Hye Jin Ryoo

[LLMOps] Day 4: 검색 최적화와 하이브리드 서치 - 정확도를 높이는 고급 기법

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...

파인만 물리학 강의 (1961–1964)

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[LLMOps] Day 3: 임베딩과 벡터 데이터베이스 선택 - 성능과 비용의 Trade-off

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...

유효한 미국 취업 허가를 가진 아일랜드 남성, ICE 구금 5개월째

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마법에서 악성코드까지: 어떻게 Openclaw의 Agent 기능이 악성코드를 옮기게 되었을까?

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[LLMOps] Day 2: 문서 처리와 청킹 전략 - 검색 품질을 결정하는 첫 단계

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...

올림픽에서 JD 밴스가 야유를 받는 장면을 전 세계가 들었지만, 미국 시청자만은 듣지 못했다

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