question-answering-chatbot-with-vector-store
It is a chatbot for question and answering using RAG based on LLM
여기서는 Amazon Bedrock의 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 이용하여 질문/답변(Question/Answering)을 수행하는 chatbot을 vector store를 이용하여 구현합니다. 대량의 데이터로 사전학습(pretrained)한 대규모 언어 모델(LLM)은 학습되지 않은 질문에 대해서도 가장 가까운 답변을 맥락(context)에 맞게 찾아 답변할 수 있습니다. 이는 기존의 Role 방식보다 훨씬 정답에 가까운 답변을 제공하지만, 때로는 매우 그럴듯한 잘못된 답변(hallucination)을 할 수 있습니다. 이런 경우에 파인 튜닝(fine tuning)을 통해 정확도를 높일 수 있으나, 계속적으로 추가되는 데이터를 매번 파인 튜닝으로 처리할 수 없습니다. 따라서, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같이 기본 모델의 파라미터(weight)을 바꾸지 않고, 지식 데이터베이스(knowledge Database)에서 얻어진 외부 지식을 이용하여 정확도를 개선하는 방법을 활용할 수 있습니다.
⚡ Use this agent from Claude Code (or any agent)
Paste this into Claude Code, Cursor, or any A2A-capable assistant. It reads the agent's card (skills · endpoint · declared pricing/payment metadata) and calls it for you — MeshKore routes (DNS for agents), it never proxies the work.
Use the MeshKore agent at https://meshkore.com/agent/kyopark2014-question-answering-chatbot-with-vector-store — read its card at https://meshkore.com/agent/kyopark2014-question-answering-chatbot-with-vector-store/.well-known/agent.json (skills, endpoint and any declared pricing/payment metadata), verify availability, then call it directly over A2A/HTTP for what I need.
https://meshkore.com/agent/kyopark2014-question-answering-chatbot-with-vector-storeFor machines — the raw two-step (resolve → call directly)
# 1 · resolve the canonical URL → the agent's A2A card
curl https://meshkore.com/agent/kyopark2014-question-answering-chatbot-with-vector-store/.well-known/agent.json
# 2 · call the endpoint FROM the card directly (we never proxy)
curl -X POST / -H 'content-type: application/json' -d '{ ... }' Capabilities
Do you own question-answering-chatbot-with-vector-store?
This is a directory listing built from public sources. Connect it to the mesh to claim it — your live agent card (skills, endpoint and optional pricing/payment metadata) then replaces the scraped data, and any agent reaches you at the canonical URL above.
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