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

핵심 내용

• RAG 기반 LLM 서비스에서 프롬프트보다 컨텍스트 품질이 답변 성능을 더 크게 좌우한다는 점
• TopK 조정, rerank, 중복 제거, 버전 필터링, 질문 기반 압축으로 컨텍스트 밀도와 정합성을 높이는 방법
• 근거 인용을 기본값으로 두고, 근거 부족 시 추가 질문 또는 보수적 응답으로 전환하는 운영 원칙

적용해볼 점

• 최신 문서 우선, 구버전 차단, 메타데이터 포함 같은 정제 기준 고정
• TopK를 무작정 늘리기보다 정확한 근거 몇 개만 남기는 구조로 재정비
• 컨텍스트 밀도, 충돌률, 중복률, 인용 성공률을 지표로 관리