SQLite 기반 Retrieval Augmented Generation (RAG)

요약

Haiku RAG는 SQLite 기반의 강력하고 포괄적인 Retrieval Augmented Generation (RAG) 프레임워크입니다. 이 시스템은 하이브리드 검색(Vector + Full-text), 인용문 포함 QA, 복잡한 분석을 위한 코드 실행 에이전트 등 다양한 고급 기능을 제공합니다. 로컬 우선(Local-first) 아키텍처와 CLI/Python API를 통해 개발자가 쉽게 통합할 수 있으며, AI 어시스턴트와의 연동(MCP Server) 및 웹 애플리케이션 구축까지 지원하여 엔터프라이즈급 RAG 솔루션을 완성합니다.

핵심 포인트

• **포괄적인 기능 세트:** 하이브리드 검색, 인용 기반 QA, 코드 실행을 통한 복잡한 분석 에이전트 등 고급 기능을 통합 제공합니다.
• **로컬 우선 및 유연성:** LanceDB를 내장하여 서버 없이도 작동하며, 다양한 임베딩/QA 모델(Ollama, OpenAI 등)과 연동 가능합니다.
• **다양한 배포 환경 지원:** CLI, Python API 외에도 AI 어시스턴트 통합을 위한 MCP Server와 풀스택 웹 애플리케이션 구축이 가능합니다.
• **고급 워크플로우 구현:** pydantic-graph를 활용하여 계획(Planning), 검색(Retrieval), 평가(Evaluation) 등의 Multi-agent 연구 에이전트를 지원합니다.