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RAG PIPELINE

RAG 파이프라인

문서 인제스트부터 청킹, 임베딩,
검색, 생성까지.
엔터프라이즈 RAG의 전 과정을
하나의 파이프라인으로 구성합니다.

외부 API 없이, 온프레미스에서
완결되는 RAG 시스템.

Ollama + Bubble Embedding +
MonolithDB로 구성하여
데이터가 내부 네트워크를
벗어나지 않습니다.

PIPELINE

6단계 파이프라인

STEP 01

Ingest

PDF, DOCX, HTML 등 다양한 포맷의 문서를 자동 수집하고 파싱합니다.

STEP 02

Chunk

의미 단위로 문서를 분할합니다. 고정 길이가 아닌 구조 기반 청킹으로 정확도를 높입니다.

STEP 03

Embed

청크를 벡터로 변환합니다. Bubble Embedding으로 온프레미스에서 CPU만으로 동작합니다.

STEP 04

Store

MonolithDB Vector Engine에 벡터를 저장하고 HNSW 인덱스를 구성합니다.

STEP 05

Retrieve

하이브리드 검색(시맨틱 + BM25)으로 질문에 가장 관련 높은 청크를 검색합니다.

STEP 06

Generate

검색된 컨텍스트를 LLM에 전달하여 답변을 생성합니다. Ollama 기반 온프레미스 추론.

FEATURES

핵심 기능

Fallback Chain

기본 모델 실패 시 대체 모델로 자동 전환합니다. 서비스 안정성을 보장합니다.

High AvailabilityAuto Failover

Context Builder

검색 결과를 LLM 컨텍스트 윈도우에 맞게 자동 구성하고 압축합니다.

Token EstimationCompression

Retrieval Evaluator

Recall@K, Precision, MRR 등 검색 품질 메트릭을 자동 측정합니다.

EvaluationMetrics

Embed Cache

동일 텍스트의 중복 임베딩을 방지합니다. 캐시 히트 시 API 호출 없이 즉시 반환합니다.

CacheCost Saving
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