임베딩
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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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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RAG 청킹 전략 완전 가이드: 문서 유형별 최적 선택법
RAG 시스템의 핵심인 문서 청킹 전략 5가지를 비교 분석하고, FAQ부터 학술논문까지 문서 유형별 최적 청킹 크기와 전략을 제시하는 실무 가이드
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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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에어비앤비 검색 시스템의 진화: 임베딩 기반 검색 기술로 완성한 개인화된 숙소 추천
에어비앤비가 수백만 개의 숙소에서 사용자에게 가장 적합한 숙소를 찾아주기 위해 구축한 임베딩 기반 검색(EBR) 시스템에 대해 알아봅니다. 머신러닝을 활용한 벡터 검색 기술로 검색 품질과 속도를 모두 향상시킨 사례를 소개합니다.
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