PART 03. RAG 파이프라인 구축

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2026-06-11 수정

문서를 AI가 검색할 수 있는 형태로 저장하고, 사용자 질문에 맞는 문서를 찾아 LLM에게 전달하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 단계적으로 구축합니다.

이 파트를 마치면

임베딩이 무엇인지 수학 없이 직관적으로 설명할 수 있습니다.
다양한 형식의 문서를 로드하고 최적의 청크로 분할할 수 있습니다.
PGVector와 Chroma 중 상황에 맞는 벡터 스토어를 선택할 수 있습니다.
QuestionAnswerAdvisor를 활용한 RAG 파이프라인을 완성할 수 있습니다.
RAG 시스템의 응답 품질을 측정하고 개선할 수 있습니다.

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