RAG 챗봇 개발 가이드: 단계별 구현 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어, RAG 기술 구현자
(난이도: 중간, RAG 아키텍처와 코드 구현 기법을 포함)
핵심 요약
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 일반 LLM의 제한을 극복하기 위해 외부 지식을 동적으로 통합하는 기술로, 정확성과 맥락적 관련성을 동시에 확보합니다.
- RAG의 핵심 구성 요소는 검색(Retrieval), 보완(Augmentation), 생성(Generation)의 3단계로, 각 단계에서 벡터 임베딩과 문맥 확장 기법이 핵심입니다.
- RAG 아키텍처 유형은 Naive RAG (간단한 검색-결합-생성), Advanced RAG (쿼리 최적화, 재랭킹), Modular RAG (모듈화된 구성 요소)로 구분되며, 프로덕션 시스템에서는 Advanced RAG이 주로 사용됩니다.
섹션별 세부 요약
1. RAG 개념의 핵심 비유
- 전통적 LLM은 일반 지식만 기반으로 답변을 생성하나, RAG는 외부 지식(예: 교과서, 논문)을 동적으로 통합하여 구체적이고 정확한 답변을 제공합니다.
- RAG의 주요 장점: 현실 세계의 정보와 사용자 질문 간의 맥락적 연결을 강화함으로써 허위 정보 생성과 과시된 정보 문제를 해결합니다.
2. RAG 아키텍처 구성 요소
- 검색(Retrieval):
- 벡터 임베딩(예: all-MiniLM-L6-v2, text-embedding-005)을 활용해 사용자 질문과 문서 간 semantic similarity을 계산합니다.
- 벡터 데이터베이스(Pinecone, Weaviate, ChromaDB)에 저장된 문서에서 최적의 조각(1000-2000자, 200자 겹침)을 추출합니다.
- 보완(Augmentation):
- 검색된 문서 조각을 원본 질문과 결합해 확장된 문맥을 생성합니다.
- 예: "질문: 딥러닝이란?" → "문맥: 딥러닝은 신경망 기반 머신러닝..." + "질문: 딥러닝이란?"
- 생성(Generation):
- 확장된 문맥을 기반으로 LLM(예: OpenAI)이 정확한 답변을 생성합니다.
3. RAG 구현 기술 및 코드 예시
- Naive RAG:
- 간단한 구현으로, FAISS와 OpenAIEmbeddings를 사용해 문서를 임베딩하고, similarity_search로 관련 조각을 검색한 후 OpenAI LLM에 전달합니다.
- 코드 예시:
```python
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
def naive_rag_query(query, raw_texts):
documents = [Document(page_content=text) for text in raw_texts]
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
relevant_docs = vectorstore.similarity_search(query, k=3)
context = "\n".join([doc.page_content for doc in relevant_docs])
prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {query}\nAnswer:"
llm = OpenAI(temperature=0)
response = llm(prompt)
return response
```
- Advanced RAG:
- 쿼리 확장(Query Expansion), 문맥 압축(Context Compression), 재랭킹(Re-ranking) 기법을 적용해 정확도와 관련성을 향상시킵니다.
- 코드 예시:
```python
from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
def advanced_rag_query(query, vectorstore):
query_expander = LLMChainExtractor.from_llm(OpenAI())
expanded_query = query_expander.expand_query(query)
base_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 10})
compressor = LLMChainExtractor.from_llm(OpenAI())
compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
base_compressor=compressor, base_retriever=base_retriever
)
compressed_docs = compression_retriever.get_relevant_documents(expanded_query)
context = "\n".join([doc.page_content for doc in compressed_docs[:3]])
prompt = f"Based on the following context, provide a comprehensive answer:\nContext: {context}\nQuestion: {query}"
llm = OpenAI(temperature=0.1)
response = llm(prompt)
return {"answer": response, "sources": [doc.metadata for doc in compressed_docs]}
```
4. RAG 아키텍처 유형과 사용 사례
- Naive RAG:
- 단순한 구현이 필요하며, FAQ 시스템이나 고객 지원 봇 등 정보 범위가 제한된 환경에 적합합니다.
- 개발 시간: 며칠 내 완료 가능.
- Advanced RAG:
- 고급 기술(쿼리 최적화, 재랭킹)을 사용해 프로덕션 시스템에 적합하며, 정확도와 관련성을 극대화합니다.
- 개발 시간: 수주 소요.
- Modular RAG:
- 모듈화된 구성 요소로 사용자 맞춤형 최적화가 가능하며, 복잡한 시스템에 적용됩니다.
- 개발 시간: 수개월 소요.
결론
- RAG 구현 시 사용 사례에 맞는 아키텍처 유형(Naive, Advanced, Modular)을 선택해야 하며, Advanced RAG은 프로덕션 시스템에서 정확성과 관련성을 동시에 확보하는 데 적합합니다.
- 코드 구현 시
langchain과FAISS/Pinecone같은 도구를 활용하고, 쿼리 확장과 문맥 압축 기법을 적용해 고품질 답변을 생성해야 합니다. - RAG의 핵심은 외부 지식과 LLM의 동적 통합이며, 이는 AI 시스템의 신뢰성과 사용자 만족도를 크게 향상시킵니다.