LLM 능력 확장을 위한 RAG 시스템 구축 가이드: 개인화된 챗봇 개발

핵심 기술

이 콘텐츠는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계인 '정적 지식'을 극복하고, 외부 데이터 소스를 통합하여 응답의 정확성과 관련성을 높이는 검색 증강 생성(RAG) 시스템 구축 방법을 안내합니다. 개인화된 챗봇 개발을 위한 실질적인 접근 방식을 제시합니다.

기술적 세부사항

• RAG 개념 설명: LLM의 외부 지식 검색 및 통합을 통한 답변 생성 방식 설명
• 벡터 데이터베이스의 필요성: 대규모 데이터 처리를 위한 임베딩 기반 검색의 효율성과 정확성 강조
• 기술 스택: Google Gemini API (임베딩 모델), Supabase (PostgreSQL 기반 벡터 스토리지), Langchain (데이터 처리 및 분할)
• RAG 시스템 흐름:
  1. 지식 업로드: 문서 분할, 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스 저장
  2. 사용자 쿼리 처리: 쿼리 임베딩 생성, 벡터 DB에서 유사한 문서 검색 (원문 텍스트 청크 추출)
  3. 응답 생성: 추출된 컨텍스트와 함께 쿼리를 LLM에 전달하여 최종 응답 생성
• Supabase 및 pgvector 설정:
  • pgvector 확장 기능 활성화
  • documents 테이블 생성 (content, metadata, embedding 컬럼 포함)
  • match_documents 검색 함수 정의 (코사인 유사도 기반 검색)
• 데이터 처리: Langchain의 RecursiveCharacterTextSplitter를 사용한 효율적인 텍스트 분할

개발 임팩트

RAG 시스템을 통해 개발자는 LLM이 접근할 수 있는 지식 범위를 확장하고, 특정 도메인이나 개인 데이터에 대한 맞춤형 응답을 생성하는 챗봇을 구축할 수 있습니다. 이는 AI 기반 서비스의 정확성과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

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톤앤매너

실무 경험을 바탕으로 RAG 시스템 구축 과정을 친절하게 안내하며, 기술적인 깊이와 함께 초심자를 위한 쉬운 설명과 코드 예제를 제공합니다.