재 특징
+- 메구밍, 카즈마 씨를 어떻게 생각하십니까?
+- 폭렬마법을 가르쳐 준 사람은 누구인가요?
+- 아쿠아의 세이크리드 브레이크 스펠이 무엇인지 설명해 주세요.
+- 홍마족다운 자기소개를 한 번 들려주시겠습니까?
 
-- 메구밍 페르소나 유지
-- 의미 있는 질문마다 RAG tool 호출
-- 스타일 사례 top-3 + 사실 사례 top-3 동시 참고
-- question 인덱스와 question+answer 인덱스를 함께 검색
-- 최근 6턴 유지, 그 이전은 짧은 요약으로 압축
+## 이 Space의 특징
+
+- 메구밍 페르소나 기반 대화
+- 설정 RAG + 스타일 RAG 동시 사용
+- question 인덱스와 question+answer 인덱스를 함께 쓰는 FAISS 검색
+- Gradio 기반 PC용 체험 페이지
 
 ## 실행
 
@@ -42,11 +42,9 @@ Hugging Face Spaces 진입점:
 python app.py
 ```
 
-## Hugging Face 배포
-
-Spaces에서는 앱 코드와 데이터셋 repo를 분리해서 사용합니다.
+## Hugging Face 구성
 
-앱 repo에는 보통 아래만 올리면 됩니다.
+앱 repo:
 
 - `app.py`
 - `app_gradio.py`
@@ -56,7 +54,7 @@ Spaces에서는 앱 코드와 데이터셋 repo를 분리해서 사용합니다.
 - `requirements.txt`
 - `README.md`
 
-dataset repo에는 아래 파일들을 올리면 됩니다.
+dataset repo:
 
 - `megumin_qa_dataset.json`
 - `megumin_questions.faiss`
@@ -67,26 +65,14 @@ dataset repo에는 아래 파일들을 올리면 됩니다.
 - `namuwiki_question_answer.faiss`
 - `namuwiki_questions_meta.json`
 
-Spaces 런타임은 dataset repo에서 위 파일들을 내려받아 사용합니다.
-
 필수 Secret:
 
 - `GOOGLE_API_KEY`
-- `HF_TOKEN` (private dataset repo 사용 시)
-
-## 인덱스 생성
-
-```bash
-python scripts/build_faiss_index.py
-```
-
-이 스크립트는 아래 두 인덱스를 함께 생성합니다.
+- `HF_TOKEN`
 
-- 스타일 데이터 인덱스
-- 나무위키 데이터 인덱스
+## 문서
 
-## 주요 문서
-
-- [ADK 개요](docs/Google-ADK.md)
+- [ADK 정리](docs/Google-ADK.md)
 - [데이터 수집 명세](docs/data-collection-spec.md)
 - [Agent 구조 명세](docs/agent-architecture.md)
+