RAG 검색 성능 개선법: 임베딩 모델 파인튜닝으로 문서 검색 지표를 최대 60% 높인 실험 과정 정리
범용 임베딩 모델은 법률처럼 좁은 분야의 문서에서 자주 헛다리를 짚는다. 판례 문서 지식베이스를 대상으로 임베딩 모델을 직접 파인튜닝해 검색 지표를 최대 60% 끌어올린 실험 과정을 데이터 준비부터 평가까지 단계별로 정리했다.
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AI TOPIC
벡터 데이터베이스 최신 뉴스와 핵심 해설
벡터 데이터베이스 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 69편을 최신순으로 모았습니다.
RAG MCP 차이와 구축 원리 정리: 검색 증강 생성부터 모델 컨텍스트 프로토콜까지
사내 규정 챗봇을 예로 RAG의 검색·증강·생성 세 단계와 키워드 검색의 한계, 임베딩과 벡터 데이터베이스, 청킹 전략을 설명하고, AI 에이전트가 외부 도구를 표준 방식으로 호출하는 MCP의 구조와 통신 규약까지 정리한 무료 강의를 요약했다.
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RAG 검색 단계 구현 가이드: Top-K 설정과 벡터 검색으로 문서 기반 챗봇 만들기
RAG 챗봇의 검색 단계를 코드로 따라간다. Top-K 값이 정확도와 비용에 미치는 영향부터 질문 임베딩과 코사인 유사도 검색, 프롬프트 구성, 로컬 LLM 연동과 시연 결과까지 차례로 짚어 정리했다.
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터보퍼퍼 창업자 인터뷰: S3 위에 검색 DB를 올려 커서 비용을 95% 줄인 과정
AI 엔지니어 콘퍼런스에서 터보퍼퍼 창업자 사이먼 에스킬센이 밝힌 창업기. 쇼피파이 8년, 냅킨 수학 습관, S3 기반 설계, 첫 고객 커서와의 만남, 그리고 자본 조달을 보는 여섯 가지 기준을 이야기했다.
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RAG를 MCP로 연결하기, 벡터 DB GUI와 클로드 데스크톱·커서 연동 실전 정리
랭체인 코드를 직접 짜지 않고 GUI로 벡터 데이터베이스를 만든 뒤, 이를 MCP 서버로 감싸 클로드 데스크톱과 커서에서 문서 검색은 물론 대화 결과 저장까지 활용하는 방법을 설치부터 연동까지 정리했다.
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AI 에이전트 도입 판단 기준 다섯 가지와 벡터DB·MCP를 잇는 내부 동작 구조 정리
여행 예약부터 환불 응대까지 AI 에이전트를 붙이려는 시도가 늘고 있다. 시스템 설계 강연자 고라브 센이 짚은 도입 판단 기준 다섯 가지와 벡터DB·MCP를 잇는 내부 구조, 그리고 아직 에이전트라 부르기 이른 이유를 정리했다.
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RAG란 무엇인가: 검색 증강 생성으로 LLM의 최신 정보 부재와 출처 문제 해결하기
LLM은 학습 시점 이후의 정보를 모르고 답변의 출처도 대지 못한다. 벡터 데이터베이스를 먼저 검색해 그 결과를 답변에 결합하는 RAG가 이 두 가지 문제를 어떻게 푸는지 생활 속 예시로 쉽게 정리했다.
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AI 에이전트 시맨틱 메모리 구현법: 임베딩과 pgvector로 장기 기억 만들기
대화 기록을 그대로 쌓는 단기 기억과 달리 의미 기억은 중요한 사실만 벡터로 저장한다. 임베딩과 pgvector로 AI 에이전트에 세션을 넘어 유지되는 장기 기억을 붙이는 과정을 단계별로 정리했다.
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복잡하고 서로 모순된 문서·벡터 데이터베이스에서 RAG가 실패하는 이유와 실무 해결책 3가지
IBM Technology가 서로 모순되는 문서들이 섞인 환경에서 RAG가 왜 틀린 답을 내는지 설명하고, 문서 관리·질문 명확화·데이터 이해라는 세 가지 실무 해법으로 신뢰할 만한 답을 얻는 방법을 제시한다.
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RAG란 무엇인가: 키워드·시맨틱 검색, 임베딩, 리랭크, 벡터 데이터베이스 원리 정리
언어 모델이 모르는 사실을 검색으로 보완하는 RAG의 원리를, 키워드·시맨틱 검색의 장단점과 임베딩·하이브리드 검색·리랭크·벡터 데이터베이스까지 쉬운 비유로 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성)란 무엇인가 — AI 환각과 낡은 지식을 해결하는 4단계 작동 원리
RAG(검색 증강 생성)는 LLM이 기억에만 의존하지 않고 외부 문서를 먼저 찾아본 뒤 답을 만드는 기법이다. 환각과 지식의 정지 문제, 그리고 청킹·임베딩·검색·생성의 4단계를 쉽게 정리했다.
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Qdrant 벡터 데이터베이스에 임베딩 저장하기: RAG 실습과 도커 설정 가이드
RAG 파이프라인에서 문서 임베딩을 어디에 저장할까? 이 실습 영상은 오픈소스 벡터 데이터베이스 Qdrant를 도커로 띄우고, 컬렉션·포인트·페이로드 구조로 768차원 임베딩과 원문을 저장하는 과정을 코드와 함께 보여 준다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 환각을 줄이는 원리 쉽게 이해하기
RAG는 LLM이 답하기 전에 외부 지식에서 관련 정보를 먼저 검색하게 하는 기법이다. 환각의 원인, 검색·증강·생성 3단계, 임베딩·벡터DB·코사인 유사도까지 쉽게 정리한다.
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RAG 심화 가이드: 청킹 전략, 벡터DB 선택, RAGAS 평가, 에이전틱 RAG 정리
검색 증강 생성(RAG)의 성패를 가르는 청킹 전략과 벡터 데이터베이스 선택, RAGAS 평가법, HyDE·GraphRAG·에이전틱 RAG 같은 고급 기법, 그리고 파인튜닝과의 차이를 실전 관점에서 정리한다.
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RAG(검색증강생성) 완전 정리: 임베딩·벡터DB·유사도 검색으로 보는 동작 원리
ChatGPT가 내 PDF와 사내 문서에서 답하는 비결인 RAG를 임베딩, 벡터 데이터베이스, 코사인 유사도 검색, 관련 청크 추출까지 단계별로 풀어낸 입문 해설.
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벡터 데이터베이스 입문 — 임베딩·내적·유클리드 거리로 유사도 검색하는 원리 이해하기
전통적인 SQL 테이블에 벡터 열을 더하는 방법부터 내적 기반 유사도와 유클리드 거리의 정렬 방향 차이, 단어·문장 임베딩, 근사 최근접 이웃 검색까지 벡터 데이터베이스의 작동 원리를 손으로 그리며 쉽게 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성) 완벽 가이드: 원리와 아키텍처, 실무 10가지 패턴 총정리
대규모 언어모델에 회사 문서와 데이터를 연결하는 RAG(검색 증강 생성)의 작동 원리를 처음부터 짚고, 청킹·임베딩·벡터DB 구성과 현업에서 실제 쓰이는 10가지 RAG 아키텍처 패턴을 한눈에 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성) 기초부터 고급 기법까지 총정리 — 벡터DB·청킹·쿼리 확장
freeCodeCamp 강의로 배우는 RAG의 기본 원리와 검색기·생성기 구성 요소, 나이브 RAG의 네 가지 한계, 그리고 쿼리 확장·재순위 같은 고급 기법까지 실제 예제 코드와 함께 처음부터 차근차근 정리했다.
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멀티모달 RAG 완벽 정리: 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달 세 가지 구현 방식과 장단점 비교
RAG의 기본 동작 원리부터 이미지·영상·오디오까지 함께 검색하는 멀티모달 RAG의 세 가지 구현 방식인 텍스트화·하이브리드·풀 멀티모달을 IBM 설명을 바탕으로 각각의 장단점과 함께 알기 쉽게 정리했습니다.
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OpenAI 임베딩 쉽게 이해하기: 벡터·벡터DB·검색·Q&A 활용법
문자열을 벡터로 바꾸는 OpenAI 임베딩의 개념부터 벡터 데이터베이스, 텍스트·코드 검색, 그리고 임베딩으로 맞춤 데이터를 챗봇에 연결하는 Q&A 시스템까지 5분 분량으로 정리한다.
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RAG vs 에이전트형 AI: IBM이 설명하는 LLM 데이터 연결 원리
에이전트형 AI와 RAG의 차이와 관계를 IBM 전문가가 풀어낸다. 인지·추론·행동 루프, 벡터 검색 2단계, 토큰을 많이 넣을수록 정확도가 떨어지는 함정, 하이브리드 검색까지 정리했다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·유사도·RAG의 원리
키워드가 아닌 의미로 검색하는 벡터 데이터베이스의 개념을 임베딩, 코사인 유사도, RAG까지 비유로 쉽게 풀어, AI의 기억력 문제를 어떻게 해결하는지 설명한다.
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벡터 데이터베이스 개념과 작동 원리: AI 검색을 떠받치는 핵심 기술
벡터 데이터베이스는 표와 키워드 대신 객체의 특징을 임베딩으로 바꿔 검색한다. 작동 원리와 추천·생성형 AI에서의 쓰임을 쉽게 정리했다.
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RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기 - 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스
LLM의 환각과 지식 단절 문제를 해결하는 RAG의 원리를, 벡터 임베딩과 벡터 데이터베이스를 통한 검색·증강 과정으로 알기 쉽게 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성) 완전 정복: 임베딩·청킹·하이브리드 검색·리랭커까지
RAG가 무엇이고 왜 필요한지부터 임베딩, 청킹, 벡터 DB, 하이브리드 검색, 리랭커, 컨텍스추얼 리트리벌까지 실무 관점에서 정리했습니다. 'RAG는 죽었다'는 주장의 진짜 맥락도 함께 짚습니다.
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벡터 임베딩 쉽게 이해하기 — 코사인 유사도부터 벡터DB·랭체인 실습까지
단어·이미지 같은 데이터를 의미를 담은 숫자 배열로 바꾸는 벡터 임베딩의 개념을 성격 검사 비유로 풀고, 코사인 유사도와 벡터 데이터베이스, 랭체인으로 AI 비서를 만드는 과정까지 정리했다.
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GraphRAG란? 벡터DB와 그래프DB의 차이와 하이브리드 검색 활용법
AWS가 설명하는 벡터 검색과 그래프 검색의 차이, 그리고 둘을 결합한 GraphRAG가 의미는 비슷하지 않지만 연결된 정보를 어떻게 찾아 맥락의 공백을 메우는지 정리했다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩·근사 최근접 탐색으로 의미를 찾는 원리
정확한 단어가 아니라 의미로 검색하는 벡터 데이터베이스의 작동 방식을, 임베딩·인덱싱·쿼리 3단계와 시맨틱 검색·추천 엔진 활용까지 쉽게 정리했다.
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프로덕션 RAG 완전정복: 랭체인·벡터DB로 실패 모드 해결과 스케일링
문서 10개에서는 되던 RAG가 1만 개에서 무너지는 이유를 짚고, 랭체인과 벡터 데이터베이스로 다섯 가지 실패 모드를 해결하며 비용·품질을 최적화하고 에이전틱·그래프·멀티모달까지 다루는 프로덕션 RAG 강의를 정리했다.
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벡터 데이터베이스 원리: 임베딩·유사도 검색과 RAG 쉽게 이해하기
전통적 SQL과 달리 데이터를 벡터로 표현해 유사한 항목을 찾아내는 벡터 데이터베이스의 작동 원리와 임베딩, 인덱싱, 거리 측정, 그리고 생성형 AI의 RAG와의 연결을 정리합니다.
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RAG 검색 증강 생성 입문: 벡터 데이터베이스와 임베딩으로 LLM 환각 줄이기
RAG는 LLM이 학습 데이터 대신 외부 문서를 검색해 답하게 만드는 기술이다. 임베딩, 벡터 데이터베이스, 시맨틱 검색의 작동 원리와 실습 파이프라인을 정리했다.
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벡터 데이터베이스 통합 전략: 자동 임베딩과 멀티모달로 동기화 비용 줄이기
운영 DB와 별도 벡터 DB를 동기화하는 글루 코드는 지연·비용·보안 부담을 키운다. 데이터와 임베딩을 한 문서에 두는 통합 접근과 자동 임베딩·멀티모달 검색을 정리했다.
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벡터 데이터베이스와 LLM 활용법: 기억·RAG·유사도 검색 핵심 정리
대규모 언어모델이 벡터 데이터베이스를 쓰는 세 가지 대표 사례와, 관계형 DB로는 왜 한계가 있는지, 유사도 검색·인덱싱 등 벡터 DB의 핵심 기능을 쉽게 풀어 설명합니다.
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RAG 검색 증강 생성이란? 임베딩과 벡터 데이터베이스로 나만의 챗봇 만드는 원리
ChatGPT에 내 데이터를 연결해 답변하게 하는 RAG의 동작 원리를, 문서 분할·임베딩·벡터 데이터베이스·프롬프트라는 네 가지 구성요소로 쉽게 풀어 설명합니다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩과 유사도 검색, ChromaDB·Pinecone·Weaviate 입문
이미지·텍스트·오디오 같은 비정형 데이터를 임베딩 벡터로 바꿔 저장하고 유사도 검색으로 다루는 벡터 데이터베이스의 원리와, 대표 도구 ChromaDB·Pinecone·Weaviate를 정리했다.
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RAG 완전 정복: 임베딩·벡터 DB·청킹으로 내 PDF와 대화하는 AI 만들기
거대언어모델이 모르는 내 문서를 읽고 정확히 답하게 하는 RAG의 원리를 임베딩·벡터 데이터베이스·청킹으로 풀어내고, PDF와 대화하는 앱을 만드는 과정을 정리했다.
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벡터 데이터베이스 작동 원리: 유사도 측정과 근사 최근접 이웃 인덱싱 총정리
데이터를 벡터로 바꿔 저장하는 벡터 데이터베이스의 개념부터 코사인 유사도·내적 같은 유사도 측정, 그리고 곱 양자화·LSH·HNSW 등 빠른 검색을 위한 인덱싱 기법까지 핵심만 정리했습니다.
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고급 RAG 기법 — 메타데이터·가상 질문·리랭킹으로 LLM 답변 품질 높이기
기본 RAG의 한계를 넘어서기 위한 전처리·검색·후처리 단계별 고급 기법을 정리했습니다. 메타데이터 필터링, 가상 질문 생성, 리랭킹, 다중 LLM 호출 등으로 컨텍스트 품질을 높이는 방법을 소개합니다.
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Langflow RAG 챗봇 만들기 — 코드 없이 PDF 기반 LLM 앱 구축 가이드
비주얼 도구 Langflow로 코드 없이 RAG 챗봇을 만드는 과정. PDF를 벡터 DB에 임베딩하고, 프롬프트·채팅 메모리·LLM을 연결해 문서 기반 응답을 구현하는 방법을 단계별로 정리했다.
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RAG 완벽 정리: 검색증강생성 작동 원리와 최신 메타
환각으로 실무에 쓰기 어려운 LLM을, 외부 문서를 검색해 보강하는 RAG로 실용화하는 원리를 정리한다. 인덱싱·검색·생성 3단계부터 그래프 RAG·리랭킹 등 최신 기법까지 다룬다.
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벡터 데이터베이스와 RAG로 AI 교사 만들기 — ChatGPT 응답 품질을 높이는 방법
값비싼 조교 대신 LLM으로 학생 질문에 답하려던 개발자가 응답 품질 문제를 벡터 데이터베이스와 RAG로 해결한 과정을 단계별로 정리했다.
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RAG 완전 정복: 벡터 데이터베이스·청킹·평가 지표·에이전틱 RAG 기초
검색 증강 생성(RAG)이 LLM의 한계를 어떻게 보완하는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스, 문서 청킹 전략, 검색 품질 평가 지표, 그리고 CAG·에이전틱 RAG 같은 최신 개념까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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벡터 임베딩이란? 의미를 숫자로 바꾸는 AI 핵심 개념과 활용 사례
벡터 임베딩이 텍스트·이미지·영상을 어떻게 숫자로 변환해 컴퓨터가 의미의 유사도를 계산하게 하는지, 그리고 추천·검색·챗봇·이상거래 탐지 같은 활용 사례를 입문자 눈높이로 설명한다.
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벡터 데이터베이스 완벽 이해 — 임베딩·의미 검색·RAG의 작동 원리
키워드가 아닌 '의미'로 검색하는 벡터 데이터베이스의 원리와 RAG에서의 역할, 그리고 ChromaDB·Qdrant·Pinecone 등 도구 선택 기준을 쉽게 풀어냈다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 파이썬으로 환각 줄이는 AI 구축법 완전 정리
AI가 자신 있게 틀린 답을 내는 환각 문제를 RAG로 해결하는 방법. 검색기·생성기·벡터DB의 작동 원리와 질의응답·요약·대화 시스템 구현까지 파이썬으로 단계별 정리했다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩과 유사도 검색으로 LLM에 장기 기억 더하기
투자금이 몰리는 벡터 데이터베이스의 정체를 쉽게 풀어낸다. 벡터와 임베딩의 개념부터 유사도 검색, 그리고 LLM에 외부 데이터와 장기 기억을 더하는 핵심 활용법까지 정리했다.
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벡터 데이터베이스란? 임베딩·벡터로 AI를 떠받치는 데이터 저장소 쉽게 이해하기
SQL·NoSQL·그래프를 잇는 벡터 데이터베이스의 개념을 벡터와 임베딩, 챗봇·이미지·음성 인식·유사도 검색 같은 활용 사례와 유연성·확장성·속도라는 장점으로 풀어 설명합니다.
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임베딩 벡터DB RAG MCP 완전정리: 현대 AI 시스템의 작동 원리와 구조
임베딩, 벡터 데이터베이스, 에이전트 오케스트레이션, RAG, MCP가 어떻게 하나의 시스템으로 맞물리는지 정리한다. AI 인프라의 소유권과 자체 호스팅 문제까지 짚는다.
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벡터 임베딩과 시맨틱 검색 원리: FAISS·문장 트랜스포머로 보는 의미 기반 검색
키워드가 아니라 '의미'로 검색하는 시맨틱 검색의 작동 방식을 벡터 임베딩, 벡터 데이터베이스, 코사인 유사도 개념과 FAISS 실습 흐름으로 풀어 설명한다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·시맨틱 검색 원리
수많은 AI 스타트업이 의존하는 벡터 데이터베이스의 원리를, 임베딩과 시맨틱 검색, 코사인 유사도, 인덱싱 기법을 통해 일반 독자도 이해할 수 있게 정리했습니다.
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벡터 데이터베이스 쉽게 이해하기: 임베딩·인덱스·유사도 검색의 원리
비정형 데이터를 숫자 벡터로 바꿔 의미 기반으로 검색하는 벡터 데이터베이스의 작동 방식과 임베딩·인덱스 개념, 주요 활용 사례와 대표 솔루션을 초보자 눈높이로 정리했습니다.
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RAG 검색 증강 생성이란? LLM 답변 품질을 높이는 데이터 흐름과 활용법
검색 증강 생성(RAG)이 무엇이고 왜 쓰는지, 임베딩과 벡터 데이터베이스를 활용한 4단계 데이터 흐름과 성능 개선 팁까지 한눈에 정리한다.
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벡터 데이터베이스 원리: 임베딩·차원·유사도 점수·청크 겹침
SQL이 정확한 키워드 일치를 요구한다면, 벡터 데이터베이스는 단어의 의미로 검색한다. 임베딩, 차원, 유사도 점수, 청크 겹침이라는 핵심 개념과 LLM과 짝을 이뤄 인기를 끄는 이유를 사내 핸드북 예시로 풀어낸다.
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임베딩·벡터 데이터베이스 기초: OpenAI로 의미 기반 검색 만들기
임베딩은 단어를 숫자 배열(벡터)로 바꿔 의미의 유사도를 측정한다. OpenAI 임베딩 모델과 벡터 데이터베이스로 시맨틱 검색을 구현하는 흐름을 단계별로 정리했다.
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벡터 데이터베이스와 RAG 쉽게 이해하기 — 회사 데이터로 AI 환각 없애는 법
ChatGPT가 회사 정보를 지어내는 환각 문제를, 벡터 데이터베이스와 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를 비유로 쉽게 풀고, 4단계 동작 방식과 도입 효과까지 정리했습니다.
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RAG 작동 원리 심층 해설: 임베딩·코사인 유사도·문장BERT·벡터DB·HNSW까지 완전 해부
검색 증강 생성(RAG)의 전체 파이프라인을 단계별로 해부한다. 임베딩과 코사인 유사도, 문장 BERT의 샴 네트워크, 벡터 DB의 HNSW 탐색까지 각 구성 요소의 작동 원리를 깊이 있게 다룬다.
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RAG AI 에이전트 만들기 — n8n·Supabase로 코드 없이 구축하는 법
RAG(검색 증강 생성)의 개념부터 벡터 데이터베이스, 노코드 도구 n8n과 Supabase로 코드 한 줄 없이 RAG 파이프라인과 에이전트를 만드는 과정을 단계별로 정리한다. 메모리 연결과 확장 방법까지 다룬다.
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RAG(검색증강생성)란? 내 콘텐츠로 답하는 LLM 아키텍처 쉽게 이해하기
검색증강생성(RAG)은 대규모 언어모델이 내 회사 문서·웹사이트 같은 자체 콘텐츠로 답하게 만드는 솔루션 패턴이다. '프롬프트 앞의 프롬프트', 청크 분할, 벡터 임베딩과 벡터 DB 검색까지 원리를 정리했다.
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RAG 완전정리: 작동 원리·오해·구성요소·패턴 10가지
검색 증강 생성(RAG)을 오픈북 시험에 빗대 설명하고, 흔한 두 가지 오해와 청킹·임베딩·벡터DB 구성요소, 그리고 2026년 알아둘 RAG 패턴 10가지를 정리했다.
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RAG(검색 증강 생성)란? LLM 환각 줄이는 작동 원리와 벡터 검색 정리
대규모 언어 모델은 왜 틀린 답을 그럴듯하게 지어낼까. 검색 증강 생성(RAG)이 벡터 데이터베이스와 의미 검색으로 최신·정확한 맥락을 LLM에 더해 환각을 줄이는 원리를 단계별로 풀어 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성) 기초: 검색·증강·생성 3단계와 청킹·임베딩 전략
방대한 사내 문서를 AI 비서가 정확히 답하게 하려면 RAG가 필요하다. 검색·증강·생성 3단계와 시맨틱 검색, 청킹·임베딩·검색 전략을 예제로 풀어 설명한다.
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에이전틱 RAG 쉽게 이해하기 — LLM이 데이터 출처를 스스로 고르는 RAG 진화형
RAG에 에이전트를 더한 '에이전틱 RAG'의 작동 원리를 IBM 설명으로 풀이한다. LLM이 질문 맥락을 해석해 여러 벡터DB 중 알맞은 출처를 고르고, 무관한 질문은 실패 안전장치로 보낸다.
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RAG(검색증강생성)란? 벡터 데이터베이스와 LLM이 협업해 정확한 답을 만드는 법
IBM 전문가들이 사서와 기자 비유로 RAG의 작동 원리를 설명한다. 사용자 질문이 벡터 데이터베이스를 거쳐 LLM으로 들어가는 흐름과, 환각을 줄이기 위한 데이터 거버넌스의 중요성을 정리했다.
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벡터 데이터베이스 완전정리: 임베딩·시맨틱 검색·ANN 인덱싱·RAG의 기반
사진·텍스트·음성 같은 비정형 데이터를 숫자 벡터로 바꿔 '의미'로 검색하는 벡터 데이터베이스의 원리를 IBM의 설명으로 쉽게 풀어봅니다. 임베딩, ANN 인덱싱, RAG까지.
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RAG vs 롱 컨텍스트 — LLM에 데이터 주입, 어떤 방식이 정답일까
백만 토큰 시대에 RAG는 여전히 필요할까요? 롱 컨텍스트와 RAG의 장단점을 비교하고, 어떤 상황에서 무엇을 선택해야 하는지 IBM의 설명으로 정리했습니다.
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AI 엔지니어링 핵심 개념 — LLM·벡터DB·RAG·AI 에이전트로 보는 학습 로드맵
AI 엔지니어링의 목표는 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들어 프로덕션에 올리는 것이다. LLM, 벡터 데이터베이스, RAG, AI 에이전트 등 반드시 알아야 할 핵심 개념을 정리했다.
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RAG 검색 증강 생성 쉽게 이해하기: LLM 환각 줄이는 6단계 파이프라인
LLM이 내 데이터를 모를 때 생기는 환각을 RAG(검색 증강 생성)로 해결하는 원리를, 파인튜닝과의 비교와 도서관에 비유한 6단계 파이프라인으로 설명한다.
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RAG(검색 증강 생성)란? 작동 원리부터 벡터·하이브리드·그래프 RAG까지 정리
LLM이 모르는 사내 문서를 참고해 답하게 만드는 RAG의 두 단계(색인·검색)와 벡터·하이브리드·그래프·SQL·페이지 인덱스 등 종류, 환각 감소와 비용 절감 효과를 쉽게 정리했습니다.
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임베딩과 벡터 데이터베이스란? 의미 기반 검색·HNSW·코사인 유사도 쉽게 이해하기
단어와 문장을 의미를 담은 좌표로 바꾸는 임베딩과, 수백만 벡터에서 비슷한 것을 빠르게 찾는 벡터 데이터베이스의 원리를 코사인 유사도·HNSW 색인·필터 검색 중심으로 풀어 설명합니다.
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