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당신이 알아야 할 사항: 프로덕션 환경에서 실패하는 대부분의 RAG 시스템은 언어 모델(Language Model) 때문에 실패하지 않습니다. 이들은 검색(Retrieval) 단계에서 실패합니다. 즉, 올바른 청크(Chunk)가 가져와지지 않았거나, 가져왔더라도 생성기(Generator)가 인지하지 못하는 40위권 밖의 순위로 밀려나 버립니다. 그리고 팀은 무엇이 잘못되었는지 증명할 수 있는 추적(Trace) 데이터가 없습니다. 이 가이드는 이 두 가지 문제를 모두 해결하는 아키텍처를 다룹니다. 심층 분석에 들어가기 전 세 가지 핵심 요약: 하이브리드 검색(Hybrid Retrieval)은 2026년의 기준점(Baseline)입니다. 어휘 기반의 BM25와 밀집 의미 검색(Dense Semantic Search)을 병렬로 실행하고, 상호 순위 결합(Reciprocal Rank Fusion, RRF)을 통해 두 순위 리스트를 결합하세요. 발표된 벤치마크에 따르면, 텍스트 및 테이블 코퍼스(Corpora)에서 BM25만 사용했을 때보다 Recall@5 성능이 약 8%포인트 향상되었습니다. 리랭커(Reranker)는 정밀도를 높이는 데 가장 영향력이 큰 단계입니다. 상위 50~100개의 결합된 후보군에 대해 크로스 인코더(Cross-encoder)를 적용하면 Recall@5를...

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