RAG | DWCTS AI Business

RAG

LLM과 RAG는 최근 기업들이 주목하는 생성형 AI 기술입니다. 실제로 LLM과 RAG의 결합은 기존 AI 시스템 대비 혁신적인 가능성을 보여주며, 여러 산업 분야에서 활용도가 높아지고 있습니다. 하지만 실제 구축 시 직면하는 성능 이슈, 지속적인 데이터 업데이트의 어려움 등 난제를 해결해야 투자 성과를 거둘 수 있다는 현실적인 고민도 큽니다. 대원씨티에스는 이런 현장의 고충을 LLM/RAG 기술 내재화 역량을 바탕으로 풀기 위해 여러 파트너와 손잡고 컨설팅부터 최적화까지 도움을 드립니다.

시행착오를 줄이는 것이 관건

LLM/RAG 도입을 검토하는 조직이 늘고 있습니다. 하지만 망설이는 곳도 적지 않습니다. 그 이유는 구축과 운영에 상당한 비용이 들 수 있는데 LLM/RAG 도입에 대한 ROI를 객관적으로 측정하기 어렵고 도입 효과를 사용자들이 바로 체감하기 어렵기 때문입니다. 따라서 프로젝트 초반부터 가능한 모든 변수를 확인해 시행착오를 최소화하는 사전 준비가 필요합니다.

RAG 시스템 관련 도전 과제

데이터 수집 및 정제의 복잡성

다양한 형식과 품질의 기업 내부 텍스트 데이터 수집의 어려움
전처리와 정제 작업에 소요되는 많은 시간
문서 분할 후 청크 단위로 나누는 작업의 어려움
각 청크를 임베딩 벡터로 변환하여 데이터베이스 색인을 구축하는 과정의 복잡성
적절한 청크 크기 및 분할 전략 결정의 어려움
노이즈, 중복, 모순된 내용이 포함된 원본 문서로 인해 발생하는 임베딩 벡터의 신뢰성 저하 문제

지속적인 데이터 업데이트의 어려움

데이터 업데이트 주기 관리의 어려움
다양한 데이터 갱신 주기로 인한 운영 부담
너무 뜸한 갱신 시 정보 노후화 문제
실시간성이 중요한 분야의 업데이트 구현 어려움
새 데이터 입력 또는 기존 자료 수정 시 벡터 DB 즉시 반영 기술적 어려움
지속적 데이터 업데이트 지원 위해 데이터 파이프라인, 벡터 DB, 검색 인덱스, 모델 엔드투엔드 자동화 시스템 필요하며 구축, 운영에 상당한 전문성 요구

프롬프트 엔지니어링 및 튜닝의 부담

LLM 활용의 핵심인 프롬프트 설계는 일회성이 아닌 지속적 튜닝 과정
RAG 시스템에서 단순 문서 제공만으로는 원하는 응답 불가
프롬프트에 참고 자료 우선 활용, 출처 언급 등 체계적 지시 포함 필수
응답 어투, 길이, 형식 맞춰 예시 및 지침으로 조정 필요
전문 인력 확보 및 장기 유지보수 계획 필요, 계획 부재 시 품질 저하 원인 파악이 어려움

성능 문제

데이터 규모가 클수록 벡터 검색의 응답 시간(latency)이 문제가 될 수 있음
벡터 DB에 저장된 임베딩 수가 증가 또는 사용량이 늘면 검색 성능 이슈 발생
시간이 지나 데이터 도메인이 바뀌거나, 임베딩 모델 자체를 업그레이드해야 하는 상황이 발생할 때 성능 유지의 어려움에 직면할 수 있음

Our Services

RAG 성능 최적화

상황에 맞는 적정 크기의 언어 모델

선택, 프롬프트 최적화, 지속적인 모니터링 및 튜닝 방안 제시를 통해 성능과 비용 최적화

지속적인 데이터 업데이트

문서 관리 시스템 연동, 임베딩 생성 및 트리거 구현, 배치 업데이트 설정, 변경 이력 관리, 인덱스 조정, 재색인 스케줄링 등의 최신 데이터 적용을 위한 워크플로우 제안

보안 및 규제 준수

기업 내부 정책과 업계 규제를 충족하는 맞춤형 보안 대책 제시(암호화, 접근 제어 등)