#RAG 구축 파이프라인 관련 아티클

Gemini Embedding 004 다국어 시맨틱 벡터 검색 및 RAG 파이프라인 구축 가이드

MTEB 벤치마크 최고 수준의 텍스트 유사도를 달성한 구글 768차원 다국어 임베딩 모델을 파이썬과 벡터 데이터베이스에 연동하여 고정밀 사내 RAG 시스템을 구축하는 방법입니다.