FastAPI를 활용한 실전 RAG API 구축 가이드

대규모 언어 모델(LLM)의 지식 한계를 극복하기 위해 외부 문서를 활용하는 검색 증강 생성(RAG) 시스템의 중요성이 커지고 있다. 본 아티클은 FastAPI를 사용하여 문서를 업로드하고 인덱싱하는 인제스션 파이프라인과 질문에 답변하는 쿼리 파이프라인을 구축하는 과정을 다룬다. LangChain으로 텍스트를 분할하고 FAISS 벡터 데이터베이스에 저장하며, gpt-4.1-mini 모델을 통해 최종 답변을 생성하는 전체 워크플로우를 코드로 구현한다. 이를 통해 개발자는 로컬 환경에서 구동 가능한 실무 수준의 AI API 서버를 구축하고 테스트하는 방법을 익힐 수 있다.