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Dev.toAI/ML
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Telnyx AI Inference 기반의 경량 RAG 파이프라인 구현
Build a Simple RAG App with Telnyx AI Inference
AI 요약
Context
LLM의 학습 데이터 및 프롬프트 제약으로 인한 최신 내부 정보 반영 불가 문제 발생. 외부 지식 베이스를 동적으로 참조하여 답변의 정확성을 높이는 Retrieval-Augmented Generation 구조 필요성 대두.
Technical Solution
- Flask API 기반의 요청 처리 인터페이스 구축을 통한 질의 응답 접점 마련
- In-memory Knowledge Base 설계를 통한 데이터 접근 지연 시간 최소화
- 문서 임베딩 생성 후 Cache 계층에 저장하여 반복적인 연산 비용 제거
- User Question의 Embedding 생성 및 코사인 유사도 기반의 관련 문서 검색 로직 구현
- 검색된 컨텍스트를 LLM 프롬프트에 삽입하는 Grounding 기법으로 환각 현상 억제
- 답변 생성 시 참조 문서의 Source Title을 함께 반환하는 투명한 추론 구조 설계
실천 포인트
1. 초기 검증 단계에서는 Vector Database 도입 전 In-memory List 기반으로 PoC 수행
2. 임베딩 연산 비용 최적화를 위한 문서 단위 Caching 전략 검토
3. 답변의 신뢰성 확보를 위해 최종 응답에 Source Grounding 정보 포함 여부 확인
4. 확장성을 고려하여 데이터 저장소와 추론 엔진의 인터페이스 분리 설계