RAG

RAG란?

RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 에이전트가 문서를 사용하여 질문에 답할 수 있게 합니다. Schift가 전체 파이프라인을 처리합니다:

PDF/DOCX/TXT 업로드 -> OCR -> 청킹 -> 임베딩 -> 벡터 인덱스
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                        질의 -> 임베딩 -> 검색 -> 리랭킹 -> 컨텍스트

문서를 업로드하면 Schift가 처리하고, 에이전트가 검색하고 답변합니다.

설정

import { Schift, RAG } from "@schift-io/sdk";

const schift = new Schift({ apiKey: "sch_..." });
const rag = new RAG({ bucket: "my-docs", topK: 5 }, schift.transport);

옵션	타입	기본값	설명
bucket	string	필수	Schift 버킷 ID
topK	number	7	검색당 결과 수

검색

const results = await rag.search("How do I reset my password?");

for (const r of results) {
  console.log(r.text);   // 매칭된 구절
  console.log(r.score);  // 관련성 점수 (0-1)
  console.log(r.metadata); // 문서 메타데이터
}

채팅 (검색 + LLM 답변)

const response = await rag.chat("How do I reset my password?");

console.log(response.answer);  // LLM이 생성한 답변
console.log(response.sources); // 사용된 소스 구절

Agent와 함께 RAG 사용

RAG 인스턴스를 Agent에 전달하세요. rag_search라는 이름의 도구로 자동 등록됩니다.

const agent = new Agent({
  name: "Support Bot",
  instructions: "Answer questions using the knowledge base.",
  rag,
  model: "gpt-4o-mini",
  transport: schift.transport,
});

const result = await agent.run("How do I reset my password?");

에이전트는 문서에서 정보가 필요할 때 rag_search를 호출합니다.

문서 업로드

Schift 대시보드 또는 API를 통해 문서를 업로드합니다:

// Schift 클라이언트를 통해
await schift.db.upload("my-docs", file);

지원 형식: PDF, DOCX, TXT, MD, HTML. Schift가 스캔 문서에 자동으로 OCR을 실행합니다.

Public Buckets

Schift가 운영하는 공용 데이터셋을 문서 업로드 없이 바로 검색할 수 있습니다:

const rag = new RAG({ bucket: "public--korean-law" }, schift.transport);
const results = await rag.search("개인정보보호법 동의 철회");

Public Buckets 가이드에서 전체 목록과 상세 내용을 확인하세요.

커스텀 도구 이름

다른 도구 이름이 필요한 경우 (예: 여러 RAG 소스):

const legalDocs = new RAG({ bucket: "legal" }, schift.transport);
const supportDocs = new RAG({ bucket: "support" }, schift.transport);

const agent = new Agent({
  tools: [
    legalDocs.asTool("search_legal_docs"),
    supportDocs.asTool("search_support_docs"),
  ],
  ...
});