RAG 핵심 학습 시리즈 (26편)

RAG 핵심 학습 시리즈 (26편)

검색·청킹·임베딩·하이브리드·리랭커·라우팅 — RAG를 실제로 만들고 운영하는 26편

선수 지식LLM 핵심 학습 시리즈 (권장)
다음 시리즈Agent / Evaluation / Tooling 시리즈 (예정)

전체 편 목록

1RAG 핵심 학습 (1/26) — RAG가 무엇이고 왜 필요한가
2RAG 핵심 학습 (2/26) — 문서 전처리와 PDF → Markdown 파이프라인
3RAG 핵심 학습 (3/26) — Ingestion 설계: 문서 경계·Model-aware Schema·Filter-first Retrieval
4RAG 핵심 학습 (4/26) — OCR과 레이아웃 분석
5RAG 핵심 학습 (5/26) — 청킹 전략의 5가지 길
6RAG 핵심 학습 (6/26) — 문맥 보강 청킹: Parent-Child과 Contextual Retrieval
7RAG 핵심 학습 (7/26) — 메타데이터 설계: 검색 필터·권한·출처
8RAG 핵심 학습 (8/26) — 임베딩 모델 비교: BGE-M3 / OpenAI / Upstage / E5 / Jina / Voyage
9RAG 핵심 학습 (9/26) — 벡터DB 비교: FAISS / Chroma / Qdrant / Milvus / Weaviate / Pinecone / pgvector
10RAG 핵심 학습 (10/26) — Dense Retrieval 깊이 다이브
11RAG 핵심 학습 (11/26) — Sparse Retrieval과 BM25 깊이 다이브
12RAG 핵심 학습 (12/26) — Hybrid Search와 Score Fusion
13RAG 핵심 학습 (13/26) — Reranker: Cross-encoder의 역할
14RAG 핵심 학습 (14/26) — 평가셋과 RAGAS / DeepEval
15RAG 핵심 학습 (15/26) — 검색 품질 지표: Recall@K, MRR, NDCG, Hit Rate
16RAG 핵심 학습 (16/26) — 실험 자동화: LangSmith / Phoenix / MLflow
17RAG 핵심 학습 (17/26) — Query Classification: 질문 유형 분류
18RAG 핵심 학습 (18/26) — Query Rewrite와 Expansion: HyDE / Step-back / Multi-query
19RAG 핵심 학습 (19/26) — Query Routing: Multi-Retriever·Collection 라우팅
20RAG 핵심 학습 (20/26) — Dynamic Sparse/Dense Weighting
21RAG 핵심 학습 (21/26) — Adaptive Top-K와 Conditional Reranking
22RAG 핵심 학습 (22/26) — Search Confidence와 Corrective RAG
23RAG 핵심 학습 (23/26) — Graph RAG: Knowledge Graph + Vector
24RAG 핵심 학습 (24/26) — Agentic RAG: Planning, Tool-use, Verification
25RAG 핵심 학습 (25/26) — 권한·보안·재색인 운영
26RAG 핵심 학습 (26/26) — 개인 문서 기반 RAG 캡스톤 + 학습 로드맵

권장 학습 페이스

편당 평균 25~40분 분량. 일주일에 1~3편 페이스로 진행하면 정착도가 가장 높다.

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