RAG 파이프라인과 사고의 사슬(CoT) 프롬프팅을 활용한 최종 답변 출력 예시

이 글은 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인과 사고의 사슬(CoT) 프롬프팅을 활용하여 LLM의 최종 답변을 효과적으로 추출하는 방법을 설명합니다. LangChain 라이브러리를 사용하여 환경 변수 로드, LLM 초기화, 가짜 Retriever 정의, 그리고 최종 답변 파서 정의 과정을 코드로 보여줍니다.

특히, FinalAnswerParser 클래스는 정규 표현식을 사용하여 LLM의 복잡한 출력에서 "최종 답변:" 패턴을 찾아 핵심 결과만을 추출하는 역할을 합니다. 실제 환경에서는 벡터 DB 등을 활용한 Retriever를 사용하며, 이 예제는 RAG 파이프라인 구축 및 LLM 출력 제어의 기본 원리를 이해하는 데 도움을 줍니다.