# MNC Verified RAG Chain Single Turn
### 예시 워크플로우
* MNC Verified RAG Chain Single Turn 노드를 활용하 RAG 워크플로우를 만들었습니다.
* Chat Model : LLM 서빙을 연결합니다.
* Vector Store Retriever : 벡터 DB 및 검색기 노드를 연결합니다.
* Input Moderation : 모더레이션 노드를 연결합니다.
* FAQ Retriever : 검색된 결과가 존재하면 LLM을 거치지 않고 FAQ Answer Key 에 설정된 key의 value 내용을 출력합니다.
* Max Context Character : 프롬프트 {context}에 포함될 최대 캐릭터 숫자입니다. 초과할 경우 초과하기 전까지 뒤에서 부터 1개씩 검색 된 컨텐츠를 제거합니다.
* Return Source Documents : 답변 결과로 검색 결과 청크를 전달할 것인지를 선택합니다.
* FAQ Answer Key : FAQ Retriever 로 부터 검색된 결과가 존재할 경우 출력할 text의 key 값입니다. 딥서핑 노드의 기본 값은 "pageContent" 입니다.
* Additional Parameters : 프롬프트를 설정 합니다.
* Output : 다른 chain에 전달할것인지, 워크플로우 출력으로 사용할 것인지 선택합니다.
* Verified RAG Chain 은 질문 / 답변을 미리 검증 된 상태로 준비되어있을때 활용 가능합니다.
* FAQ나 자주 틀리는 질의응답, 틀렸을때 위험이 큰 질의응답 등을 개선하기 위해 자주 사용 됩니다.
### 임계값 설정
* Similarity Score Threshold Retriever : 질문과 유사도가 설정값 보다 높을때 검색 결과를 리턴합니다.
* DeepSearfing: 하단의 Output은 `Weaviate Vector Store` 로 연결하려는 노드에 맞춰 변경이 필요합니다.
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://genos-docs.gitbook.io/default/v1.8.5/flowise-nodes/components/mnc-verified-rag-chain-single-turn.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.