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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3 편
프로덕션 RAG 패턴 — 순진한 RAG가 실패하는 이유와 실제로 통하는 기법들
데모용 RAG는 30분이면 만들지만, 프로덕션에서 조용히 무너지는 지점은 대부분 생성이 아니라 검색입니다. 청킹, 임베딩과 하이브리드 검색(BM25 + 벡터), 리랭킹, 컨텍스추얼 리트리벌, 쿼리 재작성, 그리고 평가를 각각 무엇이고·언제 도움이 되며·무엇을 대가로 치르는지 정리합니다. Anthropic의 컨텍스추얼 리트리벌 수치처럼 출처 있는 숫자만 인용하고, RAG가 마법이 아니라는 점과
2026-07-11 · 18 분 읽기 #ai#rag#llm#retrieval#embeddingsAdvanced RAG 파이프라인 완전 가이드 2025: 청킹 전략, 리랭킹, 에이전틱 RAG, 평가
Advanced RAG의 모든 것! 문서 청킹 전략(Semantic/Recursive/Agentic), 리랭킹(Cohere/ColBERT/Cross-encoder), Query Transformation, 에이전틱 RAG(Self-RAG/CRAG), Multi-modal RAG, 평가(RAGAS/TruLens), 프로덕션 최적화.
2026-04-13 · 36 분 읽기 #rag#chunking#reranking#agentic-rag#evaluationRAG 파이프라인 고도화 전략: 청킹, 리랭킹, 하이브리드 검색 최적화
RAG 파이프라인의 검색 품질을 극대화하는 청킹 전략, 리랭킹 모델 적용, 하이브리드 검색 구현을 실전 코드와 벤치마크로 분석합니다.
2026-03-14 · 30 분 읽기 #chatbot#rag#chunking#reranking#hybrid-search