RAG(검색 증강 생성) 기반 생성형 AI 앱을 위한 사설 네트워크 연결 설계

구글 클라우드는 안전한 AI 워크로드를 구축하기 위한 유연한 아키텍처를 제공하며, 특히 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션에 적합합니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 지식 기반에 연결하여 정확성을 높이고 환각 현상을 줄임으로써 성능을 향상시킵니다. 이 접근 방식은 모델을 재훈련하지 않으면서 지정된 진실 출처를 사용합니다. 예시 디자인은 인터넷 트래버설을 방지하는 개인 연결을 사용합니다. 아키텍처는 라우팅 프로젝트, 공유 VPC 호스트, 데이터 수집, 서비스, 프론트엔드를 위한 서비스 프로젝트를 포함합니다. Cloud Interconnect 또는 Cloud VPN은 안전한 연결을 제공하며, Network Connectivity Center는 VPC 및 하이브리드 스포크를 통해 연결을 관리합니다. Private Service Connect는 Cloud Storage에 대한 개인 액세스를 허용하며, Google Cloud Armor/Load Balancer는 사용자 상호 작용을 보호합니다. VPC Service Controls는 데이터 유출 위험을 완화하여 관리형 보안 경계를 생성합니다. 녹색 점선은 외부 네트워크에서 RAG 데이터 저장소로 데이터를 이동하는 데이터 수집 흐름을 보여줍니다. 주황색 점선은 고객 요청이 시스템을 통과하는 과정을 자세히 설명하는 추론 흐름을 보여줍니다. Network Connectivity Center는 파란색 점선을 통해 제어 평면 및 경로 오케스트레이션을 관리합니다. IAM 권한 및 배포 고려 사항을 포함한 아키텍처 문서를 검토해야 합니다. Cross-Cloud Network와 같은 리소스를 추가로 탐색하는 것이 좋습니다.