HNSW Vector Indexing: 3 Ways to Cut RAG Latency in 2026
Slow semantic search ruins the user experience in Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines. When your vector database takes 500ms to find cont…
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 searc…
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…