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[실습] ElasticSearch 기반 VectorStore로 변경하기

✅ 1. application.yaml 수정 app: rag: documents-location-pattern: classpath:spring-ai-llm.pdf etl: pipeline: init: true cli:

✅ 1. application.yaml 수정 app: rag: documents-location-pattern: classpath:spring-ai-llm.pdf cli: enabled: true ✅ 2. chatConfig 수정

✅ 1. Spring AI에서 RAG를 구현하는 방법 Spring AI는 RAG 구현을 위해 프롬프트를 가로채고 조작하는 Advisor패턴을 적극적으로 사용함 실무에서는 목적에 따라 크게 두 가지 Advisor를 선택해서 사용함 ✅ 2. 실무에서 사용

✅ 1. 실무에서 사용하는 두 가지 Advisor QuestionAnswerAdvisor RetrievalAugmentationAdvisor ** ✅ 2. 의존성 추가 implementation("org.springframework.ai:spring-

✅ 1. Controller 소스 코드 변경 RagChatController.java package com.jscode.chat.controller; @RestController @RequestMapping("/rag") public class Ra

✅ 1. 의존성 추가 // vector store implementation("org.springframework.ai:spring-ai-vector-store:2.0.0-M6") // tika Reader implementation("org.spri

✅ 1. Extract 구현 application.yaml app: rag: documents-location-pattern: classpath:spring-ai-llm.pdf RagConfig.java package com.jscode.c

✅ 1. Spring AI Vector Store API란? 백엔드 개발을 하다 보면 관계형 DB(RDBMS)로 MySQL을 쓰다가 Oracle로 바꾸면 쿼리와 코드를 대대적으로 수정해야 했던 경험이 있을 것이다. Spring AI Vector Sto

✅ 1. Zero-Shot Prompting (제로샷 프롬프팅) 사전 정보나 예시 없이 AI에게 곧바로 질문을 던지는 가장 기본적인 방식 @AiService public interface QAService { @Prompt("이탈리아의 수도는