RAG

Retrieval-Augmented Generation(RAG) API입니다. 벡터 컬렉션 관리, 문서 수집, RAG 기반 질의응답 기능을 제공합니다.

엔드포인트

POST /api/v1/rag/collections

설명: 새 벡터 컬렉션을 생성합니다.

요청 본문:

필드	타입	필수	설명
name	string	Y	컬렉션 이름
dimension	int	N	벡터 차원
distance_metric	string	N	거리 메트릭 (cosine, l2 등)

GET /api/v1/rag/collections

설명: 벡터 컬렉션 목록을 반환합니다.

POST /api/v1/rag/ingest

설명: 문서를 벡터화하여 컬렉션에 수집합니다.

요청 본문:

필드	타입	필수	설명
collection	string	Y	대상 컬렉션
documents	array	Y	문서 목록

POST /api/v1/rag/query

설명: RAG 기반 질의를 수행합니다. 관련 문서를 검색하고 LLM으로 답변을 생성합니다.

요청 본문:

필드	타입	필수	설명
question	string	Y	질문
collection	string	Y	검색 대상 컬렉션
top_k	int	N	검색 결과 수 (기본: 5)

인증

JWT Bearer 토큰이 필요합니다.

에러 코드

코드	설명
400	잘못된 컬렉션 이름 또는 문서 형식
404	컬렉션을 찾을 수 없음
500	벡터 DB 또는 LLM 호출 실패