Rag2 [AI] Dify를 이용한 RAG 시스템 챗봇 만드는 방법 소개 (지식 생성, 지식 탐색) Dify는 오픈소스 LLM 개발 플랫폼으로, 사내 내부서버에 RAG 시스템을 구축하는 데에 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 Dify를 이용해서 RAG 시스템을 간단히 만들어보는 시간을 가져봅니다. [ Contents ] 1. Dify 템플릿 생성 우선 템플릿을 이용해서 간단히 RAG 시스템을 구축해봅니다. Dify의 스튜디오 탭에서, [템플릿에서 시작] 버튼을 누릅니다. [Knowledge Retrieval + Chatbot] 을 클릭합니다. 위와 같이 [질의 - 지식탐색 - LLM - 답변] 과 같은 가장 기본적인 RAG시스템 구조가 나타납니다. RAG시스템에 대한 관한 내용은 이전에 서술했으므로, 아래 글을 참조해주세요. 2026.02.10 - [AI (Artificial Intellige.. 2026. 2. 18. RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 개념 및 작동방식, 장단점 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 최근 사내에 내부 AI를 도입하고 있습니다. 이러한 RAG시스템의 개념과 작동방식, 장단점에 대해 알아봅니다. [ Contents ] 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 이란?내부 데이터 소스(DB)에서 검색(Retrieval)한 후, 그 내용을 바탕으로 LLM 답변을 생성(Generation)하는 기술 RAG시스템은 내부 데이터를 LLM 답변에 이용할 수 있는 특징이 있는 기술입니다. 주로 정부나 기업에서 내부 데이터를 활용하는 방법으로 이용됩니다. 현재 Chat GPT나 Gemini, Claude처럼 성능이 뛰어난 생성형 AI서비스는 많지만, 보안상 내부 데이터를 입력 후 사용하는 건 제한.. 2026. 2. 10. 이전 1 다음
