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How: RAG Service 구현 (ChromaDB + LangChain)
RAG + Agent 파이프라인 통합
How: RAG Service 구현 (ChromaDB + LangChain)
통합 프로젝트 > RAG + Agent 파이프라인 통합
학습 목표
ChromaDB 기반 RAG Service를 구현할 수 있다 문서 로딩, 임베딩, 검색 파이프라인을 만들 수 있다 검색 결과를 구조화된 형태로 반환할 수 있다
RAG Service 구현
구현 범위
- ChromaDB 클라이언트 초기화
- 문서 로딩 (PDF, TXT)
- 청킹 (RecursiveCharacterTextSplitter)
- 임베딩 & 저장
- 유사도 검색
핵심 포인트
- PersistentClient 사용 (재시작 시 데이터 유지)
- 메타데이터에 source, page 정보 포함
- 검색 결과에 score 포함
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힌트 보기
- • Chroma의 persist_directory를 설정하면 재시작 시 데이터 유지
- • similarity_search_with_score로 유사도 점수를 함께 받을 수 있다
- • DirectoryLoader의 glob 패턴으로 파일 유형 필터링
- • search_as_text는 Agent Tool에서 사용할 텍스트 형태 반환
정답 보기
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