Vercel AI SDK: RAG 가이드
- 제목: "Vercel AI SDK: RAG 가이드"
- RAG(Chatbot)을 구축하는 방법을 안내
- RAG(Retrieval Augmented Generation) 정의 및 중요성 설명
- LLM(Large Language Model)에 특정 정보를 제공하여 더욱 정확한 응답 도출
- Embedding을 활용하여 관련 정보를 검색 및 제공
- Chunking 기법을 사용하여 소스 자료를 작은 단위로 분할 및 저장
- 프로젝트 설정
- Next.js 14, OpenAI, Drizzle ORM, Postgres, TailwindCSS 사용
- 스터터 레포지토리 복제 및 의존성 설치
- Postgres 데이터베이스 생성 및 마이그레이션
- OpenAI API 키 생성 및 설정
- Embedding 테이블 생성
- ID, resourceId, content, embedding 컬럼 정의
- pgvector 확장을 통한 성능 향상
- Embedding 로직 추가
- Chunk 생성 및 Embedding 생성 함수 구현
- Vercel AI SDK 및 OpenAI 모델 사용
- Server Action 업데이트
- 자원 생성 시 Embedding도 함께 저장
- 프론트엔드 설정
- useChat 훅을 사용하여 채팅 UI 구현
- API 라우트 생성
- Route Handlers를 사용하여 요청 처리
- 시스템 프롬프트 추가
- 모델의 행동을 제한하고 개선
- 도구 사용
- 모델에 리소스를 추가하는 도구 구현
- 사용자 쿼리를 검색하는 도구 추가
- 결론
- 동적으로 정보를 추가하고 검색하는 AI 챗봇 구축
- Embedding 생성 및 저장, 서버 작업 설정, 도구의 사용 방법 학습
3sdk.vercel.ai링크 복사하기
AI 뉴스 요약은 뉴스의 내용을 AI가 요약(GPT-4 활용)한 것입니다. 따라서 틀린 내용을 포함할 수 있습니다. 뉴스의 자세한 내용을 확인하시려면 해당 뉴스 링크를 클릭해주세요.