RAG 에이전트 개발: Neuron ADK 사용 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
PHP 개발자 및 AI 에이전트 구축에 관심 있는 기술자
핵심 요약
- RAG(Retrieval Augmented Generation)은 LLM(Generative AI)에 외부 정보 검색 기능을 결합하여 실시간/특정 데이터에 접근할 수 있도록 하는 기술
- Embedding을 통해 문서와 질문의 벡터 공간 유사도를 계산하여 관련 정보를 추출
- Neuron ADK는 벡터 저장소, 임베딩 제공자, LLM 제공자를 통합해 RAG 에이전트 개발을 간소화
- PHP 개발자는
NeuronAI\RAG\RAG클래스를 확장하여 커스텀 에이전트 구현 가능
섹션별 세부 요약
1. RAG 기초 개념
- RAG(Retrieval Augmented Generation)은 LLM의 한계(훈련 데이터 외 정보 접근 불가)를 해결하기 위해 외부 정보 검색을 결합한 기술
- 3가지 핵심 구성 요소: Generative AI, External 정보 검색, Vector Database
- 문제 해결: LLM이 접근할 수 없는 내부 문서, 실시간 데이터, 특수 정보 처리
2. Embedding과 벡터 공간
- Embedding은 텍스트/이미지 등 데이터를 수치 벡터로 변환한 수학적 표현
- 유사한 개념은 벡터 공간에서 가까운 위치를 가지므로, 문서와 질문의 유사도 검색 가능
- 예시: "연결 문제 해결 방법?" 질문에 네트워크 문제, 인증 실패, 서버 타임아웃 관련 문서 자동 추출
3. 벡터 데이터베이스 역할
- Traditional Database는 구조화된 데이터에 적합하지만, 벡터 데이터베이스는 임베딩 벡터 저장 및 유사도 검색에 최적화
- Neuron ADK 사용 시 100만 개 이상 문서에 대한 초속 검색 가능
- 에이전트는 일반적인 대답 대신 기업 내부 정책, 고객 이력, 특수 정보를 기반으로 대답
4. RAG 구현 과정
- 5단계 프로세스:
- 문서 분할(Chunking)
- 임베딩 생성(Embedding Generation)
- 벡터 저장소에 저장(Vector Store)
- semantic search 기능 구현
- 검색/생성 프로세스 통합
- Neuron ADK는 복잡한 통합 작업을 처리하여 개발자에게 비즈니스 로직 초점 제공
5. 코드 예제 및 구현
- 필수 의존성 설치:
composer require inspector-apm/neuron-ai - RAG 클래스 확장:
NeuronAI\RAG\RAG클래스를 상속하여 LLM 제공자, 임베딩 제공자, 벡터 저장소 설정 - 예제 코드:
```php
class MyChatBot extends RAG
protected function provider(): AIProviderInterface {
return new Anthropic(key: 'ANTHROPIC_API_KEY', model: 'ANTHROPIC_MODEL');
}
```
- 문서 로딩:
FileDataLoader를 통해README.md파일의 정보를 임베딩 생성 및 벡터 저장소에 저장
결론
- RAG 에이전트 구현 시 임베딩 모델 선택, 문서 분할 전략, 벡터 저장소 성능을 고려해야 함
- Neuron ADK는 PHP 개발자가 복잡한 AI 기술을 간편하게 적용할 수 있도록 도구와 패턴 제공
- 실무 적용 팁: 문서 로딩 및 저장 프로세스를 별도 명령어로 실행하여 에이전트 성능 최적화