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
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LLM 컨텍스트와 메모리란 무엇이며, 왜 효율적 사용이 중요한가?
AI가 대화의 흐름을 놓치지 않게 만드는 컨텍스트 윈도우의 개념과 장기 메모리 활용 전략을 실무 관점에서 정리합니다.
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자연어 처리 (NLP)
벡터 데이터베이스란 무엇이며, AI 검색 정확도를 어떻게 높이는가?
벡터 데이터베이스의 핵심 정의와 실무 적용 방법, 도입 전 체크해야 할 리스크를 정리합니다.
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자연어 처리 (NLP)
RAG 품질이 흔들릴 때 바로 쓰는 평가 플레이북
정확도 저하, 근거 누락, 환각 증가가 발생했을 때 RAG 시스템을 빠르게 진단하고 개선하는 실무 체크리스트입니다.
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