Render 무료 티어에서 RAG 시스템 구축하며 겪은 실패와 해결책

저자는 자신의 시행착오를 솔직하게 공유하며, 기술적 제약이 오히려 시스템을 깊이 이해하고 최적화하는 계기가 되었음을 강조합니다.

• LangChain의 벡터 스토어 래퍼 대신 네이티브 클라이언트를 사용하여 임베딩 호출 시점을 직접 제어하세요.
• ChromaDB 사용 시 ANONYMIZED_TELEMETRY=false 환경 변수를 설정하여 잠재적인 시작 지연이나 데드락을 방지하세요.
• 메모리가 부족한 환경에서는 Jina AI와 같은 API 기반 임베딩 서비스를 배치(Batch) 단위로 호출하여 사용하세요.

• 추상화 라이브러리를 사용하기 전에 해당 라이브러리가 내부적으로 어떻게 동작하는지 반드시 이해해야 합니다.
• 자원 제약이 있는 환경에서는 관리형 서비스(Managed Service)로 전환하는 것이 장기적으로 운영 효율성을 높이는 길입니다.

• 제한된 자원 환경에서는 라이브러리의 고수준 추상화보다 원시 클라이언트를 직접 사용하는 것이 효율적입니다.
• 로컬 모델 로딩이 불가능한 저사양 서버에서는 API 기반 임베딩 서비스를 활용해야 메모리 부족(OOM)을 방지할 수 있습니다.
• 비휘발성 환경에서 데이터를 유지하려면 빌드 아티팩트에 직렬화된 데이터를 포함하거나 외부 관리형 벡터 데이터베이스를 고려해야 합니다.