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GraphRAG on M4: 환경과 커뮤니티 검출 배치 임계
Python 3.11 가상환경에 GraphRAG CLI를 두고 output/·cache/를 로컬 SSD에 고정하세요. 임베딩은 게이트 뒤 OpenAI 호환 또는 로컬 RAG 결정 매트릭스의 bge-m3 배치 표를 따릅니다.
| 단계 | 24GB M4 | 32GB M4 | 퓨즈 신호 |
|---|---|---|---|
| 임베딩 배치 | 16~32 | 32~64 | RSS > 18GB 3회 |
| 커뮤니티 검출 배치 | 4~8 | 8~16 | 단계 > 40분 |
| 쿼리 동시 | 1 | 2 | p95 > 90초 |
openclaw onboard: 게이트 토큰·도구·아웃바운드 도메인 화이트리스트
openclaw onboard로 루프백 게이트를 등록한 뒤 인덱스 스킬에는 graph_index_write·vector_upsert만, 쿼리 스킬에는 graph_query·vector_search만 허용하는 이중 프로필을 씁니다.
# settings.yaml 발췌
tools:
allow: [graph_index_write, vector_upsert, graph_query, vector_search]
egress:
allow_hosts: [api.openai.com, YOUR_LLM_HOST, YOUR_VECTOR_HOST]인덱스·쿼리 타임아웃 퓨즈와 재시도 템플릿
전체 인덱스는 45분, 단일 커뮤니티 묶음은 12분, 대화형 쿼리는 90초에서 서킷을 엽니다. 재시도는 최대 3회·지수 백오프 상한 120초입니다.
retry:
max_attempts: 3
backoff: exponential
cap_seconds: 120
fuse:
index_wall_seconds: 2700
query_seconds: 90재현 절차 (5+1)
- 원격 M4에 GraphRAG·OpenClaw 2026.5.x를 설치하고
openclaw doctor로 경고를 없앱니다. - 소형 코퍼스로 임베딩·커뮤니티 배치를 스윕해 표의 한 칸을 고릅니다.
- 게이트 베어러·도구 allowlist·egress 도메인을 분리 파일에 두고 chmod 0400을 적용합니다.
- 인덱스·쿼리 Job에 fuse·retry YAML을 주입하고 워커는 게이트 URL만 바라보게 합니다.
- 실패 시
circuit·stage·correlation_id·retry_after_msJSON만 CI에 올립니다. - LiteLLM 라우팅 글과 병행해 다중 임베딩 모델 별칭을 맞춥니다.
실패 요약을 PR·CI로 회신
GitHub Actions는 fail-summary.json을 아티팩트로 업로드하고 PR 봇은 동일 스키마로 코멘트합니다. 원문 청크·프롬프트는 게이트 감사 로그에만 둡니다. 지식베이스 팀은 실패 단계가 임베딩인지 커뮤니티 검출인지 쿼리인지 라벨만으로도 재현 우선순위를 정할 수 있습니다.
embedding OOM FAQ
배치를 줄여도 OOM이면? mmap 캐시를 끄고 커뮤니티 검출 배치를 함께 절반으로 내리세요.
로컬 임베딩 vs API? 야간 대량 인덱스는 로컬, 주간 쿼리는 게이트 뒤 API가 흔한 분할입니다.
벡터 쓰기를 쿼리에 열어도 되나? 아니요. 쓰기는 인덱스 스킬 전용이 안전합니다.
인용 가능한 운영 한도
- 24GB M4: 임베딩 배치 32·커뮤니티 8·인덱스 벽시계 45분
- 게이트 egress: 임베딩·LLM·벡터 호스트 3개만 허용
- 실패 봉투 필드: stage·correlation_id·retry_after_ms만
다음 행동·내연 링크
청크·벡터 쿼터는 Mac 로컬 RAG 결정 매트릭스를, 다중 모델 라우팅은 LiteLLM Proxy 글을 보세요. 홈·구매·요금은 로그인 없이 열립니다.