KURE를 활용하여 AI 하네스 만들기 단계
생성일 : 2026.10.07 13:45 / 수정일 : 2026.10.07 13:45
- 개인 PC에 KURE를 다운로드한 뒤 Docker로 패키징해, Render 무료 플랜에 모델 파일(약 2.2 GB)을 올리지 못해도 로컬에서 실행하도록 한다.
- Docker 컨테이너 안에서 FastAPI를 실행해 /embed 엔드포인트를 제공하고, KURE는 텍스트를 벡터로 변환하는 모델이다.
- 사용자 앱이 NestJS (Render)를 통해 터널을 거쳐 개인 PC의 Docker 컨테이너에 텍스트를 보내면 KURE가 벡터를 반환하고, 이 벡터는 Neon에 저장된다.
Docker / 임배딩 KURE / pcvector
각 역할
개인 PC에 KURE를 다운 받고, Docker로 올린다.
개인 PC : 모델을 실제로 실행할 컴퓨터 (자원 제공)
임베딩 모델 파일이 커서 (약 2.2 GB) Render 무료 플랜에 올릴 수가 없다.
그래서 개인 PC에서 실행하고, 그걸 Docker로 포장한다.
KURE : 텍스트 -> 벡터 변환을 하는 모델 파일
Docker : 모델을 돌리는 코드와 환경을 포장 및 실행하는 방법
Fast API : 컨테이너 안에서
/embed요청을 받는 창구
Dokcer는 올리는 것이 아니라, PC위에 서버 환경을 깔끔하게 실행하는 도구. Dokcer가 없어도 개인 PC에 KURE를 돌릴 수 있다. Docker는 그럴 환경 꼬임 없이 편하게 해주는 선택지 일뿐.
전체 그림
[사용자 앱] → [NestJS (Render)] → 터널 → [내 PC: Docker 컨테이너 { FastAPI + KURE }]
↓
[Neon: 벡터 저장]KURE는 나의 개인 PC의 Docker 컨테이너 안에서 서버가 돌아간다. 앱은 그 서버에 텍스트를 보내 벡터를 받아쓴다.