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서론: 임베딩이 바뀌면 인덱스 전체를 다시 만들어야 한다 임베딩 모델은 RAG 시스템에서 교체 비용이 가장 큰 컴포넌트다. 모델을 바꾸면 기존 벡터와 호환되지 않아 인덱스를 전면 재구축해야 한다. 처음에 올바른 모델을 선택하는 것이 중요한 이유다. 1. 임베딩 모델 선택 기준 1.1 도메인 적합성 범용 모델은 일반 텍스트에 강하지만 법률·의료·...

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서론: 청킹은 RAG 품질의 출발점이다 RAG에서 검색 품질이 낮다면 임베딩 모델이나 벡터 DB보다 먼저 청킹 전략을 의심해야 한다. 청크가 너무 크면 검색 노이즈가 증가하고, 너무 작으면 문맥이 잘려 모델이 정확한 답을 생성하지 못한다. 청킹은 단순한 텍스트 분할이 아니라 “모델이 답을 만들 때 필요한 정보를 어떤 단위로 전달할 것인가”의 설계 ...

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이 글은 GeekNews - 개발/기술/스타트업 뉴스 서비스 블로그에 게시된 글을 자동으로 가져온 것입니다. 더 자세한 내용과 원문은 아래 링크를 참고해 주세요. ➡️ 원문 보러 가기 원문 요약 AI 컴퓨트 확보가 경쟁의 핵심 자원으로 커지는 가운데, Google은 Anthropic에 현금과 인프라를 묶어 최대 400억 달러를 투입할 계획임...

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