Framework 추상화 제거를 통한 RAG 핵심 파이프라인 설계 및 Retrieval 품질의 결정적 영향력 검증

Why I Built RAG From Scratch Before Using LangChain

Sumayea Rahman2026년 6월 7일7분beginner

AI 요약

Context

LangChain 등 고수준 Framework의 추상화로 인해 내부 동작 원리와 디버깅 포인트가 은폐되는 문제 발생. Retrieval 실패 시 원인 파악이 어려운 한계를 극복하기 위해 기초 컴포넌트 중심의 Bare-metal RAG 구현 시도.

Technical Solution

Sentence-based Chunking을 통한 데이터 분할로 Retrieval Precision과 Context 보존 사이의 Trade-off 분석
Gemini Embeddings API를 활용하여 텍스트 데이터를 고차원 Vector로 변환함으로써 Semantic Search 기반 마련
Cosine Similarity를 직접 구현하여 Vector Database 없이 쿼리와 문서 간의 수학적 유사도 계산 로직 검증
Retrieval-then-Generation 구조 설계를 통해 LLM의 외부 지식 참조 및 Grounding 메커니즘 구현
Single-result Retrieval 방식을 적용하여 가장 유사도가 높은 단일 Chunk를 Context로 주입하는 단순화된 파이프라인 구축

실천 포인트

- RAG 성능 최적화 시 Prompt Engineering보다 Retrieval 단계의 데이터 품질과 Chunking 전략을 우선 검토할 것 - 추상화 도구 도입 전 Cosine Similarity와 Embedding의 동작 원리를 파악하여 디버깅을 위한 Mental Model을 구축할 것 - Production 환경 전환 시 Single-result에서 Top-K Retrieval 및 Hybrid Search로의 확장 가능성을 고려하여 설계할 것

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