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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 |
|---|---|
| 2083 | Claude Code Subagents 완벽 가이드 - 병렬 작업과 격리 실행 |
| 2082 | Claude Code MCP (Model Context Protocol) 완벽 가이드 |
| 2081 | Claude Code Hooks 완벽 가이드 - 자동화된 이벤트 핸들링 |
| 2080 | Claude Code Skills 완벽 가이드 - 자동화된 전문 지식 시스템 |
| 2079 | Claude Code CLAUDE.md 완벽 가이드 - 프로젝트 설정의 핵심 |
| 1993 | AI Agent 개발 - AutoGPT, CrewAI, LangGraph |
| 1992 | Fine-tuning vs RAG - 언제 무엇을 선택할까 |
| 1991 | AI 코드 리뷰 자동화 - GitHub Actions와 LLM 연동 |
| 1990 | Vector Database 비교 - Pinecone, Chroma, Weaviate |
| 1989 | AI 이미지 생성 - DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion |