#Vector Database

LLM은 학습 데이터 밖의 지식을 모른다. RAG가 이 문제를 어떻게 해결하는지, 문서 수집부터 청킹, 임베딩, 벡터 저장, 검색, 생성까지 전체 파이프라인을 Python과 TypeScript 예제로 구축한다.

컴퓨터는 '사과'와 '배'가 비슷한 과일이라는 것을 어떻게 알까요? 원-핫 인코딩의 한계부터 Word2Vec, 그리고 현대 AI의 핵심인 트랜스포머(Transformer) 기반 임베딩까지. 텍스트를 숫자로 변환하여 의미를 계산하는 임베딩의 세계와 이를 활용한 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 다뤄봤습니다.