검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 데모에서는 문서를 읽고 검색 단위 조각 (Chunk)으로 나눈 뒤 벡터 표현 (Embedding)을 저장하면 작업이 끝난 것처럼 보입니다.운영 환경에서는 같은 수집 작업이 반복됩니다.Worker가 Vector 저장 뒤 응답을 받기 전에 종료됩니다.Scheduler와 사용자의 수동 재처리가 동시에 실행됩니다.원본 문서가 수정됩니다.문서 해석기 (Parser) 또는 문서 분할기 (Chunker) 설정이 바뀝니다.Embedding 모델이 교체됩니다.삭제된 문서의 예전 Chunk가 검색됩니다.같은 파일이 다른 이름이나 경로로 다시 들어옵니다.이 상황에서 매 실행마다 새 UUID를 만들고 Vector Database에 insert..