MongoDB와 함께 RAG 파이프라인 구축: 개인화된 영화 추천을 위한 벡터 검색

이 기사는 MongoDB의 벡터 검색 기능과 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 파이프라인을 사용하여 영화 추천 시스템을 생성하는 방법을 다룬다. 이 시스템은 사용자의 취향을 이해하고 개인화된 영화 추천을 제공하는 지능적이고 효율적인 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 기사의 끝까지 읽고 나면 독자는 특정 질문에 답할 수 있는 기능이 있는 시스템을 갖추게 된다. 예를 들어 인공 지능에 대한 좋은 SF 영화를 추천하거나 성인에게 적합한 애니메이션 영화를 추천하는 등이다. RAG 파이프라인은 대규모 언어 모델(LLM)과 구조화된 데이터 검색의 강점을 결합하여 응답의 정확도와 문맥적 관련성을 향상시킨다. MongoDB는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스로 데이터를 유연한 JSON과 같은 문서에 저장하고 영화 데이터 임베딩을 효율적으로 처리하는 벡터 검색 기능이 있어 선택되었다. 이 프로젝트는 다음과 같은 여러 단계를 포함한다. 1. 환경 설정 및 Hugging Face에서 영화 데이터셋 로딩 2. Pydantic을 사용하여 데이터 모델링하여 일관성과 형식 안전을 보장 3. OpenAI의 API를 사용하여 영화 정보에 대한 임베딩 생성 4. 처리된 데이터를 MongoDB 데이터베이스에 삽입 5. MongoDB Atlas에서 벡터 검색 인덱스 생성하여 유사성 검색을 가능하게 함 6. 벡터 검색 기능 구현하여 관련 영화 찾기 7. LLM을 사용하여 사용자 쿼리 처리하고 벡터 검색 결과를 기반으로 문맥적으로 적절한 응답 생성 기사는 환경 설정, 필요한 라이브러리 가져오기, 데이터셋 로딩, MongoDB 구성 등에 대한 자세한 지침을 제공한다. Pydantic을 사용한 데이터 모델링에서는 Movie 클래스를 정의하여 데이터 검증과 직렬화를 보장한다. 임베딩은 OpenAI의 "text-embedding-3-small" 모델을 사용하여 1536차원 임베딩을 생성하여 의미론적 검색을 가능하게 한다. 데이터는 MongoDB에 삽입되고 MongoDB Atlas에서 벡터 검색 인덱스가 생성된다. 이 인덱스는 코사인 유사성을 사용하여 사용자 쿼리를 영화 설명과 일치시킨다. 벡터 검색 기능에는 일시적인 문제를 처리하는 재시도 메커니즘이 포함되어 있으며 MongoDB의 집계 파이프라인을 사용하여 관련 영화를 검색한다. 사용자 쿼리는 쿼리 임베딩 생성, 벡터 검색 수행, OpenAI의 GPT-3.5-turbo 모델을 사용하여 검색 결과를 기반으로 응답 생성하는 과정을 거친다. 기사는 시스템이 영화를 추천하고 추천 이유를 제공하는 방법을 보여주는 예를 들어 마무리한다. 시스템의 유연성은 향후 확장 가능성을 열어준다. 예를 들어 더 많은 데이터 추가, 임베딩 정제, 고급 추천 알고리즘 구현 등이 있다. 완전한 코드와 리소스는 GitHub에서 사용할 수 있으며 사용된 데이터셋은 Kaggle에서 공공 도메인 헌납으로 제공된다. 이 프로젝트는 MongoDB와 RAG 파이프라인을 결합하여 개인화된 효율적인 추천 시스템을 생성하는 힘을 보여준다.