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[MAC] Naive RAG 구현 코드 구현하기

간단한 형태의 RAG 모델로,외부 문서(지식베이스)에서 정보를 검색하고,그 정보를 기반으로 답변을 생성하는 방식으로 코드를 구현해보겠습니다!! 문서 임베딩 및 저장: 문서들을 임베딩 벡터로 변환해 저장질문 임베딩: 질문을 임베딩벡터로 변환검색(Retrieval): 질문 벡터와 문서 벡터 간 유사도를 계산해 가장 관련 있는 문서 선택생성(Generation): 선택된 문서를 참고하여 답변 생성 약간의 Naive RAG 개념을 요약해봤고 진짜 코드를 구현해봅시다!1) 벡터 저장소 로드from langchain_chroma import Chromafrom langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings# OpenAI 임베딩 모델 생성embeddings_openai = Az..
인공지능 챗봇 2025. 8. 5. 14:26
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