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부풀어진 RAG 파이프라인에서 Evals 수행 방법
데이터셋 및 모델 간 메트릭 비교 ‘How to Do Evals on a Bloated RAG Pipeline’ 게시물이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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비대해진 RAG 파이프라인에서 Evals 실행
데이터 세트와 모델 간 메트릭 비교 ‘Running Evals on a Bloated RAG Pipeline’ 게시물은 최초로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
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Synthetic Data를 사용하여 LLM 프롬프트를 평가하는 방법: 단계별 가이드
개요: 대규모 언어 모델(LLM)의 프로덕션 배포는 소프트웨어 엔지니어링의 병목 현상을 코드 구문에서 데이터 품질로 이동시켰습니다. - In t...
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프로덕션에서 RAG 시스템 구축 시 배운 여섯 가지 교훈
프로덕션 RAG 시스템에서 데이터 품질, 검색 설계 및 평가를 위한 모범 사례 'The post Six Lessons Learned Building RAG Systems in Production' (프로덕션에서 RAG 시스템 구축에 대한 여섯 가지 교훈)
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AI를 금붕어처럼 대하지 마세요. 장기 기억을 부여하는 방법
문제: 벡터는 외롭다. AI 에이전트를 구축하는 것은 컨텍스트 윈도우가 이동할 때까지는 재미있다. 완벽한 시스템 프롬프트를 만들기 위해 몇 시간을 보내고, 문서를 제공한다.
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Vector DB를 언제 (사용하고) 언제 사용하지 않을지
인덱싱이 도움이 되기보다 해가 될 때: 우리 RAG 사용 사례가 벡터 데이터베이스가 아니라 키‑값 스토어가 필요하다는 것을 어떻게 깨달았는가. The post “When Not to Use Vector DB” …
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91% 정확도로, 오픈소스 Hindsight 에이전틱 메모리가 실패하는 RAG에 갇힌 AI 에이전트를 위해 20/20 비전을 제공합니다.
2025년이 되면서 검색 증강 생성(RAG)이 에이전트 AI의 증가하는 데이터 요구를 충족시키기에 충분하지 않다는 것이 점점 더 명확해지고 있습니다. RAG는…
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RAG 청크 전략 심층 분석
Retrieval‑Augmented Generation(RAG) 시스템은 근본적인 과제에 직면합니다: LLM은 컨텍스트 윈도우 제한이 있지만, 문서는 종종 이 제한을 초과합니다. Simply stuffi...
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Agent Flows V2와 Model Context Protocol 마스터하기
우리 모두 그런 경험을 해봤습니다. 로컬 머신에서 아름답게 동작하는 챗봇을 만들었을 때, 아마도 간단한 RAG Retrieval‑Augmented Generation 시스템일 것입니다. 그것은 질문에 답변을…
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RAG가 실제 의료에서 LLM의 힘을 혁신하는 방법
대형 언어 모델(LLMs)은 세상을 바꾸었지만, Retrieval‑Augmented Generation(RAG)이 실제 응용에서 진정으로 유용하게 만드는 요소입니다. 왜 RAG가 …
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 이해하기
Large Language Models LLMs는 우리가 정보를 다루는 방식을 혁신했지만, 근본적인 한계가 있다: 그들의 지식은 ti...