목차

검색증강생성(RAG) 개발 가이드

1. 서론

검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 극복하고, 특정 도메인 또는 최신 정보에 기반한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하기 위한 강력한 프레임워크입니다. LLM은 방대한 데이터를 학습하지만, 학습 시점 이후의 정보나 특정 전문 분야의 깊이 있는 지식에 대해서는 한계를 보일 수 있습니다. RAG는 이러한 LLM의 '환각'(Hallucination) 현상을 줄이고, 최신이며 검증된 정보에 접근하여 답변의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킵니다. 이 가이드는 RAG 시스템을 개발하는 데 필요한 핵심 개념, 단계 및 고려사항을 상세히 설명하며, 인기 있는 LLM 개발 프레임워크인 LangChain과의 연계 방안도 간략하게 다룹니다.

2. 검색증강생성(RAG) 이해

1) RAG란 무엇인가?

RAG는 '검색(Retrieval)'과 '생성(Generation)'이라는 두 가지 주요 구성 요소를 결합하여 작동하는 인공지능 시스템입니다. 사용자의 질의가 들어오면, 먼저 관련성 높은 외부 지식 베이스에서 정보를 '검색'하고, 검색된 정보를 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM)이 최종 답변을 '생성'하는 방식입니다. 이를 통해 LLM은 학습하지 않은 외부 데이터를 활용하여 더 정확하고 상황에 맞는 답변을 제공할 수 있게 됩니다.

2) RAG의 핵심 구성 요소

RAG 시스템은 크게 두 가지 핵심 단계로 나뉘며, 각 단계는 여러 하위 구성 요소를 포함합니다.

3. RAG 개발 단계

RAG 시스템을 개발하는 과정은 일반적으로 다음 단계들을 따릅니다.

1) 데이터 준비 및 임베딩

RAG 시스템의 성능은 검색할 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다.

2) 벡터 데이터베이스 구축

임베딩된 청크 벡터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 인프라를 구축합니다.

  1. 데이터 색인화
    1. 생성된 벡터와 원본 텍스트 청크를 벡터 데이터베이스에 저장(색인화)합니다. 이 과정에서 각 벡터에 고유 ID를 부여하고, 원본 텍스트 내용과 메타데이터를 함께 저장하여 검색 후 활용할 수 있도록 합니다.

3) 검색 시스템 구현

사용자 질의에 가장 관련성 높은 정보를 찾아내는 부분입니다.

4) 생성 시스템 구현

검색된 정보를 바탕으로 최종 답변을 만들어내는 부분입니다. 

다음 정보와 사용자 질의를 바탕으로 답변을 생성해 주세요.
검색된 정보:
{검색된_청크_내용}

사용자 질의:
{사용자_질의}

답변:

5) 평가 및 최적화

RAG 시스템의 성능을 지속적으로 개선합니다.

4. LangChain을 활용한 RAG 개발

LangChain은 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, RAG 시스템 구축에 매우 유용합니다. 복잡한 RAG 파이프라인을 구성하는 데 필요한 다양한 모듈과 추상화를 제공하여 개발을 간소화합니다.

1) LangChain 소개

LangChain은 LLM 애플리케이션 개발을 위한 구성 요소들을 모듈화하여 제공합니다. 이를 통해 개발자는 LLM과 외부 데이터 소스, 다른 도구들을 쉽게 연결하고, 복잡한 '체인(Chains)'을 구성하여 다양한 기능을 구현할 수 있습니다.

2) LangChain의 RAG 관련 기능

LangChain은 RAG 개발을 위한 핵심 구성 요소들을 추상화하여 제공합니다.

3) LangChain 예제 코드 (개념적)

LangChain을 사용하여 RAG 파이프라인을 구성하는 개념적인 코드 흐름은 다음과 같습니다. 실제 사용 시에는 API 키 설정 등 추가 작업이 필요합니다. 

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
documents = loader.load()

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma

# OpenAI API 키 설정 필요
embeddings = OpenAIEmbeddings() 

# 벡터 데이터베이스에 청크 저장
# persist_directory를 지정하여 DB를 로컬에 저장 가능
vectorstore = Chroma.from_documents(chunks, embeddings, persist_directory="./chroma_db")
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA

# LLM 모델 초기화 (OpenAI API 키 설정 필요)
llm = OpenAI(temperature=0) 

# 벡터 저장소를 Retriever로 사용
retriever = vectorstore.as_retriever()

# RetrievalQA 체인 구성
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff", # 검색된 모든 문서를 하나의 프롬프트로 묶어 LLM에 전달
    retriever=retriever,
    return_source_documents=True # 답변과 함께 출처 문서 반환
)

# 질의 실행
query = "당신이 학습한 문서에서 RAG에 대해 설명해주세요."
result = qa_chain({"query": query})

print(result["result"])
print(result["source_documents"])

5. RAG의 장점 및 고려사항

RAG는 강력한 솔루션이지만, 개발 및 운영 시 몇 가지 장점과 고려사항이 있습니다.

1) 장점

2) 고려사항

6. 결론

검색증강생성(RAG)은 대규모 언어 모델의 활용 범위를 넓히고, 실제 비즈니스 및 서비스 환경에서 LLM의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시키는 핵심 기술입니다. 데이터 준비부터 검색 시스템 구축, 생성 모델 연동, 그리고 LangChain과 같은 프레임워크의 활용에 이르기까지, 이 가이드에서 제시된 단계와 고려사항들을 충실히 따른다면 강력하고 유용한 RAG 시스템을 성공적으로 개발할 수 있을 것입니다. RAG는 LLM이 단순한 챗봇을 넘어, 특정 도메인의 전문가 시스템으로 발전하는 데 필수적인 기반을 제공합니다.