AI 초보자를 위한 RAG 구현 가이드
요약
AI 초보자를 대상으로 RAG, 임베딩, 벡터 DB 구현부터 AI 에이전트 설계까지 다루는 종합 가이드입니다. MCP 서버 구축 및 클라우드 배포를 포함한 실전적인 구현 방법을 제공합니다.
핵심 포인트
- RAG, 임베딩, 벡터 DB의 기초 및 구현 방법
- LLM의 자율적 검색을 위한 Tool Use 구현
- 여러 도구를 조합하는 AI Agents 설계 및 구현
- pgvector를 활용한 MCP 서버 구축 및 클라우드 배포
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
여러 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
Hiroki Kameyama
Software Engineer
Topics
AI
Python
Model Context Protocol
pgvector
RAG
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공개
: NEW 2026/06/30
글자 수
: 약 96,860자
가격
: 0엔
포스트
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