안녕하세요! 오늘은 최근 AI 업계의 화두인 RAG(검색 증강 생성) 기술을 구글의 제미나이(Gemini) 모델에 적용하는 방법에 대해 이야기해보려 합니다."내 컴퓨터에 있는 문서 내용을 토대로 AI가 답변해 줄 수는 없을까?" 이런 고민 해보신 적 있으시죠? 그게 바로 RAG입니다.오늘은 제미나이에 RAG를 적용하는 **두 가지 방법(가장 쉬운 방법 vs 개발자 방법)**을 정리해 드립니다. 1. 방법 ①: 코딩 없이 '긴 문맥(Long Context)' 활용하기추천 대상: 개발 지식이 없거나, 분석할 문서 양이 책 몇 권 분량(PDF, 엑셀 등)일 때제미나이 1.5 Pro 모델은 무려 100만~200만 토큰이라는 어마어마한 양의 정보를 한 번에 기억할 수 있습니다. 굳이 복잡한 RAG 시스템을 구축하..
