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서론: RAG가 “잘 작동한다”는 것을 어떻게 증명하는가 RAG 개선이 실제로 효과가 있는지 판단하려면 측정 기준이 필요하다. 지연이 줄었어도 답이 틀렸다면 개선이 아니고, 답이 맞아 보여도 컨텍스트와 무관한 내용을 생성했다면 할루시네이션이다. 각 실패 유형을 포착하는 지표가 따로 필요한 이유다. 1. RAG 평가의 세 축 1.1 Faithful...

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서론: 벡터 검색만으로는 충분하지 않은 경우 벡터 검색은 의미적 유사성이 뛰어나지만, 정확한 용어·제품명·코드 같은 정밀 일치에서는 키워드 검색이 더 정확할 수 있다. 두 방식은 서로 다른 유형의 질의를 잘 처리한다. 하이브리드 검색은 두 방식을 결합해 더 넓은 질의 유형을 커버한다. 1. 키워드 검색: BM25 TF-IDF 기반의 통계적 키워...

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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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