AI context engineering은 왜 비용 문제와 연결될까: 토큰 낭비를 줄이는 실무 기준
AI context engineering을 비용 관점에서 설명합니다. 토큰 예산, context pruning, RAG 문서 선별, 프롬프트 캐싱을 운영 기준으로 묶어 정리합니다.
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RAG에서 context engineering이 중요한 이유: 벡터DB만 붙이면 왜 답이 좋아지지 않을까
RAG에서 context engineering이 왜 중요한지 정리합니다. 벡터DB, retrieval, reranking, provenance, eval을 운영 관점에서 쉽게 설명합니다.
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프롬프트 템플릿이란 무엇인가: 매번 잘 되던 지시가 왜 다시 쓰면 흔들릴까
프롬프트 템플릿이란 무엇인지 쉽게 설명합니다. 고정 규칙과 변수 입력을 왜 분리해야 하는지, 가드레일과 예시를 어떻게 넣어야 하는지, 템플릿을 코드와 평가셋으로 관리해야 하는 이유까지 실무 관점에서 정리했습니다.
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RAG에서 chunking은 왜 중요할까: 검색을 붙였는데도 답이 엇나가는 이유
RAG chunking이 왜 검색 품질을 좌우하는지, chunk size와 overlap을 어떻게 봐야 하는지, fixed-size와 structure-aware, semantic chunking 차이를 실무 기준으로 정리합니다.
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RAG는 왜 기대보다 자주 실망스러울까
RAG는 왜 검색을 붙였는데도 답이 흔들리는지 설명합니다. 검색 품질, chunking, retrieval mismatch, citation illusion, 평가 문제까지 운영 관점으로 정리합니다.
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RAG는 왜 단순 검색이 아닐까: Retrieval-Augmented Generation 핵심 구조 정리
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.
