피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
Ollama 기반 Local RAG 구축을 통한 API 비용 제로화 및 데이터 보안 확보
How to Build a High-Performance RAG Pipeline with Ollama, Python and TypeScript
AI 요약
Context
Cloud LLM API 의존으로 인한 가변적인 Network Latency 발생 및 민감 데이터 외부 유출 리스크 상존. 데이터 컴플라이언스 준수와 비용 최적화를 위한 Local-first 인프라 전환 필요성 대두.
Technical Solution
- Ollama를 활용한 LLM 및 Embedding Model의 로컬 호스팅으로 데이터 유출 경로 원천 차단
- nomic-embed-text 모델 기반의 Vector 생성 및 Cosine Similarity 연산을 통한 Semantic Search 구현
- 텍스트 분절 시 Chunk Overlap(500자 크기, 50자 중첩) 적용으로 문맥 단절 방지 및 검색 정확도 향상
- TypeScript 및 Python AsyncClient 도입을 통한 비동기 오케스트레이션 레이어 설계
- 메모리 부족으로 인한 런타임 크래시 방지를 위해 Concurrent Embedding Generation 제한 전략 채택
실천 포인트
1. 로컬 모델 구동 시 RAM 할당량 및 동시 요청 수를 제한하여 시스템 안정성 확보
2. 단순 Chunking 대신 Overlap 전략을 적용하여 의미론적 연속성 유지
3. 초기 In-memory Vector Array에서 성능 병목 발생 시 Chroma 또는 Milvus 등 Persistent Vector DB로의 마이그레이션 검토