RAG 시스템 실전 구축 (v21)
1. RAG 기초 개념
Retrieval-Augmented Generation (RAG)은 검색 기반 생성 시스템으로, LLM의 지식 범위를 확장하는 데 효과적입니다. 핵심 루프는 다음과 같습니다:
입력 질의 → 검색기 → 문서 조각 → 증강된 프롬프트 → LLM 생성 → 출력
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RAG 시스템 실전 구축 (v21)
LangChain + 벡터DB로 RAG 파이프라인 구축
TL;DRAI
RAG v21 tutorial builds a full Python pipeline covering semantic and recursive chunking, embedding model benchmarks, and Chroma/Qdrant/pgvector comparison. The vector DB and chunking trade-offs give teams concrete data for production stack selection.
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