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기업용 챗봇 RAG 인포그래픽

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작성자 바이브입니다만
작성일 12.12 13:21
47 조회
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AI 도구 google ai studio
프롬프트 [이미지 생성 프롬프트]
주제: 학술 컨퍼런스용 RAG 기반 기업용 챗봇 프로세스 인포그래픽
스타일: 플랫 디자인, 테크니컬 일러스트레이션, 미니멀리즘
[전체 스타일 가이드]
화풍: 복잡한 장식이 배제된 깔끔한 '2D 플랫 벡터 그래픽' 스타일.
배경: 완전한 흰색 (Clean White).
색상 팔레트: 신뢰감을 주는 '네이비 블루(#000080)'를 메인으로, '쿨 그레이', '차콜'을 서브로 사용. 중요한 포인트(데이터 연결 등)에만 절제된 '스카이 블루' 사용.
레이아웃: 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되는 명확한 5단계 선형 프로세스.
분위기: 공학 논문에 삽입되는 세련되고 지적인 다이어그램 느낌. 그림자나 3D 입체 효과 금지.
[단계별 상세 묘사 (왼쪽 → 오른쪽 순서)]
사용자 질문 & 임베딩 (User Query & Embedding):
시각화: 왼쪽 시작점. 사용자 아이콘과 말풍선 안에 **'Input: 사내 규정 문의'**라는 텍스트가 산세리프 폰트로 적혀 있음.
변환: 이 말풍선이 수학적인 **'벡터 행렬(숫자가 적힌 격자 무늬 상자)'**로 변환되는 과정을 화살표로 연결. (텍스트가 데이터로 변하는 모습)
벡터 데이터베이스 검색 (Vector Search):
시각화: (기존 노이즈 패턴 대신) 직사각형 프레임 안에 수많은 점과 문서 아이콘들이 정렬된 '데이터베이스 그리드' 모습.
동작: 입력된 벡터와 유사한 데이터 포인트(문서)들이 네이비 블루 색상으로 하이라이트(Highlight) 되어 있음.
라벨: 하단에 **'Vector DB Retrieval'**이라고 표기.
프롬프트 최적화 (Context Augmentation):
시각화: (기존 디노이징 과정 대신) 1단계의 '질문 벡터'와 2단계에서 찾은 '문서 데이터'가 하나의 깔끔한 '문서 템플릿' 안으로 합쳐지는 모습.
아이콘: 깔때기(Filter) 아이콘이나 병합(Merge) 아이콘을 사용하여, 질문과 참고 자료가 결합되어 LLM에 들어갈 준비가 된 상태를

excalidraw로 업무시 필요한  FLOW 차트나 아키텍처를 그리는데. 이번에는 Google nano banana로 제작해봤습니다.

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