RAG Archives - 감자나라ai

온톨로지는 특정 분야의 개념, 속성, 관계, 규칙을 명시적으로 정의해 사람과 시스템이 같은 뜻으로 이해하도록 만든 지식 체계입니다. 택소노미·지식 그래프·스키마와의 차이, AI 검색과 에이전트 활용, 설계할 때의 주의점을 설명합니다.

쿼리 확장은 사용자의 검색어에 동의어·표현 변형·관련 질의를 더해 찾을 문서 후보를 넓히는 검색 기법입니다. 쿼리 재작성·맞춤법 교정·시맨틱 검색·리랭킹과의 차이와 실전 주의점을 설명합니다.

하이브리드 검색은 키워드 검색과 벡터·의미 검색을 함께 실행하고 결과를 하나로 합치는 검색 방식입니다. 시맨틱 검색·리랭킹·RAG와의 차이, 쉬운 예시와 실전 점검 항목을 설명합니다.

메타데이터는 문서·파일·이미지 같은 데이터에 붙는 제목, 날짜, 작성자, 출처, 권한, 주제 같은 설명 정보입니다. AI 검색과 RAG에서 왜 중요한지, 일반 파일 내용·태그·콘텐츠 자격 증명과 무엇이 다른지 쉽게 정리합니다.

리랭킹은 AI 검색이 먼저 찾은 후보 문서를 질문과의 관련성에 따라 다시 정렬하는 단계입니다. 벡터 검색·RAG와의 차이, 쉬운 예시, 운영 시 주의점을 정리합니다.

지식 그래프는 사람·상품·문서·개념 같은 정보와 그 관계를 노드와 연결선으로 정리한 구조입니다. RAG, 벡터 검색, 그래프 데이터베이스와의 차이까지 초보자 기준으로 설명합니다.

청킹은 긴 문서를 검색과 AI 답변에 쓰기 좋은 작은 조각으로 나누는 작업입니다. RAG에서 왜 필요한지, 청크 크기와 겹침을 어떻게 이해해야 하는지, 토큰화·임베딩과의 차이를 초보자 눈높이로 정리합니다.

시맨틱 검색은 검색어의 단어 일치보다 사용자의 의도와 문맥상 의미가 가까운 결과를 찾거나 더 위로 올리는 AI 검색 방식입니다.

데이터 리니지는 데이터가 어디서 시작해 어떤 시스템과 변환을 거쳐 최종 AI 답변이나 리포트에 쓰였는지 추적하는 기록입니다. AI 데이터 파이프라인, RAG, 자동화 품질 검수에서 왜 중요한지 쉽게 정리합니다.

코사인 유사도는 두 벡터가 같은 방향을 향하는 정도를 계산해 AI 검색에서 질문과 문서의 의미적 가까움을 비교하는 방법입니다.

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