반응형 rag9 2026 RAG 트렌드 정리 — 단순 벡터 검색에서 Agentic RAG·GraphRAG까지 핵심 요약2026년 RAG는 더 이상 "청크 몇 개 뽑아서 LLM에 넣는" 구조가 아닙니다. 하이브리드 검색 → 리랭킹 → GraphRAG → Agentic RAG로 단계가 나뉘었고, 각 단계는 비용과 운영 복잡도가 확연히 다릅니다. 결론부터 말하면, FAQ성 챗봇이라면 무리해서 GraphRAG·Agentic까지 갈 필요는 없습니다.사내 RAG 시스템을 업그레이드할지 검토하다가, "단순 벡터 검색 다음은 뭐지?"라는 질문에서 한참 멈췄습니다. 검색해 보니 2026년의 RAG 담론은 작년과 분위기가 꽤 달라져 있더군요. 그래서 한 번 정리해 두기로 했습니다. 비슷한 고민을 하시는 분께 길잡이가 되면 좋겠습니다.2026년 RAG는 4단계로 갈렸다예전엔 "RAG = 벡터DB에서 유사한 문서 몇 개 뽑아 프롬프.. 2026. 6. 9. 오픈소스 RAG 문서 파서 5종 비교 (2026) — 폐쇄망·온프레미스 환경 실전 가이드 핵심 요약2026년 현재 폐쇄망·온프레미스 환경에서 RAG 문서 전처리를 위한 오픈소스 파서는 사실상 다섯 가지로 압축됩니다. Docling·MinerU·Marker·Unstructured·PyMuPDF4LLM 각각의 강약점과 V100 GPU 환경 호환성, 그리고 실무에서 자주 채택되는 하이브리드 조합 패턴까지 정리했습니다.왜 지금 RAG 파서를 따로 이야기해야 하는가RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템을 구축할 때 가장 과소평가되는 단계가 바로 문서 파싱과 전처리입니다. 임베딩 모델이 아무리 좋아도, 표가 깨지고 페이지 헤더가 본문에 섞이고 다단 레이아웃이 한 줄로 뭉개진 텍스트가 입력되면 검색 품질은 회복이 어렵습니다. 결국 답변 품질의 천장은 파서 단계에서 결정된다.. 2026. 5. 18. OpenWebUI RAG 설정 최적화 완벽 가이드 — bge-m3 vs nomic-embed-text vs qwen3-embedding 비교 📌 이 글에서 다루는 내용OpenWebUI RAG 검색 품질이 왜 별로인지, 어떤 설정을 바꿔야 하는지 — bge-m3 / nomic-embed-text / qwen3-embedding 임베딩 모델 실전 비교와 Chunk Size, Hybrid Search, Reranker까지 한 번에 정리합니다.로컬 LLM 셋업하고 RAG 연결까지 됐는데, 막상 문서 기반으로 질문하면 엉뚱한 답이 나오는 경험 다들 있으실 거예요. 저도 처음엔 "모델이 멍청한 건가?" 싶었는데, 알고 보니 임베딩 모델 선택이랑 청킹 설정이 문제인 경우가 대부분이었어요. 이 글에서는 OpenWebUI 기준으로 RAG 품질을 실질적으로 끌어올리는 방법을 단계별로 정리해봤습니다.🔍 RAG 품질이 낮은 진짜 이유RAG(Retrieval-A.. 2026. 4. 10. Building an Internal LLM Server — Ollama vs vLLM, RAG Integration & LDAP Auth A comprehensive guide to building an internal LLM server in air-gapped environments. Covers Ollama vs vLLM comparison, RAG pipeline setup, LDAP authentication, and a phased deployment roadmap.Many organizations are actively adopting cloud-based LLMs like GPT-4 and Claude, but what if your network is completely disconnected from the internet? In air-gapped (network-isolated) environments, externa.. 2026. 3. 31. RAG 임베딩 파이프라인에 최적화된 문서 작성법 | 검색 정확도를 높이는 문서 구조 가이드 안녕하세요. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 운영하다 보면, 똑같은 내용인데도 문서 포맷에 따라 검색 정확도가 천차만별인 경험을 하게 됩니다. 원인은 대부분 임베딩 파이프라인이 문서를 청킹(chunking)하고 벡터로 변환하는 과정에서 발생하는데요. 오늘은 실제 6단계 임베딩 파이프라인(SentenceAwareTextSplitter → 문서 프리픽스 → Contextual Retrieval → BGE-M3 임베딩 → BM25 인덱스 → 엔티티 추출)을 기준으로, 문서를 어떻게 구조화하고 포맷팅해야 검색 정확도를 극대화할 수 있는지 분석해보겠습니다.📑 목차1. 파이프라인 구조 이해가 먼저다2. 최적의 문서 포맷: 마크다운이 답3. 청킹 친화적 문서 구조 설계4. .. 2026. 3. 20. RAG 검색 품질 개선 방법 (Hybrid Search, Metadata Filtering, Knowledge Graph까지) AI 기반 검색 시스템이나 내부 문서 검색 시스템을 만들다 보면 다음과 같은 문제가 자주 발생합니다.예를 들어 다음과 같은 상황입니다.질문: react 인증 구조 설명그런데 검색 결과가 이렇게 나옵니다.1. react 인증 가이드2. react API 문서3. vue 인증 가이드 ← 문제분명 React을 물어봤는데 Vue 문서가 계속 검색되는 문제가 발생합니다.이 문제는 Vector Search 기반 RAG 시스템에서 매우 흔하게 발생하는 문제입니다.이번 글에서는 다음 내용을 개발자 관점에서 자세히 설명하겠습니다.RAG 검색에서 잘못된 문서가 나오는 이유Vector Search의 한계Hybrid Search 구조Metadata FilteringReranker 적용 방법Knowledge Graph 기반 .. 2026. 3. 9. 이전 1 2 다음 반응형
