RAG 검색 품질 5단계 업그레이드 | 메타데이터 필터링부터 시맨틱 캐시까지

검색이 안 되면 답변도 없다.
RAG의 80%는 검색 품질이 결정합니다.

1차 세미나에서 기본 RAG를 구축했다면,
이번 2차에서는 프로덕션 레벨로 업그레이드합니다.

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📌 이런 분들을 위한 영상입니다
- RAG 기본 구현은 해봤지만 정확도가 아쉬운 분
- "마케팅팀 예산" 검색했는데 영업팀 문서가 나오는 분
- 매번 3초씩 걸리는 응답 속도를 개선하고 싶은 분
- API 비용이 부담되시는 분

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🔧 5단계 업그레이드 파이프라인

Step 6. 메타데이터 & Self-Query
→ 맹목적 검색 대신 조건부 필터링

Step 7. 리랭킹 (Reranking)
→ Bi-Encoder의 한계를 Cross-Encoder로 극복

Step 8. 쿼리 라우팅
→ 모든 질문이 검색을 필요로 하진 않는다

Step 9. Contextual Compression
→ 1000자 문서 중 필요한 20자만 추출

Step 10. 캐시 통합
→ 같은 문제를 두 번 풀지 않기

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📊 도입 효과
- 정확도: Sales vs Marketing 혼동 제거
- 비용: API 호출 40% 감소
- 속도: 2~5초 → 0.01초 (캐시 히트 시)
- UX: Hallucination → Precision


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