에이아이 원탑(ai 툴의 모든 것)

📋 목차 💰 RAG 기초: 검색 보강 흐름 이해하기 🛒 인덱싱: 지식의 나침반 만들기 🍳 쿼리: 질문의 본질을 파고들기 ✨ 응답: 지능적인 정보의 탄생 💪 RAG의 실질적 적용 사례 🎉 RAG와 미래 전망 ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ) 🔥 "데이터 연결, RAG로 새롭게 펼쳐보세요!" 더 알아보기 인공지능 시대, 방대한 정보 속에서 원하는 답변을 정확하고 빠르게 찾는 능력은 필수적이에요. 특히 복잡하고 전문적인 분야에서는 더욱 그렇고요. 기존의 언어 모델들은 학습된 데이터 내에서만 답변할 수 있다는 한계가 있었죠. 하지만 이제 RAG (Retrieval-Augmented Generation), 즉 검색 증강 생성 기술을 통해 이러한 한계를 뛰어넘는 놀라운 진화가 시작되었어요. RAG는 외부 지식 베이스를 실시간으로 검색하여 언어 모델의 답변을 더욱 풍부하고 정확하게 만드는 혁신적인 방법이에요. 이 글에서는 RAG의 핵심 흐름인 '인덱싱→쿼리→응답' 과정을 깊이 파고들어, 마치 나만의 똑똑한 비서처럼 AI를 활용하는 방법을 쉽게 이해하도록 도와드릴게요. 내 데이터 연결 ② RAG 베이식: 검색 보강 흐름(인덱싱→쿼리→응답) 이해하기

📋 목차 💰 도메인 지식, 왜 중요할까요? 🛒 PDF/CSV 파일로 도메인 지식 주입하기 🍳 파일 형식별 데이터 처리 전략 ✨ AI 모델 학습 시 고려사항 💪 실질적인 적용 사례 살펴보기 🎉 데이터 연결, 미래를 열다 ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ) 오늘날 데이터는 기업의 핵심 자산으로 자리 잡았어요. 특히 AI 기술이 발전하면서, 보유한 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐가 경쟁력을 좌우하게 되었죠. 하지만 아무리 많은 데이터가 있어도 AI 모델이 제대로 이해하고 활용하지 못한다면 그저 쌓여있는 숫자일 뿐이에요. 이때 필요한 것이 바로 '도메인 지식'입니다. 도메인 지식은 특정 분야에 대한 전문적인 지식을 의미하며, 이를 AI 모델에 효과적으로 주입하는 것은 매우 중요해요. 이 글에서는 PDF나 CSV 파일과 같은 일반적인 문서 형식을 통해 도메인 지식을 AI 모델에 연결하고 활용하는 방법에 대해 깊이 있게 알아볼 거예요. 내 데이터 연결 ① 파일 콘텍스트: PDF/CSV 업로드로 도메인 지식 주입