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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 |
|---|---|
| 2106 | AI 에이전트 디자인 패턴 |
| 2105 | 프롬프트 엔지니어링 고급 기법 |
| 2104 | LangChain vs LlamaIndex 비교 분석 2025 |
| 2103 | RAG(Retrieval-Augmented Generation) 실전 구축 가이드 |
| 2102 | Claude 4.5와 AI 에이전트 프레임워크의 진화 |
| 2091 | Claude Code 2.1.x 최신 업데이트 정리 (원문/번역) |
| 2087 | Claude Code GitHub Actions 및 SDK 통합 가이드 |
| 2086 | Claude Code 키보드 단축키 및 명령어 완벽 가이드 |
| 2085 | Claude Code VS Code 통합 및 IDE 확장 가이드 |
| 2084 | Claude Code Plugin 시스템 완벽 가이드 |