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Day 4 챌린지: 완전한 RAG 파이프라인 구축
Day 4: RAG 파이프라인 구축
Day 4 챌린지: 완전한 RAG 파이프라인 구축
RAG 기초 > Day 4: RAG 파이프라인 구축
요구사항
LangChain + Chroma로 완전한 RAG 파이프라인을 구축한다
5개 이상 제조 문서를 색인한다 (SOP, 사양서, 안전 규정 포함)
제조 전용 프롬프트를 설계하고 적용한다
5개 이상 질의에 대해 답변 품질을 테스트한다
출처 표시가 포함된 답변을 생성한다
평가 기준
- • 파이프라인이 정상 동작하는가
- • 프롬프트가 제조 도메인에 적합한가
- • 답변에 출처가 정확히 표시되는가
- • 관련 없는 질문에 적절히 대응하는가
보너스
- • OpenAI API로 실제 LLM 답변 생성
- • 메타데이터 필터(설비별, 문서 유형별) 검색 구현
- • 답변 신뢰도 점수 계산 로직 구현
- • 대화 이력을 유지하는 멀티턴 RAG 구현
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖완전한 제조 RAG 파이프라인 코드 리뷰AI 학습 팁
구축한 RAG 파이프라인 전체를 AI에게 코드 리뷰를 요청해 보안, 성능, 제조 도메인 적합성을 점검하세요.
제조 설비 고장 진단 RAG 파이프라인을 구축했습니다. 코드 리뷰를 요청합니다. 다음 항목을 중점적으로 검토해 주세요: 1) 청킹 함수에서 제조 전문 용어(예: 'KS', 'ISO', 설비 코드)가 청크 경계에 잘려 의미를 잃는 경우 처리, 2) 벡터 검색 결과를 LLM에 전달하는 프롬프트 템플릿에서 hallucination을 줄이는 지시 강도, 3) API 호출 실패 시 재시도 로직과 graceful degradation 구현 여부, 4) 제조 도메인 특화 용어 매핑 테이블(동의어: '모터'='전동기') 적용 방법. 내 파이프라인 구조를 설명하면 각 항목에 대해 개선 코드를 제안해 주세요: [파이프라인 구조 설명]
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