![[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #5 : 검색 고도화(Retrieval Optimization)와 리랭킹(Re-ranking) 기술](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FkWfxm%2FdJMcac4pFR8%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAE-zw-ePxOnkWrGcRl9aspB41rnIiFaMwO9rzH6rIxVp%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1782831599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DKSKpAFGWbQVZKwu0CiYEr3Qzvko%253D)
[Tech Series] kt cloud AI 검색 증강 생성(RAG) #5 : 검색 고도화(Retrieval Optimization)와 리랭킹(Re-ranking) 기술
RAG 검색 고도화와 리랭킹을 통해 정확한 근거 문서를 더 잘 찾는 방법을 다뤘습니다. 하이브리드 검색, 권한 인지 검색, 적응형 라우팅으로 실무형 파이프라인을 설계했습니다.
#RAG#검색
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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필터 1
RIMAN KOREA의 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 기반 상품 검색 시스템 구축기
기존 상품명 중심 검색의 한계를 해결하기 위해 Amazon Bedrock Knowledge Bases 기반 자연어 검색 시스템을 구축했습니다. 하이브리드 검색과 메타데이터 필터링, 병렬 처리로 정확도와 응답 속도를 개선했습니다.
#Amazon Bedrock#검색
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LLM은 언제 ＂모른다＂고 말해야 하는가
LLM은 정답을 맞히는 능력만큼, 모를 때 멈추는 능력도 중요하다고 정리했습니다. 모델 크기나 추론 강화만으로는 부족해, 별도의 평가와 정렬 설계가 필요했습니다.
#LLM#NLP
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 쿼리하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프를 쿼리하는 전략을 설명했습니다. 벡터 검색의 한계를 보완하기 위해 그래프 탐색과 retriever 선택 기준을 정리했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
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우아한공방의 새로운 동료, 시스템 맥락을 가진 챗봇서비스 개발기(feat. RAG)
우아한공방의 새로운 동료, 시스템 맥락을 가진 챗봇서비스 개발기(feat. RAG)
우아한공방의 문서와 코드베이스 맥락을 활용하는 RAG 챗봇 서비스를 구축한 과정을 소개했습니다. 검색 정확도 개선과 Guardrail, 스트리밍 응답, Storybook 전역 UI 적용까지 다뤘습니다.
#RAG#AWS
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현대오토에버의 Amazon Bedrock으로 구축한 다중 AI 에이전트: 장애 대응 시간 5분으로 단축하기
현대오토에버가 Amazon Bedrock과 LangGraph로 다중 AI 에이전트를 구성해 장애 대응을 자동화했습니다.\n장애 분석부터 보고서 생성까지를 연결해 대응 시간을 수 시간에서 5분으로 줄였습니다.
#Amazon Bedrock#LangGraph
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AI에게 도메인을 가르치다 두 번 갈아엎은 이야기 — LLM Wiki + RAG 혼합기
LLM Wiki 검색을 색인, 본문 임베딩, 요약 임베딩과 FTS5 혼합 방식으로 개선했습니다. 의미 검색과 약어·식별자 정확 검색을 분리해 비용과 검색 품질 문제를 다뤘습니다.
#LLM#RAG
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CJ올리브영의 AI 협업 개발 프로세스 구축, AI-DLC 실전 도입 사례
CJ올리브영이 AWS AI-DLC와 Kiro로 팀 단위 AI 협업 개발 프로세스를 구축했습니다. 3일 워크숍에서 5개 과제를 프로토타입으로 구현하며 반복 가능한 구조의 가능성을 확인했습니다.
#AWS#AI-DLC
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
![[AI활용] AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FcTMWnI%2FdJMcabqGN4c%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAoWqDiD4p9mQRzB5GRy0FMSXjEh1rshrA3FWGp1xtvC%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1780239599%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DMxu%252BTU8eQivyvk9kRJ9s4mlmwVw%253D)
[AI활용] AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례
kt cloud가 사내 업무에 AI를 먼저 적용한 3가지 사례를 소개했습니다. RAG와 MCP로 검색, 보안관제, 장애관제 품질을 높인 방식과 성과를 정리했습니다.
#RAG#MCP
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Amazon ElastiCache for Valkey의 CESC로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼 최적화하기
Amazon ElastiCache for Valkey의 벡터 검색으로 Interactive AI 스토리텔링 플랫폼의 이미지 응답 속도와 비용 효율을 개선했습니다. CESC와 LLM 검증, 폴백 전략으로 맥락 기반 캐싱과 몰입 경험을 강화했습니다.
#AWS#cache
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Aurora PostgreSQL에서 한국어 하이브리드 검색 구현하기: pg_bigm + pgvector로 만드는 한국어 특화 RAG
Aurora PostgreSQL에서 pg_bigm과 pgvector를 RRF로 결합해 한국어 하이브리드 검색을 구현하는 방법을 소개했습니다. 한국어 조사와 자연어 질문의 한계를 보완해 RAG 검색 품질을 높이는 구조와 예시를 제시했습니다.
#PostgreSQL#pg_bigm
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[현장 스케치] 공공 AI 전환, 이제 실행의 단계로: 네이버클라우드 공공 AX 전략 세미나
[현장 스케치] 공공 AI 전환, 이제 실행의 단계로: 네이버클라우드 공공 AX 전략 세미나
공공 AX를 실제 행정 업무에 적용하기 위한 네이버클라우드의 AI·협업 플랫폼 전략을 소개했습니다. 소버린 AI, 멀티 LLM, RAG 에이전트와 네이버웍스 도입 사례를 공유했습니다.
#세미나#공공 AX
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ODW #5: 벡터 DB와 에이전트 스킬로 RAG 시스템 만들기
대량의 마크다운 문서를 검색하는 RAG 시스템을 ChromaDB와 MCP로 구축했습니다. 에이전트 스킬을 더해 최소한의 지시만으로 문서를 찾도록 개선했습니다.
#RAG#ChromaDB
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GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 인덱싱하기
GraphRAG Toolkit으로 지식 그래프 기반 인덱싱 과정을 소개했습니다. 기존 RAG의 한계를 보완하는 어휘 그래프 구조와 추출·구축 흐름도 함께 설명했습니다.
#GraphRAG#지식 그래프
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