API연동 처리 실습

LLM의 한계:
할루시에이션, 지식 단절,

RAG : AI의 답변의 한계를 극복하는 방법
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1. RAG의 정의 및 약어 어원 풀이

• RAG의 정의: RAG는 Retrieval-Augmented Generation (검색 증강 생성)의 약어로, 거대 언어 모델(LLM)이 답변을 생성할 때 외부 데이터베이스나 벡터 DB에서 관련 전문 지식을 먼저 검색하여 가져온 뒤, 이를 바탕으로 답변을 보완하고 생성하는 AI 아키텍처 기술입니다.
• 약어 및 단어 어원 (Etymology):
  • Retrieval (검색): 영어 단어 Retrieve(되찾아오다, 회수하다)에서 유래하여, 외부 벡터 저장소나 문서 라이브러리에서 질문과 관련된 핵심 문서를 찾아내는 과정을 뜻합니다.
  • Augmented (증강 / 보완): Augment(증대시키다, 보강하다)에서 유래하여, 검색해 온 외부 근거 데이터로 LLM의 기존 지식 한계나 프롬프트 문맥을 더 풍부하게 보강하는 것을 의미합니다.
  • Generation (생성): Generate(생성하다)에서 유래하여, 보강된 문맥 정보를 바탕으로 대형 언어 모델이 최종 응답 문장을 만들어내는 단계입니다.

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2. RAG가 필요한 이유 (LLM의 한계 극복)

1. 지식 단절(Knowledge Cutoff) 문제 해결: LLM은 자체 학습을 마친 시점 이후의 최신 뉴스나 실시간 정보를 알지 못하는 한계가 있는데, RAG를 활용하면 외부 DB에서 최신 정보를 끌어와 답변할 수 있습니다.
2. 커스텀 지식 주입 및 환각(Hallucination) 완화: LLM이 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 지어내는 환각 현상을 방지하기 위해, 회사 내부 문서, FAQ, 정책 문서 등의 정확한 근거 데이터를 주입하여 답변의 정확도를 높이고 환각을 완화합니다.

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3. RAG 파이프라인의 4단계 동작 원리

1. 문서 로드 및 청킹 (Chunking): 외부 텍스트/문서 데이터를 처리하기 적절한 크기의 조각(Chunk)으로 분할합니다.
2. 임베딩 및 벡터 DB 저장 (Embedding & Vector DB): 분할된 문서 조각들을 수치화된 벡터로 변환하여 벡터 DB에 저장합니다.
3. 유사도 검색 (Retrieval): 사용자가 질문을 입력하면, 벡터 DB 및 하이브리드 검색을 통해 질문과 의미적으로 가장 유사한 문서 조각(응답 근거)을 찾아냅니다.
4. 답변 생성 (Generation): 검색된 문서 조각과 사용자의 질문을 LLM API 및 안전 필터와 연계하여 정확한 최종 답변을 생성합니다.

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4. 초보자를 위한 일상적 비유 (오픈북 시험)

• RAG를 쓰지 않는 LLM (암기만으로 보는 시험): 학생(LLM)이 기존에 암기한 기억만으로 시험을 보는 것과 같습니다. 처음 보는 사내 규정이나 최신 문제를 물어보면 기억이 나지 않아 짐작으로 거짓 답(환각)을 적어내게 됩니다.
• RAG를 쓰는 LLM (색인 도서관을 갖춘 오픈북 시험): 질문이 들어오면 먼저 관련 도서관/색인(Vector DB)에서 정확한 서류 페이지(검색)를 찾아 펼쳐놓고, 그 서류에 적힌 정확한 내용만을 참고하여 답안지(생성)를 작성하는 오픈북 시험 방식입니다.

건축 도면 분석 보고서 : 스크립트 결과

1. 도면 개요

• 도면 명칭: 배치도 (Site Plan)
• 용도: 건축물대장 등록용
• 축척: 1:120
• 도면 번호: A-004
• 특이사항: 이 도면은 건축물의 배치 및 주변 시설(주차장, 마당, 배수관 등)과 대지 경계선을 보여주는 배치도입니다.

2. 도면 구성 (단면·상세 부위)

• 건축물 영역: 도면 중앙의 파란색 해치(Hatch)가 적용된 구역이 건축물입니다. 범례에 따라 1번(지상 1층)과 2번(지상 2층)이 구분되어 표현되어 있습니다.
• 부대시설:
  • 주차장: 2대 규모의 주차 공간이 표시되어 있습니다.
  • 마당: 건축물 주변의 외부 공간이 '마당'으로 정의되어 있습니다.
• 배관 및 기반시설:
  • 우수관: D-200 (PE 이중벽관) 및 시 오수관 연결부 등이 표기됨.
  • 오수관: D-100 (VG1 PVC관) 등 관로 정보 포함.
  • 상수관: 시 상수관 본관 연결부 표기.
• 경계선: '인접대지경계선'이 점선 또는 특정 선으로 구분되어 있어 대지 경계를 명확히 하고 있습니다.

3. 치수 정보

도면 내에 기재된 주요 수치(단위: mm로 추정)는 다음과 같습니다.

• 주요 거리: 2,199, 9,600, 3,801, 6,672, 9,900, 2,003
• 관로 규격:
  • D-200 (우수관)
  • D-100 (오수관)
• 기타: 4M 이상 현황도로가 인접해 있음을 알 수 있습니다.

4. 도면의 기술적 정보

• CAD 버전: AC1015 (AutoCAD 2000 버전 호환)
• 레이어 구성 및 역할 (주요 레이어):
  • 그리드(Grid): 건물 배치를 위한 X1, X2, X3, Y1, Y2, Y3 축선 표시.
  • 슬래브(Slab): 건축물 구조체(1층, 2층)의 면적 표시.
  • 식재(Planting): 대지 내 조경 및 식재 계획 반영.
  • 치수(Dimension): 수치 정보 표시용 레이어.
  • 텍스트(Text): "배치도", "인접대지경계선", "상수관" 등 주석용.
  • 중심선: 구조적 중심 위치를 나타내는 보조선.
• 객체 구성: 7,000개 이상의 Line으로 구성되어 있어 정밀한 선 정리가 포함되어 있으며, 17개의 Hatch를 통해 면적 구분(층별 구분 등)을 수행함.

5. 도형 및 기호

• 방위표 (N): 도면 우측 상단에 위치하며 북쪽 방향을 지시함.
• 그리드(Grid): X1, Y1, Y2, X2, X3 등 문자 기호와 함께 배치된 교차점들.
• 해치(Hatch): 1번(지상 1층)과 2번(지상 2층)을 구분하기 위한 패턴.
• 원(Circle): 관로 연결 지점이나 특정 시설 위치를 강조하는 기호로 사용됨.
• 특수 표기: '물매 3/10'과 같은 구배(Slope) 관련 정보가 도면 하단에 포함됨.

📋 종합 정보 요약표

구분	내용	비고
기본 정보	배치도 (A-004), 축척 1:120	건축물대장용
주요 시설	주차장(2대), 마당, 신축건물(1, 2층)
관로 정보	우수관(D-200), 오수관(D-100), 상수관	상세 규격 포함
주요 치수	2,199 / 9,600 / 3,801 / 6,672 / 9,900 / 2,003	mm 단위(추정)
CAD 기술	R2000 버전, 28개 레이어 운영	그리드, 슬래브, 식재 등 분리
특이 기호	방위표(N), 그리드(X, Y), 해치(층 구분)
추측 사항	'물매 3/10'의 구체적 적용 위치	도면 상세 검토 필요