미션 브리핑: 기술문서 RAG 시스템 구축

미션 브리핑

"다음 주 팀장 데모까지 설비 기술문서 Q&A 시스템 만들어줘. 현장 엔지니어가 폰으로 질문하면 바로 답 나오게. 아, 출처도 꼭 나와야 해. 감사 대비해야 하니까."

이것이 오늘의 미션이다.

RAG 평가 지표 ▲ RAG 시스템의 주요 평가 지표와 측정 방법

프로젝트 개요

프로젝트명: 제조 기술문서 RAG Q&A 시스템
목표: 설비 매뉴얼, SOP, 안전 규정을 검색하여
      정확한 답변과 출처를 제공하는 시스템

대상 문서:
├── SOP (표준작업절차)     - 3종 이상
├── 설비 사양서           - 2종 이상
├── 안전 규정 (KOSHA)     - 2종 이상
├── 트러블슈팅 가이드     - 1종 이상
└── 유지보수 매뉴얼       - 1종 이상

핵심 기능:
├── 자연어 질문 → 문서 기반 답변
├── 출처 표시 (문서명, 섹션, 버전)
├── 설비별 필터링 검색
├── 안전 관련 경고 자동 표시
└── 부적절한 질문 거부

이번 주 배운 것 총동원

Day	배운 기술	프로젝트 적용
1	RAG 개념, 문서 로드	문서 수집 & 로드
2	청킹, 임베딩	문서 분할 & 벡터화
3	Chroma, Pinecone	벡터 DB 구축
4	파이프라인, 프롬프트	전체 시스템 연결
5	통합 프로젝트	모든 것을 합쳐 완성

프로젝트 구조

manufacturing-rag/
├── data/                     # 제조 문서 (샘플)
│   ├── sop/
│   │   ├── SOP-CNC-E001.txt
│   │   ├── SOP-CNC-E100.txt
│   │   └── SOP-HP500-MAINT.txt
│   ├── specs/
│   │   ├── CNC-3000_spec.txt
│   │   └── HP-500_spec.txt
│   ├── safety/
│   │   ├── KOSHA-E-76.txt
│   │   └── KOSHA-E-12.txt
│   └── troubleshooting/
│       └── CNC-troubleshooting.txt
│
├── src/
│   ├── loader.py             # 문서 로더
│   ├── chunker.py            # 청킹 엔진
│   ├── indexer.py            # 색인 파이프라인
│   ├── retriever.py          # 검색 엔진
│   ├── generator.py          # 답변 생성기
│   ├── pipeline.py           # 전체 파이프라인
│   └── prompts.py            # 프롬프트 템플릿
│
├── tests/
│   └── test_pipeline.py      # 테스트
│
├── main.py                   # 실행 진입점
└── requirements.txt          # 의존성

마일스톤

[M1] 문서 준비 & 로드        (30분)
[M2] 청킹 & 색인 파이프라인   (45분)
[M3] 검색 & 답변 생성         (45분)
[M4] 통합 테스트 & 개선       (40분)
[M5] 보고서 작성              (20분)

각 마일스톤은 독립적으로 검증할 수 있다. 하나씩 완성하며 전진하자.