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Dev.toAI/ML
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Postgres 기반 통합 RAG 설계로 데이터 일관성 및 Auditability 확보
Why my first RAG layer starts in Postgres, not in a standalone vector database
AI 요약
Context
RAG 도입 시 인프라 확장에 매몰되어 실제 비즈니스 제약 사항인 '승인된 지식의 정확한 추출'과 '근거 제시'라는 핵심 문제를 간과하는 경향이 존재함. 기존 Standalone Vector DB 도입 방식은 운영 데이터와의 분리로 인해 데이터 모델의 파편화와 추적성 저하라는 한계를 가짐.
Technical Solution
- pgvector를 통한 Postgres 통합 설계로 운영 데이터 모델과 Retrieval Layer의 물리적 거리를 최소화한 구조 채택
- Document Chunk와 함께 Source Name, Version, Business Domain 등 상세 Metadata를 Relational Schema로 관리하여 정밀한 필터링 구현
- Retrieval Path와 AI Decision 로그를 단일 DB 내에 저장하여 결정 근거에 대한 Traceability 확보
- Golden-question set 기반의 Failure Criteria를 정의하여 Retrieval 정확도와 No-answer 응답 여부를 검증하는 Eval Mindset 적용
- 추후 Traffic 증가 및 Latency 요구사항 발생 시에만 Standalone Vector DB로 확장하는 점진적 아키텍처 전략 수립
실천 포인트
- 초기 RAG 설계 시 Vector DB 선정보다 '어떤 승인된 지식을 추출할 것인가'에 대한 정의 우선 수행 - 운영 데이터가 Relational DB에 존재한다면 pgvector와 같은 내장 확장 기능을 통한 단일 스택 검토 - 단순 Embedding 적용이 아닌, 검색 결과의 소스 일치 여부와 권한별 노출 가능 여부를 확인하는 평가 지표 수립 - Retrieval Score, Model Name, Token Cost, Decision Reason을 하나의 Trace ID로 묶어 로깅하는 구조 설계