RAG 개념 MOC

RAG는 검색 결과를 LLM 컨텍스트로 넣는 기능만이 아니라, 근거를 찾고, 순위를 매기고, 검증 가능한 답변으로 연결하는 전체 시스템이다.

[정보] 폴더 경계 저장과 조회(Qdrant·HNSW·MongoDB·인덱스)는 Database/ 폴더가 소유한다 — 데이터베이스 MOC. 여기는 무엇을 근거로 고르는가를 다룬다. 아래 목록은 두 폴더를 가로지르는 주제 지도다.

Foundations — 근거 만들기

• RAG(Retrieval-Augmented Generation)
• Retrieve-Generate 패턴
• AI-Ready Data
• 청킹(Chunking)
• 임베딩(Embedding)
• BGE-M3
• 코사인 유사도
• 임베딩 모델 로딩 패턴

어휘 검색 (인메모리 · DB 아님)

• BM25
• TF-IDF
• 한국어 토크나이징과 BM25

검색 정책

• score_threshold — "근거 없음"을 표현하는 컷

벡터 저장소 → Database/Vector/

원리와 사용법은 DB 폴더가 소유한다.

• 원리: 벡터 데이터베이스 · ANN(근사 최근접 이웃) · Small World 그래프 · HNSW · HNSW 파라미터 · Recall과 ef 튜닝
• 사용법: Qdrant · Qdrant Point와 Payload · Qdrant query_points · Qdrant 메타데이터 필터 · Payload Index · Pre-filtering vs Post-filtering · Qdrant 메서드 사전 · LangChain VectorStore 메서드 · Qdrant 인덱스 재빌드 전략

Retrieval

• Hybrid Search
• Hybrid RAG Search
• 구조화 검색 채널
• Reciprocal Rank Fusion
• Reranking
• Query Transformation
• Retrieval Evaluation

저장소 패턴 → Database/Patterns/

• AI Agent 컬렉션 지도 — Mongo·Qdrant 컬렉션 전체 목록
• Repository 패턴과 Port · Snapshot 캐시와 무효화 · Degraded와 fail-soft 저장소 · Seed 배포와 멱등 동기화

Graph

• Knowledge Graph
• Ontology
• Graph Data Modeling
• Graph Traversal Retrieval
• GraphRAG
• Lexical Graph RAG

Agentic

• Agentic RAG
• RAG Agent
• Agentic Search Tool

Quality

• Grounded Generation
• Evaluation
• LLM-as-Judge

설계 순서

1. 근거 데이터를 정리하고 문서 단위를 정한다.
2. 기본 검색의 Recall을 측정한다.
3. 필요할 때만 hybrid, reranking, graph 확장, query transformation을 추가한다.
4. 최종 답변이 근거를 실제로 따르는지는 별도로 검증한다.