파이썬 40줄 코드로 RAG 챗봇, 처음부터 직접 만들기

(dev.to)

Dev.to AI1일 전AI 코딩

이 글은 복잡한 프레임워크 없이 단 40줄의 파이썬 코드로 외부 지식을 활용해 환각 현상을 줄이는 RAG(검색 증강 생성) 기술의 핵심 원리를 구현하고 구축하는 방법을 상세히 설명합니다.

이 글의 핵심 포인트

1RAG는 모델 재학습 없이 외부 문서를 컨텍스트로 제공하여 답변의 정확도를 높이는 기술임
2텍스트를 작은 단위(Chunk)로 나누고 이를 벡터(Embedding)로 변환하여 저장하는 과정이 핵심임
3sentence-transformers 라이브러리를 사용하여 로컬에서 무료로 임베딩을 생성할 수 있음
4코사인 유사도(Cosine Similarity)를 통해 질문과 가장 관련 있는 데이터 조각을 찾아냄
5최종 답변 생성 단계에서는 Anthropic의 Claude와 같은 LLM을 활용하여 컨텍스트 기반의 응답을 유도함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

LLM의 고질적인 문제인 '환각(Hallucination)'과 최신 정보 부재를 해결할 수 있는 가장 비용 효율적이고 강력한 방법론이기 때문입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

모델을 매번 재학습시키는 파인튜닝 대신, 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아 프롬프트에 넣어주는 RAG 기술이 기업용 AI 서비스의 표준으로 자리 잡고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

복잡한 인프라 없이도 자체 데이터를 활용한 맞춤형 챗봇 구축이 가능해짐에 따라, 특정 도메인 지식을 보유한 스타트업들의 AI 에이전트 개발 진입 장벽이 낮아질 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국어 특화 임베딩 모델과 결합한다면 국내 기업의 내부 문서를 활용한 보안 중심의 프라이빗 AI 솔루션 시장에서 큰 기회를 포착할 수 있습니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

RAG 기술은 단순한 챗봇을 넘어, 기업의 정형/비정형 데이터를 실시간으로 지식화할 수 있는 핵심 엔진입니다. 개발자들에게 이 가이드는 복잡한 LangChain 같은 프레임워크에 의존하기 전, 데이터가 어떻게 벡터화되고 검색되는지 근본적인 메커니즘을 이해하게 해주는 훌륭한 출발점입니다.

다만, 본문의 방식처럼 단순 코사인 유사도와 브루트 포스(Brute-force) 검색 방식을 사용하는 것은 데이터 규모가 커질 경우 성능 저하라는 명확한 트레이드오프를 가집니다. 대규모 데이터셋에서는 벡터 데이터베이스(Pinecone, Milvus 등) 도입이 필수적이며, 단순 텍스트 분할(Chunking)만으로는 문맥 손실을 막기 어렵다는 점을 유의해야 합니다. 따라서 스타트업은 프로토타입 단계에서는 이와 같은 가벼운 구현으로 속도를 높이되, 서비스 확장 시에는 정교한 검색 전략과 인프라 구축을 병행하는 로드맵을 설계해야 합니다.

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