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검색 증강 생성(RAG)은 LLM에 외부 지식을 주입하는 기술입니다.
RAG 아키텍처
문서 → 청킹 → 임베딩 → 벡터DB 저장
질문 → 임베딩 → 유사도 검색 → 관련 문서 추출 → LLM 답변주요 컴포넌트
- 임베딩 모델: OpenAI Ada, Cohere, BGE
- 벡터 DB: Pinecone, Chroma, Weaviate
- 프레임워크: LangChain, LlamaIndex
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RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현 가이드
검색 증강 생성(RAG)은 LLM에 외부 지식을 주입하는 기술입니다.
문서 → 청킹 → 임베딩 → 벡터DB 저장
질문 → 임베딩 → 유사도 검색 → 관련 문서 추출 → LLM 답변| No | Title |
|---|---|
| 2186 | 프롬프트 엔지니어링 고급 기법 |
| 2185 | LangGraph로 멀티에이전트 시스템 구축하기 |
| 2184 | AI 에이전트 디자인 패턴과 구현 전략 |
| 2183 | RAG 파이프라인 구축 실전 가이드 |
| 2182 | Claude API와 MCP 프로토콜 활용 가이드 |
| 2111 | AI 보안과 프롬프트 인젝션 방어 전략 |
| 2110 | Fine-tuning vs RAG: 언제 무엇을 선택할까 |
| 2109 | AI 기반 코드 리뷰 자동화 |
| 2108 | 멀티모달 AI 활용 실전 가이드 |
| 2107 | 로컬 LLM 운영 가이드: Ollama와 vLLM |