rag 시스템2 LlamaIndex로 구현하는 데이터 기반 RAG 파이프라인 구축기 문서 기반 RAG 시스템은 어떻게 설계하고 적용할 수 있을까요?LlamaIndex는 텍스트 문서를 효율적으로 구조화하고, 이를 기반으로 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 시스템을 구축할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 이 글에서는 LlamaIndex를 활용해 사내 데이터, PDF, 웹 문서 등을 AI 모델과 연결하는 RAG 파이프라인을 설계하고 구현하는 전 과정을 안내합니다.LlamaIndex란? RAG 인덱싱을 위한 핵심 도구LlamaIndex는 GPT 모델과 결합해외부 데이터를 검색하고 활용하는 RAG 아키텍처에 적합한문서 인덱싱 프레임워크입니다.텍스트 파일, 데이터베이스, Notion, Google Docs, PDF 등다양한 소스로부터 데이터를 불러와검색 가능한 인덱.. 2025. 7. 31. Flowise로 RAG 시스템 만들기: 정말 ‘Low-code’였을까? Flowise RAG 빌더를 써보니, 진입 장벽은 어느 정도였나?RAG(검색 강화 생성) 기술은 챗봇, 검색 엔진 등에서 널리 쓰이고 있습니다.하지만 직접 구축하려면 LLM 연동, 벡터 DB 설정, API 설계 등 복잡한 과정이 필요합니다.Flowise는 이런 과정을 시각적이고 로우코드 방식으로 단순화했다고 하는데,실제로 사용해 본 결과 얼마나 쉽게 접근할 수 있었는지 정리했습니다.설치부터 실행까지, 정말 몇 분이면 충분하다Flowise는 로컬에 Node.js 환경만 있으면 바로 실행할 수 있습니다.GitHub에서 클론 후 npm install과 npm run dev를 실행하면바로 브라우저에서 UI가 열립니다.기본 포트는 3000번이며 별도의 서버 설정이 필요 없습니다.항목세부 내용설치 방식Node.js.. 2025. 7. 30. 이전 1 다음
