Contents
see ListRAG란?
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
Loading...
mobile : 010-5139-4813
Blog
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 |
|---|---|
| 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 |
| 2335 | Claude Opus 4.6 Adaptive Thinking 완벽 가이드 - API 활용부터 MCP 연동까지 |
| 2320 | Agentic AI 워크플로우 오케스트레이션 실전 가이드 2026 |
| 2294 | RAG 파이프라인 고도화: 2026년 최신 Retrieval-Augmented Generation 실전 구축법 |
| 2293 | 2026 Agentic AI 완벽 가이드: 자율형 AI 에이전트 구축부터 실전 배포까지 |
| 2266 | RAG 파이프라인 구축 실전 가이드: LangChain + 벡터DB로 사내 문서 검색 시스템 만들기 |
| 2265 | Claude 3.5 Sonnet부터 Opus 4까지: 2025-2026 LLM 모델 선택 완벽 가이드 |
| 2186 | 프롬프트 엔지니어링 고급 기법 |
| 2185 | LangGraph로 멀티에이전트 시스템 구축하기 |