Go, PostgreSQL, Ollama로 클라우드 API 없이 로컬 RAG 시스템 구축하기
Ollama
이 기사는 Go, pgvector를 사용한 PostgreSQL, 그리고 Ollama를 활용해 완전히 로컬에서 작동하는 RAG 시스템을 구축하는 방법을 탐구합니다. LangChain 같은 무거운 프레임워크나 클라우드 API를 피하면서, 아키텍처, 인덱싱, 의미 검색, 그리고 생성을 다루며, 로컬 처리의 프라이버시와 제어 측면 이점을 강조합니다.
이 기사는 클라우드 API 없이 Go, PostgreSQL의 pgvector 확장 기능, 그리고 Ollama를 사용하여 로컬 RAG(검색 증강 생성, Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. 이 시스템은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다: 문서의 오프라인 인덱싱을 위한 수집(ingest) CLI와 실시간 사용자 쿼리를 처리하는 REST API. 문서는 청크로 분할되고, nomic-embed-text 모델을 사용하여 임베딩되며, 시맨틱 검색을 위해 pgvector와 함께 PostgreSQL에 저장됩니다. 쿼리 시점에는 쿼리에 대한 임베딩을 생성하고, HNSW(계층적 탐색 가능한 작은 세계, Hierarchical Navigable Small World) 근사 최근접 이웃 검색을 통해 유사한 청크를 찾은 다음, 관련 컨텍스트를 Ollama를 통해 llama3.2 모델에 전달하여 답변을 생성합니다. 이 접근 방식은 외부 API 호출을 피함으로써 완전한 데이터 개인정보 보호와 자율성을 보장합니다. 이 기사는 인덱싱과 쿼리 모두에 동일한 임베딩 모델을 사용하여 벡터 공간의 일관성을 유지하는 것의 중요성을 강조합니다.
출처: Habr — хаб NLP —
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