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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MCP와 function calling의 차이를 모델 호출 형식, MCP server, 운영 권한, 실패 처리 예시로 나누어 설명합니다.
AI 에이전트란 무엇인지 챗봇과의 차이, tool use, 상태 관리, 승인 흐름, eval과 보안 관점에서 쉽게 정리합니다.
프롬프트 엔지니어링을 마법처럼 보는 시선을 걷어내고, 실제로 더 중요한 것이 무엇인지 정리합니다. 명확한 과업 정의, 좋은 컨텍스트, 예시, 평가 루프가 왜 더 본질적인지 설명합니다.
RAG를 검색 기능에 LLM을 덧댄 정도로 보면 핵심을 놓치게 됩니다. 이 글은 원 논문 기준으로 RAG의 retrieval, 문맥 결합, generation 구조를 짧고 정확하게 정리하고, 왜 단순 검색과 다른지 설명합니다.
Chain-of-Thought 논문을 쉽게 설명합니다. step-by-step 추론이 왜 reasoning prompting의 전환점이 되었는지, 어디서 잘 되고 어디서 한계가 드러나는지, 그리고 ReAct·Toolformer·오늘의 AI 에이전트와 어떻게 이어지는지 구조적으로 정리했습니다.