RAG 45
- RAG 성능을 “진짜” 끌어올리는 3종 세트: HyDE + Reranking + Query Expansion 실전 설계
- GraphRAG 구현 가이드: Knowledge Graph로 “멀티홉 질문”을 깨끗하게 푸는 RAG 아키텍처
- Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma: “RAG 성능”이 아니라 “운영 난이도/필터/지연 꼬리”로 고르는 벡터DB 가이드
- RAG 성능을 좌우하는 Chunking 전략: “Overlap vs Semantic Chunking” 실전 선택 가이드
- 임베딩 모델 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE — “내 도메인”에서 이기는 선택 가이드
- HyDE + Reranking + Query Expansion: RAG 성능을 “끝까지” 끌어올리는 검색 스택 설계 가이드
- Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma 벡터DB 선택 가이드: “성능”은 결국 **메모리/필터/운영모델** 싸움이다
- BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년형 “랭킹 병합” 실전 가이드: RRF vs Score Fusion, 그리고 RAG에 먹이는 법
- 임베딩 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE): “우리 서비스”에 맞는 선택 기준
- 문서 청킹(Chunking)으로 RAG 성능을 2배 올리는 법: 2026년 기준 Overlap vs Semantic Chunking 실전 분해 전략
- Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma (2026.7) — “우리 팀 RAG”에 맞는 VectorDB 고르는 실전 기준과 성능 함정
- RAG 고급 최적화: HyDE + Reranking + Query Expansion “3단 부스터”를 프로덕션에 제대로 꽂는 법
- BM25+Vector 하이브리드 검색, “랭킹 병합”이 승부처인 이유 (RRF/정규화/리랭킹 실전 설계)
- GraphRAG(2026.7)로 Knowledge Graph RAG를 “프로덕션급”으로 구현하는 법: 인덱싱 비용, Local/Global/DRIFT 설계, Neo4j 연동까지
- RAG 성능을 2배로 끌어올리는 2026년형 Chunking 전략: Overlap을 “줄이고”, Semantic을 “구조화”하라
- 임베딩 3파전: OpenAI vs Cohere Embed 4 vs BGE-M3, 내 도메인에 맞는 “정답” 고르는 법
- HyDE + Reranking + Query Expansion: “진짜” RAG 성능을 끌어올리는 고급 검색 스택
- BM25+Vector+RRF로 “안정적으로” 이기는 법: Hybrid Search 랭킹 병합 실전 가이드
- RAG 성능의 80%는 Chunking에서 결정된다: Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략
- RAG가 “거의 맞는데” 마지막 10%가 안 오를 때: HyDE × Reranking × Query Expansion 실전 최적화 가이드
- BM25+Vector 하이브리드 검색, “점수 합산”은 버리고 RRF로 가라: RAG 랭킹 병합 실전 가이드
- OpenAI vs Cohere vs BGE(BAAI) 임베딩, “진짜” 선택 가이드: 성능·비용·도메인 적합성까지
- 벡터DB, “진짜” 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능/비용/운영 트레이드오프
- BM25+Vector 하이브리드 검색, 2026년 RAG의 “마지막 20%”를 채우는 랭킹 병합 전략 (RRF vs Weighted)
- RAG 성능의 천장을 결정하는 2026년식 Chunking/Document Splitting 전략 (Overlap vs Semantic Chunking 실전 가이드)
- Embedding 모델 3파전(OpenAI vs Cohere vs BGE-M3): “우리 도메인”에서 이기는 선택법
- RAG 성능을 갈라버리는 2026년형 Chunking 설계: overlap vs semantic chunking, 그리고 “문서 구조”를 이기는 방법
- 임베딩 모델 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE-M3, “내 도메인”에 맞게 고르는 법
- 5월 2026 벡터DB 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma, “성능”을 제대로 비교하는 법
- HyDE × Reranking × Query Expansion: RAG 성능 최적화 “3단 부스터” 설계 가이드
- BM25와 Vector를 “그냥 섞지 말자”: Hybrid Search 랭킹 병합(RRF/정규화/가중치) 실전 가이드
- 벡터 RAG를 넘어: GraphRAG(지식 그래프 기반 RAG) 구현 실전 가이드
- Embedding Model 3파전: OpenAI vs Cohere vs BGE, “우리 도메인”에서 이기는 선택법
- RAG 성능을 바꾸는 건 “모델”이 아니라 “Chunk”다: Document Splitting/Overlap/Semantic Chunking 실전 전략
- 벡터DB 선택의 정답: Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma “성능/비용/운영” 심층 비교
- HyDE·Reranking·Query Expansion 3종 세트로 RAG 정확도 끌어올리기: 고급 최적화 설계
- 벡터DB 4대장(Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma) 성능/운영 심층 비교: “내 RAG는 무엇을 선택해야 하나?”
- HyDE + Reranking + Query Expansion: “검색 품질”로 RAG를 역전시키는 고급 최적화 레시피
- 벡터DB 4대장(Pinecone·Weaviate·Qdrant·Chroma) 2026년 3월 실전 선택 가이드: “성능”은 벤치마크가 아니라 워크로드가 결정한다
- RAG 성능이 안 오르는 진짜 이유: HyDE + Reranking + Query Expansion을 “같이” 최적화하는 법
- Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma: “성능/운영/비용”으로 고르는 벡터DB 선택 가이드
- RAG 성능을 한 단계 끌어올리는 3종 세트: HyDE + Reranking + Query Expansion
- 2월 2026 기준 벡터DB 선택 가이드: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능·비용·운영성 한 방에 정리
- HyDE + Reranking + Query Expansion: RAG 성능을 “한 단계” 끌어올리는 3단 조합
- 벡터DB 선택, 2026년 1월에 다시 해야 하는 이유: Pinecone vs Weaviate vs Qdrant vs Chroma 성능·운영 심층 비교