에이전트 기반의 심층적 사고 RAG 파이프라인 구축: 복잡한 쿼리 해결

다양한 프로젝트를 통해 RAG, LangChain, FastAPI 등을 활용한 AI 챗봇 구축 및 Claude Code 워크플로우 마스터 경험 공유.

Building an Agentic Deep-Thinking RAG Pipeline to Solve Complex Queries¶

최근 몇 달 동안 저는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 복잡한 질문에 답변하는 데 도움이 되는 강력한 질문 답변 시스템을 구축하는 데 많은 시간을 투자했습니다. 제 목표는 단순히 정보를 검색하는 것이 아니라 LLM의 추론 능력을 활용하여 복잡한 질문, 일관성 없는 정보, 여러 데이터 소스에서 가져온 지식을 처리할 수 있는 시스템을 구축하는 것이었습니다. 이 글에서는 제가 구축한 파이프라인의 아키텍처, 제가 직면한 과제, 그리고 제가 얻은 결론을 공유하겠습니다.

문제 정의

기존의 질문 답변 시스템은 일반적으로 LLM에 대한 일련의 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)을 통해 작동합니다. 이러한 시스템은 특정 데이터 소스에서 정보를 검색하는 데 매우 효과적이지만 복잡한 질문, 일관성 없는 정보 또는 여러 데이터 소스에서 가져온 지식을 처리하는 데는 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 사용자에게 “지난해 캘리포니아에서 발생한 산불의 원인이 무엇이었고, 어떤 지역이 가장 큰 피해를 입었으며, 이로 인해 발생한 경제적 손실은 얼마였습니까?”와 같은 질문을 던진다고 가정해 보겠습니다. 이러한 질문은 여러 데이터 소스에서 정보를 검색하고, 다양한 관점을 조율하고, LLM의 추론 능력을 사용하여 답변을 생성해야 합니다.

파이프라인 아키텍처

제 질문 답변 파이프라인은 다음과 같은 여러 구성 요소로 구성됩니다.

질문 분석기 (Question Analyzer): 이 구성 요소는 사용자 질문을 분석하고 질문의 의도, 핵심 엔터티, 필요한 정보 유형을 식별합니다. 질문 분석기는 또한 질문을 여러 하위 질문으로 분해하여 LLM의 추론 부담을 줄일 수 있습니다.
데이터 검색기 (Data Retriever): 이 구성 요소는 다양한 데이터 소스에서 관련 정보를 검색합니다. 데이터 소스는 문서, 웹 페이지, 데이터베이스 또는 API가 될 수 있습니다. 데이터 검색기는 또한 정보의 관련성 및 신뢰성을 평가합니다.
컨텍스트 구성기 (Context Constructor): 이 구성 요소는 검색된 정보를 결합하여 LLM에 제공할 컨텍스트를 구성합니다. 컨텍스트 구성기는 또한 정보의 일관성 및 완전성을 보장합니다.
LLM 추론기 (LLM Reasoner): 이 구성 요소는 LLM을 사용하여 컨텍스트를 기반으로 답변을 생성합니다. LLM 추론기는 또한 답변의 정확성, 일관성 및 유창성을 평가합니다.
답변 생성기 (Answer Generator): 이 구성 요소는 LLM 추론기의 출력을 결합하여 사용자에게 제공할 최종 답변을 생성합니다. 답변 생성기는 또한 답변의 명확성, 간결성 및 관련성을 보장합니다.

구현 세부 사항

저는 파이프라인의 각 구성 요소를 구현하기 위해 다양한 기술과 도구를 사용했습니다. 예를 들어, 질문 분석기에는 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP) 기술과 기계 학습 (Machine Learning, ML) 모델을 사용했습니다. 데이터 검색기에는 검색 엔진 (Search Engine)과 API를 사용했습니다. 컨텍스트 구성기에는 데이터 통합 (Data Integration) 기술과 규칙 기반 시스템 (Rule-based System)을 사용했습니다. LLM 추론기에는 OpenAI의 GPT-3와 같은 LLM을 사용했습니다. 답변 생성기에는 템플릿 (Template)과 규칙 기반 시스템을 사용했습니다.

과제

저는 파이프라인을 구축하는 동안 몇 가지 과제에 직면했습니다. 첫째, LLM의 추론 능력을 최대한 활용하는 방법을 결정하는 것이 어려웠습니다. 둘째, 다양한 데이터 소스에서 정보를 통합하는 것이 어려웠습니다. 셋째, 답변의 정확성, 일관성 및 유창성을 보장하는 것이 어려웠습니다.

결론

저는 파이프라인을 구축하는 동안 많은 것을 배웠습니다. 첫째, LLM은 복잡한 질문에 답변하는 데 매우 효과적일 수 있습니다. 둘째, LLM의 추론 능력을 최대한 활용하려면 파이프라인을 신중하게 설계해야 합니다. 셋째, 답변의 정확성, 일관성 및 유창성을 보장하려면 파이프라인을 신중하게 테스트해야 합니다.

향후 계획

저는 파이프라인을 지속적으로 개선할 계획입니다. 첫째, LLM의 추론 능력을 최대한 활용하는 새로운 방법을 탐색할 것입니다. 둘째, 다양한 데이터 소스에서 정보를 통합하는 새로운 방법을 탐색할 것입니다. 셋째, 답변의 정확성, 일관성 및 유창성을 보장하는 새로운 방법을 탐색할 것입니다.

참고: 이 글은 제 경험을 바탕으로 작성되었으며, 다른 사람의 경험과 다를 수 있습니다. 또한, 이 글은 기술적인 세부 사항을 담고 있지 않으며, 일반적인 개요를 제공합니다.

Building an Agentic Deep-Thinking RAG Pipeline to Solve Complex Queries¶

이 글은 “Building an Agentic Deep-Thinking RAG Pipeline to Solve Complex Queries”라는 제목의 원본 글을 번역한 것입니다. 원본 글은 이 주제에 대한 더 많은 정보와 세부 사항을 제공합니다.

I mastered the Claude Code workflow¶

저는 Claude Code 워크플로우를 마스터했습니다. 이 워크플로우는 코딩 작업을 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다. 저는 Claude Code를 사용하여 다양한 코딩 작업을 수행했습니다. 예를 들어, 저는 Claude Code를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하고, 데이터 분석을 수행하고, 머신 러닝 모델을 훈련했습니다. Claude Code는 코드 생성, 디버깅, 코드 검토 및 테스트를 포함한 다양한 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.

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Building an Agentic Deep-Thinking RAG Pipeline to Solve Complex Queries¶

이 글은 “Building an Agentic Deep-Thinking RAG Pipeline to Solve Complex Queries”라는 제목의 원본 글을 요약한 것입니다. 원본 글은 이 주제에 대한 더 많은 정보와 세부 사항을 제공합니다. 저는 이 글을 통해 이 주제에 대한 이해를 높이고, 앞으로 이 기술을 활용하여 더 많은 문제를 해결하고 싶습니다.

출처¶

원문: https://levelup.gitconnected.com/building-an-agentic-deep-thinking-rag-pipeline-to-solve-complex-queries-af69c5e044db

이 글은 AI가 자동으로 작성했습니다.