RAG 기반 맞춤형 AI 어시스턴트 'Juci' 구축: Llama 3.1, Qdrant, LangChain 활용 사례

핵심 기술: 특정 도메인 지식에 대한 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 아키텍처를 활용한 대화형 AI 어시스턴트 개발 사례를 상세히 다룹니다. 로컬 LLM, 벡터 데이터베이스, 그리고 오케스트레이션 프레임워크를 조합하여 데이터 주권과 커스터마이징을 극대화하는 접근 방식이 특징입니다.

기술적 세부사항:
* 코어 LLM: Llama 3.1 8B를 Ollama를 통해 로컬 환경에서 서빙하여 데이터 독립성과 보안을 확보합니다.
* 임베딩 모델: mixedbread-ai/mxbai-embed-2d-large-v1을 Hugging Face를 통해 사용하여 텍스트를 고차원 벡터로 변환합니다.
* 벡터 데이터베이스: Qdrant를 사용하여 임베딩 벡터를 저장하고 코사인 유사도 기반의 저지연 검색을 수행합니다.
* 오케스트레이션 프레임워크: LangChain을 사용하여 문서 로딩(DataFrameLoader, DirectoryLoader), 텍스트 분할(RecursiveCharacterTextSplitter with chunk_size=500, chunk_overlap=100), Qdrant 및 Ollama 연동 등 전체 파이프라인을 추상화하고 관리합니다.
* 데이터 관리: Qdrant에 chatbot (FAQ) 및 blog (TJAP 뉴스/콘텐츠) 두 개의 컬렉션을 분리하여 저장하고, inserirNovosArquivos 함수를 통해 변경된 문서만 식별하여 점진적으로 업데이트하는 효율적인 메커니즘을 구현합니다.
* RAG 파이프라인: 사용자 쿼리 시 custom_prompt 함수를 통해 chatbot (k=5) 및 blog (k=15) 컬렉션에서 관련 청크를 검색하고, 이들을 종합하여 LLM 프롬프트에 주입합니다. 프롬프트에는 페르소나 엔지니어링 및 가드레일(TJAP 외 주제 답변 금지 등)이 포함됩니다.
* 실행 환경: Python의 socket 모듈을 사용한 TCP 서버를 통해 사용자 상호작용을 관리합니다.

개발 임팩트:
* 정확성 및 신뢰성 향상: LLM의 환각(hallucination)을 줄이고 특정 도메인에 대한 사실 기반의 정확한 답변을 제공합니다.
* 데이터 주권 및 보안 강화: 민감한 데이터를 외부 API 의존 없이 로컬 환경에서 안전하게 처리합니다.
* 비용 효율성: 상용 LLM API 사용 비용을 절감합니다.
* 효율적인 지식 베이스 관리: 점진적 업데이트 방식으로 데이터 동기화 시간과 컴퓨팅 자원을 크게 절약합니다.

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