도메인 기반 AI 검색 시스템(RAG) 구축 방법 4단계 정리
특정 도메인 콘텐츠, 특히 구조화된 JSON-LD 데이터를 포함하여 AI 검색 데이터베이스를 구축하고 활용하는 구체적인 4단계 방법을 안내해 드리겠습니다.
이 과정은 일반적으로 RAG (Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 시스템을 구축하는 표준 방법론입니다.
도메인 기반 AI 검색 시스템(RAG) 구축은 기술적인 스택을 필요로 합니다. 이 작업을 시작하기 위해 반드시 준비해야 할 핵심 요소와 도구를 단계별로 정리해 드립니다.
준비 단계: 필수 구성 요소 및 환경 설정
| 구분 | 필요한 구성 요소/기술 | 용도 및 준비 필요성 |
|---|---|---|
| 1. 개발 환경 | Python (3.9 이상 권장) | 데이터 수집, 정제, 벡터화 등 모든 작업을 위한 기본 프로그래밍 환경입니다. |
| 2. 데이터 수집 도구 | Requests, BeautifulSoup | 웹페이지 접속 및 HTML 내 JSON-LD와 본문 텍스트 추출에 사용됩니다. |
| 3. 프레임워크 | LangChain 또는 LlamaIndex | 문서 분할(Chunking) 및 RAG 파이프라인 관리를 도와주는 도구입니다. |
| 4. 벡터 변환 모델 | 임베딩 모델 (Embedding Model) | 텍스트의 의미를 숫자로 변환합니다. 한국어 성능이 검증된 모델 선정이 중요합니다. |
| 5. 벡터 데이터베이스 | ChromaDB, Faiss 등 | 벡터화된 데이터를 저장하고 유사도 기반으로 검색할 핵심 저장소입니다. |
| 6. AI 모델 (LLM) | OpenAI, Gemini API 등 | 검색된 정보를 기반으로 최종 답변을 생성해 줄 언어 모델입니다. |
가장 저렴하고 쉬운 시작: 오픈소스 로컬 (무료)
| 구분 | 추천 솔루션 | 장점 | 적합한 상황 |
|---|---|---|---|
| LLM 앱용 | ChromaDB | 설치가 간편하며 프레임워크 연동이 매우 쉽습니다. | 소규모 프로젝트, 개인 연구 |
| 대규모 검색 | Faiss | 대용량 벡터 처리에 최적화되어 검색 속도가 매우 빠릅니다. | 빠른 검색 속도가 핵심일 때 |
| 엔터프라이즈급 | Qdrant / Weaviate | 필터링 등 고급 기능과 확장성을 제공합니다. | 중규모 이상의 비즈니스 프로젝트 |
4단계: 블로그 데이터 기반 AI 검색 시스템 구축
1단계: 데이터 수집 및 원본 추출 (Acquisition)
해당 도메인의 글을 수집하고 AI 검색에 유용한 원본 데이터를 추출하는 과정입니다.
- 전체 URL 목록 확보: 사이트맵(sitemap.xml)이나 RSS 피드를 분석하여 글 목록을 확보합니다.
- 페이지별 크롤링: Python Requests를 사용하여 URL별 HTML 콘텐츠를 다운로드합니다.
- JSON-LD 추출: BeautifulSoup으로 script 태그 내의 JSON-LD 데이터를 정확히 분리합니다.
- 본문 텍스트 추출: 광고와 메뉴를 제외한 실제 본문 내용만 선택하여 태그를 제거합니다.
2단계: 데이터 정제 및 검색 단위(청크) 분할 (Chunking)
수집된 데이터를 AI 모델이 효율적으로 읽을 수 있는 형태로 가공합니다.
- 구조화 데이터 정규화: JSON-LD 내부의 리스트나 표 데이터를 자연스러운 문장 형태로 변환합니다.
- 본문 청크 분할: 긴 텍스트를 약 400~800자 단위로 나누되, 문맥 파악을 위해 앞뒤 내용을 일부 중복시킵니다.
- 메타데이터 부여: 각 덩어리에 원본 URL, 제목, 작성일 등의 정보를 연결하여 저장합니다.
3단계: 벡터 데이터베이스 구축 (Vector Indexing)
의미 기반 검색(Semantic Search)이 가능하도록 데이터를 숫자 배열로 변환합니다.
- 임베딩 수행: 한국어 문맥을 잘 이해하는 임베딩 모델을 통해 모든 텍스트 청크를 벡터로 변환합니다.
- Vector DB 저장: 생성된 벡터값과 메타데이터를 DB에 저장하여 색인(Indexing)을 완료합니다.
4단계: AI (LLM) 통합 및 검색 증강 (RAG Implementation)
AI 모델이 질문을 받고 DB에서 정보를 찾아 답변하도록 연결하는 최종 단계입니다.
- 사용자 질문 수신: "K소버린 AI ETF의 투자 유의 사항은 뭐야?"와 같은 질문을 받습니다.
- 질문 벡터화: 질문 내용을 데이터베이스 구축 시와 동일한 모델로 벡터화합니다.
- 유사도 검색: 질문 벡터와 가장 유사한 의미를 가진 상위 N개의 청크를 DB에서 찾아냅니다.
- 프롬프트 구성: 검색된 블로그의 실제 정보를 AI에게 컨텍스트로 제공합니다.
- 최종 답변 생성: AI는 제공된 블로그 데이터만을 기반으로 신뢰할 수 있는 답변을 출력합니다.
이 방법론을 통해 AI가 오직 신뢰할 수 있는 데이터만을 기반으로 답변하도록 제어할 수 있습니다.
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