services/rag_pipeline.py

# from retriever.vectordb import search_documents
from retriever.vectordb_rerank import search_documents
from generator.prompt_builder import build_prompt
from generator.llm_inference import generate_answer

def rag_pipeline(query: str, top_k: int = 5) -> str:
    """
    1. 사용자 질문으로 관련 문서를 검색
    2. 검색된 문서와 함께 프롬프트 구성
    3. 프롬프트로부터 답변 생성
    """
    # 1. 검색
    context_docs = search_documents(query, top_k=top_k)
    print("context_docs", context_docs)

    # 2. 프롬프트 조립
    prompt = build_prompt(query, context_docs)
    print("prompt", prompt)

    # 3. 모델 추론
    output = generate_answer(prompt)
    print("output", output)

    return output