AI_RAG 적용 설계 - 100-hours-a-week/16-Hot6-wiki GitHub Wiki

RAG

  • RAG는 언어 모델이 가지고 있는 제한된 사전 지식만으로는 해결할 수 없는 몬제를 보완하는 구조
  • 외부 지식 저장소에 정보를 검색한 후 이를 포함하여 모델의 응답을 생성하여 보다 정확하고 최신의 답변을 생성

RAG 도입 검토

  • 현재 서비스는 사용자의 입력 이미지에 기반하여 정적 추천과 정적 프롬프트 구성으로 동작하므로 RAG 구조를 도입할 필요성이 없을 것으로 판단

근거

  • NAVER API를 통해 필요한 상품 정보를 실시간으로 호출, 이는 RAG 없이도 텍스트 Prompt에 포함되어 AI 모델이 응답 생서에 사용할 수 있음
  • 사용자 이미지 기반 요청, 이미지의 정보 추출 및 상품 추천은 모두 구조화된 데이터 흐름 내에서 이루어지므로 자연어 기반 문서 검색이나 다양한 도메인 지식 접근이 필요한 형태가 아님
  • 모델이 생성하는 이미지 품질은 주로 Prompt 구성과 LoRA 성능에 의존

향후 RAG 확장 가능성

  • 유저 맞춤형 셋업 추천
    사용자 프로필 기반 DB 검색 후 응답 생성
  • 비슷한 스타일의 책상 추천
    이미지 검색 → 유사 이미지 벡터 검사 → 결과 기반 응답
  • 최신 데스크 트렌드 분석
    위키, 블로그, 유튜브 요약 등 웹문서 검색 + 답변 생성
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