AutoRAG (Automatic Retrieval-Augmented Generation)란?1. AutoRAG 정의AutoRAG (Automatic Retrieval-Augmented Generation)은 Retrieval-Augmented Generation(RAG)의 프로세스를 자동화하는 기법이다. RAG는 정보를 검색(Retrieval)하고 이를 바탕으로 텍스트를 생성(Generation)하는 AI 모델을 의미하며, AutoRAG는 이 과정을 자동으로 최적화하여 효율적인 정보 검색 및 응답 생성을 목표로 한다.2. AutoRAG의 핵심 개념자동 검색 최적화 (Auto-Retrieval Optimization)사용자의 질의(Query)에 맞춰 최적의 검색 전략을 자동으로 조정문서 임베딩(Embed..

🔍 FAISS vs ChromaDB: 기능적 차이점1. FAISS (Facebook AI Similarity Search) 정리주요 기능: 대규모 벡터 검색을 빠르게 수행하는 라이브러리사용 목적: 주로 벡터 검색을 최적화하기 위한 인덱싱 및 검색 엔진 역할핵심 기능:벡터 인덱스 생성 (`IndexFlatL2`, `IVFFlat`, `HNSW` 등)유사도 검색 (L2 거리, 내적, 코사인 유사도 등)GPU 가속 지원 (CUDA 활용 가능)벡터 저장 기능: 제공하지 않음 (디스크에 저장하는 기능은 있지만, DB처럼 관리되는 것은 아님)2. ChromaDB 정리주요 기능: 벡터 데이터를 저장하고 관리하는 벡터 데이터베이스(Vector DB)사용 목적: 벡터 임베딩을 저장하고, 지속적으로 데이터를 CRUD(C..

RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?1. RAG 정의RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 정보 검색(Retrieval)과 생성 모델(Generation)을 결합하여 더 정확하고 최신 정보를제공하는 AI 기술이다. 단순히 사전 학습된 언어 모델이 아닌, 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색한 후 이를 기반으로 응답을생성하는 방식이다.핵심 개념Retrieval (검색)주어진 질의(Query)와 관련된 문서를 벡터 검색(Vector Search) 또는 키워드 검색을 통해 찾아낸다.일반적으로 FAISS, ChromaDB, Weaviate, Elasticsearch 같은 벡터 데이터베이스를 활용한다.문서 임베딩(Document Embedding)을 ..

임베딩(Embedding)이란?1. 임베딩(Embedding) 정의임베딩(Embedding)은 데이터를 고정된 크기의 벡터 공간(Vector Space) 으로 변환하는 방법이다.특히 자연어 처리(NLP) 및 추천 시스템, 이미지 처리 등에서 자주 사용된다. 주로 고차원 데이터를 저차원 연속 공간으로 매핑하는 과정을 의미한다.🔹 핵심 개념고차원 → 저차원 변환: 단어, 문장, 이미지 등을 수치 벡터(embedding vector) 로 변환유사성 보존: 의미적으로 비슷한 데이터는 벡터 공간에서도 가깝게 위치학습 기반 변환: 단순 매핑이 아니라 학습을 통해 의미 있는 변환을 수행2. 임베딩의 활용 사례1) 자연어 처리(NLP)텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 한다.대표적인 방..

Parser(파서)란?1. Parser(파서) 정의파서(Parser)는 문자열 데이터(코드, 문서, JSON 등)를 해석하고 구조화하는 역할을 하는 프로그램 또는 라이브러리이다.주어진 입력 데이터를 문법에 맞게 분석하여 의미 있는 구조(트리, 객체 등)로 변환하는 것이 핵심 역할이다.2. 파서의 필요성데이터 변환 – 입력된 데이터를 프로그래밍 언어가 이해할 수 있도록 변환문법 검증 – 코드나 데이터가 문법적으로 올바른지 검사구조화된 정보 제공 – 원시 데이터를 트리, 객체 등으로 변환하여 쉽게 활용할 수 있도록 함3. 파서의 주요 유형파서는 크게 구문 분석 대상과 분석 방식에 따라 분류할 수 있다.1️⃣ 데이터 포맷 기반유형설명예제JSON 파서JSON 데이터를 파이썬 객체로 변환`json.loads()`..

LangChain이란? ⛓️1. LangChain 정의LangChain은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 활용을 쉽게 만들어주는 프레임워크로, OpenAI GPT, Hugging Face의 Transformers, Cohere 등의 다양한 LLM을 연결하여 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와준다. 특히, 프롬프트 엔지니어링, 체이닝(Chaining), 메모리 관리, 데이터 검색(Augmented Generation) 등을 포함한 다양한 기능을 제공한다.2. LangChain의 주요 개념1) LLMs (Large Language Models)LangChain은 다양한 LLM을 지원하며, 이를 기반으로 자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 개발할 수 있다.from langc..