벡터검색
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LEAF: 23M 파라미터로 OpenAI 임베딩 성능 97% 달성, CPU만으로 작동
MongoDB가 공개한 LEAF 프레임워크는 대형 임베딩 모델을 5~15배 압축하면서도 성능 97%를 유지합니다. GPU 없이 CPU만으로 고성능 RAG 구현이 가능해졌습니다.
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벡터 검색이 복잡한 쿼리에 실패하는 이유: Superlinked가 제시하는 메타데이터 통합 전략
텍스트 임베딩만으론 부족합니다. Superlinked는 숫자, 카테고리, 시간 데이터를 벡터와 함께 인코딩해 복잡한 검색 쿼리를 처리하는 오픈소스 프레임워크입니다.
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구글 Gemini API의 File Search: 저장소는 공짜, RAG 구축은 한 줄
구글 Gemini API의 File Search Tool로 RAG 시스템 구축이 API 한 줄로 단순화됐습니다. 저장소와 쿼리는 무료, 개발자 경험의 혁신을 소개합니다.
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Meta 슈퍼인텔리전스 연구소의 첫 논문이 RAG인 이유: 30배 빨라진 REFRAG의 비밀
Meta 슈퍼인텔리전스 연구소가 첫 논문으로 공개한 REFRAG는 RAG 시스템 응답 속도를 30배 개선하면서도 정확도를 유지합니다. 임베딩 직접 처리 방식으로 근본적 비효율을 해결한 실용적 혁신을 소개합니다.
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AI 검색의 새 기준: Mixedbread Search가 LLM 호출 16% 줄이고 정확도 16% 높인 비결
Mixedbread Search 베타 출시. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 단일 API로 검색하며 기존 시맨틱 검색 대비 LLM 호출 16% 감소, 정확도 16% 향상을 달성한 차세대 검색 솔루션을 소개합니다.
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Redis 8의 시맨틱 캐싱으로 LLM 비용 90% 절감하기
Redis 8의 혁신적인 시맨틱 캐싱 기술로 LLM 운영 비용을 대폭 절감하는 방법을 상세히 알아보세요. Vector Sets, LangCache, Redis Flex 등 새로운 기능들과 다양한 캐싱 전략을 실무 관점에서 분석합니다.
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지식 그래프로 RAG 시스템 한계 극복하기: 구조화된 데이터 검색의 새로운 접근법
벡터 검색 기반 RAG 시스템의 한계를 극복하는 지식 그래프 활용법을 실제 코드 예제와 함께 단계별로 설명합니다. Neo4j와 GPT를 활용한 공급망 데이터 처리부터 성능 평가까지 실무에 바로 적용할 수 있는 가이드를 제공합니다.
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RAG 시스템 성능을 한 단계 끌어올리는 재순위 지정 모델(Reranker) 완벽 가이드
RAG 시스템의 성능을 획기적으로 향상시키는 재순위 지정(Reranking) 기술과 2025년 주요 모델 7가지를 상세히 분석합니다. Cohere, BGE-Reranker, Voyage 등 상용/오픈소스 모델의 특징, 성능 비교, 실제 구현 방법까지 실무에 바로 적용할 수 있는 완벽 가이드를 제공합니다.
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Microsoft NLWeb: 모든 웹사이트를 AI 앱으로 변환하는 혁신적 오픈소스 도구
Microsoft가 출시한 오픈소스 프로젝트 NLWeb을 통해 기존 웹사이트를 AI 앱으로 변환하는 방법과 실제 적용 사례를 소개합니다. RSS와 Schema.org 창시자 R.V. Guha가 주도하는 이 혁신적 기술로 에이전트 시대를 준비하세요.
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