초보자를 위한 LangChain RAG 가이드: GPT부터 로컬 모델까지

초보자를 위한 LangChain RAG 가이드: GPT부터 로컬 모델까지

1. RAG 개념 및 필요성: LLM의 한계를 넘어서

1.1. RAG란 무엇인가? (What is RAG?)

RAG는 **검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation)**의 약자로, 대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)의 답변 생성 능력에 외부 지식 검색 기능을 결합한 인공지능 프레임워크입니다.1 LLM이 마치 '오픈북 시험'을 치르듯, 질문에 답하기 전에 관련 정보를 외부 데이터베이스나 문서에서 찾아보는 방식이라고 생각할 수 있습니다.3 즉, LLM이 자체적으로 학습한 방대한 내부 지식에 더해, 특정 질문과 관련된 최신 또는 특정 도메인의 정보를 실시간으로 참조하여 답변의 정확성과 관련성을 높이는 기술입니다.4

기존 LLM은 학습 데이터에 포함된 정보만을 기반으로 답변을 생성하기 때문에, 학습 시점 이후의 최신 정보나 특정 기업의 내부 문서와 같은 비공개 데이터에 대해서는 알지 못합니다.1 RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 정보 검색(Retrieval) 단계와 생성(Generation) 단계를 결합합니다.3 사용자의 질문이 들어오면, 먼저 관련된 정보를 외부 지식 소스(예: 데이터베이스, 문서 저장소, 웹 페이지)에서 검색하고 1, 검색된 정보를 LLM에게 '참고 자료'로 제공하여 2, LLM이 이 정보를 바탕으로 최종 답변을 생성하도록 유도합니다.1

1.2. 왜 RAG가 필요한가? (Why is RAG Needed?)

LLM은 놀라운 언어 생성 능력을 보여주지만, 몇 가지 본질적인 한계를 가지고 있습니다. RAG는 이러한 한계를 효과적으로 해결하여 LLM의 답변 품질을 크게 향상시킵니다.

• 최신 정보 접근성 부족: LLM의 지식은 학습 데이터가 구축된 특정 시점에 고정됩니다.1 따라서 최신 사건이나 변화하는 정보에 대해 부정확하거나 오래된 답변을 제공할 수 있습니다. RAG는 외부의 최신 데이터 소스를 실시간으로 참조하여 이 문제를 해결합니다.1
• 환각 (Hallucination) 현상: LLM은 학습 데이터에 없는 내용이나 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 '환각' 현상을 보일 때가 있습니다.1 이는 LLM이 단어 간의 통계적 관계는 알지만 실제 의미나 사실 여부는 판단하지 못하기 때문입니다.3 RAG는 검색된 실제 데이터를 근거로 답변을 생성하도록 유도하여 이러한 환각 현상을 크게 줄여줍니다.1
• 특정 도메인 지식 부족: 범용 LLM은 특정 산업 분야나 기업 내부의 전문 지식, 비공개 데이터에 대한 정보가 부족합니다.2 RAG는 특정 조직의 내부 문서, 기술 자료, 고객 데이터베이스 등을 외부 지식 소스로 활용하여 LLM이 해당 도메인에 특화된 정확한 답변을 생성하도록 돕습니다.2
• 비용 효율성: 특정 도메인 지식을 LLM에 주입하기 위해 모델 전체를 재학습하거나 미세조정(Fine-tuning)하는 것은 막대한 비용과 시간이 소요됩니다.2 RAG는 모델 자체를 변경하지 않고 외부 지식 베이스만 업데이트하면 되므로, 훨씬 비용 효율적으로 LLM의 지식을 최신 상태로 유지하고 특정 도메인에 맞게 확장할 수 있습니다.2
• 투명성 및 신뢰성 향상: RAG는 답변의 근거가 된 외부 정보를 함께 제시할 수 있어(예: 출처 링크 제공), 사용자가 답변의 신뢰도를 검증하고 사실 여부를 확인할 수 있도록 돕습니다.3 이는 LLM 답변에 대한 사용자 신뢰를 높이는 중요한 요소입니다.

이처럼 RAG는 LLM의 한계를 보완하고 성능을 극대화하는 강력한 방법론으로, 특히 정확하고 신뢰할 수 있는 최신 정보나 특정 도메인 지식이 요구되는 다양한 응용 분야(챗봇, Q&A 시스템, 콘텐츠 생성 등)에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.4

반응형

2. LangChain 프레임워크 소개: RAG 개발의 조력자

2.1. LangChain이란? (What is LangChain?)

LangChain은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발을 간소화하고 강력하게 만들어주는 오픈소스 프레임워크입니다.20 복잡한 LLM 기반 워크플로우를 구축하는 과정을 추상화하고 모듈화하여, 개발자가 마치 '레고 블록'을 조립하듯 다양한 구성 요소를 연결하여 원하는 기능을 구현할 수 있도록 돕습니다.20

LangChain은 단순히 LLM을 호출하는 것을 넘어, 외부 데이터 소스 연동, 상태 관리(메모리), 다른 도구와의 상호작용 등 LLM 애플리케이션 개발에 필요한 다양한 기능들을 표준화된 인터페이스로 제공합니다.21 특히 RAG 시스템 구축에 필요한 여러 컴포넌트(데이터 로더, 텍스트 분할기, 임베딩 모델, 벡터 저장소, 검색기 등)를 미리 구현해두어 개발 과정을 크게 단축시켜 줍니다.18

2.2. LangChain이 RAG 개발을 돕는 방법 (How LangChain Helps RAG Development)

LangChain은 RAG 애플리케이션 구축의 복잡성을 줄이고 개발 생산성을 높이는 데 다음과 같은 방식으로 기여합니다.

• 모듈식 구성 요소 제공: RAG 워크플로우의 각 단계(데이터 로딩, 분할, 임베딩, 저장, 검색, 생성)에 필요한 기능들을 DocumentLoader, TextSplitter, Embeddings, VectorStore, Retriever, LLM/ChatModel 등의 모듈식 컴포넌트로 제공합니다.18 개발자는 이러한 사전 구축된 컴포넌트를 가져와 조합하기만 하면 기본적인 RAG 파이프라인을 쉽게 구성할 수 있습니다.
• 다양한 통합 지원: LangChain은 수많은 외부 데이터 소스(웹 페이지, PDF, CSV, 데이터베이스 등), 임베딩 모델(OpenAI, Hugging Face 등), 벡터 저장소(Chroma, FAISS, Pinecone 등), LLM(OpenAI GPT, Anthropic Claude, 로컬 모델 등)과의 통합을 지원합니다.18 이를 통해 개발자는 특정 기술 스택에 얽매이지 않고 자신의 요구사항에 맞는 최적의 조합을 선택하여 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 체인(Chains)과 LCEL을 통한 워크플로우 간소화: LangChain의 핵심 개념인 '체인(Chain)'은 여러 컴포넌트를 순차적으로 연결하여 복잡한 작업을 수행하는 파이프라인을 만드는 방식입니다.20 특히 LangChain Expression Language (LCEL)는 이러한 체인을 선언적으로, 마치 파이프(|) 기호로 연결하듯 직관적으로 구성할 수 있게 해줍니다.20 이를 통해 RAG의 검색(Retrieve)과 생성(Generate) 단계를 매끄럽게 연결하는 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.20
• 추상화 및 표준화: LangChain은 다양한 LLM과 도구들의 세부적인 구현 차이를 추상화하고 표준화된 인터페이스를 제공합니다.20 예를 들어, OpenAI 모델을 사용하든 로컬 Ollama 모델을 사용하든 LangChain의 ChatModel 인터페이스를 통해 거의 동일한 방식으로 상호작용할 수 있습니다.30 이는 코드의 재사용성을 높이고 유지보수를 용이하게 합니다.
• 개발 편의 기능: LangChain은 RAG 개발을 돕는 다양한 편의 기능(예: 프롬프트 템플릿 관리, 대화 기록 관리(메모리), 에이전트 기능, 디버깅 및 추적 도구(LangSmith))을 제공합니다.21

결론적으로 LangChain은 RAG 시스템 구축에 필요한 다양한 도구와 인터페이스를 통합하고 표준화하여 제공함으로써, 개발자가 LLM의 핵심 로직과 애플리케이션의 고유 기능에 더 집중할 수 있도록 지원하는 강력한 프레임워크입니다.20 초보자도 LangChain을 활용하면 복잡한 RAG 시스템을 비교적 쉽게 이해하고 구현해볼 수 있습니다.

3. RAG 워크플로우: 단계별 분석

RAG 시스템은 사용자의 질문에 대해 외부 지식을 참조하여 답변을 생성하기까지 일련의 단계를 거칩니다. 이 과정은 크게 인덱싱(Indexing) 단계와 검색 및 생성(Retrieval and Generation) 단계로 나눌 수 있습니다.24

3.1. 인덱싱 (Indexing): 지식 창고 준비하기

인덱싱 단계는 RAG 시스템이 참조할 외부 지식 소스를 준비하고 검색 가능한 형태로 가공하는 과정입니다. 이 단계는 일반적으로 사용자의 질문이 들어오기 전에 오프라인으로 미리 수행됩니다.24

• 1단계: 데이터 로딩 (Load): RAG 시스템이 참조할 원본 데이터를 가져옵니다. 이 데이터는 웹 페이지, PDF 파일, 텍스트 파일, 데이터베이스 등 다양한 형태일 수 있습니다.2 LangChain에서는 DocumentLoader 컴포넌트를 사용하여 다양한 소스로부터 데이터를 로드하고 표준화된 Document 객체 형식으로 변환합니다.24 Document 객체는 텍스트 내용(page_content)과 출처 등의 메타데이터(metadata)를 포함합니다.24
• 2단계: 데이터 분할 (Split): 로드된 문서는 종종 LLM의 컨텍스트 창(Context Window) 제한을 초과하거나 검색 효율성을 위해 더 작은 단위로 나누어야 합니다.24 TextSplitter 컴포넌트는 문서를 의미적으로 관련된 작은 텍스트 조각, 즉 '청크(Chunk)'로 분할하는 역할을 합니다.18 적절한 크기로 분할하고 청크 간의 중복(Overlap)을 설정하여 문맥 정보가 손실되지 않도록 하는 것이 중요합니다.25
• 3단계: 임베딩 생성 (Embed): 분할된 텍스트 청크를 LLM이 이해하고 비교할 수 있는 숫자 형태의 벡터, 즉 '임베딩(Embedding)'으로 변환합니다.2 임베딩은 텍스트의 의미론적 정보를 벡터 공간에 표현하며, 의미가 유사한 텍스트는 벡터 공간에서 서로 가까운 위치에 있게 됩니다.5 LangChain의 Embeddings 컴포넌트는 OpenAI, Hugging Face 등 다양한 임베딩 모델을 사용하여 텍스트 청크를 임베딩 벡터로 변환합니다.18
• 4단계: 벡터 저장 (Store): 생성된 임베딩 벡터와 해당 텍스트 청크를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 특수한 데이터베이스, 즉 '벡터 저장소(Vector Store)'에 저장하고 인덱싱합니다.1 벡터 저장소는 대규모 벡터 데이터에 대한 빠른 유사도 검색(Similarity Search)을 지원합니다.1 LangChain은 Chroma, FAISS, Pinecone, Milvus 등 다양한 벡터 저장소와의 통합을 제공합니다.18

3.2. 검색 및 생성 (Retrieval and Generation): 질문에 답하기

이 단계는 사용자가 실제로 질문을 했을 때 실시간으로 진행됩니다.24

• 5단계: 검색 (Retrieve): 사용자의 질문(쿼리)이 입력되면, 이 질문 또한 인덱싱 단계에서 사용된 것과 동일한 Embeddings 모델을 사용하여 임베딩 벡터로 변환됩니다.2 그런 다음, Retriever 컴포넌트는 이 쿼리 벡터와 벡터 저장소에 저장된 문서 청크 벡터들 간의 유사도(보통 코사인 유사도나 유클리디안 거리 사용)를 계산하여 가장 관련성이 높은 상위 K개의 문서 청크를 검색합니다.2 검색된 청크들이 LLM에게 제공될 '참고 자료'가 됩니다. 검색 품질을 높이기 위해 의미론적 검색(Semantic Search)과 키워드 검색을 결합한 하이브리드 검색(Hybrid Search)이나 재순위화(Re-ranking) 같은 고급 기법이 사용되기도 합니다.1
• 6단계: 생성 (Generate): 검색된 관련 문서 청크들과 사용자의 원본 질문을 결합하여 LLM에게 전달할 프롬프트(Prompt)를 구성합니다.1 이 프롬프트는 일반적으로 "다음 컨텍스트를 참고하여 질문에 답하세요. 컨텍스트에 답이 없으면 모른다고 답하세요."와 같은 지시문을 포함하여 LLM이 검색된 정보를 기반으로 답변하도록 유도합니다.30 ChatModel 또는 LLM 컴포넌트는 이 증강된 프롬프트(Augmented Prompt)를 입력받아 최종 답변을 생성합니다.1 LangChain의 Chain (특히 RetrievalQA 또는 LCEL 기반 체인)은 이 검색과 생성 과정을 하나로 묶어 실행하는 역할을 합니다.18

이러한 단계들을 통해 RAG 시스템은 LLM의 생성 능력과 외부 지식의 정확성을 결합하여, 보다 신뢰성 있고 유용한 답변을 사용자에게 제공할 수 있게 됩니다.

4. LangChain RAG 구성 요소 상세

LangChain은 RAG 워크플로우의 각 단계를 수행하기 위한 다양한 모듈식 구성 요소(Component)를 제공합니다. 각 구성 요소의 역할과 기능을 이해하는 것은 효과적인 RAG 시스템을 구축하는 데 중요합니다.23

• Document Loaders (문서 로더):

• 역할: 외부 소스(파일, 웹 페이지, 데이터베이스 등)에서 데이터를 로드하여 LangChain이 처리할 수 있는 표준 Document 형식으로 변환합니다.23
• 기능: 다양한 데이터 소스(PDF, CSV, JSON, HTML, Notion, Google Drive 등)에 대한 로더를 제공합니다.25 데이터 로딩 시 특정 메타데이터(예: 파일 경로, 페이지 번호)를 함께 추출하여 Document 객체에 포함시킬 수 있습니다.24 예를 들어, WebBaseLoader는 URL을 입력받아 웹 페이지 내용을 로드하고 26, PyPDFLoader는 PDF 파일에서 텍스트를 추출합니다.18 UnstructuredFileLoader는 이미지나 복잡한 레이아웃의 문서도 처리할 수 있습니다.45
• 중요성: RAG 시스템의 지식 기반이 되는 원본 데이터를 시스템으로 가져오는 첫 단계입니다.

• Text Splitters (텍스트 분할기):

• 역할: 로드된 Document를 LLM의 컨텍스트 길이 제한과 검색 효율성을 고려하여 더 작은 텍스트 청크(Chunk)로 분할합니다.18
• 기능: 다양한 분할 전략을 제공합니다. CharacterTextSplitter는 지정된 문자를 기준으로 분할하고, RecursiveCharacterTextSplitter는 여러 구분자(예: 줄바꿈, 공백)를 재귀적으로 사용하여 의미론적 경계를 최대한 유지하며 청크를 생성합니다.24 TokenTextSplitter는 토큰 수를 기준으로 분할합니다.25 chunk_size (청크 크기)와 chunk_overlap (청크 간 중복) 파라미터를 조절하여 분할 방식을 제어할 수 있습니다.24
• 중요성: 검색 정확도와 LLM 처리 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 너무 큰 청크는 관련 없는 정보까지 포함할 수 있고, 너무 작은 청크는 문맥을 잃을 수 있습니다.33

• Embeddings (임베딩 모델):

• 역할: 텍스트 청크를 의미론적 정보를 담은 고차원 벡터(Embedding)로 변환합니다.18
• 기능: OpenAI(OpenAIEmbeddings), Cohere, Hugging Face(HuggingFaceEmbeddings, OllamaEmbeddings) 등 다양한 임베딩 모델 제공자와의 통합을 지원합니다.18 개발자는 필요에 따라 특정 모델을 선택하여 사용할 수 있습니다. 임베딩 모델은 쿼리와 문서 청크 간의 의미적 유사성을 비교하는 데 사용됩니다.25
• 중요성: RAG의 검색 성능을 좌우하는 핵심 요소입니다. 좋은 임베딩 모델은 관련성 높은 문서를 정확하게 찾아내는 데 필수적입니다.

• Vector Stores (벡터 저장소):

• 역할: 생성된 임베딩 벡터와 해당 텍스트 청크를 저장하고, 주어진 쿼리 벡터와 유사한 벡터를 빠르게 검색할 수 있는 기능을 제공하는 데이터베이스입니다.1
• 기능: Chroma, FAISS, Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant 등 다양한 오픈소스 및 상용 벡터 저장소와의 통합을 지원합니다.18 각 벡터 저장소는 저장 용량, 검색 속도, 확장성 등에서 특징이 다르므로 사용 사례에 맞게 선택해야 합니다. 벡터 저장소는 유사도 검색(Similarity Search), 최대 한계 유사성 검색(Maximum Marginal Relevance, MMR) 등 다양한 검색 방식을 지원할 수 있습니다.
• 중요성: 대규모 문서 집합에서 관련 정보를 효율적으로 찾아내는 RAG 시스템의 '지식 창고'이자 '검색 엔진' 역할을 합니다.

• Retrievers (검색기):

• 역할: 사용자 쿼리가 주어졌을 때, 벡터 저장소에서 관련성이 높은 문서를 검색(Retrieve)하는 표준화된 인터페이스입니다.18
• 기능: 가장 기본적인 형태는 벡터 저장소의 유사도 검색 기능을 그대로 사용하는 것입니다 (vectorstore.as_retriever() 24). LangChain은 더 나아가 컨텍스트 압축(Contextual Compression), 앙상블 검색(Ensemble Retrieval), 자체 쿼리 생성(Self-querying) 등 고급 검색 전략을 구현하는 다양한 Retriever 구현체를 제공합니다.25 검색할 문서의 수(k)를 조절하거나 24, 특정 메타데이터를 기준으로 필터링하는 기능도 지원합니다.22
• 중요성: LLM에게 전달될 컨텍스트의 질을 결정합니다. 검색된 문서의 관련성이 높을수록 최종 답변의 품질도 향상됩니다.

• LLMs / Chat Models (언어 모델):

• 역할: RAG 파이프라인의 최종 단계에서, 사용자의 질문과 검색된 컨텍스트 정보를 바탕으로 자연스러운 언어로 답변을 생성(Generate)합니다.18
• 기능: LangChain은 두 가지 유형의 모델 인터페이스를 제공합니다. LLMs는 텍스트 문자열을 입력받아 텍스트 문자열을 출력하는 전통적인 인터페이스이고 23, ChatModels는 채팅 메시지 목록(시스템 메시지, 사용자 메시지, AI 메시지 등)을 입력받아 AI 메시지를 출력하는, 대화형 애플리케이션에 더 적합한 인터페이스입니다.21 OpenAI GPT 모델(ChatOpenAI 18), Anthropic Claude 모델, Google Gemini 모델, 그리고 Ollama(ChatOllama 41)나 Hugging Face Pipeline(HuggingFacePipeline 47)을 통해 로컬 모델까지 다양한 LLM을 지원합니다.23
• 중요성: RAG 시스템의 최종 결과물을 만들어내는 '생성 엔진'입니다. 모델의 성능이 답변의 유창성과 정확성에 큰 영향을 미칩니다.

• Chains (체인):

• 역할: 위에서 설명한 여러 컴포넌트들을 순서대로 연결하여 하나의 통합된 워크플로우, 즉 RAG 파이프라인을 구성합니다.20
• 기능: RetrievalQA 체인은 가장 기본적인 RAG 체인으로, Retriever와 LLM을 연결하여 질문에 대한 답변을 생성합니다.24 ConversationalRetrievalChain은 대화 기록(Memory)을 관리하여 챗봇과 같은 대화형 RAG 애플리케이션 구축을 지원합니다.25 LangChain Expression Language (LCEL)을 사용하면 | (파이프) 연산자를 통해 더욱 유연하고 직관적으로 커스텀 체인을 구성할 수 있습니다.20 체인은 중간 단계의 데이터 흐름을 관리하고 전체 프로세스를 단일 호출로 실행할 수 있게 해줍니다.
• 중요성: RAG 시스템의 각 구성 요소를 유기적으로 연결하고 전체 프로세스를 조율하는 '지휘자' 역할을 합니다.

이러한 LangChain 컴포넌트들을 조합하고 활용함으로써, 개발자는 강력하고 유연한 RAG 시스템을 효율적으로 구축하고 관리할 수 있습니다.

5. LangChain으로 RAG 만들기: 클라우드 LLM (GPT) 예제

LangChain과 OpenAI의 GPT 모델과 같은 클라우드 기반 LLM을 사용하여 RAG 시스템을 구축하는 방법을 단계별 개념 코드를 통해 살펴보겠습니다. 클라우드 LLM을 사용하면 강력한 성능의 모델을 별도의 하드웨어 설정 없이 API를 통해 쉽게 활용할 수 있다는 장점이 있습니다.53

5.1. 준비물: API 키 설정 및 라이브러리 설치

• OpenAI API 키 발급: OpenAI 웹사이트에서 계정을 생성하고 API 키를 발급받아야 합니다.43 이 키는 GPT 모델과 임베딩 모델을 사용하기 위해 필요합니다. 발급받은 키는 안전하게 보관하고, 보통 환경 변수(OPENAI_API_KEY)로 설정하여 사용합니다.43
• 필수 라이브러리 설치: LangChain과 OpenAI 연동에 필요한 라이브러리, 그리고 벡터 저장소(여기서는 Chroma 사용 예시) 및 기타 유틸리티 라이브러리를 설치합니다.
  Bash
  pip install langchain langchain-openai langchain-chroma langchain-text-splitters beautifulsoup4
  18

5.2. 단계별 의사 코드 / 개념 코드 (Step-by-Step Pseudo-code / Conceptual Code Outline)

다음은 웹 페이지 내용을 기반으로 질문에 답변하는 간단한 RAG 시스템을 구축하는 개념적인 코드 예시입니다.

• 1단계: 데이터 로딩 (Load): WebBaseLoader를 사용하여 특정 URL의 웹 페이지 콘텐츠를 로드합니다.24
  Python
  # 예시: 웹 페이지 로딩
  from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
  loader = WebBaseLoader("YOUR_TARGET_URL") # 답변의 근거가 될 웹 페이지 주소 입력
  docs = loader.load()
  
  
• 2단계: 데이터 분할 (Split): RecursiveCharacterTextSplitter를 사용하여 로드된 문서를 적절한 크기의 청크로 분할합니다.24
  Python
  from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
  text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
  splits = text_splitter.split_documents(docs)
  
  
• 3단계: 임베딩 생성 (Embed): OpenAIEmbeddings를 초기화하여 텍스트 청크를 임베딩 벡터로 변환할 준비를 합니다.24 이 과정에서 OpenAI API가 호출됩니다.
  Python
  from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
  # OPENAI_API_KEY 환경 변수가 설정되어 있어야 함
  embeddings = OpenAIEmbeddings() # 기본 모델 사용 (변경 가능, 예: model="text-embedding-3-large")
  
  
• 4단계: 벡터 저장 (Store): Chroma와 같은 벡터 저장소에 분할된 청크와 생성된 임베딩을 저장하고 인덱싱합니다.24 from_documents 메소드는 이 과정을 한 번에 처리해줍니다.
  Python
  from langchain_chroma import Chroma
  # documents=splits: 저장할 텍스트 청크 리스트
  # embedding=embeddings: 임베딩을 생성할 모델 객체
  vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embeddings)
  
  
• 5단계: 검색기 생성 (Retrieve): 생성된 벡터 저장소로부터 Retriever 객체를 만듭니다. 이 객체는 이후 질문과 관련된 문서를 검색하는 데 사용됩니다.24
  Python
  # vectorstore 객체의 as_retriever() 메소드를 호출하여 검색기 생성
  # search_kwargs={"k": 3} 와 같이 검색할 문서 수를 지정할 수 있음 (기본값은 보통 4)
  retriever = vectorstore.as_retriever()
  
  
• 6단계: LLM 및 체인 설정 (Generate): ChatOpenAI 모델(예: gpt-4o-mini 또는 gpt-4)을 초기화하고, RAG 파이프라인을 구성합니다. 여기서는 LangChain Expression Language (LCEL)를 사용하여 유연하게 체인을 구성하는 방법을 보여줍니다.24
  Python
  from langchain_openai import ChatOpenAI
  from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
  from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
  from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
  
  # 사용할 GPT 모델 지정 (API 키 필요)
  llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4o-mini")
  
  # 프롬프트 템플릿 정의: 검색된 컨텍스트와 질문을 LLM에게 전달하는 방식 정의
  template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end.
  If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.
  Use three sentences maximum and keep the answer concise.
  
  Context: {context}
  
  Question: {question}
  
  Helpful Answer:"""
  rag_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
  
  # 검색된 Document 객체 리스트를 하나의 문자열로 포맷하는 함수
  def format_docs(docs):
      return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
  
  # LCEL을 사용하여 RAG 체인 구성
  rag_chain = (
      {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()} # 1. 검색 및 컨텍스트 포맷팅, 질문 전달
  
  

| rag_prompt # 2. 프롬프트 템플릿에 값 채우기

| llm # 3. LLM 호출하여 답변 생성

| StrOutputParser() # 4. LLM의 출력(AIMessage)을 문자열로 파싱

)

```

* 체인 설명:

* {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}: 입력된 질문(RunnablePassthrough()가 그대로 전달)을 retriever에 전달하여 관련 문서를 검색하고, 검색된 문서를 format_docs 함수로 포맷하여 context 키에 할당합니다. 질문은 question 키에 할당됩니다. 이 딕셔너리가 다음 단계로 전달됩니다.

* | rag_prompt: 이전 단계에서 생성된 딕셔너리를 사용하여 rag_prompt 템플릿의 {context}와 {question} 부분을 채웁니다.

* | llm: 채워진 프롬프트를 llm(ChatOpenAI 모델)에 전달하여 답변 생성을 요청합니다.

* | StrOutputParser(): LLM이 생성한 AIMessage 객체에서 실제 답변 내용(문자열)만 추출합니다.

• 7단계: 질문 및 답변 생성 (Query): 구성된 rag_chain에 질문을 입력(invoke)하여 최종 답변을 얻습니다.26
  Python
  question = "What is Task Decomposition?" # 예시 질문
  answer = rag_chain.invoke(question)
  print(answer)
  
  

이 예시는 클라우드 기반 GPT 모델을 활용한 기본적인 RAG 파이프라인 구축 과정을 보여줍니다. OpenAI API 키 설정과 필요한 라이브러리 설치만 완료되면, 비교적 간단한 코드로 강력한 RAG 시스템의 프로토타입을 만들 수 있습니다. 이는 클라우드 LLM 기반 RAG가 '빠른 시작'과 '최신 모델 접근성' 측면에서 가지는 강점을 보여줍니다. 개발자는 복잡한 인프라 설정 없이 API 호출만으로 최신 고성능 모델을 활용하여 RAG 개념을 학습하고 빠르게 애플리케이션을 구현해 볼 수 있습니다.53

6. LangChain으로 RAG 만들기: 로컬 LLM (Ollama/Hugging Face) 예제

클라우드 LLM 대신 로컬 환경에서 직접 LLM을 실행하여 RAG 시스템을 구축할 수도 있습니다. 이는 데이터 프라이버시가 중요하거나, 인터넷 연결이 불안정하거나, 장기적인 비용 절감을 목표로 할 때 유용한 대안이 될 수 있습니다.53 여기서는 Ollama와 Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하는 두 가지 방법을 개념적으로 살펴보겠습니다.

6.1. 준비물: 로컬 LLM 설치 및 설정

로컬 LLM을 사용하기 위해서는 클라우드 API 키 대신 로컬 환경에 모델을 설치하고 실행할 준비를 해야 합니다.

• Ollama 설치 및 모델 다운로드:

• Ollama 공식 웹사이트에서 운영체제에 맞는 버전을 다운로드하여 설치합니다.41
• 터미널에서 ollama pull <model_name> 명령어를 사용하여 원하는 LLM(예: llama3.1:8b 41)과 임베딩 모델(예: nomic-embed-text 45)을 다운로드합니다.
• RAG 시스템을 사용하기 전에 ollama serve 명령어나 Ollama 애플리케이션을 실행하여 로컬 서버를 구동해야 합니다.45 Ollama는 모델 실행을 위한 백엔드 인프라 역할을 합니다.45

• Hugging Face Transformers 설정:

• 필수 Python 라이브러리(transformers, torch, sentence-transformers, accelerate 등)를 설치합니다.33
• 사용하려는 Hugging Face 모델(예: gpt2 33, google/flan-t5-base 47, sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 33)을 로컬 디스크에 미리 다운로드하거나, 코드를 실행할 때 Hugging Face Hub에서 자동으로 다운로드하도록 설정합니다. 모델을 로컬에서 직접 로드하고 실행하는 방식입니다.47

• 리소스 요구 사항 고려: 로컬 LLM은 상당한 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다.

• RAM: 모델 크기에 따라 수십 GB 이상의 RAM이 필요할 수 있습니다.
• VRAM (GPU 메모리): 효율적인 추론 속도를 위해서는 강력한 GPU와 충분한 VRAM이 필수적입니다.17 VRAM이 부족하면 모델 전체를 로드하지 못하거나 추론 속도가 매우 느려질 수 있습니다.61 예를 들어, 70B 파라미터 모델을 4비트로 양자화해도 여러 개의 고사양 GPU가 필요할 수 있습니다.62
• CPU: GPU가 없거나 VRAM이 부족할 경우 CPU로 추론을 실행할 수 있지만, 속도가 현저히 느립니다.51
• 모델 양자화(Quantization): 모델의 가중치를 더 낮은 정밀도(예: 4비트, 8비트)로 표현하여 모델 크기를 줄이고 메모리 요구 사항을 낮추는 기술입니다. 약간의 성능 저하가 있을 수 있지만, 제한된 하드웨어에서 더 큰 모델을 실행 가능하게 만듭니다.52 Ollama는 GGUF와 같은 양자화된 모델 형식을 지원합니다.62

6.2. 단계별 의사 코드 / 개념 코드 (Step-by-Step Pseudo-code / Conceptual Code Outline)

로컬 LLM을 사용하는 RAG 파이프라인은 클라우드 기반 예제와 많은 부분을 공유하지만, 임베딩 모델과 LLM 초기화 단계에서 차이가 있습니다.

• 1-2단계 (로딩, 분할): 클라우드 예제와 동일하게 DocumentLoader와 TextSplitter를 사용합니다.
• 3단계: 로컬 임베딩 생성 (Embed): 클라우드 API 대신 로컬 임베딩 모델을 사용하도록 설정합니다.
  Python
  # Ollama 임베딩 사용 예시
  from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
  # Ollama 서버가 실행 중이어야 함
  # model="nomic-embed-text" 또는 다운로드한 다른 임베딩 모델 이름 지정
  embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
  print("Using Ollama embeddings.")
  # [42, 46]
  
  # Hugging Face 임베딩 사용 예시
  # from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
  # # "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2" 모델이 로컬에 없으면 자동으로 다운로드됨
  # embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
  # print("Using Hugging Face embeddings.")
  # [33, 47, 48]
  
  
• 4단계: 벡터 저장 (Store): 클라우드 예제와 동일하게 Chroma 또는 다른 벡터 저장소를 사용합니다.
  Python
  from langchain_chroma import Chroma
  vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embeddings)
  print(f"Vector store created with {vectorstore._collection.count()} documents.")
  # [33, 41, 42, 46, 47, 48]
  
  
• 5단계: 검색기 생성 (Retrieve): 클라우드 예제와 동일합니다.
  Python
  retriever = vectorstore.as_retriever()
  print("Retriever created.")
  # [33, 46, 48]
  
  
• 6단계: 로컬 LLM 및 체인 설정 (Generate): LLM 초기화 부분을 로컬 모델 실행 환경에 맞게 변경합니다.
  Python
  from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
  from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
  from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
  
  # Ollama LLM 사용 예시
  from langchain_community.chat_models import ChatOllama
  # Ollama 서버가 실행 중이어야 함
  # model="llama3.1:8b" 또는 다운로드한 다른 LLM 이름 지정
  llm = ChatOllama(model="llama3.1:8b")
  print("Using Ollama LLM.")
  # [30, 41, 46, 50]
  
  # Hugging Face Pipeline 사용 예시
  # from langchain_community.llms import HuggingFacePipeline
  # from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
  #
  # model_id = "gpt2" # 예시 모델, 로컬 경로 또는 Hugging Face 모델 ID
  # tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
  # # GPU 사용 가능 시 device=0 설정, 메모리 부족 시 device_map="auto" (accelerate 필요) 고려
  # # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto") # GPU 자동 할당
  # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id) # CPU 사용
  #
  # # task="text-generation" (Causal LM), "text2text-generation" (Seq2Seq LM like T5) 등 모델에 맞게 지정
  # pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=512)
  # llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
  # print("Using Hugging Face Pipeline LLM.")
  # [33, 47, 51, 52, 60]
  
  # RAG 프롬프트 템플릿 정의 (클라우드 예제와 동일)
  template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end.
  If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.
  Use three sentences maximum and keep the answer concise.
  
  Context: {context}
  
  Question: {question}
  
  Helpful Answer:"""
  rag_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
  
  def format_docs(docs):
      return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
  
  # RAG 체인 구성 (LCEL 사용 - 클라우드 예제와 동일 구조)
  rag_chain = (
      {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
  
  

| rag_prompt

| llm

| StrOutputParser()

)

print("RAG chain configured.")

```

• 7단계: 질문 및 답변 생성 (Query): 클라우드 예제와 동일하게 체인을 호출합니다. 로컬 LLM의 추론 속도는 하드웨어 사양에 따라 달라집니다.
  Python
  question = "What are the approaches to Task Decomposition?" # 예시 질문
  print(f"\nAsking question: {question}")
  answer = rag_chain.invoke(question)
  print("\nAnswer:")
  print(answer)
  # [46, 67]
  
  

6.3. 클라우드 모델과의 차이점

로컬 LLM을 사용한 RAG 구현은 클라우드 기반 구현과 비교하여 몇 가지 중요한 차이점을 가집니다.

• 모델 로딩 방식: 클라우드는 API 엔드포인트를 호출하는 반면, 로컬 방식은 모델 파일을 직접 다운로드하여 사용자의 컴퓨터 메모리(RAM 또는 VRAM)에 로드해야 합니다.41 이는 초기 설정 시간을 증가시키고 디스크 공간을 차지합니다.
• 하드웨어 요구 사항: 로컬 LLM, 특히 파라미터 수가 많은 모델은 상당한 컴퓨팅 자원을 요구합니다. 고성능 CPU, 대용량 RAM, 그리고 특히 강력한 GPU와 충분한 VRAM이 필요하며, 이는 상당한 초기 투자 비용을 발생시킬 수 있습니다.17 클라우드 모델은 이러한 하드웨어 부담이 없습니다.
• 성능 (추론 속도): 로컬 하드웨어의 성능은 클라우드 제공 업체의 고성능 인프라(최신 GPU 클러스터 등)에 비해 떨어질 수 있으므로, 동일한 모델이라도 로컬에서의 추론 속도가 더 느릴 수 있습니다.53 응답 지연 시간(Latency)은 네트워크 지연이 없으므로 로컬이 더 유리할 수 있지만 53, 전체 처리 시간은 하드웨어 성능에 크게 좌우됩니다.
• 설정 및 유지보수 복잡성: Ollama는 비교적 설정을 간소화했지만 41, 직접 Hugging Face 모델을 사용하려면 Python 라이브러리 의존성 관리, GPU 드라이버 호환성 확인, 모델 다운로드 및 경로 설정 등 추가적인 기술적 노력이 필요합니다.33 모델 업데이트나 환경 변경 시 유지보수 부담도 사용자가 직접 져야 합니다.53
• 데이터 프라이버시 및 보안: 로컬 RAG의 가장 큰 장점은 모든 데이터 처리 과정이 사용자의 로컬 환경 내에서 이루어진다는 점입니다. 민감한 데이터가 외부 서버로 전송될 위험이 없어 데이터 통제권을 완전히 확보하고 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하기 용이합니다.53
• 오프라인 사용: 인터넷 연결 없이도 RAG 시스템을 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.53

결론적으로, 로컬 RAG는 데이터 통제권 확보와 오프라인 사용 가능성이라는 매력적인 이점을 제공하지만, 이를 위해서는 상당한 기술적 장벽(하드웨어 요구사항, 설정 복잡성)을 넘어야 하고 잠재적인 성능 제약을 감수해야 합니다. 이러한 트레이드오프를 이해하고 자신의 상황과 요구사항에 맞는 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

7. 내게 맞는 LLM 선택하기: 클라우드 vs. 로컬

RAG 시스템을 구축할 때 클라우드 기반 LLM(예: GPT, Claude)을 사용할지, 아니면 로컬 LLM(예: Ollama, Hugging Face 모델)을 사용할지는 중요한 결정 사항입니다. 각각의 방식은 뚜렷한 장단점을 가지므로, 프로젝트의 목표, 예산, 데이터 민감도, 기술적 역량 등 다양한 요소를 고려하여 신중하게 선택해야 합니다.

7.1. 주요 고려 사항

클라우드와 로컬 LLM 중 어떤 것을 선택할지 결정할 때 다음과 같은 요소들을 중점적으로 고려해야 합니다.

• 비용 (Cost):

• 클라우드: 초기 하드웨어 투자 비용이 거의 없지만, API 호출량, 사용 시간, 모델 종류에 따라 지속적으로 비용이 발생합니다 (Pay-as-you-go 또는 구독).53 사용량이 많아지면 장기적으로 비용이 크게 증가할 수 있습니다.53
• 로컬: 강력한 하드웨어(특히 GPU) 구매를 위한 높은 초기 투자 비용이 발생합니다.53 하지만 일단 구축되면 API 사용료 없이 전기세와 유지보수 비용만 발생하므로, 장기적으로는 더 경제적일 수 있습니다.53

• 개인 정보 보호 및 보안 (Privacy & Security):

• 클라우드: 데이터를 외부 서버로 전송해야 하므로, 민감 정보 처리 시 데이터 유출이나 프라이버시 침해 위험을 고려해야 합니다.53 클라우드 제공 업체의 보안 정책과 규정 준수(GDPR, HIPAA 등) 여부를 신뢰해야 합니다.56
• 로컬: 데이터가 사용자의 로컬 환경이나 자체 서버를 벗어나지 않으므로, 데이터에 대한 완전한 통제권을 가지며 보안 및 프라이버시 측면에서 가장 안전한 옵션입니다.53

• 성능 (Performance):

• 클라우드: 일반적으로 최신 고성능 모델(예: GPT-4o, Claude 3.5)에 쉽게 접근할 수 있으며, 강력한 인프라 덕분에 빠른 추론 속도를 제공하는 경우가 많습니다.53 다만, 네트워크 상태에 따른 지연 시간(Latency)이 발생할 수 있습니다.53
• 로컬: 성능은 전적으로 사용자의 하드웨어 사양에 달려있습니다.53 최고 사양의 로컬 장비라도 클라우드의 대규모 인프라에는 미치지 못할 수 있으며, 실행 가능한 모델의 크기나 종류에 제약이 있을 수 있습니다.62 네트워크 지연은 없지만, 하드웨어 성능 부족으로 인한 처리 시간 증가는 단점이 될 수 있습니다.54

• 사용 편의성 및 유지보수 (Ease of Use & Maintenance):

• 클라우드: API 호출 방식으로 사용이 간편하며, 모델 배포, 업데이트, 인프라 관리 등 복잡한 작업을 클라우드 제공 업체가 대신 처리해줍니다.53 개발자는 애플리케이션 로직에 집중할 수 있습니다.
• 로컬: 모델 설치, 환경 설정, 라이브러리 관리, 하드웨어 유지보수 등 모든 과정을 사용자가 직접 처리해야 하므로 상당한 기술적 전문성이 요구됩니다.53

• 확장성 (Scalability):

• 클라우드: 사용자 증가나 처리량 변동에 맞춰 필요한 만큼 자원을 유연하게 확장하거나 축소하기 용이합니다.53
• 로컬: 확장성이 제한적입니다. 성능을 높이려면 추가적인 하드웨어 구매 및 설정이 필요하며, 이는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다.53

• 커스터마이징 및 제어 (Customization & Control):

• 클라우드: 제공되는 모델과 API 기능 내에서 제한적인 커스터마이징만 가능합니다.53 모델 자체를 깊이 있게 수정하거나 제어하기는 어렵습니다.
• 로컬: 모델 파인튜닝, 시스템 아키텍처 변경 등 환경 전반에 대한 완전한 제어권을 가지며, 특정 요구사항에 맞춰 자유롭게 커스터마이징할 수 있습니다.53

• 인터넷 의존성 (Internet Dependency):

• 클라우드: API 호출을 위해 안정적인 인터넷 연결이 필수적입니다.53
• 로컬: 인터넷 연결 없이도 독립적으로 운영이 가능합니다.53

7.2. 장단점 비교 분석

 

특징 (Feature)	클라우드 LLM (Cloud LLM)	로컬 LLM (Local LLM)	관련 자료
초기 비용	낮음 (Pay-as-you-go/구독)	높음 (하드웨어 구매 필요)	53
지속 비용	사용량 따라 증가 (장기적으로 높을 수 있음)	낮음 (전기세, 유지보수 비용 위주)	53
데이터 프라이버시/보안	제공 업체 신뢰 필요 (외부 전송)	높음 (데이터가 로컬에 머무름)	53
성능/속도	일반적으로 빠름 (고성능 인프라), 최신 모델 접근 용이	하드웨어 의존적 (클라우드보다 느릴 수 있음), 모델 선택 제한	53
사용 편의성/유지보수	높음 (제공 업체가 관리)	낮음 (직접 설치, 설정, 관리 필요)	53
확장성	높음 (클라우드 자원 활용)	낮음 (하드웨어 증설 필요)	53
커스터마이징/제어	제한적	높음 (모델, 환경 완전 제어)	53
인터넷 의존성	높음 (필수)	낮음 (오프라인 사용 가능)	53
기술 전문성 요구	낮음	높음	53

7.3. 선택 가이드라인

• 클라우드 LLM이 적합한 경우:

• 빠르게 프로토타입을 만들고 싶을 때
• 항상 최신/최고 성능의 LLM을 사용해야 할 때
• 초기 하드웨어 투자 비용을 최소화하고 싶을 때
• 높은 확장성이 중요할 때
• LLM 인프라 관리에 대한 부담을 줄이고 싶을 때
• 처리하는 데이터의 민감도가 낮거나 클라우드 제공 업체의 보안을 신뢰할 수 있을 때

• 로컬 LLM이 적합한 경우:

• 데이터 프라이버시와 보안이 최우선 순위일 때 (민감 정보 처리)
• 인터넷 연결 없이 오프라인 환경에서 사용해야 할 때
• 모델과 시스템 환경에 대한 완전한 제어 및 커스터마이징이 필요할 때
• 장기적인 운영 비용 절감이 중요하고 초기 투자가 가능할 때
• 필요한 기술적 전문성과 관리 역량을 갖추고 있을 때
• 네트워크 지연 시간에 매우 민감한 실시간 애플리케이션일 때 (단, 로컬 처리 속도 고려 필요)

RAG 시스템에서 외부 지식 베이스의 최신성 유지는 중요한 고려 사항입니다. 클라우드 RAG는 최신 LLM 접근성이 좋고 관련 인프라 업데이트가 용이하여 정보 변화 속도가 빠른 경우 유리할 수 있습니다.53 반면, 로컬 RAG는 LLM 모델 자체를 업데이트하는 데 추가적인 노력이 필요할 수 있습니다.53 따라서 RAG 시스템이 다루는 정보의 업데이트 주기와 최신 LLM 성능의 중요도를 고려하여 클라우드/로컬 방식을 선택해야 합니다.

또한, 모든 요구사항을 완벽하게 만족하는 단일 솔루션이 없을 경우, 클라우드와 로컬의 장점을 조합하는 하이브리드(Hybrid) 접근 방식도 고려해볼 수 있습니다.58 예를 들어, 민감 데이터는 로컬 LLM으로, 일반 데이터는 클라우드 LLM으로 처리하거나, 벡터 저장소는 클라우드 서비스를 이용하고 최종 생성만 로컬 LLM으로 수행하는 방식 등이 가능합니다.65 LangChain의 모듈식 구조는 이러한 하이브리드 아키텍처 구현을 용이하게 합니다.

8. 결론: RAG 여정의 시작

이 가이드에서는 RAG(검색 증강 생성)의 기본 개념부터 LangChain 프레임워크를 활용한 실제 구현 방법까지 초보자의 눈높이에 맞춰 살펴보았습니다.

RAG는 LLM이 가진 지식의 한계(최신성 부족, 환각, 특정 도메인 지식 부재)를 외부 정보 검색을 통해 효과적으로 보완하는 강력한 기술입니다.1 이를 통해 LLM은 더욱 정확하고, 신뢰할 수 있으며, 최신 정보를 반영한 답변을 생성할 수 있게 됩니다.4

LangChain은 이러한 RAG 시스템 구축 과정을 크게 간소화하는 핵심적인 역할을 합니다.20 데이터 로딩, 분할, 임베딩, 벡터 저장, 검색, LLM 연동 등 RAG 워크플로우의 각 단계에 필요한 모듈식 컴포넌트와 표준화된 인터페이스를 제공하여, 개발자가 마치 레고 블록을 조립하듯 RAG 파이프라인을 효율적으로 구성할 수 있도록 돕습니다.18

우리는 LangChain을 사용하여 클라우드 기반 LLM(예: OpenAI GPT)과 로컬 LLM(예: Ollama, Hugging Face 모델) 각각을 활용한 RAG 시스템 구축 예제를 살펴보았습니다. 클라우드 모델은 쉬운 접근성, 높은 성능, 간편한 유지보수라는 장점을 제공하지만 53, 비용과 데이터 프라이버시에 대한 고려가 필요합니다.53 반면, 로컬 모델은 뛰어난 데이터 통제권과 오프라인 사용 가능성을 제공하지만 53, 높은 초기 비용, 기술적 복잡성, 성능 제약이라는 단점을 가집니다.53 어떤 방식을 선택할지는 프로젝트의 구체적인 요구사항과 제약 조건에 따라 신중하게 결정해야 하며, 때로는 하이브리드 접근 방식이 최적의 해답이 될 수도 있습니다.58

이제 여러분은 RAG와 LangChain의 기본적인 개념과 작동 방식을 이해하고, 직접 RAG 시스템 구축을 시작할 준비가 되었습니다. 이 가이드에서 제공된 개념 코드와 설명을 바탕으로 실제 코드를 실행해보고, 다양한 LangChain 컴포넌트와 설정을 변경하며 실험해보는 것이 중요합니다. LangChain 공식 문서, 튜토리얼, 그리고 활발한 커뮤니티는 여러분의 RAG 여정에 훌륭한 길잡이가 되어줄 것입니다.22

더 나아가 검색 결과 재순위화(Re-ranking), 하이브리드 검색, 컨텍스트 압축, 에이전트 기반 RAG 등 더욱 발전된 RAG 기법들을 학습하며 시스템의 성능을 지속적으로 개선해나갈 수 있습니다.1 RAG와 LangChain의 세계는 끊임없이 발전하고 있으며, 여러분의 창의적인 아이디어를 실현할 무한한 가능성을 제공합니다. 성공적인 RAG 여정을 응원합니다!