Rust 및 LangChain을 이용한 SurrealDB 기반 의료 챗봇 구축 가이드: GraphRAG 활용

핵심 기술

이 글은 Rust와 LangChain 라이브러리를 SurrealDB와 연동하여 GraphRAG(Retrieval Augmented Generation) 기반의 의료 챗봇을 구축하는 방법을 소개합니다. SurrealDB를 벡터 스토어로 활용하고, LangChain의 임베딩 및 유사도 검색 기능을 통해 사용자의 증상에 대한 치료법을 추천하는 시스템을 구현합니다.

기술적 세부사항

• 개발 환경 설정: cargo new medical_bot 명령어를 사용하여 Rust 프로젝트를 생성하고, langchain-rust, surrealdb, serde 등 필요한 의존성을 Cargo.toml에 추가합니다.
• 데이터 구조: YAML 파일에 정의된 증상 및 치료법 정보를 Rust의 SymptomCategory 및 Symptom 구조체로 파싱합니다.
• LangChain Document: 증상 설명과 치료법을 page_content로, 기타 치료법을 metadata로 포함하는 Document 객체를 생성합니다.
• SurrealDB 연동: surrealdb 크레이트를 사용하여 SurrealDB 인스턴스를 메모리 또는 파일 기반으로 초기화하고, 네임스페이스 및 데이터베이스를 설정합니다.
• 임베더 선택: OpenAiEmbedder 또는 MistralAIEmbedder를 사용하여 텍스트를 벡터로 변환합니다. (MistralAI 사용 시 mistralai feature 활성화)
• Vector Store 초기화: StoreBuilder를 사용하여 SurrealDB를 벡터 스토어로 설정하고, 선택한 임베더와 벡터 차원(OpenAI: 1536, MistralAI: 1024)을 지정합니다. Arc를 사용하여 비동기 작업으로 문서를 추가합니다.
• 문서 추가: add_documents 메서드를 통해 생성된 Document들을 SurrealDB 벡터 스토어에 비동기적으로 추가합니다.
• 유사도 검색: 사용자의 쿼리를 받아 .similarity_search 메서드를 통해 SurrealDB에서 가장 유사한 문서를 검색합니다. 이때, 반환할 문서 수(k)와 최소 유사도 점수(score_threshold)를 지정할 수 있습니다.
• 결과 출력: 검색된 문서에서 치료법을 추출하여 사용자에게 제시합니다.

개발 임팩트

• Rust의 성능과 SurrealDB의 유연성, LangChain의 LLM 통합 기능을 활용하여 효율적이고 강력한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
• 적은 양의 데이터로도 효과적인 RAG 시스템을 구현하여 LLM의 할루시네이션을 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다.
• 다양한 LLM 임베딩 모델을 쉽게 전환하며 사용할 수 있어 실험 및 최적화에 용이합니다.
• 의료 분야 외에도 다양한 도메인에서 질의응답 시스템, 추천 시스템 등에 적용 가능합니다.

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톤앤매너

이 글은 Rust 및 SurrealDB 개발자를 대상으로 기술적인 구현 방법과 코드 예제를 상세하게 제공하며, 전문적이고 실용적인 톤을 유지합니다.