#임베딩

4개의 포스트

2026.03.29

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.

코어닷투데이38분

Advanced RAG: 기본 RAG의 한계를 넘는 실전 개선 기법 7가지

기술RAG청킹

2026.03.05

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.

코어닷투데이40분

RAG 완전 이해: LLM은 왜 거짓말을 하고, 검색은 어떻게 이를 바로잡는가

기술RAGLLM

2026.03.04

RAG 완전 이해: LLM은 왜 거짓말을 하고, 검색은 어떻게 이를 바로잡는가

1000권을 외운 천재가 왜 어제 환율을 틀리는지, 그리고 '답하기 전에 먼저 찾아봐'라는 단순한 아이디어가 어떻게 AI의 가장 중요한 아키텍처 패턴이 되었는지를 논문과 사례로 풀어본다.

코어닷투데이35분

벡터 데이터베이스 완전 정복: AI가 '의미'를 검색하는 시대의 새로운 저장소

기술벡터DBRAG

2025.12.02

벡터 데이터베이스 완전 정복: AI가 '의미'를 검색하는 시대의 새로운 저장소

'강아지 사진'을 검색하면 'puppy', '댕댕이', '반려견' 사진도 찾아주는 검색. 키워드가 아닌 '의미'로 검색하는 기술의 핵심에 벡터 데이터베이스가 있다. 임베딩이 무엇이고, ANN 알고리즘이 어떻게 작동하며, RAG에서 왜 필수인지를 논문과 실전 사례로 풀어본다.

코어닷투데이34분