Ruby 기반 RAG 애플리케이션은 검색, 증강, 생성을 결합하여 스마트하고 컨텍스트를 인지하는 LLM 응답을 생성합니다. 이는 벡터 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하고, 해당 데이터로 프롬프트를 증강한 다음, LLM에 전송하여 정확한 답변을 생성하는 방식으로 작동합니다.
Ruby로 RAG를 사용하는 이유
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간결한 구문: Ruby의 깔끔한 구문과 표현력 있는 언어는 검색 및 임베딩 관리를 용이하게 합니다.
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경량화된 통합: 무거운 프레임워크 없이 LLM API에 직접 연결하여 매우 가벼운 AI 기반 도구를 구축할 수 있습니다.
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기존 스택 활용: Ruby 또는 Rails 기반 프로덕션 시스템을 운영하는 팀은 스택 마이그레이션 없이 기존 앱에 RAG 기능을 통합할 수 있습니다.
Ruby RAG에 필요한 도구
Ruby RAG 애플리케이션 구축을 위해 다음 라이브러리 및 API 조합이 필요합니다.
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Langchainrb: 검색 및 생성 워크플로우 구축을 돕는 Ruby 라이브러리로, 문서 로딩, 임베딩 생성, 기본적인 오케스트레이션을 지원합니다.
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Qdrant-ruby: 인기 있는 오픈소스 벡터 데이터베이스의 Ruby 클라이언트로, 임베딩을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있습니다.
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Hugging Face 또는 Transformer API: Ruby에서 호출하여 임베딩을 생성하거나 원격으로 모델을 실행할 수 있습니다.
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Meilisearch: 하이브리드 키워드 및 벡터 검색을 위해 PostgreSQL의 pgvector와 같은 다른 벡터 스토어 젬과 함께 사용될 수 있습니다.
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LLM API 젬: OpenAI, Anthropic 등 모델 제공자의 젬을 사용하여 Ruby에서 직접 응답을 생성할 수 있습니다.
Ruby RAG 앱 구축 단계
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데이터 로드 및 준비: 텍스트 파일을 로드하고, 논리적인 청크로 분할하며, 메타데이터를 첨부하여 검색의 의미를 부여합니다.
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임베딩 생성 및 저장: 각 청크를 수치 임베딩으로 변환하고(예: OpenAI API), 이를 원본 텍스트와 함께 데이터베이스에 저장하거나 Meilisearch와 페어링합니다.
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Meilisearch로 검색기 구현: Meilisearch에 문서를 인덱싱하여 빠른 키워드 및 하이브리드 검색을 가능하게 하고, 메타데이터를 함께 저장하여 필터링에 활용합니다.
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검색된 컨텍스트를 LLM에 전달: 사용자 쿼리, 지침 및 적절히 다듬어진 컨텍스트 창을 포함하는 프롬프트를 구성하여 LLM에 전달합니다. 모델이 사실에 충실하도록 낮은 온도를 유지하고, 토큰 제한을 준수합니다.
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CLI 또는 서비스 인터페이스 구축: 검색 및 생성을 작은 인터페이스로 래핑하여 빠른 테스트 및 확장을 용이하게 합니다. API 키 유효성 검사, 스트리밍, 로깅, 입력 값 검증 및 안정성을 위한 타임아웃/속도 제한 등의 프로덕션 체크를 포함합니다.
Ruby RAG와 Python RAG의 차이점
파이썬이 RAG 생태계를 지배하고 있지만, Ruby는 더 간결하고 언어 수준의 접근 방식을 선호하는 개발자들에게 강점을 가집니다. Ruby는 전체 RAG 스택을 내부적으로 구축하기보다는 단순성과 직접적인 통합에 중점을 둡니다. 반면 파이썬은 머신러닝 및 오케스트레이션에 더 많은 내장 지원을 제공하지만, 소규모 앱에는 더 무겁게 느껴질 수 있습니다. 올바른 선택은 목표, 규모 및 기존 스택에 따라 달라집니다.