엔터프라이즈 RAG 구현 가이드: .NET AI와 Azure SQL의 만남

오늘날 데이터 중심 환경에서 기업 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 도출하기 위해 AI를 활용하는 것은 매우 중요합니다. 검색 증강 생성(RAG)은 이를 위한 매우 효과적인 기법입니다. 본 문서에서는 .NET AI와 Azure SQL을 활용해 데이터에 RAG를 구현하는 방법을 상세히 설명하며, 정보를 상호작용 가능한 지능형 리소스로 전환하는 방법을 제시합니다. 특히 의미 벡터 검색과 기존 풀텍스트 검색 및 필터링을 결합한 강력한 하이브리드 벡터 검색 구축 방법을 다룹니다. Azure SQL을 중앙 AI 데이터베이스로 활용하면 기존 기업 애플리케이션에 AI 기능을 손쉽게 통합할 수 있습니다.

핵심 포인트

검색 강화 생성(RAG)의 기본 원리를 이해하고 기업 데이터에 대한 이점을 파악하세요.

다양한 데이터 형식을 관리하도록 설계된 현대적인 다중 모델 관계형 데이터베이스인 Azure SQL을 살펴봅니다.

벡터 의미 검색과 풀텍스트 검색 및 필터를 통합하는 하이브리드 검색 접근 방식 구축 방법론 학습.

Azure SQL 내에서 직접 벡터 임베딩을 생성하고 유사도 검색을 수행하기 위해 .NET AI 라이브러리를 활용하는 방법을 알아봅니다.

Azure Functions, Static Web Apps 및 Azure OpenAI를 사용하여 처음부터 끝까지 완전한 RAG 애플리케이션을 구축합니다.

데이터 API 빌더를 사용하여 데이터베이스 엔터티를 REST 및 GraphQL 엔드포인트로 사용할 수 있도록 합니다.

컨퍼런스 AI 어시스턴트 구축을 위한 실용적인 데모를 통해 기업 데이터에 대한 이점과 적응성을 살펴보세요.

SQL과 AI를 통합하면 매우 유용한 다양한 시나리오를 확인하세요.

Azure SQL의 장점과 적응성이 조직의 복잡한 데이터 저장 요구 사항을 어떻게 해결할 수 있는지 알아보세요.

.NET AI 및 Azure SQL로 RAG의 잠재력 발휘하기

Azure SQL이란?

Azure SQL은 진정한 멀티 모델 환경을 제공하는 최신 관계형 데이터베이스 서비스입니다.

. 이 기능을 통해 JSON, 그래프, XML, 지리 공간 및 컬럼스토어 데이터를 처리할 수 있습니다. 최대 100테라바이트, 80코어까지 확장 가능하며 30개의 복제본을 지원합니다. Azure SQL은 엔터프라이즈급 보안 및 감사 기능을 포함하며, 일반적인 Azure 서비스, .NET EF Core, .NET Aspire, LangChain 및 Semantic Kernel과 원활하게 통합됩니다. 진정한 강점은 개발 팀이 이미 알고 신뢰하는 기술과의 통합에 있습니다. 데이터에 AI를 활용하기 위해 Azure SQL은 얼리 어답터 프리뷰에서 벡터 지원을 제공할 예정입니다. 즉, 비공개 프리뷰에 대한 액세스를 요청하고 그 기능을 탐색할 수 있습니다.

Azure SQL 주요 특징:

• 최신 관계형 데이터베이스
• 진정한 다중 모델 지원(JSON, 그래프, XML, 지리공간, 컬럼스토어)
• 100TB, 80v-코어, 30개의 복제본까지 확장 가능
• 벡터 지원 (얼리 어답터 프리뷰)
• 엔터프라이즈급 보안 및 감사 기능
• 일반적인 Azure 서비스와의 통합
• 인기 개발자 라이브러리(.NET EF Core, .NET Aspire, LangChain, Semantic Kernel 등)와의 통합

기업 데이터를 위한 AI + SQL 사용 사례

AI와 Azure SQL을 결합하면 기업 데이터를 전략적 자산으로 전환할 수 있는 다양한 애플리케이션을 활용할 수 있습니다

. 이 통합이 특히 뛰어난 몇 가지 주요 시나리오는 다음과 같습니다:

• 하이브리드 검색: 벡터(시맨틱) 검색과 전체 텍스트 검색 및 필터를 결합합니다. 이 강력한 도구를 통해 정확한 데이터 인사이트 추출이 가능합니다. 예를 들어, "Acme 고객의 John Doe가 작성한 새 보안 정책 관련 문서 모두 찾기"와 같은 검색이 가능합니다.
• 챗봇 메모리: Azure SQL을 활용해 챗봇 대화 기록을 저장 및 관리함으로써 더욱 개인화되고 맥락을 인지하는 상호작용을 가능하게 합니다. 챗봇 메모리를 강화하면 제품 및 고객 지원이 크게 개선되어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
• 검색 강화 생성(RAG): 본 문서에서 구축 방법을 시연할 기술입니다. RAG는 특정 데이터에 기반하여 AI 생성 콘텐츠의 품질과 관련성을 향상시킵니다.

Azure SQL을 활용한 고급 RAG 아키텍처

이 접근 방식은 벡터 검색, 의미적 검색 및 기타 필터를 단일 위치에서 최적으로 결합합니다

. 이 프로세스는 관련 데이터를 검색한 후 AI 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해 답변을 구성하는 방식으로 진행됩니다. 필요한 단계는 다음과 같습니다:

1. 유사도 검색을 통해 MSSQL 데이터베이스에서 데이터를 검색합니다.
2. 검색된 세션 결과를 컨텍스트로 주입하여 AI LLM으로 전송합니다.
3. AI LLM이 응답을 생성하여 전달합니다.

세션 추천 시스템 구축: 상세 예시

아키텍처 개요

세션 추천 시스템은 원활한 RAG 경험을 제공하기 위해 여러 Azure 서비스를 활용합니다.

:

• 클라이언트 앱: 사용자가 자연어로 질문을 입력할 수 있도록 합니다.
• 백엔드:
  • 데이터 API 빌더: 데이터베이스 엔터티를 노출합니다.
  • GraphQL/REST API: 데이터를 클라이언트에 연결하는 인터페이스를 제공합니다.
  • Azure Functions: AI 처리 파이프라인을 트리거합니다.

Azure Function 트리거 설정

Azure Functions는 SQL 데이터 변경 사항을 모니터링하고 이에 의해 트리거될 수 있습니다

. 이 자동화를 통해 새로 추가되거나 업데이트된 데이터가 즉시 처리되어 사용할 수 있게 됩니다. 설정 과정은 다음과 같습니다:

1. Azure Function 생성.
2. 데이터에서 주제를 나타내는 벡터 생성.
3. 효율적인 유사도 검색을 위해 이러한 벡터를 데이터베이스에 저장합니다.

   데이터를 벡터로 변환하는 과정을 자동화함으로써 Azure SQL의 잠재력과 유용성을 최대한 활용합니다.

RAG용 데이터 API 빌더 구현

데이터 API 빌더 활용

모든 구성 요소를 통합하려면 적절한 구성이 필요합니다

. 여기에는 데이터베이스 설정과 SQL이 안정적으로 작동할 수 있는 테이블 및 뷰와 같은 엔터티 정의가 포함됩니다. 데이터 API 빌더는 이 과정을 단순화하여 데이터 접근을 쉽게 만듭니다. 또한 함수를 호스팅할 정적 웹 앱을 구성해야 합니다. 이 프로젝트의 주요 명령어는 다음과 같습니다:

• azdt 명령줄
• data-api builder init
• data-api builder add
• azdt start

Azure SQL 가격 정책

적합한 Azure SQL 계층 선택

Azure SQL은 신규 Azure 사용자를 위한 무료 계층을 제공합니다. 이 무료 계층은 영구적이며, 누구나 장기적인 재정적 부담 없이 Azure 생태계 내에서 Azure SQL을 실험하고 새로운 솔루션을 개발할 수 있도록 합니다

. Azure SQL을 사용하면 막대한 비용 부담 없이 엔터프라이즈급 솔루션을 구현할 수 있습니다.

Azure SQL의 벡터 검색 지원: 장단점 비교

장점

다양한 솔루션을 위한 현대적인 관계형 데이터베이스 플랫폼.

엔터프라이즈 수준의 보안 기능.

까다로운 성능 요구 사항을 위한 높은 확장성.

단점

벡터 지원은 아직 초기 개발 단계에 있습니다.

가격 구조는 리소스 소비량에 따라 복잡할 수 있습니다.

다른 데이터 모델과의 통합은 복잡성을 초래할 수 있습니다.

Azure SQL 핵심 기능

Azure SQL을 통한 엔터프라이즈 솔루션

관리형 서비스인 Azure SQL은 다양한 기업의 복잡한 데이터 요구 사항에 대한 솔루션을 제공합니다. 여기에는 Azure가 핵심 보안 측면을 관리하므로 강력한 보안이 포함됩니다

. 다양한 데이터 암호화 옵션과 인기 있는 개발자 라이브러리에 대한 손쉬운 연결성을 갖춘 Azure SQL은 데이터 중심 이니셔티브를 위한 포괄적인 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. 엔터프라이즈 AI 데이터베이스 기능은 .NET EF Core, .NET Aspire, LangChain, Semantic Kernel 등과 깊은 통합을 제공합니다.

Azure AI와 SQL: 산업을 변화시키다

보험

주요 사용 사례는 필터링과 결합된 벡터 검색입니다. 예를 들어, 보험사는 특정 기준을 충족하는 계약서를 찾아야 할 수 있습니다. 필터로 강화된 벡터 검색은 이 작업에 완벽하게 적합합니다.

자주 묻는 질문

이러한 리소스를 로컬에서 사용할 수 있나요?

예, .NET, Azure SQL 및 우리가 사용하는 다른 많은 도구들은 로컬 개발 환경에서 완벽하게 작동합니다. 이는 연결 상태와 관계없이 프로젝트에 접근할 수 있게 하여 어디서나 데이터에 AI를 활용할 수 있도록 합니다.

일반적인 질문

왜 AI를 데이터로 이동시키나요?

방대한 양의 데이터를 AI로 이동시키는 대신, AI를 데이터로 가져오는 것이 핵심 원칙입니다. 벡터 검색을 통해 이를 실현하며, 이는 쿼리에 의미적 이해를 직접 통합하여 필터링을 단순화합니다. Azure Functions와 같은 Azure 서비스와의 통합으로 이 접근 방식은 더욱 간소화됩니다.