안녕하세요! 오늘은 Spring AI와 STORM Platform을 활용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 챗봇을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다. RAG는 외부 데이터를 검색하여 LLM에게 맥락을 제공함으로써, 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 도와주는 기술입니다.
RAG의 필요성과 개념
LLM은 아무리 뛰어난 모델이라도 학습한 지식 안에서만 답변할 수 있습니다. 특정 기업의 사내 문서나 최신 법률처럼 외부 도메인 지식이 필요한 경우에는, 전혀 엉뚱한 답을 하거나 틀린 정보(Hallucination)를 말하기도 합니다.
이런 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 외부 데이터를 검색해 LLM에게 맥락(Context)으로 제공함으로써, 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 생성하도록 돕습니다.
그리고 이 복잡한 RAG 파이프라인을 Spring 기반으로 깔끔하게 구현할 수 있게 도와주는 프레임워크가 바로 Spring AI입니다.