RAG
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
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.
Written by
-
프롬프트 엔지니어링을 넘어서: 컨텍스트 엔지니어링이 AI 에이전트의 미래인 이유
AI 에이전트 개발의 새로운 패러다임인 컨텍스트 엔지니어링을 소개합니다. 프롬프트 엔지니어링을 넘어서 AI 모델에게 체계적으로 맥락을 제공하는 방법과 실무 적용 사례, 그리고 LangGraph와 LangSmith 같은 도구 활용법을 자세히 다룹니다.
Written by
-
긴 컨텍스트가 AI 에이전트를 망가뜨리는 4가지 방법 – 1백만 토큰 시대의 착각
1백만 토큰 컨텍스트 시대에 AI 에이전트가 직면하는 4가지 컨텍스트 실패 패턴을 분석하고, 긴 컨텍스트가 항상 좋은 것은 아니라는 인사이트를 제공하는 글입니다. 컨텍스트 중독, 산만, 혼란, 충돌 문제와 해결 방향을 다룹니다.
Written by
-
RAGFlow – 깊은 문서 이해력을 갖춘 차세대 오픈소스 RAG 엔진
깊은 문서 이해 능력을 갖춘 오픈소스 RAG 엔진 RAGFlow의 특징과 설치 방법, 활용 사례를 상세히 소개합니다. 복잡한 문서 형식도 정확히 처리하고 신뢰할 수 있는 출처 기반 답변을 제공하는 차세대 문서 AI 솔루션을 알아보세요.
Written by
-
LLM 파인튜닝, 정말 필요할까? – 더 효과적인 AI 모델 개선 방법들
LLM 파인튜닝의 숨겨진 위험성을 분석하고, RAG, LoRA, 프롬프트 엔지니어링 등 더 효과적이고 안전한 AI 모델 개선 방법들을 실무 관점에서 비교 소개합니다.
Written by
-
단순한 RAG를 넘어서: AI 애플리케이션을 위한 고도화된 검색 시스템 구축법
단순한 RAG 구현을 넘어서 실제 프로덕션 환경에서 동작하는 고도화된 AI 검색 시스템을 구축하는 방법을 RunLLM의 실무 경험을 바탕으로 상세히 분석합니다. 벡터 검색의 한계부터 다층적 검색 전략, LLM 재순위 기법, 도메인별 특화 방안까지 실용적인 인사이트를 제공합니다.
Written by
-
RAG는 죽지 않았다: Llama 4의 1천만 토큰 시대에도 여전히 필요한 이유
메타의 Llama 4가 1천만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하면서 제기된 ‘RAG 사망설’에 대한 반박과 함께, RAG 기술이 여전히 필요한 이유와 미래의 하이브리드 접근법에 대한 통찰을 제공합니다.
Written by
-
AI 검색의 새로운 패러다임: DeepSearch/DeepResearch 구현 가이드
2025년 AI 검색 분야의 새로운 패러다임인 DeepSearch와 DeepResearch 기술에 대한 상세한 분석과 실무 구현 가이드. Google, OpenAI 등 주요 기업들의 딥서치 기술 도입 배경부터 실제 개발 방법론까지 포괄적으로 다룹니다.
Written by
