자연어 처리 (NLP)
RAG 성능을 2배 높이는 프롬프트 엔지니어링과 데이터 전처리 기법
검색 증강 생성(RAG)의 답변 정확도를 결정하는 핵심 요소인 문서 분할(Chunking) 전략과 검색 컨텍스트 최적화 프롬프트를 실무 사례와 함께 다룹니다.
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긴 문서를 검색과 생성 품질을 위해 의미 단위로 나눈 텍스트 조각
청크 (Chunk) 용어 자세히 보기 →검색 증강 생성(RAG)의 답변 정확도를 결정하는 핵심 요소인 문서 분할(Chunking) 전략과 검색 컨텍스트 최적화 프롬프트를 실무 사례와 함께 다룹니다.
글 읽기AI가 대화의 흐름을 놓치지 않게 만드는 컨텍스트 윈도우의 개념과 장기 메모리 활용 전략을 실무 관점에서 정리합니다.
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벡터 데이터베이스의 핵심 정의와 실무 적용 방법, 도입 전 체크해야 할 리스크를 정리합니다.
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정확도 저하, 근거 누락, 환각 증가가 발생했을 때 RAG 시스템을 빠르게 진단하고 개선하는 실무 체크리스트입니다.
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