검색 결과를 늘리기 전에 봐야 할 것: RAG 설계 가이드
요약
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 구축할 때 흔히 검색 결과를 늘리거나 프롬프트를 수정하는 데 집중하지만, 실제 실패 원인은 복합적입니다. 이 가이드는 RAG의 문제 해결에 있어 단순히 '검색 결과 수'를 늘리는 것보다, 각 단계별로 어떤 책임(responsibility)과 제약 조건(boundary)을 명확히 정의하고 관리하는 것이 중요함을 강조합니다.
핵심 포인트
- RAG 실패는 단일 지점에서 발생하지 않으며 복합적 원인을 가집니다.
- 단순히 top-k를 늘리는 것보다 근본적인 책임 경계 설정이 중요합니다.
- 쿼리, 증거 처리, LLM의 통합 등 각 단계별 책임을 명확히 해야 합니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation)에서 막히면 검색 결과가 더 많아지고 싶어집니다. top-k를 늘리거나, Vector DB를 바꾸거나, rerank를 추가하거나, prompt를 수정합니다. — 이것은 전형적인 패턴입니다. 하지만 RAG의 실패는 한 곳에서 일어나지 않습니다. 검색 쿼리가 잘못된 것인지, 가져온 문서를 evidence로 제대로 다루지 못하는 것인지, LLM이 conflict나 gap을 prose에 녹여냈는지, 아니면 애초에 재료가 부족한 것인지 등 원인을 하나로 몰아붙일수록 수정할 곳이 보이지 않게 됩니다. 이 책은 'trend-to-rule'이라는 RAG를 만들면서 넘어져서 깨달은 것들을 기록한 것입니다. query / evidence / failure mode / rule / output boundary / gate —어떤 책임(責務)들이 어디에서 섞이고 있는지를, 구현의 실물(WebSource, StructuredDraft, evidence gate, rubric)과 함께 살펴보겠습니다. 검색 결과를 늘리기 전에 봐야 할 것이 있습니다. 그것은 검색 결과의 수가 아니라, 어떤 책임이 어디서 멈춰있는가입니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Zenn AI의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기