1️⃣ 벡터 데이터베이스란?벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 데이터를 벡터(Vector) 형태로 저장하고 검색하는 데이터베이스입니다.기존 데이터베이스는 보통 이런 방식으로 데이터를 저장합니다. ID | Name | Description1 | Book | AI introduction2 | Phone| Smartphone 하지만 AI 시스템에서는 데이터를 벡터 형태로 변환하여 저장합니다. ID | Vector1 | [0.12, 0.83, 0.44, ...]2 | [0.91, 0.22, 0.31, ...] 이 벡터는 텍스트나 이미지의 **의미(Semantic Meaning)**를 표현합니다.2️⃣ 왜 벡터 DB가 필요한가?AI 시스템에서는 단순한 키워드 검색보다 **의미 기반 검색(Semant..
1️⃣ RAG란 무엇인가?RAG는 Retrieval Augmented Generation의 약자입니다.쉽게 말하면LLM + 기업 데이터 검색 시스템입니다.기존 AI 방식은 이렇게 동작했습니다.사용자 질문 → AI 모델 → 답변 하지만 기업 환경에서는 문제가 있습니다.최신 정보 부족사내 데이터 접근 불가환각(Hallucination) 발생그래서 등장한 것이 바로 RAG 구조입니다.사용자 질문 ↓벡터 검색 (Vector DB) ↓관련 문서 조회 ↓LLM에게 컨텍스트 제공 ↓정확한 답변 생성 2️⃣ 왜 기업들은 RAG를 선택할까?기업이 LLM을 사용할 때 가장 큰 고민은 데이터입니다.대표적인 문제는 다음과 같습니다.✔ 최신 데이터 반영LLM은 학습 이후 데이터는 알 수 없습니다.RAG는 실시간으로 데이터를 검..