Q
RAG 기반 챗봇 구축에 대한 내용이 있던데, RAG가 무엇이고, 챗봇 개발에 어떻게 활용되는 건가요?
A
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 검색 증강 생성 모델로, 외부 지식 베이스에서 정보를 검색하여 생성 모델의 답변을 보강하는 기술입니다. RAG를 챗봇 개발에 활용하면 챗봇이 단순히 미리 학습된 데이터에 의존하는 것이 아니라, 최신 정보나 특정 도메인 지식을 검색하여 답변에 반영할 수 있습니다. 예를 들어, 기업의 제품 매뉴얼이나 FAQ를 RAG 기반 챗봇에 연결하면, 고객 문의에 대해 정확하고 최신의 정보를 제공할 수 있습니다. 《요즘 바이브 코딩 안티그래비티 완벽 가이드》에서는 RAG 기반 챗봇을 구축하는 방법을 자세하게 설명합니다. 안티그래비티를 활용하여 RAG 파이프라인을 구축하고, 특정 데이터 소스에서 정보를 검색하여 챗봇의 답변을 풍부하게 만드는 과정을 단계별로 안내합니다. 또한, 챗봇의 성능을 평가하고 개선하는 방법, 다양한 데이터 소스와 연동하는 방법 등 RAG 기반 챗봇 개발에 필요한 모든 지식을 제공합니다. 챗봇 개발 능력을 향상시키고, 더욱 똑똑한 챗봇을 만들고 싶다면 이 책을 통해 RAG 기술을 마스터해보세요.