RAG 구축하기_PDF 문서기반

 

 

 

 

 

오늘은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에 대해 알아보겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델의 지식을 특정 도메인의 정보로 보강하는 혁신적인 기술입니다. 이 글에서는 PDF 문서를 기반으로 한 QA 시스템 구축 과정을 상세히 살펴볼 예정입니다.

 

문서 로드부터 벡터 저장소 생성, 그리고 최종적인 질의응답 단계까지 RAG의 전체 파이프라인을 다룰 것입니다. 특히 랭체인(LangChain) 라이브러리를 활용한 실제 구현 방법에 초점을 맞출 예정이니, 실무에 적용하고 싶으신 분들에게 유용한 정보가 될 것입니다. 함께 RAG의 세계로 빠져들어 보시죠!

 

주요 내용 :

 

1. RAG 시스템의 기본 구조

• RAG는 문서 로드, 분할, 임베딩, 저장의 4단계로 구성됨
• 사용자 질문에 대해 관련 문단을 검색하고 답변 생성
• 프롬프트 엔지니어링을 통해 맥락을 제공하고 답변 품질 향상
• 다양한 모델(예: GPT)을 사용하여 최종 응답 생성 가능
• 텍스트, JSON, 마크다운 등 다양한 형식으로 결과 출력 가능

 

2. PDF 문서 로딩 및 전처리

• PyMuPDF 라이브러리를 사용하여 PDF 파일 로드
• 페이지 단위로 문서 분할 및 메타데이터 추출
• 문서 내용과 메타데이터를 Document 객체로 래핑
• 페이지 번호, 총 페이지 수, 작성자 등 유용한 메타정보 활용
• 로더 선택에 따라 추출되는 메타데이터가 달라질 수 있음

 

3. 텍스트 분할 기법

• RecursiveCharacterTextSplitter를 사용하여 문서를 청크로 분할
• 청크 크기와 오버랩 설정으로 문맥 유지 및 정보 손실 방지
• 일반적으로 같은 맥락이 유지되는 단위로 청크 크기 설정
• 청크 크기가 너무 크거나 작으면 성능에 영향을 줄 수 있음
• 분할된 청크는 임베딩 및 벡터 저장소 생성의 기본 단위가 됨

 

4. 임베딩 프로세스

• OpenAI의 임베딩 모델을 사용하여 텍스트를 벡터로 변환
• 임베딩 과정에서 API 호출에 따른 비용 발생 주의
• 다양한 임베딩 모델 중 태스크에 적합한 모델 선택 가능
• 임베딩 결과는 벡터 저장소에 저장되어 빠른 검색에 활용
• 무료 임베딩 모델 사용 옵션도 고려 가능

 

5. 벡터 저장소 구축

• FAISS를 사용하여 임베딩된 문서 조각들을 효율적으로 저장
• 벡터 저장소는 고차원 벡터의 빠른 유사도 검색을 지원
• 메모리 내 저장 외에도 영구 저장 옵션 제공
• 저장소 유형에 따라 검색 성능과 확장성이 달라질 수 있음
• 벡터 저장소 선택 시 데이터 크기와 검색 속도 고려 필요

 

6. 리트리버 설정 및 최적화

• VectorStoreRetriever를 사용하여 관련 문서 조각 검색
• 검색 결과의 품질이 전체 시스템 성능에 큰 영향을 미침
• 검색 알고리즘, k값 등 파라미터 조정으로 성능 최적화 가능
• 다양한 리트리버 유형(예: TF-IDF, BM25) 중 적합한 것 선택
• 검색 결과에 메타데이터 포함하여 추가 컨텍스트 제공 가능

 

7. 프롬프트 엔지니어링

• 효과적인 프롬프트 설계로 모델의 응답 품질 향상
• 컨텍스트, 질문, 지시사항을 명확하게 구조화
• 다국어 지원, 페이지 번호 포함 등 세부 지시 가능
• 프롬프트 템플릿을 사용하여 일관성 있는 응답 유도
• 프롬프트 최적화를 통해 hallucination 감소 및 정확도 향상

 

8. LLM 선택 및 통합

• GPT-4, ChatGPT 등 다양한 언어 모델 중 선택 가능
• 모델의 성능, 비용, API 제한 등을 고려하여 선택
• LangChain의 ChatOpenAI 클래스를 통해 모델 쉽게 통합
• 스트리밍 옵션을 사용하여 실시간 응답 생성 가능
• 모델 파라미터(온도, top_p 등) 조정으로 응답 특성 제어

 

9. 전체 파이프라인 구축

• 문서 로딩부터 최종 응답 생성까지 전체 과정 연결
• LangChain의 Chain 객체를 사용하여 각 단계 통합
• 리트리버, 프롬프트 템플릿, LLM을 하나의 파이프라인으로 구성
• 에러 핸들링 및 로깅 추가로 시스템 안정성 확보
• 성능 모니터링 및 최적화를 위한 메트릭 수집 가능

 

10. 디버깅 및 성능 분석

• LangSmith를 사용하여 각 단계의 동작 추적 및 분석
• 검색 결과, 프롬프트, 모델 출력 등 중간 결과 확인 가능
• 응답 품질 저하 시 문제 발생 단계 빠르게 식별
• A/B 테스팅을 통한 다양한 설정의 성능 비교 가능
• 지속적인 모니터링 및 피드백을 통한 시스템 개선

 

마무리

 

지금까지 RAG 시스템 구축의 전체 과정을 살펴보았습니다. PDF 문서 로딩부터 최종 질의응답까지, 각 단계가 어떻게 연결되어 작동하는지 이해하셨나요? RAG는 단순히 기술적인 구현을 넘어, 사용자의 질문에 정확하고 맥락에 맞는 답변을 제공하는 강력한 도구입니다.

 

이 기술을 활용하면 기업 내부 문서 검색, 고객 서비스 개선, 교육 자료 제작 등 다양한 분야에서 혁신을 이룰 수 있습니다. 앞으로 RAG 기술은 더욱 발전하여, 멀티모달 데이터 처리, 실시간 정보 업데이트 등으로 확장될 것입니다.

 

여러분도 이 글을 바탕으로 자신만의 RAG 시스템을 구축해 보시는 건 어떨까요? 끊임없이 학습하고 실험하며, AI 기술의 무한한 가능성을 함께 탐험해 나가길 바랍니다!