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Dev.toAI/ML
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Model Agnostic RAG 기반의 Citation 중심 PDF 지식 관리 시스템 구축
Months of self-testing: Citations shine, other features remain unproven.
AI 요약
Context
기존 LLM 채팅 인터페이스의 Context 분절로 인한 반복적 문서 업로드 및 Hallucination 검증의 비효율성 발생. 단일 모델 종속성으로 인해 모델 교체 시 기존 문맥과 인덱싱 데이터를 재사용하지 못하는 아키텍처적 한계 직면.
Technical Solution
- pgvector를 활용한 Vector Database 구축으로 모델 독립적인 문서 임베딩 저장소 설계
- Citation 매핑 로직 구현을 통한 생성 결과와 원본 PDF 페이지의 정밀한 연결 및 신뢰성 확보
- Redis와 Celery 기반의 비동기 처리 구조를 통한 대용량 PDF 인덱싱 파이프라인 최적화
- 사용자 선호도 기반의 Memory Layer를 별도 구축하여 모델 변경 후에도 일관된 Persona 유지
- Multi-expert Debate(Spark mode) 설계를 통한 단일 모델의 확증 편향 제거 및 교차 검증 구현
- FastAPI와 Next.js 기반의 decoupled architecture를 통한 AI 모델 API의 유연한 스위칭 체계 마련
실천 포인트
1. RAG 시스템 설계 시 모델 종속성을 제거하기 위해 임베딩 저장소를 표준화하였는가
2. Hallucination 방지를 위해 LLM의 응답과 원본 소스를 연결하는 Citation 매핑 체계가 존재하는가
3. 모델 교체 시에도 사용자 경험을 유지할 수 있는 외부 Memory State 관리 전략을 수립했는가
4. 대용량 문서 처리 시 메인 스레드 차단을 방지하기 위한 비동기 작업 큐(Celery 등)를 도입했는가