8장: 검색증강생성(RAG) 기본과 구현

LangChain에서 RAG 구현 시작하기

대형 언어 모델(LLM)은 단독으로도 다양한 작업을 수행하지만, 고도화된 현장 문제를 해결할 때는 외부 지식과의 결합이 필수가 되곤 한다. 이때 주목받는 기법이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)이다. RAG는 사전 학습된 언어 모델에 외부 데이터를 실시간으로 참조하여 응답의 정합성과 최신성을 크게 높여준다. LangChain은 이 RAG 워크플로우를 자연스럽게 작성할 수 있도록 돕는 최고의 프레임워크다.

RAG의 핵심 구조와 LangChain의 역할

RAG의 기본 개념은 “검색”과 “생성”의 조합이다. 모델은 사용자의 질문을 그대로 처리하는 대신, 먼저 외부 데이터(문서, DB, PDF 등)에서 관련 내용을 선별하여, 그 결과를 바탕으로 답변을 생성한다. LangChain에서는 이 전체 과정을 몇 개의 컴포넌트로 깨끗하게 나눠 관리한다. 데이터 임베딩 및 저장소 구축, 질의에 따른 관련 데이터 검색, 검색된 컨텍스트와 프롬프트 엔지니어링, 마지막으로 생성된 응답 출력까지 각각의 단계가 명확히 분리된다. 덕분에 실제 현장에 맞는 맞춤형 RAG 시스템을 유연하게 설계할 수 있다.

LangChain을 이용한 RAG 실습 흐름

가장 단순한 RAG 애플리케이션을 구현하려면, 우선 텍스트 데이터나 문서를 ‘벡터화’해서 벡터 저장소(예: FAISS, Chroma 등)에 저장한다. 이후 사용자가 질문을 입력하면, 같은 임베딩 공간으로 질의를 변환해 저장소에서 가장 관련 있는 데이터 조각들을 찾아낸다. 이 검색된 컨텍스트가 “추가 정보”의 형태로 언어 모델에 제공되어, 최종 응답의 정확도가 향상된다.

LangChain에서는 이 모든 과정을 각 모듈로 세분화해 실행할 수 있다. 예를 들어, DocumentLoader로 문서 로딩, Embeddings로 벡터 변환, VectorStore로 색인 및 검색, RetrievalQA 체인으로 검색+생성이 결합된 Q&A 구조가 대표적이다. 각 단계는 상황에 따라 독립적으로 수정하거나 교체할 수 있어, 실제 비즈니스 데이터나 시스템 특성에 맞는 구현이 쉬워진다.

RAG 실전 예시와 확장 노하우

실제 현장에서는 사내 매뉴얼, 기술문서, 이메일 기록, 논문 등 방대한 데이터를 RAG 구조에 적용하기도 한다. 예를 들어, PDF 문서를 불러와 질문을 던지면 파일 전체를 단순히 모델에 투입하는 대신, 핵심 부분만을 먼저 검색해서 컨텍스트로 제공한다. 결과적으로 응답의 정확도가 극적으로 향상되며, 불필요한 토큰 소모 및 비용도 줄일 수 있다. 추가적으로 다중 데이터 소스 연동, 실시간 변경 데이터 반영, 대화 맥락 추적 등 다양한 확장 기능들도 LangChain만의 체인 및 툴 시스템으로 손쉽게 결합이 가능하다.

마무리: RAG 구현, LangChain이 답이다

이처럼 LangChain을 활용한 RAG 구현은 데이터 검색과 LLM의 창의적 답변 생성이 긴밀하게 엮이는 대표 사례다. 단 몇 줄의 코드로 검색, 임베딩, 체인 결합의 기본기를 마스터할 수 있고, 실제 서비스 상황에 맞춰 세밀하게 조정할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다. 이어지는 장에서는 RAG를 더욱 발전시켜, 대화형 AI와 실시간 협업도구 등 실제 적용사례 중심으로 구현법을 살펴본다.