RAG 검색 정확도 높이기: 청킹 전략·오버랩·메타데이터 필터링
단순 RAG 구현에 만족하지 못하는 시니어 엔지니어를 위한 심화 가이드입니다. 본 포스트는 검색 성능의 병목 지점인 청킹, 메타데이터 필터링, 하이브리드 검색의 3가지 핵심 최적화 패턴을 분석하여, 실제 Recall과 Precision을 획기적으로 높이는 아키텍처 설계 원칙을 제시합니다.
5월 25일
Vector DB 2편: HNSW 인덱스 튜닝과 하이브리드 검색
벡터 DB를 느리게 만드는 진짜 원인 1편에서 임베딩 생성과 기본 검색을 다뤘습니다. 실서비스 규모로 가면 정확도와 속도가 함께 무너지는 지점이 있습니다. 인덱스 전략과 하이브리드 검색이 그 해결책입니다. 인덱스 알고리즘 비교 벡터 검색의 성능은 인덱스 알고리즘 선택에서 90% 결정됩니다. 알고리즘 검색 속도 정확도 메모리 적합한 규모 ----…
5월 23일