LangChain 기반 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템 구축 가이드

검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 강력한 기술입니다.

LangChain을 활용하여 RAG 시스템을 구축하면 외부 데이터 소스를 활용해 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 이 글에서는 LangChain으로 RAG 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.

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RAG의 개념과 중요성

RAG는 언어 모델이 학습 데이터 외의 권위 있는 지식 베이스를 참조하여 응답을 생성하는 프로세스입니다. 이 방식은 다음과 같은 LLM의 한계를 극복합니다.

• 잘못된 정보 제공 방지
• 오래된 정보 대신 최신의 구체적인 정보 제공
• 신뢰할 수 있는 출처에서 정보 활용
• 용어 혼동으로 인한 부정확한 응답 방지

RAG는 기업이 내부 지식 베이스나 특정 도메인에 LLM을 적용할 때 모델을 재학습시키지 않고도 효과적으로 활용할 수 있게 해줍니다.

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RAG의 작동 원리

RAG 시스템은 다음 네 가지 주요 단계로 작동합니다.

1. 인덱싱(Indexing): 외부 데이터를 벡터 임베딩으로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장
2. 검색(Retrieval): 사용자 쿼리와 관련된 문서를 검색
3. 증강(Augmentation): 검색된 정보를 사용자 쿼리에 추가
4. 생성(Generation): LLM이 증강된 쿼리와 검색된 정보를 바탕으로 응답 생성

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LangChain으로 RAG 시스템 구축하기

1. 환경 설정

pip install langchain langchain_community faiss-cpu sentence-transformers transformers

2. 문서 로딩 및 처리

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# PDF 문서 로드
loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
documents = loader.load()

# 문서 분할
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

3. 임베딩 생성 및 벡터 저장소 구축

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# 임베딩 모델 초기화
embeddings = HuggingFaceEmbeddings()

# FAISS 벡터 저장소 생성
vectorstore = FAISS.from_documents(splits, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()

4. 프롬프트 템플릿 및 LLM 체인 구성

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain.chains import create_retrieval_chain

# 프롬프트 템플릿 정의
prompt_template = """다음 정보를 바탕으로 질문에 답변해주세요:
{context}

질문: {question}
답변:"""

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(prompt_template)

# LLM 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

# 문서 체인 생성
document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, prompt)

# 검색 체인 생성
retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain)

5. 질의응답 시스템 실행

def ask_question(question):
    response = retrieval_chain.invoke({"question": question})
    return response["answer"]

# 예시 질문
result = ask_question("이 문서의 주요 내용은 무엇인가요?")
print(result)

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고급 RAG 구현: Parent Document Retriever

기본 RAG 기법의 한계를 극복하기 위해 Parent Document Retriever 기법을 활용할 수 있습니다. 이 방식은 큰 문서의 맥락을 유지하면서 더 정확한 검색을 가능하게 합니다.

from langchain.retrievers import ParentDocumentRetriever
from langchain.storage import InMemoryStore

# 메모리 스토어 초기화
store = InMemoryStore()

# 부모 및 자식 청크 분할기 정의
parent_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=2000)
child_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500)

# Parent Document Retriever 설정
retriever = ParentDocumentRetriever(
    vectorstore=vectorstore,
    docstore=store,
    child_splitter=child_splitter,
    parent_splitter=parent_splitter
)

# 문서 추가
retriever.add_documents(documents)

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RAG의 실제 활용 사례

• 고객 지원 챗봇: FAQ, 고객 이력, 제품 지식 베이스를 통합하여 정확한 응답 제공
• 콘텐츠 생성 및 요약: 다양한 출처에서 최신 정보를 검색하여 고품질 콘텐츠 생성
• 사기 탐지 및 위험 평가: 실시간 데이터를 검색하여 더 정확한 이상 탐지
• 기업 지식 관리: 방대한 조직 데이터에 효율적으로 접근하여 의사결정 지원
• 코드 생성 및 소프트웨어 개발: 관련 코드 스니펫을 검색하여 개발 프로세스 가속화

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결론

LangChain을 활용한 RAG 시스템은 언어 모델의 한계를 극복하고 외부 데이터 소스를 활용하여 더 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있게 해줍니다.
이 기술은 기업이 내부 지식 베이스나 특정 도메인에 LLM을 효과적으로 적용할 수 있게 하며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 애플리케이션을 구축하는 데 활용되고 있습니다.

핵심 포인트:

• 문서 임베딩과 벡터스토어로 외부 데이터 활용
• 효율적인 검색과 증강으로 LLM의 최신성·정확성 강화
• Parent Document Retriever 등 고급 기법으로 맥락 보존
• 다양한 산업에 적용 가능한 유연성

 

 

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