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서론: 프로토타입에서 프로덕션으로 RAG 시스템을 개발하는 것과 운영하는 것은 완전히 다른 문제다. 로컬에서는 잘 되는데, 프로덕션에서는 느리다: 동시 요청이 10개만 넘어도 타임아웃이 발생한다. 비용이 예상의 10배: 임베딩 API 호출을 잘못 설계해서 불필요한 비용이 발생한다. 품질 저하를 모른다: 새로운 문서가 추가되면서 검색 정...

서론: 벡터 검색의 한계 순수 벡터 검색(Semantic Search)은 강력하지만, 놓치는 것이 있다. 키워드 매칭 실패: “GPT-4”를 검색할 때, “GPT-4”가 정확히 포함된 문서를 찾아야 하는데 의미적으로 유사한 “LLM” 문서가 상위에 올라올 수 있다. 희귀 용어 처리 부족: “PostgreSQL 15의 pg_stat_stat...

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서론: 벡터 검색의 숨겨진 복잡성 많은 개발자가 벡터 데이터베이스를 “그냥 코사인 유사도를 빠르게 계산하는 도구”로 생각한다. 하지만 프로덕션에서는 훨씬 더 많은 고려사항이 있다. 정확도 vs 속도: 완전 탐색(Brute Force)은 정확하지만 느리고, 근사 탐색(ANN)은 빠르지만 결과를 놓칠 수 있다. 메모리 vs 디스크: 모든 벡터...

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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...