이 글은 Node.js와 Llama Stack을 활용해 RAG(검색 기반 생성, Retrieval-Augmented Generation)를 구현하는 방법을 소개합니다. RAG는 사용자의 질문에 가장 적절한 답변을 제공하기 위해 관련 문서에서 컨텍스트를 검색 후, 이를 LLM(대형 언어 모델)에 추가해 답을 생성하는 방식입니다. 실습 예시에서는 Ollama 서버와 Llama Stack을 연동하고, 벡터 데이터베이스에 Node.js Reference Architecture 문서를 임베딩해 저장합니다. 이후 사용자의 질문에 대해 가장 관련 있는 문서 조각을 검색해 프롬프트와 함께 모델에 전달하여 답변을 얻습니다. Llama Stack의 에이전트(Agent) 기능을 활용하면 코드가 더욱 단순해지지만, 모델에 따라 동작이 다를 수 있음을 언급합니다. RAG 구현을 통해 LLM의 응답 품질과 제어력을 높일 수 있음을 실습으로 보여줍니다.
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