RAG 검색 품질 5단계 업그레이드 | 메타데이터 필터링부터 시맨틱 캐시까지

검색이 안 되면 답변도 없다. RAG의 80%는 검색 품질이 결정합니다. 1차 세미나에서 기본 RAG를 구축했다면, 이번 2차에서는 프로덕션 레벨로 업그레이드합니다. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📌 이런 분들을 위한 영상입니다 - RAG 기본 구현은 해봤지만 정확도가 아쉬운 분 - "마케팅팀 예산" 검색했는데 영업팀 문서가 나오는 분 - 매번 3초씩 걸리는 응답 속도를 개선하고 싶은 분 - API 비용이 부담되시는 분 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔧 5단계 업그레이드 파이프라인 Step 6. 메타데이터 & Self-Query → 맹목적 검색 대신 조건부 필터링 Step 7. 리랭킹 (Reranking) → Bi-Encoder의 한계를 Cross-Encoder로 극복 Step 8. 쿼리 라우팅 → 모든 질문이 검색을 필요로 하진 않는다 Step 9. Contextual Compression → 1000자 문서 중 필요한 20자만 추출 Step 10. 캐시 통합 → 같은 문제를 두 번 풀지 않기 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 도입 효과 - 정확도: Sales vs Marketing 혼동 제거 - 비용: API 호출 40% 감소 - 속도: 2~5초 → 0.01초 (캐시 히트 시) - UX: Hallucination → Precision #RAG #LLM #검색최적화 #AI개발 #벡터DB #리랭킹 #프롬프트엔지니어링