🏆60분
프로덕션 레벨 제조 RAG 구축
Day 4: 프로덕션 RAG
프로덕션 레벨 제조 RAG 구축
RAG 심화 > Day 4: 프로덕션 RAG
요구사항
Self-RAG (4가지 토큰 판단)을 구현할 것
Corrective RAG (문서 보정 + 3단계 폴백)를 구현할 것
Adaptive RAG (Simple/Standard/Complex/Safety 라우팅)를 구현할 것
세 패턴을 통합한 ProductionRAG 시스템을 만들 것
캐싱, 로깅, 에러 처리를 포함할 것
평가 기준
- • Self-RAG 판단 정확도 (검색 필요성, 충실도 등)
- • Corrective RAG 보정 효과 (관련없는 문서 제거율)
- • Adaptive RAG 분류 정확도 (전략 선택의 적절성)
- • 프로덕션 요소 완성도 (캐시 TTL, 로그, 에러 처리)
- • 안전 관련 질문 처리의 정확성과 보수성
보너스
- • Re-ranking 통합 (Corrective RAG와 결합)
- • 비동기 처리로 응답 시간 최적화
- • RAGAS 자동 평가와 연동 (배포 전 품질 게이트)
- • Prometheus/Grafana 모니터링 연동
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖프로덕션 제조 RAG 장애 대응 설계AI 학습 팁
24시간 제조 현장에서 운영되는 RAG 시스템의 고가용성·장애 복구 전략을 AI와 함께 설계하세요.
제조 공장 24시간 운영 설비 관리 RAG 시스템을 프로덕션에 배포합니다. 다음 시나리오별 대응 전략을 설계해 주세요: 1) 벡터 DB 서버 장애 시 서비스 연속성 확보 방법 (폴백 전략), 2) 새벽 2시 설비 긴급 점검 쿼리 급증 시 오토스케일링 트리거 설정, 3) 매뉴얼 개정판 배포 시 구버전 청크를 자동으로 무효화하는 버저닝 전략, 4) LLM API 외부 서비스 장애 시 캐시된 응답으로 degraded mode 운영하는 방법. 각 항목에 대해 구체적인 아키텍처 다이어그램(텍스트 형식) 또는 코드 스니펫을 포함해 주세요.
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