AI 초보자를 위한 RAG 구현 가이드
요약
AI 초보자를 대상으로 RAG, Embedding, Vector DB의 구현부터 아키텍처 설계까지 다루는 가이드입니다. LLM의 Tool Use와 AI Agents 구현, 그리고 MCP 서버를 활용한 실전 배포 방법까지 상세히 설명합니다.
핵심 포인트
- RAG, Embedding, Vector DB의 기초 및 구현 방법
- 아키텍트 관점에서의 RAG 시스템 설계 전략
- LLM의 자율적 검색을 위한 Tool Use 구현
- 복수 도구를 조합하는 AI Agents 구축 가이드
- pgvector와 MCP 서버를 활용한 클라우드 배포 실습
Chapters
Chapter 01
서론 — 이 가이드에 대하여
Chapter 02
RAG · Embedding · Vector DB 구현
Chapter 03
아키텍트 관점에서 풀어보는 RAG 설계
Chapter 04
Tool Use 구현 가이드 — LLM이 검색을 자율적으로 판단하게 하기
Chapter 05
복수의 도구를 자율적으로 조합하는 AI Agents 구현
Chapter 06
pgvector의 검색 기능을 MCP 서버로서 공개하기
Chapter 07
MCP 서버를 클라우드에 공개하기 — Render × Supabase 실전
Chapter 08
요약 — 이 가이드에서 구현한 내용
Author
qame
Software Engineer
Topics
AI
Python
Model Context Protocol
pgvector
RAG
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공개
: NEW 2026/06/20
글자 수
: 약 96,860자
가격
: 0엔
포스트
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