RAG 검색 품질이 흔들리는 이유: chunking, reranking, context packing 이해하기
RAG 검색 품질이 왜 흔들리는지 chunking, reranking, context packing 흐름으로 설명하고, 벡터DB 이후 답변 품질 점검 순서를 정리합니다.
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RAG hallucination 평가 시작법
RAG hallucination 평가를 처음 시작할 때 필요한 기준을 정리합니다. groundedness, answer relevance, context recall, golden set, 자동 평가와 사람 검토의 경계를 나눠 설명합니다.
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LangGraph state와 checkpoint
LangGraph state와 checkpoint를 AI workflow 운영 관점에서 정리합니다. state schema, node 간 상태 전달, checkpoint 저장, interrupt, human-in-the-loop, 재시작 가능한 작업 구조까지 단계별로 설명합니다.
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MCP RAG 차이: 지식 검색과 도구 연결
MCP RAG 차이를 실무 구조로 정리합니다. RAG는 지식 검색, MCP는 도구 연결에 가깝습니다. 두 방식을 함께 쓰는 기준, 권한 경계, 도입 순서, 운영 로그 기준, 도구 공개 범위를 예시로 쉽게 설명합니다.
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Agentic RAG란 무엇인가: 검색만 하는 RAG와 스스로 판단하는 RAG는 어디가 다를까
Agentic RAG와 기존 RAG의 차이를 query rewrite, document grading, retrieval loop, LangGraph 흐름으로 설명합니다. 검색 품질이 흔들릴 때 무엇을 자동화하고 무엇은 평가로 남겨야 하는지 실무 기준으로 정리합니다.
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AI 에이전트 실전 설계 시리즈 (10) – 작은 업무 자동화 에이전트 설계 예제
작은 업무 자동화 에이전트를 예제로 tool, resource, memory, eval, tracing, approval을 하나의 구조로 묶어 설명합니다. 운영 가능한 AI 에이전트 최소 아키텍처와 승인 기준을 함께 정리합니다.
