RAG 응답속도 2초 벽 깨기: HNSW 인덱스 튜닝과 리랭킹(Re-ranking) 최적화 경험
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인을 구축해 본 엔지니어라면 누구나 마주하는 현실적인 벽이 있습니다. 바로 "정확도를 높이면 속도가 죽고, 속도를 높이면 엉뚱한 문서를 가져온다" 는 딜레마입니다. 특히 사용자가 질문을 던지고 LLM이 답변하기까지 3~4초가 걸린다면, 이는 모델의 추론 속도 문제…
Crushing RAG Latency: 50% Faster Retrieval with HNSW Tuning & Hybrid Re-ranking
You’ve built a RAG pipeline, the answers are accurate, but the retrieval step alone is eating up 800ms. In a recent project handling document search for a financial assistant, we faced exactly this…
RAG Lento: Ajuste de HNSW y Re-ranking para bajar la latencia un 80%
Hace unas semanas, un pipeline de RAG (Retrieval-Augmented Generation) en producción comenzó a mostrar tiempos de respuesta inaceptables. Con una base de conocimiento de apenas 5 millones de vector…
환각 방지를 위한 엔터프라이즈 RAG 아키텍처
G PT-4나 Claude 3와 같은 최신 대규모 언어 모델(LLM)은 범용적인 지식에 대해서는 탁월한 성능을 보이지만, 훈련 데이터에 포함되지 않은 기업 내부의 비공개 데이터나 최신 뉴스에 대해서는 그럴듯한 거짓 정보를 생성하는 '환각(Hallucination)' 현상을 필연적으로 동반합니다. 파인튜닝(Fine-tuning)이 모델의 행…