Retrieval-Augmented Generation with LangChain

자연어 질문을 유효한 SQL 쿼리로 변환하고, 안전하게 검증하여 데이터베이스에서 실행하며, 그 결과를 정확한 LLM 응답으로 합성하는 SQL 기반 RAG 시스템 구축 방법을 학습합니다. 이를 통해 도메인 전문가가 직접 쿼리를 작성하지 않고도 관계형 데이터에서 인사이트를 도출할 수 있게 됩니다.

임베딩과 벡터 데이터베이스를 사용하여 비정형 문서에서 관련 정보를 검색하는 시맨틱 RAG 시스템 구축 방법을 학습합니다. 문서를 검색 가능한 청크(chunk)로 전처리하는 과정부터 실시간 시맨틱 검색 및 응답 생성을 구현하는 과정까지 다루며, 이를 통해 문서 및 자유 형식 텍스트 형태로 존재하는 대부분의 기업 데이터로부터 인사이트를 도출할 수 있게 됩니다.