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이 글에서는 LangChain과 pgvector를 활용하여 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 챗봇을 구축하는 방법을 다룹니다.특히, 문서를 벡터화하여 pgvector에 저장하고, AI 챗봇이 문서를 검색하여 답변을 생성하는 시스템을 구현하는 과정을 정리합니다. ✅ LangChain + pgvector를 활용한 AI 챗봇 구축✅ RAG 기반 문서 검색을 통해 더욱 정밀한 AI 답변 생성✅ FastAPI를 활용한 AI 챗봇 API 개발 및 최적화 🚀 1. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 AI 챗봇이란? RAG는 AI가 단순히 답변을 생성하는 것이 아니라, 먼저 벡터 검색을 수행하여 관련 문서를 찾은 후 답변을 생성하는 방식입니다..

이 글에서는 AI 모델을 사용하여 문장을 벡터(Embedding)로 변환하고, pgvector를 활용하여 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다.✅ OpenAI text-embedding-ada-002 및 Hugging Face sentence-transformers 활용✅ 임베딩 벡터를 pgvector에 저장하고, 유사한 검색 결과 반환✅ FastAPI를 이용해 벡터 검색 API 구축 🚀 1. AI 모델을 활용한 벡터 변환(Embedding) 1️⃣ AI 임베딩 모델이란? 임베딩(Embedding)은 텍스트, 이미지, 음성 등의 데이터를 벡터 형태로 변환하는 기술입니다.이 벡터는 유사한 의미를 가지는 데이터끼리 가까운 위치에 배치되도록 학습됩니다. ✅ AI 검색 시스템에서 임베딩 활용 방식1️⃣..