Concept07.192026-07-19 09:0019 min readAI 기본기 6: Retrieval과 RAG — LLM에게 필요한 지식을 어떻게 찾아 줄 것인가Dense retrieval, sparse retrieval, bi-encoder, cross-encoder, reranking, chunking을 연결해 RAG가 단순 문서 주입이 아니라 검색 모델과 생성 모델의 결합 문제임을 이해한다.#AI기본기#RAG#retrieval+2
Paper Review07.062026-07-06 09:0025 min read[AI Search] AcuRank: Reranking Compute를 어려운 쿼리에 더 쓰는 법AcuRank 논문을 AI Search stack 관점에서 읽는다. LLM listwise reranker를 고정된 횟수로 돌리는 대신, TrueSkill 기반 불확실성으로 top-k 경계가 애매한 문서에 reranking compute를 집중하는 방법을 정리한다.#AI Search#AcuRank#reranking+3
Concept07.062026-07-06 09:0019 min readAI Search는 Vector DB만으로 끝나지 않는다AI Search Technology Meetup in Seoul에서 소개된 논문들을 바탕으로, 현대 AI Search stack을 index, retrieval, reranking, data, agentic search, evaluation 관점에서 정리하는 시리즈를 시작한다.#AI Search#retrieval#vector-search+2
