RAG
LLM을 위키 편집자로, Karpathy의 지식 베이스 구축법
Andrej Karpathy가 공개한 LLM 기반 개인 지식 베이스 구축법. RAG와 달리 LLM이 마크다운 위키를 직접 작성·유지해 지식이 쌓이는 구조를 소개합니다.
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클래식 RAG의 실패 지점, 에이전틱 RAG가 다른 이유
클래식 RAG의 단방향 파이프라인이 왜 조용히 실패하는지, 에이전틱 RAG의 루프 구조가 어떻게 다른지를 비교 분석합니다.
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벡터 DB 없이 RAG 정확도 높이는 두 가지 방법, Vercel과 PageIndex
벡터 유사도 검색의 한계를 넘는 두 가지 접근법 소개. Vercel의 파일시스템+bash 에이전트와 PageIndex의 추론 트리 방식을 비교합니다.
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Mistral Forge, Mistral이 제안하는 기업 전용 AI 훈련 플랫폼
Mistral AI가 공개한 기업 전용 AI 모델 훈련 플랫폼 Forge. RAG·파인튜닝을 넘어 기업이 자체 데이터로 모델을 직접 소유하는 접근을 소개합니다.
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Gemini Embedding 2, 텍스트·이미지·영상·오디오를 하나의 공간에 통합한 방법
Google DeepMind의 Gemini Embedding 2는 텍스트·이미지·영상·오디오·문서를 하나의 벡터 공간에 통합한 최초의 네이티브 멀티모달 임베딩 모델입니다. 멀티모달 AI 파이프라인을 단순화합니다.
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Obsidian 노트에 AI 검색을 붙인다면? DuckDB로 만드는 개인 지식 어시스턴트
Obsidian 노트 8천 개에 AI 검색을 붙인 사례. DuckDB를 벡터 DB로 활용해 의미 기반 검색과 숨겨진 연결을 찾는 방법을 소개합니다.
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OpenAI의 사내 데이터 에이전트, 600페타바이트 속에서 답 찾는 법
OpenAI가 600페타바이트 데이터를 자연어로 분석하는 사내 에이전트 아키텍처 공개. 코드 크롤링, 6개 레이어 컨텍스트, 자가 수정 메커니즘 분석.
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작은 LLM을 똑똑하게 만드는 법, Docker의 RAG 실전 가이드
30억 파라미터 작은 LLM으로 Claude를 뛰어넘기. Docker의 RAG 실전 가이드로 로컬 AI 활용법과 최적화 노하우를 소개합니다.
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RAG 앱 구축을 설정 파일 하나로, NyRAG의 5단계 파이프라인
설정 파일만으로 RAG 앱을 구축하는 NyRAG의 5단계 파이프라인과 기술 아키텍처를 소개합니다. Vespa 기반 하이브리드 검색부터 로컬/클라우드 배포까지.
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대화만 하는 챗봇을 일 처리하는 에이전트로, Tool Calling 설계법
ChatGPT가 웹 검색하고 코드를 실행하는 비밀, Tool Calling. 데이터·계산·행동 3가지 기둥으로 대화형 챗봇을 실제 일 처리하는 에이전트로 만드는 설계 프레임워크를 소개합니다.
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