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# Mastra의 RAG(검색 증강 생성)

Mastra의 RAG는 자체 데이터 소스의 관련 컨텍스트를 통합하여 정확도를 높이고 실제 정보에 대한 응답을 기반으로 LLM 출력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

Mastra의 RAG 시스템은 다음을 제공합니다.

- 문서 처리 및 삽입을 위한 표준화된 API
- 여러 벡터 저장소 지원
- 최적의 검색을 위한 청킹 및 임베딩 전략
- 임베딩 및 검색 성능 추적을 위한 관찰성

## 예

RAG를 구현하려면 문서를 청크로 처리하고 임베딩을 생성하고 이를 벡터 데이터베이스에 저장한 다음 쿼리 시 관련 컨텍스트를 검색합니다.

```ts
import { embedMany } from 'ai'
import { PgVector } from '@mastra/pg'
import { MDocument } from '@mastra/rag'
import { z } from 'zod'

// 1. Initialize document
const doc = MDocument.fromText(`Your document text here...`)

// 2. Create chunks
const chunks = await doc.chunk({
  strategy: 'recursive',
  size: 512,
  overlap: 50,
})

// 3. Generate embeddings; we need to pass the text of each chunk
import { ModelRouterEmbeddingModel } from '@mastra/core/llm'

const { embeddings } = await embedMany({
  values: chunks.map(chunk => chunk.text),
  model: new ModelRouterEmbeddingModel('openai/text-embedding-3-small'),
})

// 4. Store in vector database
const pgVector = new PgVector({
  id: 'pg-vector',
  connectionString: process.env.POSTGRES_CONNECTION_STRING,
})
await pgVector.upsert({
  indexName: 'embeddings',
  vectors: embeddings,
}) // using an index name of 'embeddings'

// 5. Query similar chunks
const results = await pgVector.query({
  indexName: 'embeddings',
  queryVector: queryVector,
  topK: 3,
}) // queryVector is the embedding of the query

console.log('Similar chunks:', results)
```

이 예에서는 필수 사항을 보여줍니다. 문서를 초기화하고 청크를 생성한 다음 유사한 콘텐츠를 쿼리하기 전에 임베딩을 생성하고 저장합니다.

## 문서 처리

RAG의 핵심 구성 요소는 문서 처리입니다. 문서는 여러 전략(재귀, 슬라이딩 윈도우 등)을 사용하여 청크로 나누고 메타데이터로 보강할 수 있습니다. [청킹 및 임베딩 문서](https://mastra.zisheng.pro/ko/guides/rag/chunking-and-embedding)를 참조하세요.

## 벡터 저장

Mastra는 지속성 및 유사성 검색 내장을 위해 pgVector, OracleDB, Pinecone, Qdrant 및 MongoDB를 포함한 여러 벡터 저장소를 지원합니다. 참조[vector database doc](https://mastra.zisheng.pro/ko/guides/rag/vector-databases).

## 더 많은 리소스

- [생각의 사슬 RAG 예](https://github.com/mastra-ai/mastra/tree/main/examples/basics/rag/cot-rag)