벨루가가 생각하는 RAG 활용 사례: LLM & RAG 프로젝트
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SangYeon_Lee
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간단하게 적용 가능한 RAG 활용 사례
: LLM & RAG 프로젝트
by 벨루가
개요: RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)에 외부 데이터 검색 기능을 결합하여, 더 정확하고 최신 정보를 제공하는 기술입니다. 단순히 학습된 내용에 의존하지 않고, 필요한 순간 관련 자료를 검색해 근거를 포함한 답변을 생성합니다. 이 글에서는 RAG를 활용한 10가지 프로젝트를 A흐름도로 표현하고 간단한 설명을 덧붙였습니다. 각 흐름도는 데이터 수집부터 검색, 응답 생성까지의 경로를 직관적으로 보여주며, 개발자와 기획자 모두가 이해하기 쉽게 구성해 봤습니다.
정말 간단하지만 어떻게 하냐에 따라 결과는 크게 바뀔수도 있다는 점 꼭 고려하면 좋겠습니다.
1) 개발자 문서/코드 어시스턴트
[API Docs] [Repo 코드]
| |
v v
[파싱/청크화] --> [임베딩] --> (Vector DB)
^
[질문] --> [임베딩] ----------------|
v
[LLM]
v
[답변]설명: 개발 문서와 소스 코드를 임베딩 후 검색, 재랭킹하여 LLM이 코드 예시와 함께 답변.
2) 계약/법률 문서 분석
[계약서 PDF] -> [OCR] -> [조항 추출] -> [임베딩] -> (Vector DB)
^ ^
[질문] -> [임베딩] -------------------------------------|
v
[LLM]
v
[해석/리스크]설명: 법률 문서를 OCR, 조항 분석 후 검색. 근거 인용과 해석을 제공.
3) 의료 지식 QA
[의료 DB] -> [가/정규화] -> [임베딩] -> (Vector DB)
^ ^
[질문] -> [임베딩] ----------------------------|
v
[LLM]
v
[설명/인용]설명: 최신 의료 자료를 표준화하여 검색하고, 근거 기반 설명 제공.
4) 맞춤형 학습 튜터
[교재/노트] -> [메타태깅] -> [임베딩] -> (Vector DB)
^ ^
[질문] -> [임베딩] --------------------------|
v
[LLM]
v
[설명/연습문제]설명: 학습 자료를 구조화해 검색, 개인화된 튜터링 제공.
5) 뉴스 요약 & QA
[뉴스 소스] -> [정제/클러스터링] -> [임베딩] -> (Vector DB)
^ ^
[질문/요약 요청] -> [임베딩] -----------------------|
v
[LLM]
v
[요약]설명: 다중 뉴스 소스를 분석·요약, QA 기능 제공.
6) TripPlanner AI — 여행 일정 생성기
[여행지 데이터] -> [정제] -> [임베딩] -> (Vector DB)
^
[지도/가격 API] -> [제약 조건] ---------------|
v
[일정 생성]
v
[LLM]
v
[최종 일정]설명: 여행 데이터와 사용자의 제약 조건을 기반으로 일정 최적화.
7) ShopAdvisor — e커머스 고객 어시스턴트
[제품 정보] -> [임베딩] -> (Vector DB)
[FAQ/정책] -> [임베딩] -----^
^
[질문] -> [임베딩] ------------|
v
[LLM]
v
[답변]설명: 제품 및 정책 데이터를 검색하여 고객 질문에 답변.
8) 이력서 코치
[채용 공고] -> [스킬 추출]
[이력서] -> [스킬 추출] -> [갭 분석]
v
[LLM]
v
[개선 이력서]설명: 채용 요구사항과 이력서를 비교해 스킬 갭 분석 및 개선 제안.
9) 개인 지식 저장소
[개인 문서] -> [정제] -> [임베딩] -> (로컬 Vector DB)
^ ^
[질문] -> [임베딩] -----------------------|
v
[LLM]
v
[답변]설명: 온디바이스 기반 개인 문서 검색·질의 응답.
10) 재료 기반 레시피 추천
[재료 목록] -> [정규화] -> [임베딩] -> (Vector DB)
[레시피 DB] -------------------------------^
^
[질문] -> [임베딩] ------------------------|
v
[LLM]
v
[레시피 카드]설명: 보유 재료와 제약 조건을 바탕으로 레시피 추천.
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