LLM 기반 AI 플랫폼 개발에서의 LangChain을 활용한 RAG 구성하기

이 글은 LLM 기반 AI 플랫폼 개발에서 LangChain을 활용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 구성하는 방법에 대해 설명합니다. RAG는 LLM의 정보 한계를 극복하기 위해 외부 문서를 검색하여 답변 생성에 활용하는 기술입니다.

글에서는 RAG의 기본 개념과 전체 흐름을 설명하며, 사용자가 업로드한 문서가 임베딩 모델을 통해 벡터화되어 Vector DB에 저장되고, 사용자의 질문 역시 벡터화되어 Vector DB에서 의미 기반 검색(Semantic Search)을 통해 관련 문서를 찾은 후, 이 문서를 기반으로 LLM이 답변을 생성하는 과정을 상세히 소개합니다. 또한, 대규모 데이터 처리, 다양한 Vector DB 통합, PreProcessing 및 PostProcessing을 통한 보안성과 효율성 강화 등 LangChain을 활용한 RAG 구성 시 발생하는 과제와 해결 방안에 대해서도 다룹니다.