LangChain과 함께하는 RAG 구현 개념 잡기!!

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 인공지능 모델이 질문에 답변할 때, 기존의 학습된 지식만 사용하는 것이 아니라 외부 데이터를 검색하고 활용하여 더 정확하고 최신의 답변을 생성하는 방법입니다. 이번 글에서는 LangChain을 사용해 RAG를 구현하는 절차를 단계별로 설명하겠습니다. 이 가이드는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 각 단계별로 자세히 설명합니다.

Step 1: Document Loading (문서 로딩)

문서 로딩은 RAG의 첫 번째 단계로, 모델이 검색하고 사용할 데이터를 준비하는 과정입니다. 여기서는 외부 데이터를 불러와야 합니다. 데이터는 PDF, 텍스트 파일, 웹 페이지 등 다양한 형식일 수 있으며, LangChain에서는 이러한 다양한 소스를 쉽게 로드할 수 있는 도구를 제공합니다.

• 설명: 이 단계에서는 사용할 문서나 데이터를 준비합니다. 예를 들어, 의료 관련 정보를 처리하고자 한다면, 관련 논문이나 기사, 연구 자료를 시스템에 로드합니다.
• 예시 코드
  • 이 코드는 PDF 파일을 로드하여 사용할 문서를 준비하는 예입니다.

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

loader = PyPDFLoader("medical_articles.pdf")
documents = loader.load()

Step 2: Splitting (문서 분할)

문서 분할 단계에서는 로드한 문서를 더 작은 청크(Chunks)로 나누어 저장하고 검색할 때 효율적으로 사용할 수 있도록 준비합니다. 길고 복잡한 문서를 검색하려면 더 작은 단위로 나누는 것이 효율적입니다.

• 설명: 문서를 청크로 나누면 검색이 더 빠르고 정확해집니다. 예를 들어, 긴 논문은 여러 개의 단락으로 나누어 각각을 개별적으로 검색할 수 있도록 합니다.
• 예시 코드
  • 이 코드는 문서를 1000자 크기의 청크로 나누는 예입니다. 각 청크는 검색 시 개별 단위로 사용됩니다.

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
chunks = text_splitter.split_documents(documents)

Step 3: Storage (저장)

저장 단계에서는 나눈 청크를 데이터베이스나 검색 엔진에 저장하여, 나중에 쉽게 검색하고 사용할 수 있도록 합니다. 이 단계는 RAG의 핵심으로, 저장된 데이터를 빠르게 검색할 수 있어야 합니다.

• 설명: 나눈 청크를 효과적으로 저장해야 검색 시 원하는 정보를 빠르게 찾아낼 수 있습니다. LangChain에서는 다양한 저장 옵션을 제공하여, SQL 데이터베이스나 NoSQL, 검색 전용 데이터베이스 등을 사용할 수 있습니다.
• 예시 코드
  • 이 코드는 FAISS라는 벡터 검색 라이브러리를 사용하여 청크를 저장하는 방법을 보여줍니다.

from langchain.vectorstores import FAISS

vector_store = FAISS.from_documents(chunks)

Step 4: Retrieval (정보 검색)

정보 검색 단계에서는 사용자가 입력한 질문에 맞는 정보를 저장된 데이터에서 찾아냅니다. 이 과정에서 모델은 질문과 관련된 청크를 빠르게 검색해 답변에 필요한 데이터를 가져옵니다.

• 설명: 이 단계에서는 질문과 관련된 데이터를 검색합니다. 예를 들어, "COVID-19의 최신 치료법은?"이라는 질문을 받았을 때, 저장된 문서 청크 중 관련된 내용을 검색합니다.
• 예시 코드
  • 이 코드는 사용자의 질문에 대해 저장된 청크 중 관련성을 기준으로 검색하는 예입니다.

query = "What is the latest treatment for COVID-19?"
results = vector_store.similarity_search(query)

Step 5: Output (답변 생성)

답변 생성 단계는 검색된 정보를 바탕으로 최종 답변을 생성하는 과정입니다. 모델은 검색된 데이터를 활용하여 사용자에게 명확하고 유용한 답변을 제공합니다.

• 설명: 최종적으로, 검색된 데이터를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이때, 모델은 검색된 정보와 기존에 학습된 내용을 결합하여 더 정확한 답변을 만듭니다.
• 예시 코드
  • 이 코드는 검색된 데이터를 바탕으로 모델이 답변을 생성하는 예입니다. 사용자 질문에 맞는 정보를 바탕으로 답변을 출력합니다.

from langchain.chains import RetrievalQA

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm, chain_type="stuff", retriever=vector_store.as_retriever()
)

answer = qa_chain.run(query)
print(answer)

결론

LangChain을 사용한 RAG 구현은 몇 가지 간단한 단계를 통해 이루어집니다. 각 단계는 문서를 로딩하고, 필요한 정보를 청크로 나누어 저장하며, 사용자의 질문에 맞는 정보를 검색해 최종적으로 답변을 생성하는 과정으로 구성됩니다. 이 과정을 통해, 모델은 최신 정보와 기존 지식을 결합하여 더욱 정확하고 신뢰성 있는 답변을 제공할 수 있습니다.

이 글을 통해 RAG 구현의 기본 원리와 LangChain에서의 활용 방법을 쉽게 이해할 수 있기를 바랍니다. 앞으로도 이러한 기법을 활용하여 더욱 발전된 인공지능 모델을 구축해 보세요.