Spring AI 기반 pgvector 활용 RAG 파이프라인 구축

RAG with Spring Boot — Embeddings and Vector Search Step by Step (2026)

Alkademy2026년 7월 1일2분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 일반적 지식 외에 특정 도메인 문서 기반의 정확한 답변 생성을 위한 RAG 아키텍처 필요성 대두. 단순 텍스트 전달 방식의 토큰 제한과 할루시네이션 문제를 해결하기 위한 외부 지식 저장소 연동 구조 설계.

Spring AI Starter 기반의 OpenAI 임베딩 모델과 pgvector Store 연동을 통한 벡터 검색 체계 구축
문서 데이터의 효율적 처리를 위해 800자 크기의 Chunk 단위 분할 및 100자 Overlap을 적용한 컨텍스트 연속성 유지
VectorStore의 similaritySearch를 활용하여 사용자 질문과 가장 유사한 상위 5개 Chunk를 추출하는 Top-K Retrieval 전략 적용
추출된 컨텍스트를 LLM 시스템 프롬프트에 주입하여 외부 지식에 기반한 답변만 생성하도록 강제하는 Grounding 기법 구현
@Service 계층에서 Resource 추상화를 통한 파일 시스템 기반의 자동 Document Ingestion 프로세스 설계

실천 포인트

1. Chunk Size와 Overlap 설정을 통해 검색 정확도와 컨텍스트 보존율 간의 균형 최적화

2. VectorStore 선택 시 데이터 규모와 쿼리 성능에 맞는 인덱싱 전략 검토

3. System Prompt에 'I don't know' 응답 조건을 명시하여 할루시네이션 방지책 마련

4. pgvector-store-spring-boot-starter와 같은 추상화 라이브러리를 통한 벡터 DB 교체 가능성 확보

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