RAG 구현 도우미

무엇을 해주나

• 요구사항(운영 확장성/오픈소스/로컬 개발/하이브리드 검색)에 맞는 벡터 데이터베이스 선택을 표로 안내합니다(Pinecone, Milvus, Weaviate, Qdrant, Chroma, FAISS).
• 범용·경량·다국어·고성능 용도별 임베딩 모델을 추천합니다.
• 문서 로드 → 전처리 → 청킹 → 임베딩 → 벡터 저장의 파이프라인 6단계를 실행 순서로 제시하고, 각 단계에 검증 코드와 재시도(retry) 처리 예시를 포함합니다.
• Dense/Hybrid/메타데이터 필터링/리랭킹 등 검색 전략 선택 기준과 precision@k, recall@k, MRR 같은 평가 지표를 제시합니다.
• 청크 크기 500~1000 토큰, 10~20% 오버랩 등 실무 베스트 프랙티스와 자격증명 하드코딩 금지·프롬프트 인젝션 방어 등 보안 주의사항을 명시합니다.

이런 분께 추천

• 사내 문서 Q&A 챗봇이나 문서 검색 서비스를 만들려는 백엔드/AI 엔지니어
• Java + LangChain4j 스택으로 RAG를 구현하려는 개발자 (예시 코드가 Java 기준)
• RAG 품질(환각 감소, 검색 정확도)을 개선하고 싶은 팀

활용 예시

1. /docs 폴더의 사내 규정 문서를 인메모리 벡터 스토어에 적재하고 "재택근무 정책이 뭐야?"에 답하는 어시스턴트 만들기
2. category=technical 메타데이터 필터와 minScore 0.7을 적용해 기술 문서만 검색하는 리트리버 구성
3. 웹 문서 스토어와 내부 문서 스토어를 동시에 조회한 뒤 리랭커로 상위 5개만 남기는 멀티소스 RAG 파이프라인 구성

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/HEAD/plugins/developer-kit-ai/skills/rag/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 giuseppe-trisciuoglio/developer-kit 의 plugins/developer-kit-ai/skills/rag 폴더를 내 ~/.claude/skills/rag/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.