개발자가 RAG 파이프라인을 구축하여 LLM의 지식 한계를 외부 검색으로 보완하는 방법을 학습한다

Context

LLM은 사전 학습 데이터에 없는 비공개 정보나 실시간 변경 정보에 접근하지 못하는 구조적 한계를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해 외부 문서를 벡터로 변환해 저장하고 런타임에 검색하는 RAGアーキテク처가 등장했다.

Technical Solution

• 문서 소스 → 문서 처리 → 텍스트 분할 → 임베딩 생성 → 벡터 DB 색인 파이프라인을 순차적으로 구성한다
• 사용자 질문 → 쿼리 임베딩 → 유사도 검색 → Retrieved 컨텍스트 → LLM 응답 생성 파이프라인을 실시간으로 실행한다
• text-embedding-3-large 또는 bge-large-en 같은 고품질 임베딩 모델을 선택하여 검색 품질을 확보한다
• 분할 전략과 임베딩 모델을 각 단계마다 최적화하여 전체 파이프라인 성능을 향상시킨다
• precision과 recall 같은 메트릭으로 검색 품질을 평가하고 벤치마크 데이터셋으로 추적한다

Impact

적절한 임베딩 모델 선택과 분할 전략 개선만으로도 RAG 시스템 전체 성능이 크게 향상될 수 있다

Key Takeaway

RAG 시스템은 임베딩, 분할, 검색, 생성 각 단계가 밀접하게 연관되어 있어任何一个 구성 요소의 최적화가 전체 응답 품질에 직접적인 영향을 미친다