RAG · 검색증강생성수정 2026-08-07
RAG 기본기 Q&A — 청킹부터 리랭커까지 20문답
청크 크기·top-k·임베딩 모델 교체처럼 RAG 설계에서 반복해 부딪히는 판단을 결론부터 정리하고, 자주 굳어지는 오해를 함께 교정한다.
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4편
청크 크기·top-k·임베딩 모델 교체처럼 RAG 설계에서 반복해 부딪히는 판단을 결론부터 정리하고, 자주 굳어지는 오해를 함께 교정한다.
청크를 벡터로 바꿔 저장하고 다시 꺼내 오는 검색 계층을 다룬다. 임베딩 모델 선택, 벡터스토어 비교, dense·sparse·하이브리드 검색기, 그리고 2단계 검색의 리랭커까지.
초성·한영검색 구현, 자동완성 분석기 분리, 무결과 폴백, 샤드 설계, 힙 튜닝, 장애 복구까지 Elasticsearch 실무에서 반복해 부딪히는 질문을 한 곳에 모았다.
한국어 검색 품질을 결정하는 분석기 파이프라인, 형태소 분석기 Nori, 자소분해 기반 초성·한영검색, 자동완성 전략, 무결과 폴백 정책을 정리한다.