[RAG를 활용하여 데이터 검색 및 활용] 계획서

RAG를 활용하여 데이터 검색 및 활용

학습목표
이 미션은 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기법을 활용하여 데이터를 검색하고, 검색 결과를 기반으로 텍스트를 생성하는 방법을 학습하는 것입니다. RAG는 검색 엔진과 생성 모델을 결합하여 질문에 대한 답변을 생성하거나, 정보 검색을 기반으로 한 텍스트 생성을 수행합니다. 이 미션에서는 OpenAI ChatGPT OpenAPI를 활용하여 RAG 시스템을 구축하고, 다양한 검색 및 텍스트 생성 작업을 수행합니다.

 

 

Overview

• 문제 정의: RAG를 활용하여 데이터를 검색하고 활용할 필요성을 정의
• 솔루션 도출: RAG 시스템을 구축하기 위한 방법을 도출
• 설계: RAG 시스템의 설계 방안을 구체화
• OpenAI ChatGPT OpenAPI 키 발급 및 설정
• 검색 엔진 선택 및 설정 (예: Elasticsearch)
• 검색 엔진과 OpenAI API 연동을 위한 초기 설정
• 검색 쿼리 처리 로직 구현
• 검색 결과를 기반으로 텍스트 생성 로직 구현
• 검색 및 텍스트 생성 작업의 테스트 데이터 준비
• RAG 시스템의 기본 기능 구현
• 검색 결과를 기반으로 한 텍스트 생성 결과 검토
• 검색 및 텍스트 생성 성능 평가

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세부 계획 수립 단계

• 문제 정의: RAG를 활용하여 데이터를 검색하고 활용할 필요성을 정의
  • 목적: RAG 시스템을 활용하여 검색된 데이터를 기반으로 텍스트를 생성함으로써 더 높은 정확성과 유용성을 가진 응답을 생성
  • 필요성: 정형화된 데이터나 문서에서 정확한 정보를 추출하여 신뢰성 있는 답변을 생성하는 것이 중요, RAG는 이를 효과적으로 지원 가능 
• 솔루션 도출: RAG 시스템을 구축하기 위한 방법을 도출
  • 데이터베이스 선택: 검색에 적합한 데이터베이스를 선택 (ex: 문서, 연구 논문, 위키피디아 등)
  • 검색 엔진: Elasticsearch 검색 엔진 사용
  • 텍스트 생성 모델: OpenAI의 GPT 4o-mini 모델 사용 
• 설계: RAG 시스템의 설계 방안을 구체화
  • 데이터베이스: 사용할 데이터베이스의 구조와 저장 방식 설계 (문서의 인덱싱 방식 등).
  • 검색 엔진 설정: Elasticsearch를 사용한 데이터 인덱싱 및 검색 기능 설계.
  • 텍스트 생성 로직: 검색 결과를 기반으로 한 GPT 모델의 텍스트 생성 로직 설계.
  • API 연동: 검색 엔진과 GPT 모델 간의 연동 방안 설계.
• OpenAI ChatGPT OpenAPI 키 발급 및 설정
• 검색 엔진 선택 및 설정 (예: Elasticsearch)
  • 설치 및 설정: Elasticsearch 설치 후 클러스터 및 노드 설정.
  • 데이터 인덱싱: 데이터베이스에서 문서를 가져와 Elasticsearch에 인덱싱.
  • 쿼리 설정: 다양한 유형의 쿼리를 처리할 수 있도록 설정 (예: 키워드 매칭, 정밀 검색 등)
• 검색 엔진과 OpenAI API 연동을 위한 초기 설정
  • API 인증: OpenAI API 키 설정 및 인증.
  • 연동 모듈 작성: Elasticsearch에서 검색된 데이터를 OpenAI API에 전달하는 모듈 작성.
  • 데이터 변환: Elasticsearch 결과를 GPT 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환.
• 검색 쿼리 처리 로직 구현
  • 쿼리 파싱: 사용자의 입력을 분석하여 적절한 검색 쿼리로 변환.
  • 검색 실행: 변환된 쿼리를 사용하여 Elasticsearch에서 데이터 검색.
  • 결과 필터링: 검색된 결과를 필터링하여 텍스트 생성에 적합한 정보만 추출.
• 검색 결과를 기반으로 텍스트 생성 로직 구현
  • 컨텍스트 설정: 검색된 결과를 컨텍스트로 GPT 모델에 제공.
  • 텍스트 생성: GPT 모델을 사용하여 적절한 답변을 생성.
  • 후처리: 생성된 텍스트를 사용자의 요구에 맞게 후처리 (예: 요약, 포맷팅 등).
• 검색 및 텍스트 생성 작업의 테스트 데이터 준비
  • 샘플 데이터베이스 구성: 다양한 문서 및 데이터를 포함하는 테스트 데이터베이스 구성.
  • 테스트 시나리오 작성: 예상되는 사용자 쿼리와 그에 대한 적절한 응답을 위한 시나리오 작성.
• RAG 시스템의 기본 기능 구현
  • 엔드 투 엔드 통합: Elasticsearch 검색과 GPT 모델의 텍스트 생성을 통합하여 전체 시스템 구현.
  • 기본 테스트: 기본적인 검색 및 텍스트 생성이 올바르게 작동하는지 확인.
• 검색 결과를 기반으로 한 텍스트 생성 결과 검토
  • 정확성 평가: 생성된 텍스트가 검색된 정보에 얼마나 정확하게 기반하는지 평가.
  • 품질 평가: 텍스트의 품질과 사용자 만족도 평가.
  • 피드백 반영: 평가 결과를 기반으로 시스템 개선.
• 검색 및 텍스트 생성 성능 평가
  
  • 속도 테스트: 검색 및 텍스트 생성 속도 평가.
  • 정확도 평가: 다양한 쿼리에 대한 시스템의 응답 정확도 평가.
  • 확장성 테스트: 대규모 데이터베이스에서의 성능 및 확장성 테스트.
  • 최적화: 성능 결과에 따라 시스템 최적화 (예: 쿼리 최적화, 모델 튜닝 등).