LangChain + RAG 기반 문서 Q&A 챗봇 시리즈 1화 - LangChain과 RAG는 문서 기반 AI의 ‘게임 체인저’
LangChain과 RAG 기술을 활용한 AI 문서 Q&A 챗봇은 비정형 문서 처리와 대화형 검색을 결합한 실전형 AI 서비스로, GPT 시대의 새로운 정보 접근 방식을 제시합니다.
2024년 이후, GPT를 활용한 다양한 서비스가 등장하고 있습니다.
하지만 여전히 많은 사람들은 이런 질문을 던집니다.
- “PDF로 된 정책 문서를 GPT가 정확히 읽을 수 있을까?”
- “계약서를 업로드하고 조항을 물어보면 AI가 답해줄까?”
- “우리 회사 매뉴얼을 학습시켜 Q&A 봇을 만들 수 있을까?”
이러한 요구는 단순한 챗봇이 아닌, 문서 기반의 정확한 질의응답(AI Q&A) 기능으로 발전하고 있습니다.
바로 이 지점에서 등장한 기술 조합이 LangChain + RAG입니다.
문서 Q&A 챗봇이 필요한 이유
H2. 정보의 구조가 변하고 있다
오늘날 기업과 개인은 수많은 비정형 데이터를 다룹니다.
- 정책 문서, 계약서, 보고서
- 이메일, 메뉴얼, 슬라이드 자료
- 고객 지원 기록, FAQ, 논문
이러한 문서는 방대하고 복잡하며, 검색만으로는 의미 있는 정보를 찾기 어렵습니다.
이제는 ‘문서 속 내용을 이해하고 요약해주는’ AI가 필요해졌습니다.
H2. GPT만으로는 부족한 이유
GPT 계열 LLM은 뛰어난 언어 모델이지만, 다음과 같은 한계가 존재합니다:
- 컨텍스트 한계: 대용량 문서 전체를 넣기 어렵다
- 최신 정보 반영 어려움: 사전학습된 정보에 기반
- 근거 부족: 어떤 문장을 보고 생성했는지 확인 어려움
그래서 등장한 것이 **RAG(Retrieval-Augmented Generation)**입니다.
LangChain + RAG = 강력한 문서 AI 챗봇의 핵심 구조
H2. LangChain은 무엇인가?
LangChain은 다양한 LLM 기능을 조립하고 연결해주는 파이프라인 프레임워크입니다.
개발자는 다음과 같은 기능을 간단히 조립할 수 있습니다:
- 문서 로딩
- 텍스트 분할
- 임베딩
- 벡터 검색
- 답변 생성
H2. RAG는 어떻게 동작할까?
RAG는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 사용자가 질문을 입력
- 질문을 기준으로 관련 문서(또는 문단)를 검색
- 검색된 내용을 LLM에게 전달하여 답변 생성
- 사용자는 근거 포함된 자연어 답변을 얻음
이 구조는 단순한 챗봇을 넘어, 정확하고 신뢰성 있는 문서 기반 Q&A를 가능하게 합니다.
이 시리즈에서 배우게 될 것들
이 블로그 시리즈에서는 다음을 배웁니다:
- LangChain과 RAG의 개념과 구성
- 다양한 문서를 불러오고 처리하는 실전 방법
- Embedding과 Vector DB(Faiss, Chroma 등) 이해
- Q&A 챗봇을 웹 UI(Streamlit, Gradio)로 완성하는 방법
- API, 서비스화까지 이어지는 고급 전략
정리하며: GPT 시대의 ‘문서 읽는 AI’ 만들기
LangChain과 RAG는 단순한 기술이 아닙니다.
이 두 기술은 문서의 정보 → 대화형 지식으로 전환하는 새로운 패러다임을 제공합니다.
PDF 하나를 업로드하고 “이 조항의 의미는?”이라고 물어보는 것.
이제 그건 가능해진 현실입니다.
다음 화에서는 본격적으로 LangChain의 개념과 구조를 파헤쳐보겠습니다.