ai-orchestration
CHAPTER 19 / 49
읽기 약 2분
FUNCTION
RAG (검색 증강 생성) 구현
핵심 개념
문서 데이터베이스를 AI와 연결하여 최신 정보로 답변하는 RAG 시스템을 구축합니다.
코드 분석
STEP·19 / AI ORCHESTRATION / CHAPTER 15 — RAG 구현
# RAG 아키텍처
질문 → 임베딩 → 벡터 검색 → 컨텍스트 주입 → LLM → 답변
# 간단한 RAG 구현
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
# 1. 문서 임베딩 & 저장
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_texts(
texts=documents, # 회사 문서 목록
embedding=embeddings
)
# 2. RAG 체인 구성
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
retriever=vectorstore.as_retriever(
search_kwargs={"k": 3} # 상위 3개 문서 검색
)
)
# 3. 질의응답
answer = qa_chain.run("우리 제품의 환불 정책은?")
# AI 프롬프트 활용
"이 RAG 시스템을 Next.js API Route로 만들어서
고객 지원 챗봇을 구축해줘"AI 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)'를 무료 도구로 실습하고 싶어. HuggingFace(무료 모델) + n8n(셀프호스팅) + Dify(오픈소스)로 간단한 AI 파이프라인을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude API + Cursor $20/mo + Make.com — 월 10~30만원
'RAG (검색 증강 생성)'에 월 20만원을 투자할 수 있어. Claude API(체인) + Pinecone(벡터DB) + Make.com(워크플로우) 조합으로 RAG 기반 서비스를 구축해줘. 예상 월 비용 분배도 함께.
프로덕션 모델
Claude Opus + CrewAI + LangGraph — 월 100만원+
'RAG (검색 증강 생성)'를 엔터프라이즈로 스케일업해줘. CrewAI(멀티에이전트) + LangGraph(상태관리) + Claude Opus(추론) + LangSmith(모니터링) 자율 협업 AI 팀 아키텍처를 월 100만원 예산 기준으로 설계해줘.
스택 프롬프트
0원→$20/mo→$100/mo 단계별 스택 비교
'RAG (검색 증강 생성)'를 1인 AI 창업가가 구현할 때 3단계 오케스트레이션 스택을 비교해줘. Level 1(0원, Dify+n8n+HF) → Level 2(20만원, LangChain+OpenAI+Pinecone) → Level 3(100만원, CrewAI+LangGraph+GPU) 각 레벨의 만들 수 있는 서비스와 한계 포함.
⭐ 이것만 기억하세요
RAG (검색 증강 생성) 구현은 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.LLM은 학습 데이터에 없는 최신 정보나 사내 문서를 알지 못합니다
2.RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 질문과 관련된 문서를 검색해서 프롬프트에 삽입하고 LLM이 답변합니다
3.다음 챕터에서 에이전트가 도구를 선택해서 목표를 달성하는 설계를 배웁니다
공유하기
진행도 19 / 49