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MTEB 벤치마크 최고 수준의 텍스트 유사도를 달성한 구글 768차원 다국어 임베딩 모델을 파이썬과 벡터 데이터베이스에 연동하여 고정밀 사내 RAG 시스템을 구축하는 방법입니다.
가장 가볍고 빠른 오픈소스 임베딩 벡터 데이터베이스 ChromaDB 크로마의 로컬 설치법, 파이썬 코드로 컬렉션을 생성하고 문서를 유사도 검색하는 RAG 백엔드 구현법을 설명합니다.
