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LangChain PydanticOutputParser — LLM 출력을 구조화된 데이터로 변환
LangChain의 PydanticOutputParser를 활용해 LLM 출력을 타입이 명확한 구조화된 데이터로 파싱하는 방법을 정리한다. Pydantic 모델 정의, 포맷 인스트럭션 생성, 유효성 검사 과정을 다룬다.
RAG 챗봇 대화 기록 유지 — 메모리 관리 전략과 구현
RAG 기반 챗봇에서 대화 이력을 유지하고 관리하는 메모리 전략을 정리한다. 프롬프트에 이력 직접 삽입, 요약 메모리, 토큰 제한 윈도우 등 실용적인 대화 관리 방법을 다룬다.
RAG 청킹 전략 — 문서 분할 방식 비교와 최적화
RAG 시스템의 문서 전처리 핵심인 청킹 전략을 정리한다. 문자 수 기반, 토큰 기반, 재귀적 분할, 시맨틱 청킹 등 다양한 분할 방식의 장단점과 검색 정확도에 미치는 영향을 다룬다.
RAG 고도화 개요 — Retrieval, Generation, 평가 전략 로드맵
RAG 시스템 고도화의 전체 로드맵을 정리한다. 청킹 전략, 질의 변형, 검색 알고리즘 최적화, 리랭킹 후처리, 프롬프트 엔지니어링, 생성 품질 평가까지 각 단계별 개선 포인트를 다룬다.