LLM - 검색 증강 생성 (RAG) - LINE, 벡터 DB와 에이전트 스킬

 

https://techblog.lycorp.co.jp/ko/building-rag-system-with-vector-db-and-agent-skills

2026.5.7 
[ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기]

이 글은 LY Corporation에서 진행된 사내 기술 워크숍의 내용을 요약한 것으로, 개발자들이 방대한 양의 기술 문서를 효율적으로 탐색할 수 있도록 돕는 RAG(검색 증강 생성) 시스템 구축 방법을 소개합니다. 저자는 오픈소스 벡터 데이터베이스인 ChromaDB와 AI 에이전트의 기능을 확장하는 에이전트 스킬을 결합하여, 단순한 키워드 검색을 넘어 자연어로 전문 지식을 찾아내는 과정을 상세히 설명합니다. 특히 Swift Evolution 문서를 활용한 실습 사례를 통해 AI가 복잡한 데이터 구조를 이해하고 개발자 경험(DX)을 향상시키는 구체적인 메커니즘을 보여줍니다. 결과적으로 이 텍스트는 AI 에이전트가 스스로 필요한 정보를 검색하고 이를 코드 생성이나 리뷰에 활용함으로써 업무 효율성을 극대화할 수 있다는 가능성을 제시하며 마무리됩니다.