Chunking (청킹) 개념부터 실전까지
텍스트로 구성된 문서를 작은 조각(chunk)으로 나누는 chunking(청킹)을 하는 이유와 방법을 다루고, 청킹을 통해 얻은 문서 조각들이 RAG 파이프라인에서 어떻게 벡터로 변환·저장·검색되어 LLM의 답변 재료가 되는지까지의 전체 흐름을 설명하고 있습니다.
LLM
Reranking 개념부터 구현까지 — CrossEncoder로 RAG 검색 정확도 높이기
Reranking에 대해 다루고 있습니다. 검색 결과의 순위를 재조정하여 사용자의 쿼리 의도에 더 정확히 부합하는 문서를 상위로 올리는 것이 목적이며 RAG의 정확도를 올리기위해서 사용됩니다. . 2026. 2. 24 최초작성 . . Reranking & CrossEncoderReranking이란?Reranking이 필요한 이유실제 문장으로 비교하는 예시CrossEncoder의 학습 방법Fine-tuning 없이 범용 모델을 사용할 수 있는 이유점수 캘리브레이션 문제RAG 파이프라인에서의 위치sentence-transformers로 CrossEncoder 사용하기LLM 기반 Reranking입력 … 더 읽기