RAG 구축은 BM25부터 시작하라는 주장, 쿼리 재작성까지 6단계 접근법 제시

임베딩이 계산량은 크지만 구현이 복잡한 건 아님. 문서 기반 RAG의 90%는 의미 검색을 기본으로 보고, 먼저 써 본 뒤 성능 문제가 있는지 확인하는 편이 낫다고 봄.

RAG가 기존 검색 시스템과 본질적으로 뭐가 다른지 모르겠음. LLM 작업마다 완전한 검색 엔진이 필요한지, 아니면 범위를 좁힌 도메인 API로 데이터를 가져오면 되는지 따져봐야 함. 피드백 기반 수정, 관련성 측정, 미리 쓴 작업별 쿼리와의 비교 같은 검색 설계 패턴도 더 보고 싶음.