기업을 위한 RAG 시스템 구축 가이드

기업을 위한 RAG 시스템 구축: Amazon SageMaker JumpStart와 OpenSearch를 활용한 활용 가이드

최근 생성형 AI의 발전과 함께 기업들은 비즈니스 내부 데이터를 적극 활용해 더 정확하고 즉각적인 응답을 제공하는 솔루션을 모색하고 있습니다. 이 중 Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 대형 언어 모델(LLM)이 외부 지식을 참조해 학습 범위를 넘어선 정보를 활용할 수 있도록 하는 방식으로 각광받고 있습니다. 특히 Amazon SageMaker JumpStart와 Amazon OpenSearch Service의 결합은 RAG 워크플로우 구축에서 높은 수준의 자동화, 확장성, 비용 효율성을 제공합니다.

RAG 워크플로우란?

RAG는 기본적으로 사용자 질문 → 문서 검색 → 문맥 생성 → 최종 응답 생성의 4단계로 구성된 AI 응답 프로세스입니다. 사용자의 질문은 우선 외부 또는 내부의 데이터 저장소에서 관련 문서를 검색하는 데 사용되며, 이렇게 수집된 문서 내용은 LLM에 함께 전달되어 더 정확하고 회사 특화된 응답을 생성합니다. 이 방식은 특히 사내용 규정집, 보고서, 정책 문서 등 방대한 내부문서를 대상으로 요약, 정보 추출, 복잡한 질문 응답을 가능하게 해 기업 업무의 생산성을 극대화합니다.

주요 구성요소와 시스템 아키텍처

이번 프로젝트에서는 LangChain 라이브러리를 이용하여 아래의 구조로 SageMaker 기반 RAG 시스템을 구성합니다.

1. 추론용 LLM: Meta의 Llama3 모델을 사용해 사용자 질의에 대한 응답을 생성합니다.
2. 임베딩 모델: Hugging Face에서 제공하는 BGE 모델을 SageMaker JumpStart를 통해 손쉽게 호출하여 문서를 벡터화합니다.
3. 벡터 저장소: OpenSearch Service를 사용해 문서 임베딩을 저장하고 k-NN 기반 유사도 검색을 수행합니다.
4. LangChain 워크플로우: 위의 요소들을 체인 오브젝트로 연결해 end-to-end 실행 가능합니다.

OpenSearch의 장점

OpenSearch Service는 OpenSearch Serverless와 관리형 클러스터 등 다양한 배포 방식이 있으며, 특히 RAG 시스템에서 다음과 같은 장점을 제공합니다.

• 대용량 검색과 벡터 저장소 최적화
• 실시간 데이터 업데이트
• SageMaker 및 AWS 서비스와의 통합으로 손쉬운 배포와 보안 설정
• 비용 효율성과 고가용성 보장
• k-NN 검색 엔진(Faiss, NMSLIB 등)의 선택 및 커스터마이징 기능

RAG 시스템 구축 방법

RAG 시스템을 구축하려면 아래 단계를 따르면 됩니다.

1. AWS Secrets Manager를 이용해 인증용 시크릿 생성
2. CloudFormation 템플릿으로 OpenSearch 클러스터와 SageMaker 노트북 배포
3. LangChain 노트북에서 메타데이터가 있는 PDF 등을 불러오고 임베딩 생성
4. OpenSearch에 벡터 저장소 초기화 및 퀄리 검색 구현
5. 프롬프트 템플릿을 활용해 응답 생성 및 최종 QA 체계 구축

성능 최적화를 위한 베스트 프랙티스

• 5만 개 이하의 벡터라면 정확도 높은 정확 k-NN 사용
• Faiss 기반 HNSW 알고리즘 사용 시 높은 검색 정확도 확보 가능
• 검색 속도 개선을 위한 16비트 양자화 및 SIMD 최적화 활용
• LangChain의 TextSplitter와 PromptTemplate을 설정하여 프로세스 자동화

활용 사례 및 기대 효과

이러한 구성은 고객 지원 챗봇, 사내 지식검색 시스템, 보고서 요약기, 정책 안내 시스템 등에 유용합니다. 특히 반복적인 모델 재학습 없이 최신 정보를 반영할 수 있어 시간과 비용 절감에 매우 효과적입니다.

결론

SageMaker JumpStart와 OpenSearch 서비스를 활용한 RAG 시스템은 기업의 독자적인 데이터를 LLM에 효과적으로 결합할 수 있는 뛰어난 구조를 제공합니다. 이 구성은 높은 활용도, 탄력적인 배포, 빠른 운영 자동화, 우수한 검색 성능 등을 동시에 만족시킵니다. 무엇보다도 내부 데이터에 대한 학습 없이도 정확한 정보 제공이 가능해, 사용자 경험 개선과 함께 비즈니스 대응력을 높이는 데 핵심 역할을 합니다.

지금 바로 Amazon SageMaker JumpStart 및 OpenSearch를 사용하여 귀사만의 지능형 AI 응답 시스템을 구축해 보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rag-in-production-environments-using-amazon-sagemaker-jumpstart-and-amazon-opensearch-service/