LangGraph와 Qdrant를 활용한 프로덕션급 CRAG 시스템 구축

작성자가 GitHub 저장소와 함께 구체적인 아키텍처를 공유하여 긍정적인 반응을 얻었으며, 프로덕션 적용 가능성에 대한 관심이 높다.

• RAG 시스템 구축 시 검색된 문서의 점수를 매기는 평가 단계를 반드시 포함하여 오답 생성을 방지하라.
• 벡터 DB에만 의존하지 말고 검색 품질이 낮을 때를 대비한 웹 검색 API 연동을 고려하라.

• LLM-as-Judge 레이어를 RAG 파이프라인에 추가하면 부적절한 컨텍스트 유입을 차단하여 환각 현상을 효과적으로 억제할 수 있다.
• 내부 지식 베이스의 한계를 극복하기 위해 웹 검색 폴백과 쿼리 재작성 로직을 결합한 CRAG 아키텍처가 실무적으로 유용하다.
• LangGraph는 조건부 분기 및 반복이 필요한 복잡한 RAG 워크플로우를 구조화하고 관리하는 데 강력한 도구이다.