RAG 쿼리 변환 4가지 기법, 검색 품질 높이는 법
RAG 쿼리 변환은 사용자 질문을 검색에 최적화된 형태로 바꿔 답변 정확도를 극적으로 높이는 기법입니다. 쿼리 재작성, HyDE, 서브 쿼리 분해, Step-back 등 4가지 실전 전략을 소개합니다.
RAG 리랭킹 가이드, 검색 결과 정확도 높이는 법
벡터 검색 결과가 부정확할 때, 리랭킹 한 단계 추가로 RAG 답변 품질을 극적으로 높이는 원리와 모델 선택, 구현, 최적화 전략을 총정리합니다.
RAG 하이브리드 검색, 키워드와 벡터를 결합하는 법
RAG에서 키워드 검색(BM25)과 벡터 검색을 결합하는 하이브리드 검색의 원리, 스코어 융합 전략(RRF·가중합산), 구현 방법, 한국어 최적화 팁까지 실전 중심으로 안내합니다.
RAG 벡터DB 비교 가이드, 용도별 최적 선택법
RAG 프로젝트에 적합한 벡터 데이터베이스를 고르기 어려우신가요? Chroma부터 Milvus까지 7종을 검색 성능, 확장성, 운영 난이도별로 비교하고 프로젝트 유형별 최적의 선택 기준을 안내합니다.
로컬 RAG 구축 가이드, 내 PC에서 프라이빗 AI 검색
클라우드 API 없이 내 PC에서 완전한 RAG 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내합니다. 데이터 프라이버시를 지키면서도 강력한 AI 문서 검색을 구현해 보세요.
RAG 평가 프레임워크, 답변 품질을 수치로 측정하는 법
RAG 시스템의 검색·생성 품질을 정량적으로 측정하는 핵심 지표와 RAGAS·DeepEval 등 평가 프레임워크 활용법, 골든 데이터셋 구축부터 운영 환경 모니터링까지 실전 평가 전략을 안내합니다.
RAG 청킹 전략 가이드, 문서 분할이 성능을 바꾼다
RAG 시스템에서 문서를 어떻게 나누느냐가 답변 품질을 결정합니다. 고정 크기부터 시맨틱, 컨텍스추얼 청킹까지 실전 전략을 총정리합니다.
에이전틱 RAG 입문, 자율 검색 AI 만들기
AI가 스스로 검색 전략을 세우고 결과를 평가하는 에이전틱 RAG의 핵심 개념, 네 가지 실전 패턴, LangGraph 구현 가이드를 단계별로 소개합니다.
멀티모달 RAG, 이미지와 표까지 AI로 검색하기
텍스트만 다루는 RAG의 한계를 넘어, 문서 속 이미지·표·차트까지 AI가 이해하고 검색하는 멀티모달 RAG의 아키텍처, 도구 선택, 실전 구현 전략을 단계별로 정리합니다.
GraphRAG 입문, 지식 그래프로 RAG 한계 넘기
일반 RAG로 답하기 어려운 복잡한 질문, GraphRAG가 해결합니다. 지식 그래프 기반 RAG의 원리부터 구축법까지 실전 입문 가이드.