RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 활용한 사내 맞춤형 AI 답변 시스템 구축 가이드

핵심 기술

최신 AI 기술, 특히 생성 모델의 한계점을 극복하고 조직 내부의 고유한 데이터를 활용하여 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처와 구현 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항

• AI 챗봇의 활용: 생산성 향상을 위해 AI 챗봇 활용이 권장되지만, 일반적인 모델은 공개 데이터로 학습되어 사내 정보를 알지 못합니다.
• 사내 정보 통합 방안: 일반 모델에 사내 데이터를 통합하는 두 가지 주요 방식:
  • Fine-tuning: 리소스 집약적이며 정보 변경 시 비효율적입니다.
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): 기본 생성 모델을 유지하고, 질의 시점에 관련 문서를 검색하여 컨텍스트로 제공하는 방식입니다.
• RAG 작동 방식:
  • 사용자 질문 시 내부 지식 소스 검색
  • 가장 관련성 높은 콘텐츠 검색 및 챗봇에 컨텍스트로 제공
  • 정확하고 최신 정보 기반 답변 제공 및 정보 출처 추적 가능
• 구현 예시 (Gemini API):
  • gemini API를 활용한 RAG 로직 예제 코드 제공 (질문, 컨텍스트 문서 입력)
  • 사내 정보(예: 개인 프로필)를 포함한 컨텍스트 문서를 활용하여 특정 인물에 대한 정보를 정확하게 답변하는 예시 시연
• 데이터 전처리:
  • PDF, Word 등 다양한 파일 형식의 문서를 텍스트로 로드
  • RecursiveCharacterTextSplitter 등을 사용하여 문서를 관리 가능한 크기의 청크(chunk)로 분할
• 벡터화 및 저장:
  • 분할된 텍스트 청크를 임베딩 모델을 사용하여 vector(수치적 표현)로 변환
  • Vector DB에 저장하여 효율적인 유사도 검색 수행

개발 임팩트

• 사내 지식 기반의 정확하고 신뢰성 있는 질의응답 시스템 구축
• 일반 생성 모델의 정보 한계 극복 및 조직 특화 정보 활용
• Fine-tuning 대비 효율적이고 유연한 업데이트 가능
• 정보의 투명성 확보 (출처 추적)

커뮤니티 반응

(해당 내용은 원문에 커뮤니티 반응에 대한 언급이 없어 생략합니다.)

톤앤매너

AI 기술의 최신 동향과 실무적 구현 방안을 개발자 관점에서 명확하고 전문적인 톤으로 설명합니다.