Trieve를 활용한 Agentic RAG 구축: LLM이 스마트하게 데이터에 접근하는 방법

핵심 기술

Agentic Retrieval Augmented Generation (RAG)은 LLM이 자체적인 판단 하에 언제, 어떻게 커스텀 데이터를 검색할지 결정하도록 함으로써 AI 애플리케이션의 성능을 혁신합니다. Trieve는 이러한 Agentic RAG 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있는 솔루션을 제공하며, 고급 OCR(Chunkr 사용) 및 LLM의 자율적인 데이터베이스 쿼리 능력을 활용합니다.

기술적 세부사항

• Agentic RAG 구현: LLM에게 도구(데이터베이스 검색) 사용 시점과 방법을 명확히 지시하여 자율성을 부여합니다.
• Trieve SDK 활용: Node.js 환경에서 Trieve SDK를 사용하여 Agentic RAG 파이프라인을 설정합니다.
  • API 키, 데이터셋 ID, 조직 ID 설정을 통한 Trieve 클라이언트 초기화.
  • 데이터셋의 server_configuration 업데이트를 통해 LLM의 검색 도구 사용 방식을 정의합니다.
    • SYSTEM_PROMPT: LLM에게 검색 도구 사용을 최우선으로 지시하는 기본 프롬프트.
    • TOOL_CONFIGURATION.query_tool_options: 검색 도구의 tool_description과 query_parameter_description을 구체화하여 LLM이 효과적인 검색 쿼리를 생성하도록 유도.
• Chunkr를 이용한 PDF 처리: Trieve의 Chunkr 서비스를 사용하여 PDF 파일에서 텍스트와 메타데이터를 추출하고, 고급 OCR 기능을 통해 문서 레이아웃, 테이블, 이미지를 효과적으로 처리하여 고품질의 청크를 생성합니다.
  • uploadFile API에 chunkr_create_task_req_payload: {}를 전달하여 Chunkr 처리를 활성화합니다.
  • base64_file, file_name, group_tracking_id (비동기 처리 상태 추적용)를 포함한 파일 업로드.
• Agentic 질문 수행:
  • createTopic API를 사용하여 대화 스레드를 생성합니다.
  • createMessage API에서 use_agentic_search: true 및 적절한 LLM 모델(예: o3, c3.5s, gpro)을 지정하여 Agentic RAG 질의를 시작합니다.

개발 임팩트

• LLM의 정보 검색 능력을 향상시켜 더욱 정확하고 최신 정보 기반의 응답 생성 가능.
• 커스텀 데이터에 대한 LLM의 접근성을 높여 다양한 산업 분야에 적용 가능한 AI 솔루션 개발 용이.
• LLM이 스스로 데이터를 탐색하고 판단하게 함으로써, 단순 질의응답을 넘어선 복잡한 문제 해결 능력 강화.
• OCR 및 파일 처리 기능 통합으로 비정형 데이터(PDF 등)를 AI 모델이 활용 가능한 형태로 쉽게 변환.

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