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PostgreSQL에서 BM25와 벡터 검색을 함께 – pg_textsearch 확장 소개
참고자료 개요 Tiger Data에서 PostgreSQL을 위한 새로운 확장인 pg textsearch 를 공개했습니다. 이 확장은 현대적인 BM25 랭킹 알고리즘을 PostgreSQL에 도입하여, AI 애플리케이션을 위한 하이브리드 검색 시스템을 단일 데이터베이스에서 구현할 수 있게 합니다. 검색 기술의 진화 검색 기술은 세 가지 시대를 거쳐 발전해왔습니다. 첫 번째 시대 는 전자상거래나
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RAG 질의 확장과 재순위화
질의 확장(Query Expansion), 재순위화(Re ranking) 은 RAG (Retrieval Augmented Generation) 시스템에서 검색 정확도와 관련 응답 품질을 높이기 위해 사용됨 ⸻ 🔍 1. 질의 확장 (Query Expansion) ✅ 정의 사용자의 원래 질의(Query) 를 더 풍부한 의미를 가진 형태로 확장(augmentation) 하여 검색 성능(Recall
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1. RAG
Retrieval Augmented Generation (RAG) RAG 의 개념에 대해서는 잘 설명된 것이 있으니 링크로 대체. 이 문서들은 각 LLM 들의 Deep Research 를 활용하여 자료를 수집하고 이해한 것을 기억에 남기기 위해 재구성하였다. 따라서 포맷도 글 스타일도 일관성은 없을 것이다. https://aws.amazon.com/ko/what is/retrieval aug
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다시 블로그를 시작하며
배움이란 때가 있는가? 없는가? 나에게는 지금 한 때가 돌아온 것 같다. ML 충격이 처음 시작되었을 때 Python 에 익숙하지도 않고 수학적인 문턱이 높아서 접근하기 쉽지 않았다. 그러나 LLM 전문 분야에 대한 관심이 점점 커지면서 이를 배우고자 하는 열망이 생겼다. 이제부터 블로그를 통해 배운 것들을 정리하고 공유하려고 한다. OpenAI 의 Deep Research 기능이 출시된 후