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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 |
|---|---|
| 1988 | 로컬 LLM 실행하기 - Ollama와 LM Studio |
| 1987 | OpenAI API 활용 - 함수 호출과 Assistant API |
| 1986 | LangChain 프레임워크 완벽 가이드 |
| 1985 | RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구현 가이드 |
| 1984 | LLM(대규모 언어 모델) 이해하기 - GPT, Claude, Llama 비교 |
| 1969 | 프롬프트 엔지니어링 실전 가이드 - 개발자를 위한 AI 활용법 |
| 1968 | AI 코딩 도구 비교 - Claude Code vs Copilot vs Cursor |
| 1967 | Cursor IDE 완벽 가이드 - AI 네이티브 코드 에디터 |
| 1966 | GitHub Copilot 사용법 - VS Code에서 AI 페어 프로그래밍 |
| 1965 | ChatGPT 효과적으로 활용하는 방법 - 프롬프트 엔지니어링 가이드 |