노코드 RAG 시스템을 만드는 방법 (Pinecone + Make.com)

 

RAG 시스템의 장점은 무엇인가요?

RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템은 Make.com과 Pinecone을 활용해 노코드 방식으로 구축 가능한 강력한 AI 솔루션이에요.

이 시스템은 문서 기반 지식을 벡터 데이터베이스에 저장하고, 콘텐츠 생성 시 관련 정보를 검색하여 정확도를 크게 향상시킨다고 해요.

RAG 시스템은 비공개 문서를 AI 생성에 활용해야 하는 기업에게 특히 유용한 기술이죠.

실제 예시로, e-commerce 스토어의 정보를 활용해 세일 관련 기사를 생성했을 때 제품 설명, 사양, 배송 정보 등이 정확하게 포함된 결과물을 얻을 수 있었어요.

이 기술은 클라이언트를 위한 AI 솔루션 구축에 강력한 도구로, 더 큰 고객과 예산을 확보할 수 있는 기회를 제공하죠.

 

 

RAG 시스템의 첫 번째 단계는?

RAG 시스템 구축은 크게 두 단계로 나뉘며, 첫 번째 단계는 지식 기반을 벡터 데이터베이스에 로드하는 것이에요.

데이터 수집 과정에서는 웹사이트 크롤링, PDF, Word, Excel, CSV, JSON 등 다양한 형식의 파일을 업로드할 수 있죠.

수집된 데이터는 임베딩 모델(이 시스템에서는 OpenAI의 Text Embedding 3 small 모델)을 통해 처리되요.

생성된 벡터 임베딩은 벡터 데이터베이스에 업로드되거나 업서트(upsert)되며, 이는 새 데이터 삽입 또는 기존 데이터 업데이트를 의미해요.

이 과정을 통해 벡터 데이터베이스로 표현된 지식 기반이 구축되어, 관련 정보를 쿼리할 수 있게 되죠.

 

 

RAG 시스템의 기능과 원리는 무엇인가요?

RAG 시스템은 쿼리를 이해하고, 임베딩을 생성한 후 벡터 데이터베이스에서 관련 지식을 검색하여 콘텐츠를 생성하는 과정으로 구성되어 있어요.

다양한 대규모 언어 모델(Claude, GPT-4, Llama 3, Mistral 등)을 사용하여 콘텐츠를 생성할 수 있죠.

RAG는 동적 컨텍스트 프롬프팅을 사용하여 쿼리의 임베딩을 생성하고 가장 관련성 높은 결과를 검색하여 프롬프트에 동적으로 삽입해요.

RAG 시스템의 주요 이점은 수동으로 정보를 붙여넣을 필요가 없고, 지속적으로 업데이트되는 시스템을 구축할 경우 항상 최신 정보를 검색할 수 있다는 것이죠.

Pinecone과 Make를 사용한 RAG 시스템은 OpenAI 어시스턴트보다 복잡하지만, 다양한 임베딩 모델과 언어 모델을 사용할 수 있는 유연성을 제공해요.

 

 

 

RAG 시스템의 콘텐츠 생성 과정은?

RAG 시스템은 Pinecone 벡터 데이터베이스를 활용하여 일반적이거나 환각된 정보가 아닌, 사실에 근거한 정확한 콘텐츠를 생성해요.

콘텐츠 생성 과정은 먼저 LLM을 사용해 기사 설명을 분석하고, 이를 바탕으로 벡터 데이터베이스 검색에 필요한 키워드를 추출하죠.

추출된 키워드는 임베딩 모듈을 통해 벡터로 변환되며, 이 벡터를 사용해 Pinecone에서 의미론적으로 관련성 높은 정보를 검색해요.

Pinecone에서 반환된 결과는 배열 집계기와 JSON 변환 과정을 거쳐 ChatGPT에 입력되어 최종 콘텐츠를 생성하죠.

생성된 콘텐츠는 회사 특정 지식에 정확히 근거하며, 제품 정보, 할인, 배송 정책 등을 정확하게 포함하여 고품질의 맞춤형 기사를 제공해요.

 

 

RAG 시스템 구축에 필요한 리소스는?

Make.com의 블루프린트를 통해 RAG 시스템 구축 과정을 쉽게 가져올 수 있어요.

두 가지 시나리오(생성 및 업서트)에 대한 블루프린트가 제공되죠.

비즈니스 자동화를 위한 커뮤니티에 참여할 수 있으며, 주간 워크샵과 다양한 교육 자료, 템플릿을 제공해요.

자세한 정보는 영상 설명의 링크를 통해 확인할 수 있죠.

 

 

원문 바로가기

https://youtu.be/DNDI4c3z-6A?si=YLZUUBbxcy0_CPs3