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10개의 글

10장: 프로덕션 RAG 파이프라인 구축

모니터링, 캐싱, 보안, 확장성, 배포 전략까지 프로덕션 수준의 RAG 시스템을 설계하고 운영하는 실전 가이드입니다.

에이전트가 검색 전략을 스스로 판단하고 실패를 자동 수정하는 Agentic RAG, CRAG, Self-RAG 등 고급 RAG 패턴을 심층 분석합니다.

RAGAS, 충실도, 컨텍스트 정밀도 등 RAG 시스템의 품질을 객관적으로 측정하는 평가 프레임워크와 핵심 메트릭을 다룹니다.

Cross-Encoder 리랭킹의 원리, Cohere Rerank API, 오픈소스 리랭커 비교, 그리고 프로덕션 환경에서의 효과적인 리랭킹 전략을 다룹니다.

키워드 기반 BM25와 벡터 기반 시맨틱 검색을 결합한 하이브리드 검색의 원리, 구현 방법, 그리고 Reciprocal Rank Fusion 전략을 다룹니다.

문서 로딩부터 임베딩 생성, 벡터 저장, 유사도 검색까지 RAG 파이프라인의 전체 흐름을 실제 코드로 구현합니다.

Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector 등 주요 벡터 데이터베이스의 특성을 비교하고 상황에 맞는 선택 가이드를 제공합니다.

RAG 검색 품질을 좌우하는 청킹 전략의 종류, 벤치마크 결과, 그리고 최적의 청크 크기를 선택하는 실전 가이드입니다.

텍스트 임베딩의 원리부터 2026년 최신 모델 벤치마크, 프로덕션 환경에서의 선택 기준까지 체계적으로 안내합니다.

검색 증강 생성(RAG)이 무엇이고 왜 필요한지, 핵심 구성 요소와 전체 아키텍처를 체계적으로 살펴봅니다.