Vectorless RAG(벡터 없는 추론 기반 검색): PageIndex
1. PageIndex: Vectorless RAG 핵심 요약
핵심 개념
PageIndex는 벡터 임베딩 없이 작동하는 새로운 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식입니다. 전통적인 벡터 기반 RAG의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다.
2. 기존 RAG vs PageIndex
- 전통적 RAG의 문제점
- 의미적 불일치: 벡터 임베딩이 실제 의미를 왜곡할 수 있음
- 컨텍스트 손실: 문서를 청크로 분할하면서 문맥이 끊김
- 복잡성: 임베딩 모델, 벡터 DB, 유사도 계산 등 다단계 처리
- 비용: 임베딩 생성 및 저장에 비용 발생
- PageIndex의 차별점
- No Vector Embeddings: 벡터 생성 없음
- Page-Level Reasoning: 페이지 단위로 추론
- LLM-Native: LLM의 자연어 이해 능력을 직접 활용
- Simple Architecture: 간단한 구조
3. 작동 원리
1단계: Index 생성
1문서 → 페이지 분할 → 각 페이지 요약 → 인덱스 테이블 생성2단계: 검색
1사용자 질문 → LLM이 인덱스 테이블 분석 → 관련 페이지 선택 → 원본 텍스트 반환3단계: 응답 생성
1선택된 페이지 + 질문 → LLM → 최종 답변4. 제조 환경 적용 시사점
장점
- 작업 지시서/매뉴얼 검색: 복잡한 공정 문서를 페이지 단위로 관리
- 설비 이력 관리: 시간순 데이터를 페이지로 구조화
- 품질 기준서: 검사 기준을 섹션별로 정확히 참조
- 낮은 진입장벽: 벡터 DB 없이 구현 가능
제조 활용 방안
- 작업 표준서(SOP) 질의응답 시스템
- 설비 매뉴얼 지능형 검색
- 품질 관리 문서 참조 시스템
- 공정 변경 이력 추적
한계점
- 대량 문서: 인덱스 테이블이 너무 커지면 LLM 컨텍스트 제한
- 실시간성: 매번 LLM 호출로 속도 저하 가능
- 구조화 데이터: 센서 데이터 등 수치 데이터에는 부적합
🎓 핵심 교훈
PageIndex는 "모든 RAG에 벡터가 필요한 것은 아니다" 를 증명합니다.
- 문서 구조가 명확한 경우
- 정확한 페이지/섹션 참조가 중요한 경우
- 간단하고 투명한 시스템이 필요한 경우
특히 제조 현장의 문서 중심 지식 관리에 효과적일 수 있습니다.
실무 적용 시 고려사항:
- 문서 유형과 구조 분석 필요
- LLM API 비용 vs 벡터 DB 비용 비교
- 하이브리드 접근(PageIndex + Vector RAG) 검토
그림 출처: Midjourney
Prompt: digital art, cartoon illustration of a focused 8-year-old child sitting cross-legged on the carpeted floor of a school library, trying to solve a handwritten riddle from a colorful notebook, surrounded by books and question signs, other children in the background chatting or reading. vibrant colors, soft shading, 2D style, horizontal composition.
