Production-ready RAG 아키텍처 설계
많은 기업들이 사내 데이터를 활용한 LLM 챗봇 개발에 뛰어들고 있습니다. 하지만 단순히 LangChain 튜토리얼을 따라 만든 PoC(개념 증명) 모델을 실제 서비스(Production)에 배포하는 순간, 수많은 문제에 직면합니다. 응답 속도 지연, 비용 증가, 그리고 무엇보다 치명적인 '환각(Hallucination)' 현상입니다. …
Production RAG Architecture
Moving a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system from a weekend prototype to a production environment is a quantum leap in complexity. While building an LLM chatbot with internal data is straig…
実運用に耐えうる高度なRAGパイプライン設計
多くの企業が生成AI（Generative AI）の可能性に魅了され、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の概念実証（PoC）に着手しています。しかし、デモ環境で動作していたチャットボットを本番環境（Production）に移行した瞬間、多くの開発者は壁に直面します。応答速度の遅延、精度の低下、そして最も恐ろしい「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」の問題…
生产级RAG架构设计与工程落地深度解析
在生成式AI（Generative AI）爆发的今天，使用LangChain或LlamaIndex搭建一个简单的RAG（检索增强生成）演示仅需几行代码。然而，将这个“5分钟Demo”转化为 生产就绪的RAG架构 ，却是一项充满挑战的系统工程。大多数企业在从PoC（概念验证）迈向生产环境时，都会遭遇准确率下降、响应延迟以及上下文丢失等痛点。 本文将超越基础教程，从全栈工程师的视角，深入剖析…