블로그로 돌아가기

#Contextual Retrieval
2개의 포스트

AI 실험재정렬기reranker
2026.10.27‘299억’을 고른 재정렬기 — 재정렬기 15종·로컬 LLM·질의 고쳐 쓰기로 정한 사실탐색기 검색 설계
1편에서 고른 임베딩 KURE-v3 위에 무엇을 더 얹어야 할지 정하려고, 재정렬기 15종과 로컬 LLM 두 개, 질의 고쳐 쓰기, 문단에 제목 붙이기를 같은 부산 시험지로 쟀습니다. 재정렬기는 근거·술어 찾기를 올렸지만 주어 찾기는 대부분 깎았습니다. 작은 재정렬기는 '순천만 박람회 경제적 효과'에 대상 이름 대신 '299억'을 골랐습니다. 지시문 한 줄이 이 어긋남을 고쳤고, 값 가르기까지 거의 완벽하게 만들었습니다. 근거 찾기의 가장 큰 개선은 재정렬이 아니라 제목 붙이기였고, '기록에 없음'은 어떤 점수로도 잘 걸러지지 않았습니다. 프로덕트에 무엇을 넣을지 설치 환경별로 정리했습니다.
코어닷투데이39분

기술RAGContextual Retrieval
2026.03.29Contextual 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