LLM 기반 종목 코드 검색 시스템 구축: RAG와 Pinecone 활용 사례

핵심 기술

이 콘텐츠는 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 아키텍처를 활용하여 사용자의 텍스트 쿼리를 특정 종목의 티커 심볼로 매핑하는 시스템 구축 방법을 소개합니다. Hugging Face의 all-MiniLM-L6-v2 임베딩 모델과 Pinecone 벡터 데이터베이스를 사용하여 실용적인 예제를 제공합니다.

기술적 세부사항

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): LLM의 정보 검색 능력을 강화하기 위한 접근 방식
• 임베딩 모델: Hugging Face의 sentence-transformers 라이브러리를 활용한 all-Mini-LM-L6-v2 모델을 사용하여 텍스트 데이터를 벡터로 변환.
  • Cosine 유사도 측정, 384 차원의 Dense 벡터 사용.
• 벡터 데이터베이스: Pinecone을 사용하여 벡터를 저장하고 검색.
  • Pinecone 인덱스(테이블) 생성 및 API 키 설정.
  • 2MB 업서트 제한을 피하기 위한 배치(batch) 단위 데이터 업로드.
• 데이터 준비: CSV 파일 (crypto_mapppings.csv)을 로드하여 종목명(label)과 티커(text) 정보를 추출.
  • 티커, 종목명, 소문자 티커 등 다양한 별칭(alias)을 생성하여 맵핑.
  • 생성된 별칭을 임베딩하고, 각 임베딩에 대한 메타데이터(ticker, alias)를 포함하여 Pinecone에 저장.
• 쿼리 및 검색: 사용자 쿼리를 동일한 임베딩 모델로 벡터화하여 Pinecone 인덱스에 저장된 벡터와 비교.
  • 가장 유사한 벡터를 찾아 해당 메타데이터에서 종목 티커를 반환하는 get_stock_ticker 함수 구현.
• 환경 설정: .env 파일을 사용하여 Pinecone API 키를 안전하게 관리.
• 개발 환경: Jupyter 또는 Google Colab 사용 권장.

개발 임팩트

• LLM 기반 애플리케이션에서 외부 지식 기반을 효율적으로 통합하는 방법을 제시합니다.
• 자연어 질의를 통해 특정 데이터(이 경우 종목 티커)를 정확하게 추출하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
• RAG 아키텍처의 실제 구현 및 벡터 데이터베이스 활용에 대한 실질적인 이해를 높입니다.
• GPT API 직접 호출 대비 더 경량화된 AI 구현 방안을 제공합니다.

커뮤니티 반응

• 작성자는 RAG의 효과와 구현에 대해 깊은 만족감을 표현하며, 학습 곡선이 있음에도 불구하고 기존 LLM API 호출 방식보다 더 나은 접근 방식이라고 평가했습니다.
• 구체적인 예제 코드와 함께 자신의 GitHub 저장소를 공유하여 추가적인 질문이나 협업을 장려하고 있습니다.

톤앤매너

개발자를 대상으로 하는 기술 튜토리얼로서, 명확하고 실용적인 코드 예제와 함께 단계별 설명을 제공하며 전문적이고 긍정적인 톤을 유지합니다.