Build a RAG application with Runware and LangChain

Runware와 LangChain을 사용한 RAG 애플리케이션 구축 튜토리얼.

이 튜토리얼은 Retrieval-Augmented Generation(RAG)을 사용하여 LLM의 응답을 문서와 연결하는 방법을 설명합니다. Runware는 특화된 인퍼런스 인프라에서 생성 처리를 담당하며, LangChain은 인덱싱과 검색 레이어를 처리합니다. RAG는 사용자 쿼리에 대한 관련 문서를 검색하여 최신 정보를 모델이 사용할 수 있도록 합니다. 이 가이드는 RAG 패턴을 이해하고 최적화하는 데 유용한 팁을 제공합니다.

A tutorial on building a RAG application using Runware and LangChain.

This tutorial explains how to use Retrieval-Augmented Generation (RAG) to connect LLM responses with documents. Runware handles generation on purpose-built inference infrastructure, while LangChain manages the indexing and retrieval layer. RAG retrieves relevant documents at query time to ensure models use up-to-date information. The guide provides useful tips for optimizing RAG patterns.