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서론: “Garbage In, Garbage Out” RAG 시스템에서 가장 간과되기 쉬운 단계가 청킹(Chunking)이다. 많은 개발자가 LLM 선택이나 벡터 DB 성능에만 집중하지만, 실제로는 문서를 어떻게 분할하느냐가 검색 품질의 70%를 결정한다. 잘못된 청킹의 결과는 치명적이다. 너무 작은 청크: 문맥이 부족해서 검색 정확도가 떨...

서론: LLM의 한계와 RAG의 등장 대규모 언어 모델(LLM)은 강력하지만, 근본적인 한계가 있다. 지식의 고정성: 학습 데이터의 시점에서 지식이 고정되어, 최신 정보를 알지 못한다. 환각(Hallucination): 모르는 내용을 그럴듯하게 지어낸다. 도메인 지식 부족: 기업 내부 문서나 특정 도메인의 전문 지식을 학습하지 못했다....

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서론: “Two Language Problem”의 해결 데이터 과학과 엔지니어링 분야에는 오랜 딜레마가 있다. Python: 쉽고 생산성이 높지만, 반복문(Loop)과 연산 속도가 느리다. C/C++: 빠르지만, 코드를 작성하기 어렵고 메모리 관리가 위험하다(Segfault). 그래서 우리는 성능이 중요한 부분만 C로 짜서 Python...