목차RAG 시스템 개요RAG 아키텍처 구성요소RAG 시스템 구축 단계ChatGPT API 연동 방법성능 최적화 및 평가실제 구현 예시자주 발생하는 문제 및 해결 방법RAG 시스템 개요RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 한계를 극복하고 최신 정보나 특정 도메인 지식을 제공하기 위한 기술입니다. RAG는 사용자 질문에 대해 관련 문서나 정보를 먼저 검색(Retrieval)한 후, 이 정보를 바탕으로 LLM이 응답을 생성(Generation)하는 방식으로 작동합니다.RAG의 주요 이점최신 정보 제공: LLM의 학습 데이터 이후의 최신 정보 활용 가능도메인 특화 정보: 특정 분야나 기업 내부 자료에 대한 정확한 응답 생성출처 인용: 응답의 근거가 ..

본 문서는 REST API 시리즈 중 4편입니다. 1편에서는 REST API의 기본 개념과 설계 원칙을, 2편에서는 Spring Boot를, 3편에서는 Nest.JS를 활용한 구현 방법을 다루었으며, 이번 편에서는 다양한 플랫폼에서의 REST API 구현 방법을 비교 설명합니다.1. 다양한 플랫폼 비교여러 프레임워크에서의 REST API 구현을 비교하기 전에, 각 플랫폼의 주요 특징을 살펴보겠습니다.프레임워크 언어 타입 특징 적합한 상황Django REST FrameworkPython풀스택배터리 포함 방식, 관리자 인터페이스, ORM대규모 프로젝트, 복잡한 비즈니스 로직FlaskPython마이크로경량, 확장성, 유연성작은 프로젝트, 마이크로서비스, APIExpress.jsJavaScript미니멀유연성, ..