RAG·벡터 검색·임베딩 실무
조직 내부 문서를 LLM이 정확히 답하게 하는 검색 증강 생성
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📖 책 소개
조직의 내부 문서를 LLM이 정확하게 이해하고 답변하도록 하는 기술이 RAG, 즉 검색 증강 생성입니다. 이 책은 RAG의 전체 구조를 체계적으로 설명하며, 임베딩으로 텍스트를 벡터로 변환하는 방법부터 벡터 검색으로 가장 관련성 높은 문서를 찾아내고 LLM이 정확한 답을 생성하는 전 과정을 다룹니다. 청킹 최적화, 하이브리드 검색, 재정렬, RAGAS 평가 등 현장 검증 기법도 포함됩니다.
📑 목차
- RAG·벡터 검색·임베딩 실무
- 표제지
- Chapter 01: 왜 RAG인가 — LLM의 한계와 검색 증강
- Chapter 02: RAG 파이프라인 한눈에 — 적재·검색·생성
- Chapter 03: 임베딩 — 의미를 벡터로 바꾼다
- Chapter 04: 청킹 전략 — 고정·의미·small-to-big
- Chapter 05: [실습] 위아북스 도서 임베딩 — 적재 파이프라인
- Chapter 06: 벡터 인덱스 — HNSW·IVFFlat의 원리
- Chapter 07: pgvector 시작 — PostgreSQL로 벡터 검색
- Chapter 08: pgvector vs Qdrant vs Weaviate — 선택 기준
- Chapter 09: 하이브리드 검색 — BM25 + 벡터 + RRF
- Chapter 10: 재정렬(Reranking) — 많이 뽑아 정밀하게 좁힌다
- Chapter 11: [실습] 하이브리드+재정렬 파이프라인 구성
- Chapter 12: LangChain vs LlamaIndex — 역할 분담
- Chapter 13: 프롬프트와 근거 출처 표기 — 환각 줄이기
- Chapter 14: RAGAS 평가 — 검색·생성 품질을 숫자로
- Chapter 15: [실습] RAGAS로 파이프라인 평가
- Chapter 16: 운영 — 증분 색인·모니터링·보안
- Chapter 17: [프로젝트] 조직 문서 RAG 챗봇 구축
- Chapter 18: 다음 단계 — 에이전트형 RAG·GraphRAG·멀티모달
- 부록 A: pgvector·검색 SQL 치트시트
- 부록 B: 벡터 DB 비교표
- 부록 C: WIA SOOM Code Agent 단축키
- 부록 D: 임베딩 모델·RAGAS·공개 리소스
- 부록 E: 용어 사전(핵심 용어 30선)
👤 저자 소개
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