2025.12.24 / JUN
RAG Studio는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 핵심 동작 과정을 Chunking (청킹, 분할) → Embedding (임베딩, 벡터화) → Retrieval (리트리벌, 인출) → Answer Generation 단계별로 직접 체험할 수 있는 교육용 웹 애플리케이션입니다.
👉 앱 데모 바로가기
https://nxp-rag-studio.vercel.app/
TXT, PDF, MD 파일을 업로드하면 문서가 어떻게 쪼개지고, 벡터로 변환되며,
질문 시 어떤 근거 문서가 선택되어 답변이 생성되는지를 시각적으로 확인할 수 있으며, 특히 Chunk 크기와 overlap을 조절하면서 “왜 RAG 성능이 달라지는지”를 실습으로 이해할 수 있습니다.
RAG Studio 이용 방법
1. 청킹, 임베딩할 텍스트, PDF, MD 파일 업로드
2. 청킹 (AI 처리 최적화를 위해 텍스트 분할)
3. 임베딩 (다차원 공간 입력위한 좌표형 수치화 >> 벡터화)
4. 벡터 데이터에서 연관 정보 인출
작업 마무리: 문서에 대한 RAG 보고서 생성 및 다운로드
주요 사용자
RAG Studio는
- RAG 개념을 설명해야 하는 강사
- LLM 서비스 구조를 이해하려는 기획자
- RAG 입문 개발자 교육
에 최적화된 구조로 설계됐습니다.
최신 AI에 포함된 RAG 기능을 단순히 쓰는 단계를 넘어, RAG의 작동 원리와 벡터 데이터 등을 이해하고 설계하고 싶은 사용자에게 RAG Studio는 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
👉 앱 데모 바로가기
https://nxp-rag-studio.vercel.app/
🔖 키워드
RAG, Retrieval Augmented Generation, LLM 교육, RAG 실습, Chunking, Embedding, Vector Search, AI 교육, 넥스트플랫폼
