빠른 시작 — 5단계로 RAG 앱 만들기
문서에 근거해 출처와 함께 답하는 RAG 앱을, rag-document-qa 템플릿으로 만듭니다.
1. 연결
hasa login --base-url https://<gateway-host> --api-key <API_KEY>
hasa templates list # rag-document-qa 가 보이는지 확인
2. AppSpec 작성
rag-app.yaml — 어떤 템플릿을, 어떤 모델로 채울지 선언합니다.
apiVersion: hasa.ai/v1alpha1
kind: AIApplication
metadata:
name: contract-review-assistant
displayName: 계약서 검토 도우미
spec:
templates:
- id: rag-document-qa
version: 1.0.0
models: # 템플릿의 required_models 역할에 실제 엔드포인트 바인딩
chat: qwen2.5-72b
embedding: bge-m3
reranker: bge-reranker-v2-m3
data: { source: file-upload, vectorStore: none }
features: { citations: true, streaming: true }
deployment: { target: docker-compose, environment: dev }
스키마: schema/app-spec.schema.json
3. 검증
hasa app validate rag-app.yaml
# ✓ 스키마 통과 · ✓ 참조 모델이 게이트웨이에 서빙 중인지 교차확인
4. 프로젝트 생성
hasa app generate rag-app.yaml -o ./contract-review-assistant
cd contract-review-assistant
python src/generated/demo.py # 샘플로 즉시 실행(E2E)
5. 맞춤 구현 → 배포
- 코딩 에이전트(Cursor·Claude Code·Codex)로 도메인 화면·업무 로직을
src/extensions/에 추가. 프로젝트의AGENTS.md를 먼저 읽게 하세요. - 배포:
hasa app deploy . # Dockerfile · docker-compose.yml 생성 docker compose up -d
끝입니다. AppSpec을 바꾸고 hasa app generate를 다시 돌리면, src/extensions/의 코드는 보존한 채
플랫폼 코드만 갱신됩니다.