RAG 구성은 어떤 순서로 비교하면 좋나요?
먼저 단계 필터로 범위를 좁히고, 라이선스와 난이도로 후보를 정리하는 방식이 효율적입니다.
애플리케이션 팀을 위한 문서 인덱싱 및 RAG 워크플로우 구성 도구입니다.
검색, 도구 사용, 다단계 체인을 조합해 구성할 수 있는 프레임워크입니다.
엔터프라이즈 검색 및 RAG 시스템을 위한 파이프라인 중심 스택입니다.
운영 부담을 낮춘 프로덕션 검색 중심의 관리형 벡터 데이터베이스입니다.
하이브리드 검색과 유연한 스키마 옵션을 제공하는 벡터 데이터베이스입니다.
페이로드 필터링을 지원하는 고성능 벡터 검색 엔진입니다.
다양한 파일 형식에 대해 문서 파싱과 청크 전처리를 지원합니다.
커넥터 기반 수집으로 소스 시스템 데이터를 RAG 파이프라인에 동기화합니다.
신뢰성, 문맥 정밀도, 재현율 중심의 RAG 평가 도구입니다.
LLM 앱을 위한 트레이싱, 디버깅, 데이터셋 기반 평가를 제공합니다.
임베딩, 프롬프트, 검색 품질을 위한 오픈소스 관측 도구입니다.
먼저 단계 필터로 범위를 좁히고, 라이선스와 난이도로 후보를 정리하는 방식이 효율적입니다.
팀의 MLOps 역량이 충분하면 오픈소스, 빠른 출시와 운영 단순성이 우선이면 매니지드를 먼저 검토하는 것이 일반적입니다.
후보를 2~3개로 줄인 뒤, 실제 데이터셋 기준으로 검색 정확도와 운영 비용을 함께 검증하는 파일럿을 진행하세요.
연관 도구와 콘텐츠를 이어서 살펴보세요.