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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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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 |
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| 2468 | 2026년 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드: Chain-of-Thought부터 Context Engineering까지 |
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| 2388 | MCP(Model Context Protocol) 완벽 가이드 - AI 에이전트 통합의 새로운 표준 |
| 2367 | 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드 2025: Context Engineering과 구조화된 출력 전략 |
| 2349 | Claude 4 MCP 서버 구축 완벽 가이드 - AI 에이전트를 외부 도구와 연결하는 방법 |