[AI] RAG로 LLM 서비스 구성 과정 (키워드만)
Load문서 로딩: 문서(pdf, word), RAW Data, 웹 페이지, Markdown, Notion 등 데이터 읽기Split분할: 불러온 문서를 chuck 단위로 분할Embedding임베딩: 문서를 벡터 표현으로 변환VectorStore벡터DB: 변환된 벡터를 DB에 저장Retrieval검색: 유사도 검색(similarity, mmr), Multi-Query, Multi-RetrieverPrompt프롬프트: 검색된 결과를 바탕으로 원하는 결과를 도출하기 위한 프롬프트Model모델: LLM 모델 선택Output결과: 텍스트, JSON, Markdown
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