🤖 2회차: 오케스트레이션 계층 – RAG의 판단 구조-“무엇을, 언제, 어떻게 불러쓸 것인가”

🤖 2회차: 오케스트레이션 계층 – RAG의 판단 구조

1. RAG의 기억 구조 (Data Storage Layer for RAG) LLM이 지식을 기억하고 재활용하기 위한 핵심 기반 구조 RAG = Retrieval-Augmented Generation → 외부 저장소 설계가 AI의 기억력과 정확도를 결정

2. RAG의 기본 구조 Retrieval → Generation 지식 저장소의 역할: LLM의 외부 기억장치 저장소 설계 = AI의 기억 구조 설계

3. Vector Database (벡터 데이터베이스) 문장을 수치화하여 의미 기반 검색 수행 주요 기술: Embedding, Similarity Search, Indexing 주요 솔루션: FAISS, Weaviate, Pinecone, Milvus, Chroma

4. Relational Database (관계형 데이터베이스) 정형 데이터 기반의 구조적 저장 SQL 기반 질의로 정확한 검색 가능 Text-to-SQL을 통해 자연어 질의도 가능

5. Graph Database (그래프 데이터베이스) Node-Edge 구조를 통한 관계 중심의 데이터 저장 Knowledge Graph, Graph Embedding 등 활용 복잡한 관계 추론 가능

6. 저장소 간 비교 Vector DB – 비정형 데이터 / 의미 검색 RDB – 정형 데이터 / 정확한 질의 Graph DB – 관계 데이터 / 추론 중심

7. Hybrid Storage Strategy (하이브리드 저장소 전략) 복수의 DB를 조합해 최적화된 RAG 환경 구성 예시: Vector + RDB, Vector + Graph

8. 전략적 시사점 데이터 저장소는 기술 자산이 아니라 지식 자본 RAG 품질은 ‘어떤 데이터를 어떻게 기억시켰는가’로 결정

9. Closing 핵심 메시지: ‘지식을 어떻게 저장하느냐가 RAG의 정확도를 결정한다’ 2회차 예고: 오케스트레이션 계층 – AI의 판단 구조