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Retrieval Augmented Generation (RAG) Knowledge Base

문서 구조 (Document Structure)​

이 지식 폴더는 RAG 시스템에 대한 포괄적인 분석과 실무 가이드를 포함합니다.

📚 Core Documents​

  1. comprehensive-analysis.md

    • RAG 기초 개념 및 아키텍처
    • 시스템 구성 요소 상세 분석
    • 기술 용어 사전 (아이들도 이해할 수 있는 설명)

  2. implementation-guide.md

    • 실무 구현 패턴 및 코드 예제
    • 기술 스택 선택 가이드
    • 성능 최적화 전략

  3. decision-framework.md

    • 트레이드오프 분석 매트릭스
    • 아키텍처 선택 의사결정 트리
    • 비용 최적화 프레임워크

  4. pitfalls-recommendations.md

    • 일반적인 구현 실패 사례
    • 프로덕션 준비 체크리스트
    • 고급 최적화 기법

🎯 Key Insights Summary​

Core Thesis​

RAG는 정적 지식 임베딩에서 동적 지식 검색으로의 패러다임 전환을 나타내며, 생성 모델의 정교함보다는 검색 품질에 성공이 좌우됩니다.

Critical Success Factors​

  1. Document Quality: "Garbage in, garbage out" - 문서 품질이 가장 중요
  2. Context Management: 단순 자르기가 아닌 지능적 컨텍스트 압축 필요
  3. Domain-Specific Embeddings: 일반 모델 대비 15-30% 성능 향상
  4. Query Understanding: 의도별 쿼리 라우팅으로 정확도 개선

Architecture Recommendations​

For MVP (< 1K queries/day)​

  • Vector DB: Chroma (local)
  • Embedding: sentence-transformers
  • Cost: $50-100/month

For Production (10K+ queries/day)​

  • Vector DB: Pinecone/Qdrant Cloud
  • Strategy: Hybrid search + reranking
  • Cost: $2000+/month

🔄 Alternative Approaches​

ApproachBest ForLimitations
Pure LLMCreative tasksKnowledge cutoff, hallucinations
Fine-tuningDomain expertiseStatic knowledge, expensive updates
RAGDynamic knowledgeRetrieval complexity, latency
Knowledge GraphStructured reasoningSetup complexity, limited scope

📊 Performance Metrics​

Key Thresholds​

  • Retrieval Latency: < 200ms (good), > 500ms (critical)
  • Generation Latency: < 2s (good), > 5s (critical)
  • Retrieval Precision@5: > 0.8 (good), < 0.6 (critical)
  • Answer Relevance: > 0.85 (good), < 0.7 (critical)

🚀 Quick Start Guide​

  1. Requirements Validation: 외부/동적 지식이 필요한가?
  2. Architecture Selection: 사용 사례에 따른 RAG 패턴 선택
  3. Technology Stack: 규모와 예산에 따른 기술 선택
  4. Implementation: 단순한 RAG부터 시작하여 점진적 개선
  5. Monitoring: 핵심 메트릭 설정 및 지속적 최적화

📝 Usage Notes​

  • 각 문서는 독립적으로 참조 가능
  • 코드 예제는 실제 프로덕션 환경에서 검증됨
  • 한국어 주석과 아이들을 위한 용어 설명 포함
  • 지속적인 업데이트를 통한 최신 베스트 프랙티스 반영

이 지식 베이스는 RAG 시스템 구축을 위한 완전한 가이드를 제공하며, 초기 설계부터 프로덕션 배포까지 전 과정을 다룹니다.