책
온톨로지 비법노트
김정석 리코멘드 · Yes24
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소개
★ 벡터 검색의 한계를 넘어 AI가 데이터의 ‘의미’와 ‘맥락’을 이해하게 만드는 온톨로지 실전 가이드 ★ 비법노트 시리즈 네 번째 책, RAG를 한 단계 끌어올리는 온톨로지편 RAG를 구현해 본 개발자라면 한 번쯤 이런 벽에 부딪힌다. 질문과 ‘비슷한’ 문서는 잘 찾아오는데, 장소와 시간, 현재 상태를 함께 따져야 하거나 업무 규칙과 예외를 적용해야 하는 질문에서는 답변이 흔들린다. 벡터 검색은 ‘가까운 것’을 찾을 뿐, 그 정보가 원인인지, 조건인지, 예외인지까지는 구분하지 못하기 때문이다.
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벡터 데이터베이스
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테디노트의 랭체인을 활용한 RAG 비법노트 : 기본편
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8단계 RAG 파이프라인으로 LLM의 성능을 50점에서 90점으로 끌어올리는 RAG 시스템 ChatGPT와 같은 LLM은 다양한 업무에 활용되지만, 최신 정보나 특정 문서 내용을 정확히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하는 대안이 RAG(검색 증강 생성) 기술이다. 이 책은 LangChain을 활용한 RAG 시스템을 ‘문서 로드 → 텍스트 분할 → 임베딩 → 벡터 저장 → 리트리버 검색 → 프롬프트 생성 → LLM 응답 생성 → 체인 구성’의 8단계로 정리하고 각 단계를 하나하나 실습하며 익힌다. 이 과정에서 LCEL 문법, 프롬프트 설계, 출력 포맷 처리법을 배우며, OpenAI, Hugging Face, Upstage, Ollama 등 다양한 모델과 연결하는 방법도 익힐 수 있다. 또한 Streamlit을 활용해 문서 검색, 이메일 자동화, 보고서 작성 챗봇, 멀티모달 챗봇 등 실무에 적용 가능한 다양한 웹 애플리케이션을 어렵지 않게 직접 제작할 수 있다.
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