독점 데이터에서 정확하고 인용 기반의 답변을 제공하는 프로덕션급 RAG 시스템을 구축합니다 — 일반 LLM 추측이 아닙니다. 고급 검색, 하이브리드 검색, 평가 기반 반복.
핵심 역량
문서 구조를 보존하는 맥락 인식 청킹, 메타데이터 추출, 계층적 인덱싱 — 단순 텍스트 분할을 훨씬 능가합니다.
의미 벡터 검색을 BM25 키워드 검색 및 재정렬 모델과 결합하여 모든 쿼리에 대해 가장 관련성 높은 맥락을 표시합니다.
다양한 쿼리 유형을 올바른 검색 전략으로 라우팅 — 정확한 조회, 의미 검색, 구조화된 DB 쿼리 — 자동으로.
RAGAS와 맞춤 평가를 사용해 모든 변경 전후에 검색 정밀도, 답변 충실도, 관련성을 측정합니다.
모든 답변은 출처를 인용합니다. 환각 가드레일과 신뢰도 점수가 사용자에게 근거 있고 검증 가능한 응답만 제공되도록 보장합니다.
수백만 문서와 수천 동시 쿼리를 성능 저하 없이 처리하도록 설계된 벡터 스토어, 문서 파이프라인, API 레이어.
기술 스택
규모, 인프라, 검색 요구사항에 맞는 올바른 도구를 선택합니다 — 모든 경우에 맞는 단일 스택은 없습니다.
접근 방식
코드 한 줄을 작성하기 전 데이터 소스, 문서 유형, 쿼리 패턴을 감사하여 올바른 검색 아키텍처를 설계합니다.
작동하는 베이스라인 RAG 시스템을 구축하고 평가 스위트를 통해 품질 벤치마크를 수립합니다.
청킹, 검색, 프롬프팅을 데이터 기반 반복으로 개선합니다 — 모든 변경은 평가 벤치마크에 대해 측정됩니다.
모니터링, 알림, 문서화와 함께 귀사 클라우드 인프라에 배포합니다. 팀이 시스템을 처음부터 끝까지 소유합니다.