시맨틱 검색과 추천 시스템 만드는 법: 임베딩, 벡터 DB, 하이브리드 검색 완전 정리
키워드 검색은 '러닝화'를 찾을 때 '조깅 스니커즈'를 놓친다. 임베딩과 벡터 데이터베이스로 의미 기반 검색과 추천을 만드는 세 단계 구조를, 색인 시간과 질의 지연, 정확도 실측치와 함께 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI TOPIC
벡터DB 최신 뉴스와 핵심 해설
벡터DB 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 16편을 최신순으로 모았습니다.
RAG 인덱싱 실습 정리: 임베딩 모델 차원과 FAISS·크로마·큐드런트 벡터DB 비교
RAG 문서 인덱싱의 마지막 단계인 저장을 다룬 강의다. 오픈AI와 로컬 임베딩의 차원 차이, FAISS·크로마·큐드런트 세 저장소의 성격과 한계, 유사도 검색과 메타데이터 필터링 사용법을 실습으로 하나씩 짚는다.
핵심 내용 읽기 →
RAG 뜻과 원리 완전 정리: 환각·기억 부재·토큰 제한을 넘는 검색 증강 생성 파이프라인
LLM이 가진 환각, 기억하지 못하는 구조, 토큰 제한이라는 세 가지 한계에서 출발해 RAG가 왜 등장했는지 짚고, 검색·증강·생성 세 단계와 벡터DB 기반 답변 파이프라인을 강의 내용을 근거로 쉽게 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
에이전틱 AI 아키텍처 정리: 에이전트 루프, 메모리, 임베딩, 벡터DB, RAG, 멀티에이전트
챗봇과 다른 에이전틱 AI 시스템의 구조를 목표·추론·계획·도구·메모리 계층으로 나눠 설명하고, 생각-계획-실행-관찰-성찰의 에이전트 루프와 임베딩·벡터DB·RAG, 단일 대 멀티에이전트의 차이를 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
LangChain이란 무엇인가 — AI 에이전트 프레임워크·메모리·상태 관리 핵심 정리
AI 에이전트를 만들 때 LangChain이 어떤 역할을 하는지, 모델 추상화·도구 연결·체인 개념부터 대화 버퍼·요약·엔티티 등 여섯 가지 메모리 유형과 상태 관리, LLM과의 차이까지 입문자 눈높이로 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
RAG 완벽 이해: 벡터 임베딩·청킹·재순위·쿼리 재작성·에이전틱 RAG의 원리
검색 증강 생성(RAG)의 작동 원리를 실무 관점에서 정리했다. 토큰과 벡터 임베딩, 벡터 DB와 청킹, 재순위와 쿼리 재작성, MCP와의 차이, 그래프·에이전틱 RAG, 환각 대응까지 핵심 개념을 한눈에 살펴본다.
핵심 내용 읽기 →
AI 에이전트 메모리 설계: 작업·일화·의미·절차 4가지 기억을 RAG로 구현하는 법
언어 모델은 호출할 때마다 사실상 상태가 없다. 인지과학의 네 가지 기억인 작업·일화·의미·절차 기억을 RAG 기반 에이전트로 구현해, 무상태 언어 모델에 지속적 맥락과 학습 능력을 부여하는 방법을 단계별로 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI 엔지니어 파이썬 로드맵 2026: 실제 AI 프로젝트에 쓰이는 핵심만
AI가 코드를 짜 주는 시대에도 파이썬은 필요하다. 단, 전부가 아니라 모든 AI 시스템에 등장하는 부분만. 실제 프로젝트로 짚는 AI 엔지니어 파이썬 로드맵.
핵심 내용 읽기 →
RAG(검색 증강 생성) 입문: 데이터 주입·청킹·임베딩·벡터DB·검색 파이프라인
LangChain으로 배우는 RAG 크래시 코스. 환각과 비공개 데이터 문제를 RAG가 어떻게 푸는지, 데이터 주입과 검색이라는 두 파이프라인, 문서 구조·청킹·임베딩·벡터 DB·검색기까지 실습 흐름으로 정리한다.
핵심 내용 읽기 →
AI 에이전트 도구 과부하 문제와 시맨틱 라우팅 해결법
모든 도구 명세를 매 요청에 넣는 '뚱뚱한 에이전트'는 도구가 늘수록 정확도가 13%까지 떨어진다. 시맨틱 라우팅과 적시 컨텍스트 주입으로 토큰을 99% 줄이는 방법을 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
RAG 쉽게 이해하기: 작동 원리와 7가지 아키텍처 정리
RAG는 AI가 답하기 직전 외부 데이터베이스에서 맥락을 검색해 활용하는 기법이다. 오픈북 시험 비유로 작동 원리와 네 가지 이점, 데이터 처리 과정, 일곱 가지 아키텍처를 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
벡터DB·임베딩 쉽게 이해하기: 벡터와 유사도 검색의 원리
벡터와 임베딩, 벡터DB가 무엇인지 손글씨·단어 예시로 쉽게 풀어내고, 왜 유사도 기반 검색에 벡터DB가 쓰이는지 정리했습니다.
핵심 내용 읽기 →
RAG 동작 원리 쉽게 이해하기: 문서 로드·청크 분할·임베딩·벡터 검색
RAG는 왜 쓸까? 일반 챗봇과 비교해 참고 정보를 주는 검색 증강 생성의 원리를, 문서 로드·텍스트 분할·임베딩·벡터 저장·유사도 검색의 전처리 단계로 차근차근 풀어낸다.
핵심 내용 읽기 →
RAG 입문 총정리 — 검색증강생성, 임베딩·벡터DB·청킹과 프로덕션 운영
AI에 사전 지식이 없어도 이해할 수 있게 RAG(검색 증강 생성)를 시각적으로 풀어낸 입문 강의 정리. 키워드·시맨틱 검색, 임베딩, 벡터DB, 청킹부터 캐싱·모니터링 등 프로덕션 운영까지 다룹니다.
핵심 내용 읽기 →
RAG 검색 증강 생성이란 무엇인가 — LLM 환각·내부데이터 한계 해결법
RAG는 LLM을 재학습하지 않고도 외부 지식베이스를 참조해 답을 만든다. 환각과 최신성 한계가 왜 생기는지, 데이터 주입·검색 두 파이프라인이 어떻게 이를 보완하는지 정리했다.
핵심 내용 읽기 →
AI 에이전트 작동 원리: ReAct 루프, 도구 호출, 메모리와 실패 모드 정리
AI 에이전트의 본질은 '도구를 든 LLM이 반복 루프를 도는 것'이다. 인지·추론·행동·관찰의 루프, 도구 호출 구조, 메모리 한계, 그리고 흔한 6가지 실패 모드를 정리한다.
핵심 내용 읽기 →