RAG 아키텍처 설계 가이드 - 검색 품질부터 답변 생성까지
RAG 시스템을 만들 때 많이 놓치는 설계 포인트를 정리합니다. 문서 수집, 청킹, 임베딩, 벡터 검색, 리랭킹, 프롬프트 구성, 평가 방법까지 실제 서비스 개발 관점에서 설명합니다.
RAG 개발 2편 - Chunking과 Embedding 전략, 검색 품질의 기초
RAG에서 청킹과 임베딩은 검색 품질의 핵심입니다. chunk 크기, overlap, 제목 보존, 코드 블록 처리, 임베딩 모델 선택과 인덱싱 전략까지 실무 기준으로 깊게 설명합니다.
RAG 개발 3편 - Retrieval, Hybrid Search, Reranking으로 검색 품질 높이기
RAG에서 검색 품질은 답변 품질을 거의 결정합니다. dense retrieval, BM25, hybrid search, query rewrite, metadata filtering, reranking을 어떻게 조합해야 하는지 단계별로 설명합니다.
RAG 기반 AI 주식 투자 Agent 2편 - 시장 데이터, 뉴스, 공시를 RAG 지식베이스로 만드는 방법
주식 투자 Agent의 핵심은 최신 문맥입니다. 시세, 뉴스, SEC 공시, 실적 발표 transcript를 어떻게 수집하고 정규화하며, 종목 중심 RAG 검색이 가능하도록 적재할지 데이터 파이프라인 관점에서 설명합니다.