시리즈/
RAG 엔지니어링 가이드
이 시리즈의 글 3개
RAG 아키텍처, 검색 품질, 벡터 DB, 쿼리 라우팅, 지식 거버넌스와 Agentic Brain 사례를 다루는 경로.
1
RAG + Agent: 차세대 AI 애플리케이션 아키텍처
기존 RAG에서 Agentic RAG로 발전하는 아키텍처를 살펴보고, 10가지 RAG 패턴과 프레임워크 선택 비교, 엔터프라이즈 구현 로드맵, AI 고객 지원 사례를 자세히 설명합니다.
AI와 지능
3
RAG 시스템 최적화 실전: 검색 정확도와 생성 품질의 균형
RAG 시스템의 검색 정확도가 낮다면 어떻게 해야 할까요? 이 글에서는 Query 처리, 하이브리드 검색, 재순위화, 청킹 전략, 평가 피드백 루프의 다섯 단계를 체계적으로 분석하고, 정확도와 지연 시간의 균형을 잡는 의사결정 프레임워크를 제시합니다.
AI와 지능
5
RAG 쿼리 라우팅 실전: 다중 벡터 저장소 협업과 지능형 검색 분배
RAG 쿼리 라우팅 실전 가이드입니다. EnsembleRetriever와 Semantic Router로 여러 벡터 저장소의 협업 검색을 구현하는 방법을 논리 라우팅, 시맨틱 라우팅, RRF 알고리즘 기반 병합까지 완전한 코드 예제와 성능 비교로 설명합니다.
AI와 지능
