Tag: rag

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• FEMS 프로젝트 #1 — 저사양 로컬 (Ollama + bge-m3 + Chroma) vs Claude API RAG 비교 셋업

  25 Jun, 2026

  FEMS (Factory Energy Management System) 도메인을 학습하면서 RAG 프로토타입을 짜본다. GTX1660 Super · VRAM 6GB 의 저사양 환경에서 로컬 LLM(Ollama) 으로 추론하는 것과 Claude / OpenAI API 를 호출하는 것을 비교. 임베딩은 한국어 강한 bge-m3, 벡터 DB 는 Chroma. 콜드스타트 95초 → 워밍업 후 10초까지 줄어든 ollama, 정답률은 클라우드와 동등.

• Chroma + 내 블로그로 RAG Q&A 시스템 만들기 — 부품에서 시스템으로

  20 Jun, 2026

  어제 RAG 의 부품 (임베딩 / 코사인 유사도 / 청크) 을 만져봤다면, 오늘은 그걸 통합한 시스템. Chroma 벡터 DB 도입, 블로그 270 청크를 인덱싱, OpenAI + Claude 로 Q&A. 가장 인상 깊었던 건 '블로그에 없는 정보' 를 받았을 때 모르겠다고 답한 순간.

• RAG 직접 구현 — 임베딩 · 코사인 유사도 · 청크 검색 (한국어 vs 영어 비교까지)

  19 Jun, 2026

  RAG (Retrieval-Augmented Generation) 의 안쪽을 직접 코드로 깎으면서 임베딩이 무엇인지부터 의심스러운 결과를 디버깅하는 데까지. OpenAI text-embedding-3-small 로 1536차원 벡터를 뽑고, 코사인 유사도로 비교하고, 한국어 vs 영어 성능을 비교하고, 청크 분할까지. 의외로 한국어 임베딩 유사도가 낮은 게 관찰됨.