RAG, 벡터 DB 및 AI

문제

비즈니스의 귀중한 지식이 문서, 데이터베이스, 내부 콘텐츠에 묻혀 있어 검색하기 어렵습니다. 범용 AI 모델은 귀사의 데이터를 알지 못합니다.

해결

벡터 데이터베이스를 통해 대형 언어 모델을 자체 데이터와 연결하는 RAG 파이프라인을 설계하고 구축합니다. 문서, 정책, 기록을 기반으로 정확한 AI 응답을 제공합니다.

프로세스

사용 사례와 데이터 소스 정의 → 콘텐츠 청킹 및 벡터 스토어 임베딩 → 검색 및 생성 파이프라인 구축 → 시스템 통합 → 평가 및 반복.

산출물

운영 준비된 RAG 파이프라인, 벡터 DB 설정, API 또는 UI 레이어, 평가 프레임워크, 문서.

예상 결과

자체 데이터에서 정확하게 답하는 AI 어시스턴트; 빠른 문서 검색; 환각 감소; 다국어 쿼리 지원.