Ollama 기반 Local RAG 구축으로 비용 $0 및 데이터 보안 확보

Build a Local RAG Chatbot in 30 Minutes with .NET 8, Ollama, and React

Avinash Zala2026년 6월 22일15분intermediate

AI 요약

Context

Cloud LLM 기반 PDF 분석의 높은 API 비용과 기업 내부 데이터 유출 위험을 해결해야 하는 상황. 긴 문서 처리 시 발생하는 Context Window 제한과 모델의 Hallucination 현상을 극복하기 위한 아키텍처 설계 필요.

PdfPig 라이브러리를 통한 Native C# 기반 텍스트 추출로 외부 의존성 제거
Tokenizer 의존성을 배제한 Word-based Chunking(500 words)을 적용하여 단순성과 예측 가능성 확보
Chunk 간 경계에서 정보 손실을 방지하기 위해 50-word Overlap 구간을 설정한 슬라이딩 윈도우 전략 채택
nomic-embed-text 모델과 Cosine Similarity를 활용한 VectorStore 구축으로 관련 문맥만 정밀 추출
llama3.2 모델에 추출된 Chunk만 전달하는 RAG 파이프라인을 통해 Hallucination 억제 및 인용 기반 답변 생성
.NET 8 API와 React frontend를 Localhost 기반으로 연결하여 데이터의 외부 유출을 원천 차단한 Zero-cloud 구조

실천 포인트

1. 데이터 보안이 중요한 내부 문서 처리 시 Ollama 기반 Local LLM 검토

2. Chunking 설계 시 문맥 단절 방지를 위한 Overlap 구간 필수 설정

3. 모델의 신뢰성 확보를 위해 답변 시 Source Chunk 인용(Citation) 강제 메커니즘 구현

4. 복잡한 Tokenizer 대신 도메인 특성에 맞는 Word-based 분할 가능성 검토

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