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 사용…
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…
Production RAG Architecture for Enterprise
L arge Language Models (LLMs) are probabilistic engines, not knowledge bases. In enterprise environments, relying solely on a model's pre-traine…
高精度なRAGパイプライン構築とベクトル検索の最適化
実 稼働環境における大規模言語モデル（LLM）の導入において、最もクリティカルな障害となるのが「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」です。特に、企業のプライベートデータに基づいた回答を要求されるシナリオでは、事前学習済みモデルの確率的なトークン生成だけに依存することは許容されません。モデルのパラメータに知識を焼き付けるFine-tuningはコストが高く、情報の鮮度を維持することが困難です。…