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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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이 글은 토스 기술 블로그, 토스 테크 블로그에 게시된 글을 자동으로 가져온 것입니다. 더 자세한 내용과 원문은 아래 링크를 참고해 주세요. ➡️ 원문 보러 가기 원문 요약 열악한 보안 환경에서 출발하여 업계 최고 수준의 보안 체계를 구축하기까지, 토스페이먼츠가 걸어온 보안 여정을 공유합니다.

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...

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