[벨루가 X 테디노트] 벨루가 멀티 RAG 아키텍처: LangGraph 활용 파이프라인?

벨루가 서비스를 만들고 계신 이상연 대표님과 박진훈 개발 리드님을 모시고 RAG 아키텍쳐에 대해 공유해 주시기로 하였습니다.
벨루가는 어떻게 RAG 파이프라인을 만들고 있는 궁금하신 분들의 많은 참여 부탁 드립니다!

✅ 벨루가 App:
https://veluga.io/

✅ 라이브에서 다룰 내용(Q&A)
- 벨루가 소개 (이미지 에디터 부터 대화형 AI 서비스 만들기까지) + 핫한 최신 벨루가 업데이트
- Cosine / Euclidean / Dot Product + 차원 수 이해하기
- 벡터 기반 Retriever로 80% 정답율 보장하는 RAG 파이프라인 (벨루가 기본 RAG 파이프라인)
- 벨루가 멀티 RAG 아키텍처 전략

⭐️ LangGraph 기반 처리 파이프라인
- 사례) 청킹 방법 별 평가
- 사례) 법령 청크 전략
- Veluga Agentic RAG (기본 골격) 설계
- 100% 온프레미스에서의 RAG
- 뛰어난 한글 임베딩 모델의 필요성

🙇‍♂️ 연사님을 소개합니다.
이상연
- 게임 산업 출신 : 미니파이터 / 드래곤네스트 개발 (PM/PD) 출신
- 스타트업 / 중견 / 대기업 등 IT 기반의 사업 및 개발 경험
- 벨루가 대표 / 강의 + 컨설팅
- 유학파 고교 / 대학 해외 졸업 / 서강대 MIS 석사

박진훈
- 스타트업 / 중견 서비스 기반의 개발 경험
- 벨루가 리드 시스템 개발 담당

💬 연락할 수 있는 곳.
- 이메일: veluga.app@veluga.io
- 카카오톡: https://open.kakao.com/o/gmyuhOuf
- 벨루가 서비스: https://veluga.app/
- 벨루가 가이드 + 블로그: https://slashpage.com/velugadoc

🔥 벨루가 서비스 설문 이벤트 🔥
- 설문: AI Expo 초대권

🔥 인재 채용 🔥
- https://slashpage.com/velugahr

#테디노트라이브
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📍 "테디노트의 RAG 비법노트" 랭체인 강의: https://fastcampus.co.kr/data_online_teddy
📘 랭체인 한국어 튜토리얼(무료 전자책): https://wikidocs.net/book/14314
📝 테디노트(깃헙 블로그) : https://teddylee777.github.io
💻 GitHub 소스코드 저장소: https://github.com/teddylee777