RAG

AI 용어 정리: RAG, Fine-Tuning, LangChain, Hugging Face 쉽게 이해하기AI 분야를 공부하다 보면 다양한 용어들이 등장합니다.특히, RAG, Fine-Tuning, LangChain, Hugging Face 같은 용어는 AI 모델을 구축하고 활용하는 데 중요한 개념입니다.하지만 각각의 개념이 어떻게 연결되어 있고, 어떤 역할을 하는지 헷갈릴 수 있습니다.이번 글에서는 위 용어들의 의미와 상호 관계를 쉽게 설명해보겠습니다.✅ RAG (Retrieval-Augmented Generation)RAG(검색 증강 생성)은 AI 모델이 최신 정보를 검색하여 더 정확한 답변을 생성하도록 도와주는 기술입니다.기본적으로 LLM(대형 언어 모델)은 훈련된 데이터까지만 알고 있습니다.하지만..

RAG와 LangChain의 관계에 대한 완벽 가이드인공지능이 발전하면서 대화형 AI, 문서 검색, 자동 응답 시스템 등의 활용이 폭발적으로 증가하고 있습니다.이 과정에서 효율적인 정보 검색과 자연어 처리를 결합하는 방법이 중요한 과제가 되었고, 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.또한, AI 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 프레임워크인 LangChain이 함께 주목받고 있습니다.이 글에서는 RAG와 LangChain의 개념, 활용 방식, 그리고 두 기술이 어떤 관계를 맺고 있는지를 상세히 분석해 보겠습니다.1. RAG란 무엇인가?RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 기반 생성 모델을 의미하며, Op..

한국어 RAG 기반 Q/A 챗봇 구현 가이드 (오프라인 환경)이 코드는 한국어를 지원하는 Hugging Face 모델과 LangChain 프레임워크를 활용하여, 완전한 오프라인 환경에서 동작하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 Q/A 챗봇을 구현합니다.LangChain을 통해 문서 검색 및 질의응답 프로세스를 효율적으로 관리하며, 로컬 환경에서도 지식 검색과 자연어 생성 기능을 원활하게 수행할 수 있도록 구성되었습니다.주요 특징1. 완전 오프라인 환경 지원모델 다운로드 기능으로 필요한 모델을 미리 저장로컬에 저장된 모델만 사용하여 인터넷 연결 없이 동작2. 한국어 특화 모델 사용임베딩: jhgan/ko-sroberta-multitask (한국어 문서 벡터화)한국어 문..