RAG
공공데이터로 RAG 뚝딱거려보기
공공데이터포털 API를 활용한 RAG 에이전트 개발 프로젝트 시작
thingk0.dev journal
시리즈: RAG Playground
공공데이터포털 API로 RAG 기법을 실험하는 학습 프로젝트
![[RAG Playground] Quest 1: 프로젝트 환경 세팅](https://i.imgur.com/mTsNXmL.png)
RAG
[RAG Playground] Quest 1: 프로젝트 환경 세팅
Python uv와 LangChain을 활용한 프로젝트 구조 설계
![[RAG Playground] Quest 2: 공공데이터 API 수집 파이프라인 구축 계획](https://i.imgur.com/lLAbcpi.png)
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[RAG Playground] Quest 2: 공공데이터 API 수집 파이프라인 구축 계획
부산광역시 가족사랑카드 API 연동 및 데이터 정제 전략
![[RAG Playground] Quest 3: Naive RAG 파이프라인 구축 (feat. Qdrant)](https://qdrant.tech/img/brand-resources-logos/qdrant-logo-red-black.png){kind=logo}
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[RAG Playground] Quest 3: Naive RAG 파이프라인 구축 (feat. Qdrant)
ChromaDB에서 Qdrant Cloud로 전환하고, OpenAI 임베딩 기반 Naive RAG 파이프라인을 완성하기까지
![[RAG Playground] Quest 4: Hybrid Search로 검색 품질 끌어올리기](https://i.imgur.com/MjsHxJo.png)
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[RAG Playground] Quest 4: Hybrid Search로 검색 품질 끌어올리기
BM25 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 Hybrid Search 구현기 — Naive RAG의 한계를 정면 돌파합니다
![[RAG Playground] Quest 5: Re-ranker 도입으로 검색 품질 한 단계 더](https://i.imgur.com/Zx0MecU.png)
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[RAG Playground] Quest 5: Re-ranker 도입으로 검색 품질 한 단계 더
Hybrid Search로 후보를 뽑고, Re-ranker로 다시 정렬하는 2단계 파이프라인 구축기
![[RAG Playground] Quest 6: Query Rewriting으로 검색 질의 똑똑하게 바꾸기](https://i.imgur.com/mFYNkMo.png)
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[RAG Playground] Quest 6: Query Rewriting으로 검색 질의 똑똑하게 바꾸기
HyDE와 Multi-Query 기법으로 사용자 질의를 재작성해 검색 품질을 향상시키는 실험기
![[RAG Playground] Quest 7: Agentic RAG으로 검색 전략을 스스로 고르게 만들기](https://i.imgur.com/ACdyaZq.png)
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[RAG Playground] Quest 7: Agentic RAG으로 검색 전략을 스스로 고르게 만들기
질의 분석, 멀티 소스 라우팅, relevance 기반 fallback까지 넣어 Agentic RAG 실행 루프를 만든 기록
![[RAG Playground] 에필로그: Naive RAG에서 Agentic RAG까지](https://i.imgur.com/EfHoSgq.png)
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[RAG Playground] 에필로그: Naive RAG에서 Agentic RAG까지
공공데이터로 RAG 뚝딱거려보기 시리즈를 마무리하며 — 무엇을 만들었고, 무엇을 배웠는지
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읽어주셔서 고맙습니다.