실전 GraphRAG: 비용 효율적이고 높은 재현율을 갖춘 검색 시스템 구축 방법

발행: 1개월 전 (2025년 12월 9일 오후 10:30 GMT+9)

1 min read

Source: Towards Data Science

밀집 그래프를 능가하는 더 스마트한 검색 전략 — 하이브리드 파이프라인과 낮은 비용으로

The post GraphRAG in Practice: How to Build Cost-Efficient, High-Recall Retrieval Systems appeared first on Towards Data Science.

Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템은 근본적인 과제에 직면합니다: LLM은 컨텍스트 윈도우 제한이 있지만, 문서는 종종 이 제한을 초과합니다. Simply stuffi...

대형 언어 모델(LLMs)은 세상을 바꾸었지만, Retrieval‑Augmented Generation(RAG)이 실제 응용에서 진정으로 유용하게 만드는 요소입니다. 왜 RAG가 …

서론 대규모 cohort에서 환자들의 latent groups를 어떻게 식별할 수 있을까? 잘 알려진 comorbidities를 넘어 환자들 간의 유사성을 어떻게 찾을 수 있을까?

2025년 12월 11일 AI 개발의 풍경은 무상태 요청‑응답 사이클에서 stateful, multi‑turn agentic workflows 로 전환하고 있습니다. beta launch와 함께...