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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...

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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서론: LLM의 한계와 RAG의 등장 대규모 언어 모델(LLM)은 강력하지만, 근본적인 한계가 있다. 지식의 고정성: 학습 데이터의 시점에서 지식이 고정되어, 최신 정보를 알지 못한다. 환각(Hallucination): 모르는 내용을 그럴듯하게 지어낸다. 도메인 지식 부족: 기업 내부 문서나 특정 도메인의 전문 지식을 학습하지 못했다....

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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 자전거 정비와 구조 전반을 다루는 기술 자료와 용어집을 제공하는 웹사이트 브레이크, 기어, 프레임, 휠, 고정기어, 투어링, 수리 팁 등 세부 주제...