RAG 시스템을 구축할 때 Vector DB 선택은 검색 품질, 운영 비용, 확장성에 직접적인 영향을 미칩니다. Pinecone, Weaviate, pgvector, OpenSearch 각각의 특성과 상황별 선택 기준을 정리합니다.핵심 요약Vector DB는 고차원 벡터를 저장하고 유사도 검색(ANN)을 수행하는 데이터베이스입니다. RAG 파이프라인에서 문서 검색 단계를 담당합니다.Pinecone은 완전 관리형으로 운영 부담이 적지만, 벤더 종속과 비용 예측이 어려울 수 있습니다.Weaviate는 모듈형 아키텍처로 유연하지만, 클러스터 운영 경험이 필요합니다.pgvector는 PostgreSQL 확장으로 기존 인프라를 활용할 수 있지만, 대규모 벡터 검색에서 성능 한계가 있습니다.OpenSearch는 키..

Chunking은 RAG 시스템에서 원본 문서를 검색 가능한 단위로 분할하는 과정입니다. Chunk 크기와 분할 방식은 검색 정밀도, 응답 품질, 비용에 직접적인 영향을 미칩니다.핵심 요약Chunking은 RAG 파이프라인에서 검색 품질을 결정하는 가장 중요한 단일 변수입니다.Chunk가 너무 작으면 문맥이 유실되고, 너무 크면 노이즈가 섞여 검색 정밀도가 떨어집니다.전략 선택은 문서 구조, 질문 유형, 응답 요구사항에 따라 달라집니다.운영 환경에서는 단일 전략보다 Overlap, Parent-Child, Metadata 보강을 조합하는 것이 일반적입니다.Chunk 크기는 이론적 정답이 없으므로, 평가 데이터셋을 기반으로 실험하고 측정하는 방식이 필요합니다.1. 왜 Chunking이 중요한가RAG 시스템..

LLM을 우리 데이터에 맞게 활용하려면 RAG와 Fine-tuning 중 어떤 방식을 선택해야 하는지, 비용·운영·품질 관점에서 판단 기준을 정리합니다.핵심 요약RAG는 외부 지식을 검색하여 프롬프트에 제공하는 방식이고, Fine-tuning은 모델 자체를 추가 학습시키는 방식입니다.자주 변경되는 지식 기반 시스템에는 RAG가, 특정 도메인의 언어 패턴이나 출력 형식을 학습시켜야 할 때는 Fine-tuning이 적합합니다.두 방식은 상호 배타적이지 않으며, 운영 환경에서는 결합하여 사용하는 경우도 있습니다.선택 기준은 "모델이 무엇을 알아야 하는가(지식)" vs "모델이 어떻게 답해야 하는가(행동)"로 구분할 수 있습니다.비용, 운영 복잡도, 데이터 보안 요건에 따라 최적 전략이 달라집니다.1. 문제 상..

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM이 응답을 생성하기 전에 외부 지식 저장소에서 관련 문서를 검색하여 컨텍스트로 제공하는 아키텍처 패턴입니다.핵심 요약RAG는 LLM의 학습 데이터 한계를 보완하기 위해 외부 지식을 실시간으로 검색하여 응답에 활용하는 구조입니다.핵심 구성 요소는 문서 수집(Ingestion), 임베딩(Embedding), 벡터 저장소(Vector Store), 검색(Retrieval), 생성(Generation) 5단계입니다.Fine-tuning과 달리 모델 재학습 없이 지식을 업데이트할 수 있어 운영 비용과 유연성 측면에서 유리합니다.검색 품질이 응답 품질을 결정하므로, Chunking 전략과 Embedding 모델 선택이 설계의 핵심입니다.프로토타..