코딩 없이 Ollama와 BladePipe로 완전한 프라이빗 RAG 서비스 구축하기

핵심 기술: 본 문서는 기업 환경에서 민감한 데이터 유출 위험 없이, 안전하고 제어 가능한 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 서비스를 구축하는 방법을 안내합니다. 특히, Ollama를 활용한 로컬 모델 배포와 BladePipe의 No-code 솔루션을 통해 엔드투엔드 통합 및 데이터 통제력을 확보하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:
* 기업용 RAG의 특징:
* 완전한 프라이빗 스택 (모든 컴포넌트 로컬 또는 프라이빗 클라우드에서 실행)
* 다양한 데이터 소스 지원 (텍스트 파일 외 DB 등)
* 점진적 데이터 동기화
* 통합된 도구 호출 (SQL 쿼리, 함수 호출, 워크플로우 실행 등)
* 구축 구성 요소:
* 로컬 모델 (Embedding & Reasoning): Ollama (예: deepseek-r1 모델)
* 로컬 벡터 스토리지: PostgreSQL + pgvector 확장
* RAG 서비스 구축 및 관리: BladePipe RagApi
* 구축 워크플로우 (No-code):
1. 데이터 소스 설정: SshFile, PostgreSQL, Ollama, BladePipe RagApi 연결 구성
2. 첫 번째 DataJob (Data Ingestion): SshFile (마크다운 파일) → PostgreSQL (벡터 포함) 데이터 로딩 및 임베딩
3. 두 번째 DataJob (API Publish): PostgreSQL → BladePipe RagApi 연동
4. API 테스트: curl 또는 CherryStudio를 통한 Q&A 테스트
* BladePipe RagApi의 장점:
* 두 가지 DataJob으로 RAG 서비스 구축 (문서 임포트 + API 발행)
* Zero-code 배포 및 구성 가능
* Top-K, 매치 임계값, 프롬프트 템플릿 등 조정 가능한 파라미터
* 다중 모델 및 플랫폼 지원 (DashScope, OpenAI, DeepSeek 등)
* OpenAI 호환 API 제공

개발 임팩트:
* 데이터 프라이버시 및 보안 강화: 민감한 기업 데이터를 외부 클라우드 모델이나 DB로 전송할 위험 제거
* 비즈니스 시스템과의 긴밀한 통합 및 자동화
* 신속한 RAG 서비스 구축 및 배포
* 개발 비용 및 복잡성 감소 (No-code 접근 방식)

커뮤니티 반응: 해당 콘텐츠는 특정 커뮤니티 반응을 직접적으로 언급하지 않으나, 기업 환경에서의 RAG 도입 및 보안 이슈에 대한 높은 관심도를 반영하고 있습니다.