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웹 리서치 RAG: 공개 웹 문서 추출·청킹·Semantic Search를 MCP로 제공하기

AI 에이전트에게 지식을 주는 방법은 하나가 아닙니다. 사내 회의 녹취를 검색 가능한 지식으로 만드는 파이프라인은 이전 글에서 다뤘습니다(회의 오디오 → RAG). 이 글은 성격이 전혀 다른 지식원, 즉 공개 웹 문서를 대상으로 한 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 다룹니다.이 글은 구현 회고가 아니라 설계 가이드입니다. 아래에 나오는 코드는 대부분 개념을 보여주기 위한 개념 코드이며, 특정 버전·실행 환경에서 측정한 검색 품질·성능 수치를 제시하지는 않습니다. 대신 "공개 웹을 지식원으로 붙일 때 무엇을 어떻게 결정해야 하는가"에 대한 설계 지침에 집중합니다.제안하는 파이프라인의 골격은 이렇습니다. 공개 웹 페이지를 수집(Crawl)하고, 본문을 추출..

RAG · LLM 시스템 2026.07.30
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Spring Security, spring boot, tool calling, mcp, Private API, Secure coding, MCP 보안, SDK 설계, embedding, STT, faster-whisper, ai 도입, ai agent, Production Readiness, 엔터프라이즈 아키텍처, owasp top 10, 기업 AI Agent, Rag, AI Agent 보안, java,

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