AWS 기반 소규모 팀을 위한 RAG(ChatGPT) 구축 시리즈: 시작하기

안녕하세요!

이 블로그 시리즈는 소규모 팀을 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 ChatGPT 구축 방법을 다룹니다.
특히, 적은 비용으로도 실현 가능하며, 즉각적인 응답 속도보다는 정확한 답변을 목표로 하는 시스템을 설계하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

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왜 RAG와 ChatGPT인가?

대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT는 뛰어난 자연어 처리 능력을 가지고 있지만,

• 훈련된 데이터에만 의존하기 때문에 최신 정보를 반영하지 못할 수 있고,
• 특정 도메인에 특화된 정보를 제공하기엔 한계가 있습니다.

RAG는 이러한 한계를 극복하기 위해 설계된 방법론입니다.
RAG는 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 후 이를 LLM에 전달하여 더욱 정확하고 풍부한 답변을 생성합니다.
이를 통해, 소규모 팀도 자신들의 도메인에 특화된 ChatGPT 시스템을 구축할 수 있습니다.

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이 시리즈의 목표

AWS와 오픈소스 도구들을 활용하여, 소규모 팀이 적은 비용으로도 RAG 기반의 ChatGPT를 구축할 수 있도록 돕는 것이 이 시리즈의 목표입니다.
특히, 다음과 같은 요구 사항을 충족하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다:

1. 비용 효율성:
   • AWS의 서버리스(Serverless) 아키텍처를 활용하여 불필요한 리소스 낭비를 줄입니다.
   • 필요한 경우 오픈소스 솔루션을 병행하여 비용을 최소화합니다.
2. 정확성 우선:
   • 실시간 응답 속도가 빠르지 않아도 괜찮습니다.
   • 대신, 검색된 외부 데이터를 기반으로 정확한 답변을 생성하는 데 초점을 맞춥니다.
3. 확장 가능성:
   • 초기에는 소규모 프로젝트로 시작하더라도, 필요에 따라 확장할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다.

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시리즈 구성

이 시리즈는 총 5개의 단계로 구성되어 있으며, 각 단계마다 구체적인 가이드와 실습 예제를 제공합니다.

1. RAG와 ChatGPT의 개념 이해

• RAG와 ChatGPT의 원리를 간단히 설명합니다.
• 왜 RAG가 ChatGPT의 한계를 극복할 수 있는지 알아봅니다.
• 소규모 팀에 적합한 RAG의 이점과 활용 사례를 소개합니다.

2. AWS 아키텍처 설계

• AWS에서 RAG를 구현하기 위한 기본 아키텍처를 설계합니다.
• 비용 효율성을 고려한 서버리스(Serverless) 구조를 제안합니다.
• 필요한 AWS 서비스와 역할을 정리합니다.

3. 데이터 준비 및 전처리

• RAG에서 사용할 데이터(문서, PDF 등)를 준비하고 전처리하는 방법을 다룹니다.
• AWS OpenSearch를 활용해 데이터를 검색 가능한 형태로 인덱싱합니다.

4. 모델 통합 및 API 개발

• ChatGPT와 RAG를 통합하는 방법을 설명합니다.
• AWS Lambda와 API Gateway를 사용해 사용자 요청을 처리하는 RESTful API를 개발합니다.

5. 배포 및 모니터링

• AWS 서비스를 활용한 RAG 기반 ChatGPT 시스템의 배포 방법을 다룹니다.
• CloudWatch를 통해 성능을 모니터링하고 최적화하는 방법을 소개합니다.

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이 시리즈를 통해 얻을 수 있는 것

이 시리즈를 따라가면, 다음과 같은 결과물을 얻을 수 있습니다:

1. 도메인 특화 ChatGPT 시스템:
   • 특정 도메인(예: 기술 문서, 회사 내부 데이터)에 특화된 ChatGPT를 구축할 수 있습니다.
2. 비용 효율적인 클라우드 아키텍처:
   • AWS의 서버리스 서비스와 오픈소스 도구를 활용해 비용을 최소화합니다.
3. 확장 가능한 시스템 설계 능력:
   • 소규모 팀에서도 시작할 수 있는 간단한 구조부터, 필요에 따라 확장 가능한 설계 방법을 배웁니다.
4. 실제 적용 가능성:
   • 이론뿐만 아니라 실습 중심의 가이드를 통해 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있습니다.

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누구를 위한 시리즈인가요?

• 소규모 팀: 제한된 리소스와 예산 내에서 AI 프로젝트를 시작하려는 팀
• 클라우드 엔지니어: AWS를 활용해 AI 시스템을 구축하려는 사람
• AI 개발자: RAG와 ChatGPT의 통합에 관심이 있는 개발자
• 데이터 과학자: 데이터 기반으로 AI 시스템을 설계하려는 사람

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이제 시작해봅시다!

이 시리즈는 여러분이 소규모 팀에서도 충분히 AI 프로젝트를 시작할 수 있다는 자신감을 가질 수 있도록 도와줄 것입니다.
다음 포스트에서는 RAG와 ChatGPT의 개념에 대해 다루며, 프로젝트의 기초를 탄탄히 다져보겠습니다.

궁금한 점이나 추가로 다뤄줬으면 하는 내용이 있다면 댓글로 남겨주세요.
그럼, 다음 포스트에서 만나요! 🚀