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Published on
2026년 7월 11일
프로덕션 RAG 패턴 — 순진한 RAG가 실패하는 이유와 실제로 통하는 기법들
ai rag llm retrieval embeddings reranking
데모용 RAG는 30분이면 만들지만, 프로덕션에서 조용히 무너지는 지점은 대부분 생성이 아니라 검색입니다. 청킹, 임베딩과 하이브리드 검색(BM25 + 벡터), 리랭킹, 컨텍스추얼 리트리벌, 쿼리 재작성, 그리고 평가를 각각 무엇이고·언제 도움이 되며·무엇을 대가로 치르는지 정리합니다. Anthropic의 컨텍스추얼 리트리벌 수치처럼 출처 있는 숫자만 인용하고, RAG가 마법이 아니라는 점과 결국 자기 데이터로 평가해야 한다는 점을 솔직하게 짚습니다.
Published on
2026년 4월 13일
Advanced RAG 파이프라인 완전 가이드 2025: 청킹 전략, 리랭킹, 에이전틱 RAG, 평가
rag chunking reranking agentic-rag evaluation langchain llamaindex embedding llm 2026-04
Advanced RAG의 모든 것! 문서 청킹 전략(Semantic/Recursive/Agentic), 리랭킹(Cohere/ColBERT/Cross-encoder), Query Transformation, 에이전틱 RAG(Self-RAG/CRAG), Multi-modal RAG, 평가(RAGAS/TruLens), 프로덕션 최적화.
Published on
2026년 3월 14일
RAG 파이프라인 고도화 전략: 청킹, 리랭킹, 하이브리드 검색 최적화
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RAG 파이프라인의 검색 품질을 극대화하는 청킹 전략, 리랭킹 모델 적용, 하이브리드 검색 구현을 실전 코드와 벤치마크로 분석합니다.

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프로덕션 RAG 패턴 — 순진한 RAG가 실패하는 이유와 실제로 통하는 기법들

Advanced RAG 파이프라인 완전 가이드 2025: 청킹 전략, 리랭킹, 에이전틱 RAG, 평가

RAG 파이프라인 고도화 전략: 청킹, 리랭킹, 하이브리드 검색 최적화