지역 검색 도우미
로컬 리트리버(Local Retriever)는 AI 또는 검색 증강 생성(RAG) 시스템 내의 구성 요소로, 국소화되고 미리 정의된 지식 기반 또는 데이터셋에서 관련성 높고 구체적인 정보를 가져오는 역할을 합니다. 전체 웹을 색인화하는 글로벌 검색 엔진과 달리, 로컬 리트리버는 검색 범위를 제한된 독점 또는 온프레미스 데이터 환경으로 한정합니다.
기업용 AI 애플리케이션에서 데이터 개인 정보 보호와 관련성은 가장 중요합니다. 로컬 리트리버는 AI 모델이 조직의 특정적이고 최신화된 문서, 내부 정책 또는 독점 데이터베이스에 기반하도록 보장합니다. 이는 환각(hallucination) 현상을 획기적으로 줄이고 응답이 내부 표준에 따라 사실적으로 정확하도록 보장합니다.
이 과정은 일반적으로 여러 단계를 거칩니다. 먼저, 로컬 데이터가 벡터 임베딩 등을 사용하여 색인화되어 검색 가능한 인덱스가 생성됩니다. 사용자가 쿼리를 제출하면, 로컬 리트리버는 해당 쿼리를 벡터로 변환합니다. 그런 다음 로컬 벡터 인덱스에 대해 유사성 검색을 수행하여 의미적으로 가장 관련성이 높은 텍스트 청크를 식별합니다. 이렇게 검색된 청크들은 최종 답변 생성을 위한 컨텍스트로 언어 모델(LLM)에 전달됩니다.
이 개념은 벡터 데이터베이스, 임베딩 모델, 그리고 리트리버가 중요한 상위 구성 요소인 더 광범위한 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크와 밀접하게 관련되어 있습니다.
