RAG 기반 사내 챗봇, 이제 검색 대신 챗봇부터!
by DD
9개월 전
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RAG 아키텍처를 활용하여 사내 지식 검색 및 챗봇 시스템을 구축함
쿠버네티스 환경에서 Milvus, LLaMA 3를 통합하여 운영 효율성을 높임
응답 시간 2~3초 이내로 단축, 근거 문서 제시로 사용자 신뢰도 향상
RAG 시스템 아키텍처 심층 분석
RAG 시스템은 데이터 수집, 벡터화, 벡터 검색, LLM 추론의 4단계로 구성된다. 구체적으로 LlamaIndex를 사용하여 문서를 벡터화하고, Milvus에 저장한다. 따라서 Kubeflow Pipeline을 통해 데이터 파이프라인을 자동화하여, 지식 챗봇의 효율적인 운영을 가능하게 한다.
성능 최적화를 위한 핵심 기술
응답 시간 단축을 위해 청크 크기 조절, 시맨틱 청크 분할을 적용했다. Top-K 설정을 통해 검색 정확도와 속도 간의 균형을 맞췄다. 반면 프롬프트 구성 간결화, 캐싱 기법을 통해 LLM 응답 속도를 개선했다.
사내 지식 챗봇 구축 가이드
사내 지식 챗봇 구축 시, 내부 문서 품질을 최우선으로 고려해야 한다. 따라서 마크다운 형식으로 문서 구조를 통일하고, Kubeflow와 Milvus 같은 오픈소스를 활용하는 것이 좋다. 결과적으로 RAG는 AI 모델 활용의 핵심적인 방법론으로 자리 잡을 것이다.
