RAG가 데모에서 망가지는 지점: 실제 문서, 토큰 예산, 프롬프트 인젝션
샘플 문서로 만든 RAG 흐름을 PDF, 웹 문서, Markdown 분할, token budget, prompt injection risk가 있는 운영 환경으로 옮길 때 확인할 경계를 정리합니다.
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공개 글 6개
RAG 답변을 믿기 전에 봐야 할 것: 검색 평가, faithfulness, 출처 표시
RAG 답변이 그럴듯해 보여도 retriever 결과, answer faithfulness, citation, source attribution을 따로 확인해야 하는 이유와 점검 흐름을 정리합니다.
LangChain RAG 복습 04: 문서 구조를 살리는 검색 설계
LangChain RAG 학습 흐름을 따라 hybrid search, parent document retrieval, multi-vector retrieval로 검색 단위와 답변 단위를 분리하는 방법을 정리합니다.
LangChain RAG 복습 03: 검색 품질을 높이는 retriever 전략
LangChain RAG 학습 흐름을 따라 retriever 결과가 애매할 때 metadata filter, multi query retrieval, context compression, reranking으로 검색 품질을 점검하는 과정을 정리합니다.
LangChain RAG 복습 02: 검색기부터 프롬프트 체인까지
LangChain RAG 학습 흐름을 따라 chunk가 retriever 결과가 되고 prompt context와 chain 입력으로 이어지는 과정을 정리합니다.
LangChain RAG 복습 01: 문서 로딩부터 chunk까지
LangChain RAG 학습 흐름을 따라 예시 문서가 Document가 되고 검색 가능한 chunk로 나뉘는 과정을 정리합니다.