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이 글에서는 사용자의 이전 질문과 답변을 기억하여자연스러운 대화 흐름을 이어갈 수 있는ConversationalRetrievalChain을 구성해봅니다.🎯 목표ConversationalRetrievalChain 구성이전 대화 내용을 기억하여 문맥 기반 응답 생성메모리(ConversationBufferMemory)를 통해 히스토리 저장🧠 대화형 RAG의 개념기존 RetrievalQA는 "단일 질문-답변" 방식이라면,ConversationalRetrievalChain은 질문 맥락을 기억하며 대화를 이어갑니다.예시:1️⃣ Q: 상품 테이블 알려줘2️⃣ Q: 컬럼은 뭐야? ← 이전 질문 맥락이 없다면 “무슨 테이블?”로 이해 안 됨🛠️ Step 1. 체인 구성 함수 만들기# src/conversationa..

이 글에서는 GPT 기반 RAG 시스템에 대화 기능과 맥락 유지(memory) 기능을 추가하여사용자가 연속적인 질문을 할 수 있도록 만들어보겠습니다.바로 ConversationalRetrievalChain의 등장입니다!🧠 ConversationalRetrievalChain이란?단일 질의 응답이 아닌, 이전 질문과 답변을 바탕으로 문맥을 기억하며 이어지는 대화를 가능하게 하는 RAG 체인입니다. 특징 설명 🧵 대화 흐름 유지앞선 질문 내용을 기억🧠 메모리 사용ConversationBufferMemory로 과거 대화 저장🔗 Retriever + LLM 통합문서 검색 + 문맥형 응답 생성📦 기본 흐름[질문1] → 문서 검색 → GPT 응답[질문2] (이전 내용 기억) → 문서 검색 → GPT 응답...