RAG 직접 구현 튜토리얼 — 로컬 GPU에서 검색 증강 생성 파이프라인 만들기

핵심 메시지

• RAG(검색 증강 생성)는 외부 문서에서 관련 내용을 먼저 찾아 그 근거 위에서 답을 생성하는 방식이다.
• 랭체인이나 라마인덱스 같은 프레임워크 없이 파이썬·파이토치·트랜스포머만으로 전 과정을 직접 코딩한다.
• 전체 흐름은 '문서 전처리·임베딩 생성'과 '검색·답변 생성'의 두 단계로 나뉜다.
• 엔비디아 RTX 같은 로컬 GPU에서 돌릴 수 있고, GPU가 없으면 구글 코랩에서도 같은 코드를 실행할 수 있다.
• 프레임워크를 쓰기 전에 밑바닥 원리를 직접 구현해 보면 이후 도구 활용이 훨씬 수월해진다.

쉽게 이해하기

이 튜토리얼은 빈 노트북에서 시작해 완성된 RAG(retrieval augmented generation, 검색 증강 생성) 파이프라인까지 한 줄씩 직접 코딩하는 과정을 다룬다. 핵심 의도는 추상화된 프레임워크 뒤에 숨은 동작을 눈으로 확인하는 것이다.

발표자는 랭체인(LangChain)이나 라마인덱스(LlamaIndex) 같은 좋은 프레임워크가 있지만 일부러 쓰지 않는다고 말한다. 대신 파이썬과 파이토치, 트랜스포머 라이브러리로 모든 단계를 손수 작성해, 나중에 프레임워크를 도입하더라도 내부에서 무슨 일이 일어나는지 알 수 있게 한다.

전체 워크플로는 크게 두 부분으로 구성된다. 첫째는 문서를 전처리하고 임베딩(벡터)을 만드는 단계이고, 둘째는 사용자의 질문에 대해 관련 문서를 검색한 뒤 그 내용을 근거로 답을 생성하는 단계다.

발표자는 엔비디아의 'RAG 101' 블로그 자료를 참고해 흐름도를 잡되, 프레임워크 없이 동일한 결과를 만든다. 실습은 엔비디아 RTX 계열 GPU가 달린 윈도우 PC에서 진행되지만, 같은 코드가 구글 코랩에서도 돌아가도록 구성되어 GPU가 없는 사람도 따라 할 수 있다.

주요 인사이트

• RAG의 본질은 '먼저 찾고, 그 위에서 생성한다'는 순서에 있다. 임베딩과 검색이 답변 품질의 토대가 된다.
• 프레임워크는 생산성을 높여 주지만, 밑바닥 구현을 한 번 경험하면 디버깅과 커스터마이징에서 우위를 갖는다.
• 임베딩으로 변환된 문서는 수많은 숫자(벡터)로 표현되며, 이 벡터 공간에서의 유사도가 검색의 핵심이다.
• 로컬 실행은 데이터를 외부로 보내지 않아도 된다는 점에서 프라이버시와 비용 측면의 장점이 있다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식