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Dev.toAI/ML
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Local RAG 구성을 통한 데이터 프라이버시 확보 및 추론 정확도 최적화
Local RAG: Chat With Your Documents (Open Source, Private)
AI 요약
Context
LLM의 고정된 학습 데이터로 인한 최신 정보 부재 및 환각 현상 발생. 외부 데이터 유출 없이 로컬 환경에서 전용 지식 베이스를 활용한 답변 생성 구조 필요.
Technical Solution
- Embedding 모델을 통한 비정형 문서의 벡터화 및 Vector Store 저장을 통한 고속 검색 구조 설계
- RecursiveCharacterTextSplitter를 활용한 Chunk Size 최적화로 컨텍스트 윈도우 효율성 극대화
- RetrievalQA 체인을 통한 관련 문서 검색과 LLM 추론을 결합한 Augmentation 파이프라인 구축
- Qwen 3.6 및 DeepSeek-R1 등 Large Context Window 모델 채택을 통한 정보 손실 최소화
- ChromaDB 기반의 Persistent Storage 적용으로 문서 인덱싱 재사용성 확보
- Workspace 분리를 통한 도메인별 벡터 검색 범위 제한 및 검색 정확도 향상
실천 포인트
- 단순 질의응답은 1,000 chars, 요약 작업은 2,000 chars 이상의 Chunk Size 설정 검토 - 문서 기반 추론 품질 향상을 위해 128K 이상의 Context Window를 가진 모델 우선 선택 - PDF 인식률 저하 시 OCR 전처리 단계 추가 여부 확인 - 데이터 자동화 및 파이프라인 제어가 필요한 경우 LangChain 기반 커스텀 구현 고려