#RAG
29개의 포스트
AI는 입구, 구조화된 데이터가 출구 — DX를 위한 AI/ML 이해의 기술
DX 전문가 로드맵 4편 — 1959년 Arthur Samuel의 체커 프로그램부터 2026년 AI 에이전트까지. 88%의 기업이 AI를 활용하지만 실제 성과를 내는 기업은 6%에 불과한 이유. AI를 '도구'로 이해하는 DX 전문가의 시각을 총정리한다.
From RAG to Memory: AI에게 '기억'을 가르치다 — HippoRAG 2 논문 완전 해부
RAG는 AI에게 참고서를 주는 것이고, 기억은 AI가 직접 경험하여 아는 것이다. ICML 2025에 발표된 HippoRAG 2는 인간의 해마(hippocampus)에서 영감받아, RAG를 진정한 장기기억 시스템으로 진화시킨다. 사실 기억, 의미 추론, 연상 기억 세 가지를 동시에 달성한 이 논문을 사례와 그림으로 완전 해부한다.
Zep 논문 해부: AI 에이전트에게 '시간을 아는 기억'을 선물하다
AI 에이전트가 어제 대화를 기억하지 못한다면? Zep은 시간 인식 지식 그래프(Temporal Knowledge Graph)로 이 문제를 해결한다. 3계층 그래프 구조, 이중 시간축 모델, 동적 엣지 무효화 — MemGPT를 넘어 LongMemEval에서 18.5% 정확도 향상과 90% 레이턴시 감소를 달성한 Zep의 핵심을 완전 해부한다.
GraphRAG는 정말 효과적인가? — ICLR 2026 논문이 밝힌 9가지 진실
그래프가 RAG를 377배 비싸게 만든다면, 언제 쓸 가치가 있을까? ICLR 2026에서 발표된 GraphRAG-Bench 논문이 9개 시스템을 체계적으로 벤치마킹하여 밝혀낸 9가지 핵심 발견을 깊이 있게 분석합니다.
컨텍스트 엔지니어링 완전 정복: 프롬프트의 시대는 끝났다
프롬프트 한 줄로 AI를 다루던 시대가 저물고 있다. 2026년, AI 에이전트 시대의 핵심 역량은 '컨텍스트 엔지니어링'이다. 역사적 배경부터 핵심 개념, 실전 사례까지 — Anthropic의 가이드를 바탕으로 완전 해부한다.
RAFT 특집: 시험 공부하듯 AI를 훈련시키는 법 — RAG와 파인튜닝의 황금 교차점
RAG만으로는 부족하고, 파인튜닝만으로는 한계가 있다. UC Berkeley가 제안한 RAFT는 '오픈북 시험 준비'라는 직관적 비유로 두 기법을 결합한다. 7B 모델이 GPT-3.5를 이기는 비결, 방해 문서 훈련과 인용 기반 추론의 원리를 파헤친다.
튜닝할 것인가, 말 것인가: LLM에 내 데이터를 연결하는 완전 가이드
프롬프트 엔지니어링, RAG, SFT, RLHF, 증류 — LLM에 내 데이터를 연결하는 5가지 방법의 역사부터 2026년 현재의 활용법까지. 셰익스피어의 질문을 빌려, AI 시대의 가장 실용적인 선택지를 정리한다.
Cognee 완전 가이드: 비정형 데이터를 자동으로 지식 그래프로 — AI에게 '기억'을 주는 법
이력서 5장을 AI에게 던지면 핵심 인재를 찾을 수 있을까? Cognee는 비정형 텍스트를 자동으로 지식 그래프로 변환하고, LLM이 구조화된 지식 위에서 추론할 수 있게 한다. 문서 → 그래프 → 검색의 전자동 파이프라인을 역사적 맥락부터 실전 구현, 2026년 AI 메모리 생태계까지 종합 특집으로 풀어본다.
Graph RAG with Milvus: 벡터 검색에 지식 그래프를 더하면 AI가 '관계'를 추론한다
'오일러의 스승의 아들이 뭘 했지?' — 단순 벡터 검색은 이 질문에 답하지 못한다. 엔티티 사이의 관계를 추적해야 하기 때문이다. Milvus 벡터 DB 위에 지식 그래프를 결합한 Graph RAG가 멀티홉 추론 문제를 어떻게 해결하는지, 역사적 맥락부터 핵심 구현, 2026년 생태계까지 종합 특집으로 풀어본다.
OpenDataLoader PDF 완전 해부: AI 시대, PDF 파싱의 새로운 표준
PDF는 30년 넘게 디지털 문서의 표준이었지만, AI에게는 최악의 데이터 형식이다. OpenDataLoader PDF는 이 문제를 어떻게 해결하는가? XY-Cut++ 알고리즘부터 하이브리드 아키텍처, 프롬프트 인젝션 방어까지 — 11,000개 이상의 GitHub 스타를 받은 오픈소스 프로젝트의 기술을 완전히 해부한다.
EventRAG 완전 해부 — AI가 '사건의 흐름'을 이해하는 법 (ACL 2025)
전통 RAG는 왜 뉴스, 역사, 법률 문서를 제대로 이해하지 못하는가? ACL 2025에서 발표된 EventRAG는 이벤트 지식 그래프(EKG)로 이 문제를 해결한다. 사건의 시간 순서, 인과 관계, 다중 문서 추론까지 — '사건 중심' RAG의 모든 것.
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.