r/langchain•4개월 전•14•11
RAG/pgvector 관련 업무 기회를 얻었는데, 아키텍처를 제대로 이해하고 싶습니다
Got a work opportunity involving RAG/pgvector and trying to truly understand the architecture
핵심 요약
RAG 스택(FastAPI, LangChain, pgvector 등)을 활용한 실무 아키텍처와 핵심 개념을 배우고 싶어 조언을 구하는 글입니다.
- 기술 스택 — FastAPI, LangChain, PostgreSQL, Bedrock, React를 활용한 RAG 아키텍처를 학습함.
- 핵심 개념 — 임베딩, 청킹, 검색, 의미론적 유사성 등 RAG 파이프라인의 기초를 깊이 있게 이해하고자 함.
- 실무 조언 — 실제 현업에서 겪는 시행착오나 개념을 확실히 잡을 수 있는 멘탈 모델을 공유받길 원함.
안녕하세요 여러분,
최근에 다음과 같은 기술들을 다루게 될 업무 기회를 얻게 되었습니다:
- FastAPI
- LangChain
- PostgreSQL + pgvector
- Bedrock
- React
React, PostgreSQL, PostGIS는 이미 경험이 있고 FastAPI도 조금 다뤄봤는데, 이제 AI/RAG 쪽을 제대로 이해해보려고 합니다.
AI 도구로 튜토리얼이나 샘플 프로젝트를 만들 수 있다는 건 알지만, 이 스택을 이미 현업에서 사용 중인 분들의 실제 경험과 조언을 듣고 싶습니다.
지금 저는 다음 개념들을 깊이 있게 이해하려고 합니다:
-
임베딩(embeddings)
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청킹(chunking)
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검색(retrieval)
-
의미론적 유사성(semantic similarity)
-
RAG 파이프라인(RAG pipelines)
-
pgvector
주로 실무적인 가이드, 멘탈 모델, 초보자가 피해야 할 실수, 혹은 개념이 한 번에 "탁" 하고 이해되는 데 도움이 되었던 것들을 찾고 있습니다.
감사합니다.
