Hallucination 해결을 위한 Vector Similarity 기반 RAG 파이프라인 설계

Build a RAG Pipeline from Scratch in Python: A Step-by-Step Guide

Akhilesh Pothuri2026년 4월 10일13분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 학습 데이터 컷오프 및 확률적 패턴 완성 방식에 따른 Hallucination 발생 문제 분석. 내부 데이터 및 최신 정보 반영이 불가능한 Closed-book 구조의 한계점 식별.

Technical Solution

Document Chunking을 통한 LLM Context Window 최적화 및 정보 밀도 확보
256-512 Token 범위의 Chunk Size 설정 및 Overlap 적용을 통한 문맥 단절 방지
Embedding Model 기반의 텍스트 벡터화로 Keyword 매칭을 넘어선 Semantic Search 구현
ChromaDB 기반 Vector Database 구축을 통한 고차원 벡터 간 Similarity Search 수행
Retrieval-Generation Loop 설계를 통한 근거 문서 기반의 Grounded Response 생성
Prompt Augmentation 방식으로 모델의 추론 범위를 제어하여 답변 신뢰도 향상

실천 포인트

- Chunk Size 설정 시 256-512 Token 범위 검토 및 문맥 보존을 위한 Overlap 적용 여부 확인 - 단순 Vector Search의 한계 극복을 위해 BM25 기반의 Hybrid Retrieval 도입 검토 - FAISS 등 In-memory DB에서 Pinecone, pgvector 등 Production grade DB로의 전환 계획 수립 - RAGAS, TruLens 등 정량적 평가 지표를 통한 Retrieval Precision 및 Faithfulness 측정

태그

#RAG #vector-embedding #Semantic Search #Hallucination #Chunking Strategy

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