Retrieval-Augmented Generation(RAG)은 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 외부 지식 소스를 활용하는 AI 프레임워크입니다. 이 기술은 검색 시스템과 생성 모델의 장점을 결합하여 더욱 정확하고 맥락에 맞는 최신 응답을 생성할 수 있도록 합니다.
RAG에 대한 자세한 설명은 이전 포스팅을 참고하세요!
2025.02.28 - [AI] - Retrieval Augmented Generation (RAG)
기본적인 RAG의 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 검색 단계(Retrieval): 외부 데이터베이스 또는 문서 저장소에서 관련 정보를 검색합니다.
- 생성 단계(Generation): 검색된 정보를 LLM의 입력으로 사용하여 더 정밀한 답변을 생성합니다.
이러한 방식을 통해 RAG는 기존 LLM의 한계였던 지식 컷오프 문제를 해결하고, 할루시네이션을 줄이는 역할을 합니다.
최신 RAG 프레임워크 비교
현재 활발히 개발 중인 대표적인 RAG 프레임워크를 비교해보겠습니다.
1. Haystack (by deepset-ai)
Haystack은 다양한 NLP 작업을 위한 모듈식 구성으로, 문서 검색, 질문 응답, 요약, 문서 분류 및 챗봇 등 다양한 활용이 가능합니다. Elasticsearch, FAISS, Milvus 등 여러 백엔드와 호환되어 유연한 데이터 저장 및 검색이 가능하며, 벡터 검색을 활용한 의미 기반 검색도 지원합니다. 또한 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 멀티모달 데이터 처리 기능을 제공하여 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있습니다.
✅ 장점
- 확장성: 대규모 데이터셋 처리에 적합하며, 분산 처리 기능을 통한 성능 향상
- 풍부한 커뮤니티와 문서화: 활발한 오픈 소스 커뮤니티와 풍부하고 상세한 문서 제공
- 사용자 친화적 인터페이스: 시각적인 Pipeline Builder를 제공하여 손쉽게 설정 가능
❌ 단점
- 설정 복잡: 다양한 기능과 옵션으로 인해 초기 설정이 다소 복잡할 수 있음
- 리소스 요구량: 고성능을 위해서는 상당한 하드웨어 리소스 필요
https://github.com/deepset-ai/haystack
GitHub - deepset-ai/haystack: AI orchestration framework to build customizable, production-ready LLM applications. Connect compo
AI orchestration framework to build customizable, production-ready LLM applications. Connect components (models, vector DBs, file converters) to pipelines or agents that can interact with your data...
github.com
2. RAGFlow (by infiniflow)
RAGFlow는 직관적인 워크플로우 디자인 인터페이스를 제공하여 사용자가 쉽게 RAG 파이프라인을 설계하고 관리할 수 있습니다. 일반적인 사용 사례에 맞게 미리 구성된 파이프라인을 제공하여 빠른 프로토타이핑이 가능하고, 효율적인 검색을 위해 벡터 데이터베이스와의 통합을 지원하는 프레임워크 입니다. 또한, PDF, Word, PPT, Excel, TXT 등 다양한 형식의 문서를 지원하며 이를 지능적인 파싱과 분석을 통해 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.
✅ 장점
- 사용자 친화적: 직관적인 인터페이스로 인해 RAG 초심자도 쉽게 접근 가능
- 설명 가능성(Explainability): AI의 응답 과정을 시각화하고 추적 가능하게 함
- 다양한 문서 지원: PDF, Word, PPT, Excel 등 다양한 형식의 문서를 처리 가능
- 빠른 개발: 사전 구성된 파이프라인을 활용하여 개발 시간 단축 가능
❌ 단점
- 유연성 제한: 사전 구성된 구조로 인해 특정 요구 사항에 맞게 커스터마이징하는데 일부 제약이 있을 수 있음
- 커뮤니티 규모: 비교적 새로운 프레임워크로, 다른 대형 프로젝트에 비해 커뮤니티 지원이 제한적
https://github.com/infiniflow/ragflow
GitHub - infiniflow/ragflow: RAGFlow is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document unders
RAGFlow is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding. - infiniflow/ragflow
github.com
3. txtai (by neuml)
Txtai는 벡터 검색, 주제 모델링, 검색 증강 생성(RAG) 등을 포함한 다양한 기능을 제공하는 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 인덱스, 그래프 네트워크 및 관계형 데이터베이스의 결합으로 구성되어 있으며, SQL 기반의 벡터 검색, 객체 저장소, 멀티모달 인덱싱을 지원합니다. Python 및 YAML을 통해 구축할 수 있으며, API 바인딩은 JavaScript, Java, Rust, Go 등 다양한 언어를 지원합니다.
✅ 장점
- 다양한 검색 기능: 벡터 검색, SQL 기반 검색, 주제 모델링, 그래프 분석 및 멀티모달 인덱싱 지원
- 임베딩 생성: 텍스트, 문서, 오디오, 이미지 및 비디오에 대한 임베딩 생성 가능
- 유연한 파이프라인 지원: LLM 프롬프트 실행, 질문 응답, 라벨링, 번역, 요약 등의 언어 모델 기반 파이프라인 제공
❌ 단점
- 대규모 데이터 처리 한계:대량의 데이터셋을 처리할 때 성능 저하 가능성이 있음
- 커뮤니티 및 문서 부족: 다른 주요 프레임워크에 비해 학습 자료나 튜토리얼이 부족할 수 있음
| Framework | 특징 | API 지원 방식 | 장점 | 단점 |
| Haystack | 모듈형 NLP, 다양한 검색 백엔드 지원 | Python SDK, REST API | 확장성 높음, 커뮤니티 활성화 | 설정 복잡, 높은 리소스 요구 |
| RAGFlow | 직관적 UI, 다양한 문서 형식 지원 | Python SDK, REST API | 사용 편리함, AI 응답 시각화 기능 제공 | 커스터마이징 제한, 작은 커뮤니티 |
| txtai | 벡터 검색, 멀티모달 데이터 지원 | Python SDK, REST API, Javascript, Java, Rust, Go API 바인딩 |
다양한 검색 기능, 멀티모달 임베딩 생성 | 대량 데이터 처리 한계, 작은 커뮤니티 |
RAG 기술은 AI 모델의 성능을 획기적으로 향상시키는 핵심 방법론으로 자리 잡고 있습니다. 특히 Haystack, RAGFlow, txtai와 같은 오픈소스 프레임워크는 개발자와 연구자들에게 강력한 도구를 제공합니다
다양한 프레임워크 사이에서 프로젝트의 규모, 데이터 크기, 성능 요구사항, 개발 팀의 경험 등을 고려하여 선택하여야 합니다. 각 프레임워크는 고유한 장단점을 가지고 있으므로, 실제 사용 환경에 맞게 선택하는 것이 중요합니다.
Reference
https://sebastian-petrus.medium.com/top-10-rag-frameworks-github-repos-2024-12b2a81f4a49
https://discuss.pytorch.kr/t/infiniflow-ragflow-apache-2-0/3968
'AI > RAG' 카테고리의 다른 글
| Model Context Protocol (MCP) (0) | 2025.04.02 |
|---|---|
| RAG 시스템 성능, 어떻게 평가할까? RAGAS로 살펴보는 네 가지 핵심 지표 (1) | 2025.03.25 |
| ReRanker (2) | 2025.03.06 |
| Retrieval Augmented Generation (RAG) (4) | 2025.02.28 |
