RAG와 문맥 검색의 완벽 가이드 🎯 (Part 3)

안녕하세요! 이번에는 RAG와 문맥 검색의 실전 구현과 최적화 전략에 대해 더 깊이 살펴보겠습니다.

13. 프로덕션 환경에서의 RAG 구현 🏭

13.1 확장 가능한 아키텍처

class ProductionRAG:
    def __init__(self):
        self.vector_store = VectorStore()
        self.cache = ResponseCache()
        self.load_balancer = LoadBalancer()

    async def process_query(self, query):
        # 캐시 확인
        if cached := self.cache.get(query):
            return cached

        # 부하 분산 처리
        server = self.load_balancer.get_server()
        result = await server.process(query)

        # 캐시 저장
        self.cache.set(query, result)
        return result

13.2 성능 모니터링 시스템

class PerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics = {
            'latency': [],
            'throughput': [],
            'error_rate': [],
            'memory_usage': []
        }

    def track_request(self, start_time, end_time, success):
        latency = end_time - start_time
        self.metrics['latency'].append(latency)
        self.metrics['error_rate'].append(0 if success else 1)

    def generate_report(self):
        return {
            'avg_latency': np.mean(self.metrics['latency']),
            'error_rate': sum(self.metrics['error_rate']) / len(self.metrics['error_rate']),
            'requests_per_second': self.calculate_throughput()
        }

14. 고급 최적화 전략 🔧

14.1 동적 청크 크기 조정

class DynamicChunker:
    def chunk_document(self, document, min_size=100, max_size=1000):
        chunks = []
        current_chunk = ""

        for sentence in document.sentences:
            if self.should_start_new_chunk(current_chunk, sentence, min_size, max_size):
                if current_chunk:
                    chunks.append(current_chunk)
                current_chunk = sentence
            else:
                current_chunk += " " + sentence

        return chunks

    def should_start_new_chunk(self, current, new_sentence, min_size, max_size):
        # 의미 단위와 크기를 고려한 동적 분할
        combined_length = len(current) + len(new_sentence)
        return (combined_length > max_size or 
                self.is_topic_boundary(current, new_sentence))

14.2 하이브리드 검색 전략

class HybridSearch:
    def __init__(self):
        self.vector_search = VectorSearch()
        self.keyword_search = KeywordSearch()
        self.semantic_search = SemanticSearch()

    def search(self, query):
        # 병렬로 여러 검색 실행
        vector_results = self.vector_search.search(query)
        keyword_results = self.keyword_search.search(query)
        semantic_results = self.semantic_search.search(query)

        # 결과 통합 및 중복 제거
        combined_results = self.merge_results([
            vector_results,
            keyword_results,
            semantic_results
        ])

        return self.rank_results(combined_results)

15. 고급 문맥 처리 기법 📚

15.1 문맥 메모리 관리

class ContextMemory:
    def __init__(self, max_size=1000):
        self.short_term = deque(maxlen=max_size)
        self.long_term = {}

    def add_context(self, context, importance):
        self.short_term.append(context)
        if importance > 0.8:  # 중요한 문맥은 장기 메모리에 저장
            self.long_term[context.id] = context

    def get_relevant_context(self, query):
        relevant = []
        # 단기 메모리 검색
        for ctx in self.short_term:
            if self.is_relevant(ctx, query):
                relevant.append(ctx)

        # 장기 메모리 검색
        for ctx in self.long_term.values():
            if self.is_relevant(ctx, query):
                relevant.append(ctx)

        return self.prioritize(relevant)

15.2 문맥 품질 평가

class ContextQualityEvaluator:
    def evaluate(self, context):
        scores = {
            'relevance': self.check_relevance(context),
            'completeness': self.check_completeness(context),
            'coherence': self.check_coherence(context),
            'information_density': self.calculate_density(context)
        }
        return self.aggregate_scores(scores)

16. 실시간 학습과 적응 🔄

16.1 피드백 기반 학습

class AdaptiveRAG:
    def learn_from_feedback(self, query, response, feedback):
        if feedback.is_positive():
            # 성공 사례 저장
            self.success_patterns.add(
                self.extract_pattern(query, response)
            )
        else:
            # 실패 사례 분석
            self.analyze_failure(query, response, feedback)

        # 검색 모델 업데이트
        self.update_search_model(self.success_patterns)

16.2 동적 가중치 조정

class DynamicWeightAdjuster:
    def adjust_weights(self, performance_metrics):
        # 성능 메트릭스 기반으로 가중치 조정
        new_weights = {
            'vector_search': self.calculate_weight(
                performance_metrics.vector_accuracy
            ),
            'keyword_search': self.calculate_weight(
                performance_metrics.keyword_accuracy
            ),
            'semantic_search': self.calculate_weight(
                performance_metrics.semantic_accuracy
            )
        }

        return self.normalize_weights(new_weights)

17. 보안 및 개인정보 보호 🔒

17.1 데이터 암호화

class SecureRAG:
    def __init__(self):
        self.encryption_key = self.generate_key()

    def process_sensitive_query(self, query, user_id):
        # 쿼리 암호화
        encrypted_query = self.encrypt(query)

        # 권한 확인
        if not self.check_permissions(user_id):
            raise PermissionError("Unauthorized access")

        # 암호화된 상태로 처리
        result = self.process_encrypted(encrypted_query)

        # 결과 복호화
        return self.decrypt(result)

마치며 ✨

이것으로 RAG와 문맥 검색에 대한 심층적인 가이드를 마무리합니다. 이러한 기술들은 계속해서 발전하고 있으며, AI 시스템의 성능을 크게 향상시키고 있습니다.

실제 구현시 주의할 점:

1. 성능과 리소스 사용량의 균형
2. 적절한 에러 처리와 복구 전략
3. 지속적인 모니터링과 최적화
4. 보안과 프라이버시 고려

다음 시리즈에서는 RAG의 최신 연구 동향과 새로운 적용 사례들을 살펴보도록 하겠습니다!

---

궁금하신 점이 있다면 댓글로 남겨주세요! 😊