RAG
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GPT-5가 증명한 것: AI 시대에 더욱 중요해진 SEO의 가치
GPT-5의 추론 중심 아키텍처가 SEO의 중요성을 더욱 부각시키는 이유와 AI 시대의 SEO 전략을 분석합니다.
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Context Rot: 긴 컨텍스트 윈도우의 함정과 실무 활용 가이드
최신 LLM들의 긴 컨텍스트 윈도우가 실제로는 성능 저하를 일으킨다는 Chroma 연구팀의 “Context Rot” 연구 결과를 분석하고, RAG 시스템과 프롬프트 엔지니어링에서의 실무 활용 가이드를 제시합니다.
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GPT-5 패밀리, RAG에서도 통할까? – 새로운 모델들의 실전 성능 평가
GPT-5 모델 패밀리의 RAG 시스템 성능을 실제 데이터로 평가한 결과와 실무 적용 가이드. 특히 할루시네이션 감소와 “모르겠다”고 답변하는 능력 향상에 주목한 종합 분석입니다.
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AI 에이전트에 기억력을 선사하는 메모리 시스템: 무상태에서 개인화된 AI로의 진화
AI 에이전트의 무상태 한계를 극복하고 개인화된 서비스를 제공하기 위한 메모리 시스템 구현 방법과 핵심 도전과제를 다룬 기술 가이드
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Gemini Embedding으로 보는 실무 AI 활용법 – 6개 기업 사례로 배우는 임베딩 기술의 실제 성능
Google Gemini Embedding 모델의 실제 기업 활용 사례 6건을 통해 RAG와 컨텍스트 엔지니어링 분야에서의 성능 향상과 실무 적용 방법을 자세히 분석합니다.
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Context Engineering: LLM 시대의 새로운 핵심 기술 – 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 체계적 맥락 최적화
프롬프트 엔지니어링을 넘어선 새로운 AI 기술 패러다임인 Context Engineering에 대해 알아봅니다. 1,400편의 연구 논문을 분석한 최신 연구를 바탕으로 체계적 맥락 최적화의 핵심 원리와 실제 적용 사례, 성능 향상 효과를 소개합니다.
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긴 컨텍스트 LLM의 숨겨진 함정: Context Rot 현상과 실무 대응 전략
Chroma의 최신 연구를 통해 밝혀진 긴 컨텍스트 LLM의 성능 저하 현상(Context Rot)을 분석하고, 실무진을 위한 효과적인 대응 전략과 컨텍스트 엔지니어링 기법을 제시합니다.
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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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단순 RAG는 끝났다, 에이전틱 리트리벌의 시대가 왔다
기존 RAG 시스템의 한계를 넘어선 에이전틱 리트리벌의 등장과 실제 구현 방법을 소개합니다. AI 에이전트가 스스로 최적의 검색 전략을 선택하는 지능형 검색 시스템의 핵심 개념과 LlamaCloud를 활용한 실용적인 활용 가이드를 제공합니다.
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