RAG 시스템 구축: 모듈화된 검색 및 생성의 간단한 접근법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 개발자: RAG 시스템을 구축하고자 하는 개발자, 특히 로컬 환경에서 비즈니스 의존성을 최소화하고자 하는 경우

- 난이도: 중급~고급 (FastAPI, 벡터 저장소, LLM 설정 등 기술적 지식 필요)

핵심 요약

• RAG(Retrieval Augmented Generation)는 검색된 문서에 기반한 생성을 통해 허위 정보 생성 최소화와 출처 추적 가능성을 제공
• 로컬 기반의 완전한 자율성을 갖춘 RAG 시스템 구축: 벡터 저장소 + API 검색의 혼합형 검색 전략 사용
• LLM 생성 모듈은 로컬 설정된 LLM과 사용자 정의 프롬프트 템플릿을 통해 인용 기반 요약을 생성

섹션별 세부 요약

1. 서론

• 전통적인 LLM의 문제점:

- 훈련 과정에서 학습된 토큰 기반의 생성으로 허위 정보(hallucination) 발생 가능성

- 출처 추적 불가능

• RAG 시스템의 장점:

- 검색된 문서 기반 생성으로 허위 정보 최소화

- 출처 문서 표시를 통해 지식 출처 추적 가능

- 도메인 특화 시스템 구축 가능

2. 시스템 개요

• 전체 아키텍처 구성 요소:

- UI: HTML/CSS/JS로 구현된 단일 페이지, FastAPI를 통해 웹 서버 및 쿼리 처리

- RAG 엔진: 검색 및 생성 모듈의 조합

• 핵심 목표:

- 로컬 실행, 비즈니스 의존성 제거

- 모듈화된 설계로 확장성 및 유지보수성 강화

3. 검색 모듈(Retrieval)

• 혼합형 검색 전략:

- 벡터 저장소 우선 사용 (세마틱 검색)

- API 검색으로의 자동 회복(fallback) 기능 포함

• 캐싱 기능:

- API 검색 결과를 벡터 저장소에 저장하여 지속적 학습 가능

- 로컬 지식 베이스 확장으로 시스템 성능 향상

4. 생성 모듈(Generation)

• 로컬 LLM 사용:

- 소규모 LLM (GPT-4 대비 상대적 용량)

- 사용자 정의 프롬프트 템플릿을 통해 인용 기반 요약 생성

• 프롬프트 엔지니어링:

- 실험 과정을 통해 최적화된 템플릿 사용

- 내-외부 파이프라인(end-to-end) 완성

결론

• RAG 시스템 구축 핵심 팁:

- 혼합형 검색(벡터 + API)으로 유연성 및 안정성 확보

- 로컬 LLM과 사용자 정의 프롬프트로 도메인 특화 생성 가능

- 캐싱 기능을 통해 지속적 학습 및 지식 베이스 확장

• 다음 섹션에서는 기술적 설계 결정과 클라우드 환경에서의 실행에 대해 자세히 설명 예정