RAG 시스템 구축 경험을 바탕으로 LLM 답변 정확도를 높이고 효율적인 정보 검색을 구현하는 전략을 공유합니다. 실제 적용 사례와 함께 핵심 기술 스택을 분석합니다.📑 목차도입: 왜 RAG가 필요한가? LLM의 한계 극복하기RAG 시스템의 핵심 구성 요소 깊이 들여다보기임베딩 모델 선택과 벡터 데이터베이스 구축효과적인 검색 전략 (Retrieval Strategy)데이터 준비 및 청크 전략: 검색 품질을 좌우하는 첫걸음다양한 문서 형식 처리 및 전처리효과적인 청크(Chunk) 전략Retriever 최적화: 정확한 정보 추출을 위한 기법리랭킹(Re-ranking) 적용으로 검색 정확도 높이기쿼리 확장(Query Expansion)과 하이브리드 검색Generator (LLM) 통합 및 답변 품질 개선 전..