검색 증강 생성(RAG)은 AI가 학습 데이터만이 아니라 자신의 문서에 기반하여 질문에 답할 수 있게 합니다. LangChain과 LlamaIndex는 LLM을 벡터 스토어 및 문서 로더와 연결하여 RAG 파이프라인을 구축하는 데 가장 널리 사용되는 프레임워크입니다. Pinecone과 Weaviate는 대규모에서 시맨틱 검색을 빠르게 만드는 전용 벡터 데이터베이스를 제공하며, Anthropic과 OpenAI의 API는 기반 모델 계층 역할을 합니다.
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