RAG 실제 적용: PDF를 활용한 LLM 기반 스마트 답변 생성

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, 데이터 분석

대상자

AI/LLM 개발자, 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어

• 난이도: 중급 이상 (LLM, 벡터 저장소, RAG 구현 경험이 필요)*

핵심 요약

• Embeddings과 Vector Store를 통해 PDF의 텍스트를 수치화하고 유사도 검색을 수행함
• RecursiveCharacterTextSplitter로 문서 분할 후 OpenAIEmbeddings로 벡터 생성
• InMemoryVectorStore와 RetrievalQA 체인을 활용한 RAG 아키텍처 구현
• Gradio를 사용한 사용자 인터페이스 개발 및 LLM(GPT-4o-mini) 연동

섹션별 세부 요약

1. Embeddings와 Vector Store의 역할

• Embeddings는 텍스트/이미지/음성의 본질을 수치화한 벡터로, 유사도 비교에 사용
• Vector Store는 벡터를 저장/검색하는 데이터베이스로, 유사도 기반 검색 가능
• 벡터 유사도 측정 예시: 코사인 유사도, 유럽 거리 계산

2. RAG 기반 적용 흐름

• Vector Store에 사전 준비된 Embedding Vectors 저장
• 사용자 질문을 Embedding Vector로 변환 후 Vector Store에서 유사 벡터 검색
• 검색된 벡터를 원본 문서로 매핑하고, LLM에 prompt로 전달
• LLM이 문서 내용과 질문을 기반으로 자연어 답변 생성

3. PDF 처리 및 RAG 구현 단계

• RecursiveCharacterTextSplitter로 PDF 분할: 500자 크기, 50자 중복
• PyPDFLoader로 PDF 로딩 후 chunks 생성
• InMemoryVectorStore에 OpenAIEmbeddings로 생성된 벡터 저장

4. 코드 구현 예시

• Gradio 인터페이스 구축: 질문 입력, 파일 업로드, 출력 필드, 제출 버튼
• HandleLLMUseCase 클래스: PDF 로딩, 텍스트 분할, 벡터 생성, RAG 체인 생성
• RetrievalQA 체인 생성: ChatOpenAI 모델(GPT-4o-mini) 사용

결론

• RAG 구현 시 주요 팁:

- .env 파일에 OpenAI API 키 설정 필수

- langchain 0.3.25, gradio 5.33.2 등 특정 버전의 라이브러리 사용 권장

- InMemoryVectorStore 대신 FAISS, Chroma 등 확장 가능

- 사용자 인터페이스는 Gradio로 간단하게 구현 가능

- RecursiveCharacterTextSplitter의 chunk_size와 chunk_overlap을 문서 특성에 맞게 조정해야 성능 향상