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리서치 & 인텔

PublicClaude 서브에이전트

Pinecone RAG

대부분의 RAG 데모는 모델이 문서가 아닌 학습된 기억으로 대답하기 전까지는 멀쩡해 보입니다. 이 기본 구성은 그런 문제를 방지합니다.

sonnet3일PineconeOpenAILangChainPython
ClaudeClaude
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왜 이 서브에이전트인가

대부분의 RAG 데모는 모델이 문서가 아닌 학습된 기억으로 대답하기 전까지는 멀쩡해 보입니다. 이 기본 구성은 그런 문제를 방지합니다.

문서는 청크로 나뉘어 Pinecone 네임스페이스에 임베딩되며, 각 질문은 가장 가까운 청크를 가져와 모델이 해당 청크만으로 답변합니다. 모든 답변은 사용한 청크를 인용하며, 관련 내용이 없으면 지어내지 않고 없다고 알려줍니다. 확장 가능한 깔끔한 출발점입니다.

작동 방식

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

샘플 출력

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

Answer questions from Pinecone-retrieved chunks only, citing the chunk IDs used and refusing when context is missing.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.