Flowise 컴포넌트 가이드: VectorStore 노드 설정 완벽 해설
1. 서론: VectorStore 노드의 필요성
Flowise로 AI 워크플로우를 구축하다 보면 반드시 마주하는 과제가 있습니다. 바로 AI 모델에게 전문 지식을 가르치는 방법입니다. 예를 들어 회사 내부 문서, 제품 매뉴얼, 기술 자료 등이죠. 대규모 언어 모델이 이러한 자료를 직접 읽게 하는 것은 비현실적이며 효율적이지 않습니다.
VectorStore 노드는 이 문제를 해결해 줍니다 ...
6월 27일 22:58에 게시됨
벡터 저장소와 임베딩을 활용한 LangChain 데이터 대화 구현
이전에 문서 로드 및 분할 방법에 대해 다루었으며, 이번에는 벡터 저장소와 임베딩 기술을 중심으로 설명합니다.
LangChain을 사용하여 외부 데이터와 상호작용하는 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:
문서 로딩 (Document Loading)
분할 (Splitting)
저장 (Storage)
검색 (Retrieval)
출력 (Output)
지난 포스트에서 문서 로드 및 분할에 대해 설명했으므로, 이 ...
6월 20일 01:54에 게시됨