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KOSHA RAG 시스템 설계 및 데이터 준비
Day 5: KOSHA 안전지침 RAG 프로젝트
KOSHA RAG 시스템 설계 및 데이터 준비
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학습 목표
- KOSHA 안전지침 샘플 데이터를 구성할 수 있다
- 안전 RAG 시스템의 아키텍처를 설계할 수 있다
- Day 2 의 형태소 토크나이저를 안전 문서에 적용할 수 있다
- 자동 보강 문구가 평가를 오염시키지 않도록 검증과 보강의 순서를 설계할 수 있다
KOSHA RAG 시스템 설계
이번 주에 배운 모든 기법을 통합하여 KOSHA 안전지침 RAG 시스템을 설계하고, 샘플 데이터를 준비한다.
아키텍처
[KOSHA 지침 PDF]
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v
[멀티모달 파싱] (Day 1)
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v
[청킹 + 메타데이터]
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v
[Hybrid 인덱스] (Day 2)
BM25 + ChromaDB
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v
[질문] -> [Adaptive 분류] -> Safety 모드 (우선)
-> Standard/Complex
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v
[Corrective RAG] (Day 4)
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v
[안전 검증]
- Faithfulness >= 0.95
- 경고문 포함 확인
- PPE 정보 확인
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v
[답변 + 출처 + 경고]단계
- 샘플 데이터 구성
- 데이터 전처리 (청킹, 메타데이터)
- 인덱스 구축 (BM25 + ChromaDB)
- RAG 파이프라인 구현
아래 코드를 완성하세요.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • 한국어 토크나이저는 kiwipiepy 를 씁니다 (pip install kiwipiepy). Day 2 에서 만든 것과 같은 규칙을 쓰세요
- • KOSHA_GUIDES 데이터를 직접 수정하여 더 많은 지침을 추가할 수 있습니다
- • 메타데이터에 PPE와 법규 참조를 포함하면 답변에 자동으로 추가됩니다
- • 경고문 자동 보강은 검증 '이후'에만 하고, 보강 전 원문을 따로 남겨 두세요. 그러지 않으면 평가기가 시스템이 붙인 문구를 보고 안전 점수를 줍니다
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
KOSHA RAG 아키텍처 코드 생성AI 학습 팁
AI에게 KOSHA 안전지침 전용 RAG 아키텍처를 코드로 스캐폴딩하도록 요청하세요. 문서 파티셔닝 전략과 메타데이터 스키마(지침 번호·개정일·위험등급)를 포함해 받으세요.
KOSHA 산업안전보건 지침 PDF를 색인하는 안전 RAG 시스템 아키텍처를 Python 코드로 스캐폴딩해줘. 지침 번호·개정일·위험등급을 메타데이터로 저장하는 청킹 전략, 청크 크기 설정 근거, Chroma 컬렉션 구조를 포함해서 작성해줘.
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