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see List작성일 2025. 11. 30.
RAG란?
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
ai
| No | 작성일 | Title |
|---|---|---|
| 2906 | 2026. 05. 29. | RAG 검색 품질을 높이는 청킹·메타데이터·재랭킹 설계 가이드 |
| 2849 | 2026. 05. 21. | AI 에이전트 도구 권한과 감사 로그 설계 실전 가이드 |
| 2765 | 2026. 05. 13. | LLM 답변 품질을 숫자로 관리하는 평가 파이프라인 구축 가이드 |
| 2579 | 2026. 04. 22. | Claude API Tool Use + MCP 완전 정복: 2026년 AI 에이전트 개발 실전 가이드 |
| 2489 | 2026. 04. 14. | 멀티AI 워크플로 완벽 가이드: Claude, GPT, Gemini 조합으로 개발 생산성 극대화 |
| 2468 | 2026. 04. 13. | 2026년 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드: Chain-of-Thought부터 Context Engineering까지 |
| 2448 | 2026. 04. 12. | Claude API 프롬프트 캐싱 완벽 가이드: 비용 90% 절감하기 |
| 2424 | 2026. 04. 11. | Claude API Extended Thinking + Tool Use 실전 활용 가이드 |
| 2388 | 2026. 04. 09. | MCP(Model Context Protocol) 완벽 가이드 - AI 에이전트 통합의 새로운 표준 |
| 2367 | 2026. 04. 08. | 프롬프트 엔지니어링 완벽 가이드 2025: Context Engineering과 구조화된 출력 전략 |