문제점 (고통지수: 7/10)

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 구축할 때, 문서 변환부터 벡터 DB 로드까지 여러 도구를 조합해야 하는 번거로움이 있습니다.

실제 사례:

  • PDF를 마크다운으로 변환하는 도구 따로
  • 청킹 로직 직접 구현
  • 임베딩 API 호출 코드 작성
  • pgvector 스키마 설계 및 로드 스크립트 작성
  • 각 단계 연결하는 글루 코드 유지보수

빈도: RAG 프로젝트 시작 시마다 (수시)

특히 인디해커나 소규모 팀에서 RAG 기반 AI 기능을 추가하려면, 본격적인 개발 전에 파이프라인 구축에만 며칠을 소비하게 됩니다.

타겟 시장

주요 타겟:

  • AI/LLM 기반 앱 개발자
  • RAG 시스템 구축 스타트업
  • 기업 내부 문서 검색 시스템 구축팀
  • AI 에이전트 개발자

시장 규모:

  • TAM(전체 시장): $82.1B (LLM 시장, 2033 예상)
  • RAG/Vector DB 시장: 연 30%+ 성장
  • Edge AI 배포: 27.25% CAGR

고객 특성:

  • LLM/AI 기술에 익숙
  • 빠른 프로토타이핑 선호
  • 인프라 관리 부담 최소화 원함
  • Postgres 이미 사용 중인 경우 많음

솔루션 제안

핵심 기능:

  1. 원스텝 파이프라인

    ragpipe ingest ./docs --db postgres://... --embed openai
    • 문서 → 마크다운 → 청킹 → 임베딩 → DB 로드 자동화

  2. 다양한 문서 형식 지원

    • PDF, DOCX, HTML, Notion export
    • 코드 파일 (주석 추출)
    • 웹페이지 크롤링

  3. 유연한 설정

    • 청킹 전략 선택 (문단, 토큰, 시맨틱)
    • 임베딩 모델 선택 (OpenAI, Cohere, 로컬)
    • 메타데이터 커스텀

  4. Postgres/pgvector 최적화

    • 자동 스키마 생성
    • 인덱스 최적화
    • 증분 업데이트 지원

경쟁 분석

경쟁사포지션가격약점
LlamaIndex프레임워크오픈소스학습 곡선 높음, 코드 필요
Unstructured.io문서 파싱API 과금파싱만, 파이프라인 아님
LangChain프레임워크오픈소스복잡함, 글루 코드 여전히 필요

차별화 포인트:

  • 코드 없이 CLI만으로 완전한 파이프라인
  • Postgres/pgvector 네이티브 (별도 벡터 DB 불필요)
  • 설정 파일 하나로 재현 가능한 파이프라인
  • 5분 내 RAG 시스템 부트스트랩

MVP 개발 계획

개발 기간: 6주

Week 1-2: 문서 파싱

  • PDF/DOCX 파서 통합 (PyMuPDF, python-docx)
  • 마크다운 정규화
  • 메타데이터 추출

Week 3: 청킹 엔진

  • 토큰 기반 청킹
  • 오버랩 설정
  • 시맨틱 청킹 (선택)

Week 4: 임베딩 통합

  • OpenAI API 연동
  • 로컬 모델 지원 (sentence-transformers)
  • 배치 처리 최적화

Week 5: DB 로드

  • pgvector 스키마 자동 생성
  • 증분 업데이트 로직
  • 인덱스 최적화

Week 6: CLI 및 런칭

  • CLI 인터페이스 완성
  • 설정 파일 형식 정의
  • 문서 및 예제

기술 스택 제안:

  • Runtime: Python (Typer CLI)
  • 파싱: Docling, PyMuPDF
  • 임베딩: OpenAI API, sentence-transformers
  • DB: PostgreSQL + pgvector

수익 모델

가격 구조:

플랜가격기능
Open Source무료CLI, 기본 기능
Pro$39/mo클라우드 파싱, 대용량 지원
Team$99/mo팀 협업, 스케줄링, 모니터링

수익 예상:

  • 첫 해 목표: $4K MRR
  • 100명 유료 고객 (평균 $40/mo)
  • 클라우드 파싱 서비스로 차별화

성장 전략:

  • AI/LLM 커뮤니티 마케팅
  • RAG 튜토리얼 컨텐츠 제작
  • Supabase, Neon 등과 파트너십

리스크와 도전

기술적 리스크:

  • 다양한 문서 형식의 파싱 품질
  • 임베딩 API 비용 (사용자 부담)

시장 리스크:

  • LlamaIndex, LangChain이 비슷한 CLI 출시 가능
  • Supabase 등이 빌트인 기능 제공 가능

운영 리스크:

  • 문서 파싱 엣지 케이스 대응
  • 다양한 Postgres 환경 호환성

완화 전략:

  • CLI에 집중 (프레임워크와 차별화)
  • Postgres 생태계 깊은 통합
  • 빠른 이터레이션

추천 이유

점수: 89/100

  1. 성장하는 시장: RAG/LLM 시장 폭발적 성장
  2. 명확한 고통점: RAG 파이프라인 구축의 반복 작업
  3. 합리적인 MVP 기간: 6주로 핵심 기능 완성
  4. 선호 도메인: data_mgmt, productivity 영역
  5. Postgres 친화: 이미 사용 중인 DB 활용
  6. 글로벌 타겟: AI 개발자 글로벌 커뮤니티

RAG 시스템 구축의 진입 장벽을 낮추는 실용적인 도구입니다.