RAG 챗봇을 45분 만에 구축하는 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 초보자 및 프로젝트 포트폴리오 구축을 원하는 사람들 (난이도: 초보자 친화적)
핵심 요약
- RAG 시스템의 핵심 흐름: 문서 분할 → 벡터 변환 → 벡터 저장 → 쿼리 임베딩 → 벡터 검색 → 문맥 조합 → LLM 생성
- 필수 도구:
text-embedding-3-small(임베딩 모델), Pinecone (벡터 DB), GPT-4o-mini (LLM), Lovable (UI) - 비용 절감: 무료 계층과 소액 결제 API를 활용해 $5 미만으로 프로토타입 구축 가능
섹션별 세부 요약
1. 문서 처리 및 벡터화
- 문서 분할: 500~1,000자 단위로 분할하여 LLM 컨텍스트 제한 준수
- 임베딩 변환:
text-embedding-3-small모델로 텍스트 → 다차원 벡터 변환 - 벡터 저장: Pinecone, Weaviate, FAISS 등 벡터 DB에 저장 (소규모 프로젝트 대응 가능)
2. RAG 기초 흐름 (Vanilla RAG)
- 쿼리 임베딩: 사용자 질문 → 동일 임베딩 모델로 벡터 변환
- 벡터 검색: 벡터 DB에서 상위 k개 유사 벡터(예: k=5) 검색
- 문맥 조합: 검색된 조각과 원래 질문을 결합한 프롬프트 생성
- LLM 생성: GPT-4o-mini 등 LLM에 입력하여 답변 생성
3. 고급 RAG 패턴
- Adaptive RAG: SQL, Google Drive, 벡터 DB 등 다중 데이터 소스 동적 선택
- Hybrid RAG: 키워드 검색 + 의미적 벡터 검색 병합으로 결과 범위 확장
4. 성능 평가 지표
- Retrieval Quality: Recall@k, Precision@k, MRR (첫 정답 랭크)
- Generation Quality: BLEU/ROUGE (참고 답변과 겹침), 인간 평가 (관련성, 일관성, 환상률)
5. 구성 요소 및 도구
| 성분 | 도구/티어 | 주요 특징 |
|------|----------|----------|
| UI | Lovable (무료) | 드래그 앤 드롭 챗봇 빌더 |
| 오케스트레이션 | n8n (무료) | API 연결 및 워크플로우 스케줄링 |
| LLM | OpenAI GPT-4o-mini | 가벼운 가중치, 빠른 추론 |
| 임베딩 | OpenAI text-embedding-3-small | 속도와 정확도 균형 |
| 벡터 DB | Pinecone (Starter) | 간단한 REST API, 낮은 지연 시간 |
| 데이터 소스 | Google Drive | PDF, 문서 저장 및 n8n 커넥터 통합 |
결론
- 무코드 UI(Lovable)와 오픈소스 도구(n8n)를 활용해 45분 내 챗봇 구축 가능
- 임베딩 모델과 벡터 DB의 조합으로 효율적인 정보 검색 및 생성 구현
- $5 미만의 비용으로 완전한 RAG 챗봇 프로토타입 개발 가능 (초보자도 쉽게 시작)