Azure Cosmos DB의 RAG(증강 생성) 검색
RAG(검색 증강 생성)는 LLM(대규모 언어 모델)의 성능과 강력한 정보 검색 시스템을 결합하여 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 만듭니다. 미리 학습된 데이터에만 의존하는 기존 생성 모델과 달리 RAG 아키텍처는 실시간 정보 검색을 통합하여 LLM의 기능을 향상합니다. 이러한 증강을 통해 응답은 생성적일 뿐만 아니라 사용 가능한 가장 관련성이 높은 최신 데이터에 기반을 두게 됩니다.
벡터 검색을 지원하는 운영 데이터베이스인 Azure Cosmos DB는 RAG 구현을 위한 탁월한 플랫폼으로 돋보입니다. 다중 테넌트 및 계층적 파티션 키와 같은 유용한 기능과 함께 단일 데이터베이스에서 운영 및 분석 워크로드를 모두 처리하는 기능은 정교한 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하기 위한 견고한 기반을 제공합니다.
Azure Cosmos DB 사용의 주요 이점
통합 데이터 스토리지 및 검색
Azure Cosmos DB를 사용하면 통합 데이터베이스 시스템 내에서 벡터 검색 기능을 원활하게 통합할 수 있습니다. 이는 작동 데이터와 벡터화된 데이터가 공존하므로 별도의 인덱싱 시스템이 필요하지 않음을 의미합니다.
실시간 데이터 수집 및 쿼리
Azure Cosmos DB는 실시간 수집 및 쿼리를 지원하므로 AI 애플리케이션에 이상적입니다. 이는 데이터의 최신성이 생성된 응답의 관련성에 큰 영향을 미칠 수 있는 RAG 아키텍처에 매우 중요합니다.
확장성 및 글로벌 배포
대규모 애플리케이션용으로 설계된 Azure Cosmos DB는 글로벌 배포 및 즉각적인 자동 크기 조정을 제공합니다. 이를 통해 RAG 지원 애플리케이션이 높은 쿼리 볼륨을 처리하고 사용자 위치에 관계없이 일관된 성능을 제공할 수 있습니다.
고가용성 및 안정성
Azure Cosmos DB는 처리량, 대기 시간 및 가용성에 대한 포괄적인 SLA를 제공합니다. 이러한 안정성을 통해 RAG 시스템은 가동 중지 시간을 최소화하면서 항상 응답을 생성할 수 있습니다.
계층적 파티션 키를 사용한 다중 테넌트
Azure Cosmos DB는 다양한 성능 및 보안 격리 모델을 통해 다중 테넌트 지원을 지원하므로 동일한 데이터베이스 내에서 다양한 클라이언트 또는 사용자 그룹의 데이터를 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 이 기능은 보안 및 규정 준수를 위해 테넌트 데이터 분리가 중요한 SaaS 애플리케이션에 특히 유용합니다.
포괄적인 보안 기능
엔드투엔드 암호화, RBAC(역할 기반 액세스 제어) 및 VNet(가상 네트워크) 통합과 같은 기본 제공 기능을 통해 Azure Cosmos DB는 데이터를 안전하게 유지합니다. 이러한 보안 조치는 중요한 정보를 처리하는 엔터프라이즈급 RAG 애플리케이션에 필수적입니다.
Azure Cosmos DB를 사용하여 RAG 구현
팁
RAG 샘플을 보려면 AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples를 참조하세요.
Azure Cosmos DB를 사용하여 RAG 애플리케이션을 빌드하기 위한 간소화된 프로세스는 다음과 같습니다.
데이터 수집: 문서, 이미지 및 기타 콘텐츠 형식을 Azure Cosmos DB에 저장합니다. 데이터베이스의 벡터 검색 지원을 활용하여 벡터화된 콘텐츠를 인덱싱하고 검색합니다.
쿼리 실행: 사용자가 쿼리를 제출하면 Azure Cosmos DB는 벡터 검색 기능을 사용하여 가장 관련성이 높은 데이터를 빠르게 쿼리할 수 있습니다.
LLM 통합: 검색된 데이터를 LLM(예: Azure OpenAI)에 전달하여 응답을 생성합니다. Cosmos DB가 제공하는 잘 구조화된 데이터는 모델 출력의 품질을 향상합니다.
응답 생성: LLM은 데이터를 처리하고 포괄적인 응답을 생성한 다음 사용자에게 제공합니다.