[활용가이드] kt cloud AI RAG(검색 증강 생성) 활용법 – 컨텍스트 최적화로 성능 높이기
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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

이 게시물은 RAG 기반 LLM 서비스에서 컨텍스트 최적화로 답변 품질을 높이는 방법을 정리한 글입니다.

핵심 요약

  • 컨텍스트 품질이 프롬프트보다 답변 성능에 더 큰 영향
  • TopK는 최소로 시작하고 rerank로 정확한 후보만 남기기
  • 중복·구버전 필터링으로 충돌·잡음 제거
  • 질문 기반 압축(query-aware compression)으로 근거 밀도 높이기
  • 규칙→질문 재정의→근거 3~5개→답변 형식 순서로 컨텍스트 구조화
  • 근거 인용 강제와 근거 부족 시 추가 질문 또는 모른다 전환

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