두가지 관점이 생겼다. 벡터 라이징을 통한 데이타관리 관점과 AI서비스 UseCase를 만들수있는 WorkFlow와는 분리해서 적용해야할거 같다. 자연어 질의와 비정형문서의 내용을 결합하여 문맥을 이해한 답변을 보장할까? "벡터 임베팅은 단순한 쿼리에서도 결과가 관련성을 갖도록 보장하지 않는다." 쿼리 컨텍스트로 문제가 해결되지 않는다. 즉 유사도를 기반으로 하는 검색의 결과는 항상 정확하지 않기때문이다. AI 어플리케이션은 사용자관점은 모든 만능이라고 생각하고 있지만 RAG연동은 구멍이 많이 있다. 벡터임베딩은 수백만개 문서를 저장할수 있고 상위3개의 청킹에서 답변을 찾을수 있다라고 하지만 실제는 마음속에는 불안한 마음만 있다. 다양한 개선점의 제안 1.Reranking 파인튜닝된 Reranki..
