RAG 아키텍처: Retrieval-Augmented Generation 기술 가이드
Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 정확성과 최신성 문제를 해결하는 혁신적인 아키텍처입니다. 본 문서에서는 RAG 아키텍처의 기술적 구성 요소, 구현 전략, 엔터프라이즈 활용 방안을 살펴봅니다.
RAG란 무엇이며 왜 중요한가?
RAG 아키텍처는 LLM의 파라메트릭 지식을 외부 지식 소스로 확장하는 하이브리드 접근 방식입니다. 기존 LLM이 학습 데이터에 의존하는 반면, RAG 시스템은 실시간 정보 접근을 제공합니다.
RAG의 핵심 구성 요소
- Retriever: 벡터 유사도를 활용해 가장 관련성 높은 문서를 찾음
- Generator: 검색된 문맥을 기반으로 응답을 생성
- Vector Store: 임베딩 벡터를 저장하고 검색 수행
기술 아키텍처 세부 사항
Embedding 파이프라인
Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database
Chunking 전략:
- Fixed-size chunking: 고정 문자/토큰 단위 분할
- Semantic chunking: 의미적 일관성 기반 분할
- Recursive chunking: 계층적 구조 보존
Embedding 모델 비교
| Model | Dimension | Performance | Turkish Support |
|---|---|---|---|
| text-embedding-3-large | 3072 | High | Good |
| Cohere Embed v3 | 1024 | High | Medium |
| BGE-M3 | 1024 | Medium | Very Good |
Vector Database 선택
대표적인 옵션:
- Pinecone: 매니지드 서비스, 쉬운 스케일링
- Weaviate: 오픈 소스, 하이브리드 검색
- Qdrant: 고성능, 필터링 지원
- ChromaDB: 경량, 프로토타이핑에 적합
Retrieval 전략
1. Dense Retrieval
의미 기반 임베딩을 활용한 벡터 유사도 계산:
1# Retrieval with cosine similarity 2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 3 (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))
2. Sparse Retrieval (BM25)
단어 빈도 기반의 고전적 검색 알고리즘.
3. Hybrid Retrieval
Dense + Sparse 결합 방식:
final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score
Reranking 및 정렬
Reranker 모델을 통해 초기 검색 결과를 향상:
- Cross-encoder rerankers: 높은 정확도, 느린 속도
- ColBERT: 빠른 속도, 토큰 수준 상호작용
- Cohere Rerank: API 기반, 손쉬운 통합
Context Window 최적화
Chunk 크기 결정
- 작은 청크(256-512 토큰): 더 구체적 정보, 더 많은 조각
- 큰 청크(1024-2048 토큰): 더 넓은 문맥, 잡음 가능성
Context 압축
큰 문맥을 압축하여 토큰 절약:
Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM
엔터프라이즈 RAG 구현
아키텍처 예시
1┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ 2│ User │────▶│ API GW │────▶│ RAG Service│ 3└─────────────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘ 4 │ 5 ┌─────────────┐ ┌──────▼──────┐ 6 │ LLM API │◀────│ Retriever │ 7 └─────────────┘ └──────┬──────┘ 8 │ 9 ┌──────▼──────┐ 10 │ Vector DB │ 11 └─────────────┘
보안 고려사항
- 데이터 격리: 테넌트 기반 네임스페이스 분리
- 접근 제어: 문서 단위 권한 관리
- 감사 로그: 모든 쿼리 및 응답 기록
성능 지표
Retrieval 지표
- Recall@K: K개의 결과 중 관련 문서 비율
- Precision@K: 관련 문서 정확도
- MRR (Mean Reciprocal Rank): 최초 정답의 순위 기반 점수
End-to-End 지표
- Faithfulness: 출처에 대한 응답 충실도
- Relevance: 질문과의 관련성
- Latency: 전체 응답 시간
Common Issues and Solutions
1. 낮은 검색 품질
해결 방법: Embedding 모델 변경, 하이브리드 검색, reranking
2. 환각(Hallucination)
해결 방법: 더 제한적인 프롬프트, 인용 요구사항 추가
3. 높은 지연 시간(Latency)
해결 방법: 캐싱, 비동기 검색, 청크 수 감소
Conclusion
RAG 아키텍처는 엔터프라이즈 AI 애플리케이션에서 LLM의 신뢰성을 높여주는 핵심 구성 요소입니다. 적절한 Embedding 모델, 벡터 데이터베이스, 검색 전략 선택은 성공적인 RAG 구현의 기반을 형성합니다.
Veni AI는 엔터프라이즈 고객에게 맞춤형 RAG 솔루션을 제공합니다. 필요한 사항이 있다면 언제든지 문의하십시오.