ai-orchestration
CHAPTER 19 / 59
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FUNCTION
RAG (검색 증강 생성) 구현
핵심 개념
외부 문서를 임베딩 → 벡터 DB → 검색 → 컨텍스트 주입 흐름으로 LLM에 결합하는 RAG. 2026엔 hybrid search + reranker + Opus 4.7의 1M 컨텍스트 조합이 표준입니다.
코드 분석
RAG 파이프라인 (2026)1. Load & Split:from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterdocs = splitter.split_documents(raw)2. Embed → Vector DB:from langchain_openai import OpenAIEmbeddingsfrom langchain_pinecone import PineconeVectorStorestore = PineconeVectorStore.from_documents( docs, OpenAIEmbeddings())3. Retrieve + Rerank:retriever = store.as_retriever( search_type='similarity', search_kwargs={'k': 10})reranked = reranker.rerank(query, retriever.invoke(query))4. Generate:chain = prompt | claude-opus-4-7 | parserAI 프롬프트
🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
무료 모델
Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)
'RAG (검색 증강 생성) 구현'을 무료 도구로 익히고 싶어. Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로 FAISS 로컬 + 무료 모델로 마크다운 RAG 챗봇을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원
'RAG (검색 증강 생성) 구현'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어. Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로 Pinecone + Sonnet 4.6으로 Notion RAG 챗봇 1000명/일을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.
프로덕션 모델
Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+
'RAG (검색 증강 생성) 구현'을 production 규모로 설계해줘. LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로 Opus 4.7 1M 컨텍스트 + 하이브리드 검색 + Cohere reranker production을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.
스택 프롬프트
0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교
'RAG (검색 증강 생성) 구현' 3단계 스택 비교: Level 1($0, Dify+HF+무료 크레딧) → Level 2($200/mo, Sonnet 4.6+Vercel AI SDK+Supabase) → Level 3($1000/mo, LangGraph+Opus 4.7+MCP). 각 레벨에서 만들 수 있는 산출물과 한계 포함.
⭐ 이것만 기억하세요
RAG (검색 증강 생성) 구현은 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.단일 LLM 호출만으로는 사내 문서·최신 데이터·도메인 지식을 인용할 수 없습니다
2.2026 표준 RAG는 hybrid search(키워드+벡터) + reranker(상위 N개 재정렬) + 1M 컨텍스트(Opus 4.7)로 hallucination을 크게 줄입니다
3.다음 챕터에서 에이전트가 RAG를 도구로 호출하는 패턴을 다룹니다
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