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'빼고'를 공짜로 고칠 수 있나 — 임베딩 트릭 대 Jev, 한국어 제외 질문 50개 실측 (한국어 검색 스택 9편)
8편에서 '쿠버네티스는 빼고 도커만'이라고 물으면 임베딩이 상위 10개의 절반을 쿠버네티스 글로 채운다는 것을 봤고, Jev가 그것을 고쳤습니다. 그런데 8월과 9월에 나온 두 논문(EXCISE, E-SENS)은 학습도 큰 모델도 없이 이 문제를 줄이는 방법을 내놓았습니다. 이 글은 한국어 제외 질문 50개(표지어가 분명한 30개, 돌려 말한 10개, 두 가지를 동시에 빼는 10개)로 그 공짜 방법들과 Jev를 정면으로 비교했습니다. 가장 큰 한 걸음은 놀랍도록 단순했습니다. 질문에서 빼라는 말을 떼어 내기만 해도 nDCG@10이 0.245에서 0.555로 뛰었습니다. 빼라는 단어가 든 글을 아래로 내리는 공짜 규칙은 0.676으로 8편의 Jev 방식(0.672)과 같은 자리까지 올라왔습니다. 하지만 그 규칙은 평범한 질문을 제외 질문으로 오인했을 때 정답을 100위로 보내는 위험도 있었습니다. 글자 강등으로 정리한 상위 20개만 Jev가 판정하는 조합이 0.790으로 가장 높았지만 강등의 위험을 그대로 물려받았고, 원래 질문과 뗀 질문의 후보를 합쳐 Jev에 주면(0.759) 평범한 질문을 하나도 해치지 않았습니다. Jev 3,405회 호출에 0.1달러. 인터랙티브 5개와 삽화 7장.
하루 15,000개의 질문에 답하는 사내 AI — Cerebras는 지식 베이스를 어떻게 만들었나
"그거 어디 있죠?" "이거 누가 담당이죠?" — 회사가 커질수록 정보는 흩어지고, 같은 질문이 반복된다. Cerebras는 Slack·코드·문서를 하나의 임베딩 테이블로 모아 하루 15,000개 질문에 답하는 사내 지식 베이스를 만들었다. 그 안에는 반세기 검색의 역사가 응축돼 있다. 키워드 검색에서 BM25, 임베딩, HNSW, 하이브리드, 그리고 에이전트 검색까지 — 왜 이런 개념들이 하나씩 필요해졌는지, 인터랙티브하게 만져보며 이해한다.
Contextual Retrieval 완전 정복 — AI가 '맥락'을 되찾는 방법
전통 RAG의 치명적 약점 — 청크가 맥락을 잃어버리는 문제를 Anthropic이 어떻게 해결했는가. 1957년 TF-IDF부터 2026년 Agentic RAG까지, 정보 검색의 역사와 함께 Contextual Retrieval의 원리, 구현, 벤치마크를 완전 해부한다.
Advanced RAG: 기본 RAG의 한계를 넘는 실전 개선 기법 7가지
기본 RAG를 실전에 배포하면 마주치는 문제들 — 엉뚱한 문서가 검색되고, 핵심이 잘려나가고, 답변 품질이 들쭉날쭉하다. 청킹 전략부터 하이브리드 검색, 리랭킹까지, 실무에서 바로 적용할 수 있는 개선 기법을 하나씩 풀어본다.