2개월의 기적: RAG + LLM 기반 AI 시스템 재개발 성공기

오늘 이 자리에서는 제한된 시간과 부족한 자원 속에서도 혁신적인 AI 시스템 재개발을 성공적으로 이끌었던 저의 경험을 공유하고자 합니다. 특히 Retrieval-Augmented Generation (RAG)과 Large Language Model (LLM) 기술을 융합하여 기존 제품의 심각한 성능 및 결과물 문제를 해결하고, 나아가 환경부와의 추가 계약까지 이끌어낸 감동적인 스토리를 들려드릴까 합니다.

절체절명의 위기, 그리고 새로운 시작

기존에 자문하던 AI 제품은 분산 처리의 부재로 인한 성능 저하와 느린 처리 속도, 그리고 부정확한 결과물이라는 심각한 문제에 직면해 있었습니다. 프로젝트 완료까지 남은 시간은 단 2개월. 기획 및 디자인 리소스마저 부족한 상황에서, 저는 4명의 개발자로 구성된 새로운 팀을 꾸려 파트장으로서 전면적인 재개발이라는 쉽지 않은 결정을 내렸습니다. 마치 벼랑 끝에 선 심정이었지만, 혁신적인 기술 도입만이 이 위기를 극복하고 고객의 신뢰를 회복할 수 있는 유일한 길이라고 확신했습니다.

핵심 문제 분석과 혁신적인 솔루션 도입

가장 먼저 기존 시스템의 병목 구간을 심층적으로 분석했습니다. 문제의 핵심은 효율적인 정보 검색 및 활용 능력의 부재와 복잡하고 비효율적인 데이터 처리 파이프라인에 있었습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 저희 팀은 다음과 같은 혁신적인 접근 방식을 채택했습니다.

 

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처 도입: LLM의 강력한 생성 능력에 외부 지식 베이스를 결합하여 답변의 정확성과 신뢰도를 획기적으로 향상시키는 RAG 아키텍처를 도입했습니다. 이를 통해 최신 정보와 특정 도메인 지식을 LLM이 활용할 수 있도록 설계하여, 답변의 품질을 끌어올렸습니다.

• 분산 처리 시스템 구축: 성능 문제의 근본적인 해결을 위해 분산 처리 아키텍처를 새롭게 구축했습니다. 이를 통해 대규모 데이터 처리 작업을 효율적으로 분산하고 병렬로 처리하여 전체적인 처리 속도를 획기적으로 개선했습니다.

• 알고리즘 최적화 및 데이터 파이프라인 재설계: 기존 알고리즘의 비효율적인 부분을 심층적으로 분석하고 최적화 작업을 진행했습니다. 또한, 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 추론에 이르는 전체 데이터 파이프라인을 재설계하여 데이터 흐름을 효율화하고 불필요한 지연 요소를 제거했습니다.

2개월의 사투, 그리고 놀라운 결실

촉박한 일정 속에서 저희 팀은 밤낮없이 연구하고 개발에 매진했습니다. 부족한 기획 및 디자인 리소스에도 불구하고, 팀원들은 서로 긴밀하게 협력하며 아이디어를 공유하고 문제를 해결해 나갔습니다. 각자의 전문성을 발휘하여, 마치 하나의 유기체처럼 움직였습니다.

그 결과, 놀랍게도 단 2개월 만에 새로운 RAG + LLM 기반 AI 시스템을 성공적으로 개발하고 납품할 수 있었습니다. 새로운 시스템은 기존 시스템 대비 압도적인 성능 향상과 정확도를 보여주었으며, 고객사인 환경부로부터 높은 평가를 받았습니다. 나아가, 시스템의 우수성을 인정받아 환경부의 추가적인 활용을 위한 계약까지 체결하는 쾌거를 이루었습니다.

불가능은 없다: 협력과 혁신의 힘

이번 프로젝트는 제한된 리소스, 촉박한 일정, 그리고 기술적인 난관이라는 삼중고 속에서도 팀워크와 혁신적인 기술 도입을 통해 불가능을 가능으로 만들었던 소중한 경험입니다. 파트장으로서 팀원들의 잠재력을 이끌어내고, 명확한 목표를 공유하며, 끊임없이 소통하고 협력하는 리더십의 중요성을 다시 한번 깨달았습니다.

RAG와 LLM이라는 강력한 AI 기술을 기반으로, 저희 팀은 위기를 기회로 바꾸고 고객에게 최고의 가치를 제공할 수 있었습니다. 앞으로도 이러한 경험을 바탕으로 더욱 혁신적인 AI 솔루션을 개발하고, 고객의 성공을 위해 끊임없이 노력할 것을 약속드립니다. 감사합니다.